2024-09-02



-- 创建一个包含数组类型列的表
CREATE TABLE product_inventory (
    product_id integer,
    sizes text[],
    price numeric
);
 
-- 插入数组数据
INSERT INTO product_inventory (product_id, sizes, price)
VALUES (1, '{small,medium,large}', 29.99);
 
-- 查询数组列,并使用unnest函数展开数组
SELECT product_id, unnest(sizes) AS size
FROM product_inventory;
 
-- 更新数组列,使用array_append添加新尺寸
UPDATE product_inventory
SET sizes = array_append(sizes, 'xl')
WHERE product_id = 1;
 
-- 删除表
DROP TABLE product_inventory;

这段代码展示了如何在PostgreSQL中创建一个包含数组类型字段的表,如何插入数组数据,如何查询展开数组,以及如何使用unnest函数来展开数组,并使用array_append来更新数组中的数据。最后,代码展示了如何删除这个表。这些操作对于需要在数据库中处理数组类型数据的开发者来说是非常有用的。

2024-09-02



# 使用Redis 6.x的基础镜像
FROM redis:6.2-alpine
 
# 设置环境变量
ENV REDIS_REPLICATION_MODE "master" 
ENV REDIS_PASSWORD "yourpassword"
 
# 复制Redis配置文件模板
COPY redis-node.tmpl /usr/local/bin/redis-node.tmpl
 
# 复制启动脚本
COPY entrypoint.sh /usr/local/bin/entrypoint.sh
 
# 赋予脚本执行权限
RUN chmod +x /usr/local/bin/entrypoint.sh /usr/local/bin/redis-node.tmpl
 
# 设置容器启动时执行的命令
CMD ["/usr/local/bin/entrypoint.sh"]

这个Dockerfile演示了如何为Redis Cluster创建一个Docker镜像。它从官方的Redis镜像开始,并添加了一个启动脚本和一个Redis配置文件模板。这个脚本和模板将被用来配置和启动每个Redis节点。环境变量被设置为在启动时调整Redis配置。最后,CMD指令被设置为在容器启动时执行这个启动脚本。

2024-09-02

在Java 17中,实现Redis 7缓存双写一致性的核心是确保数据库和缓存更新操作的原子性。以下是一个简化的Java代码示例,展示了如何使用Jedis客户端来实现缓存的更新:




import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class CacheConsistency {
 
    private Jedis jedis;
    private String cacheKey;
 
    public CacheConsistency(String host, int port, String cacheKey) {
        this.jedis = new Jedis(host, port);
        this.cacheKey = cacheKey;
    }
 
    public void updateDatabaseAndCache(String newValue) {
        // 假设updateDatabase是一个更新数据库的方法
        boolean dbUpdateSuccess = updateDatabase(newValue);
 
        if (dbUpdateSuccess) {
            // 数据库更新成功,则更新缓存
            jedis.set(cacheKey, newValue);
        } else {
            // 数据库更新失败,应该回滚缓存的更新
            jedis.del(cacheKey);
        }
    }
 
    private boolean updateDatabase(String newValue) {
        // 实现数据库更新逻辑
        // 这里仅为示例,应该使用实际的数据库更新代码替换以下行
        // 返回操作是否成功
        return true; // 假设操作总是成功
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        CacheConsistency cacheConsistency = new CacheConsistency("localhost", 6379, "myKey");
        cacheConsistency.updateDatabaseAndCache("newValue");
    }
}

在这个例子中,updateDatabaseAndCache 方法首先尝试更新数据库。如果数据库更新成功,它会更新缓存。如果数据库更新失败,它会删除缓存的条目,确保数据库和缓存的数据不会出现不一致。这种方法依赖于数据库的事务性来保证操作的原子性。如果数据库更新失败,缓存的更新也会被回滚,从而保持数据的一致性。

2024-09-02

在Spring Boot中,可以使用@ControllerAdvice注解创建一个全局异常处理类,来处理应用程序中发生的各种异常。以下是一个简单的例子:




import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.web.bind.MethodArgumentNotValidException;
import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseStatus;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ResponseEntityExceptionHandler;
 
@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler extends ResponseEntityExceptionHandler {
 
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    @ResponseStatus(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
    public String handleAllExceptions(Exception ex) {
        // 记录日志,处理其他逻辑
        return "An error occurred: " + ex.getMessage();
    }
 
    @Override
    protected ResponseEntity<Object> handleMethodArgumentNotValid(MethodArgumentNotValidException ex,
                                                                  HttpHeaders headers,
                                                                  HttpStatus status, 
                                                                  WebRequest request) {
        // 记录日志,处理其他逻辑
        return new ResponseEntity<>("Validation failed: " + ex.getBindingResult().toString(), HttpStatus.BAD_REQUEST);
    }
 
    // 可以添加更多的异常处理方法
}

在这个例子中,我们定义了两个异常处理方法:

  1. handleAllExceptions 处理所有类型的异常。
  2. handleMethodArgumentNotValid 处理MethodArgumentNotValidException异常,这通常是由于@Valid注解验证失败引起的。

这样,当应用程序中发生异常时,会调用相应的异常处理方法,并返回一个合适的响应。同时,可以在异常处理方法中添加日志记录、通知其他系统或者进行其他必要的处理。

2024-09-02

在使用Spring Initializr创建Spring Boot项目时,Server URL用于指定获取初始化项目模板的在线资源位置。start.spring.io是Spring官方提供的服务,而start.是不完整的URL,可能是一个错误。

如果您想使用Spring Initializr的默认服务,应该使用以下URL:




https://start.spring.io

如果您想使用不同的服务器URL,它应该是一个有效的、可访问的URL,它提供Spring Boot项目模板文件。例如,如果您有一个运行在本地网络或者您有一个自定义服务,它可能看起来像这样:




http://yourserver.local/start

请确保您提供的URL是正确的,并且服务器可以响应请求。如果URL不正确,IDE或命令行工具将无法获取项目模板,导致构建失败。

2024-09-02

跳表(skiplist)是一种可以替代平衡树的数据结构,它允许快速的插入、删除、查找操作,所有操作的平均时间复杂度都是O(logN)。

Redis中的跳表用于有序集合数据类型(Sorted Set)的实现。

以下是一个简单的C语言实现的跳表节点和跳表结构的示例:




#include <stdlib.h>
 
// 跳表节点结构体
typedef struct skiplistNode {
    double key;         // 键值
    void *value;        // 值
    struct skiplistNode *backward;  // 后退指针
    struct skiplistLevel {
        struct skiplistNode *forward;  // 前进指针
        unsigned int span;             // 跳跃的长度
    } level[];
} skiplistNode;
 
// 跳表结构体
typedef struct skiplist {
    struct skiplistNode *header, *tail;  // 头尾节点指针
    unsigned long length;               // 节点数量
    int level;                          // 最大层数
} skiplist;
 
// 创建一个跳表节点
skiplistNode *createNode(int level, double key, void *value) {
    skiplistNode *node = malloc(sizeof(skiplistNode) + level * sizeof(skiplistNode));
    node->key = key;
    node->value = value;
    return node;
}
 
// 初始化一个跳表
skiplist *initSkipList() {
    int level = 1;  // 起始层数
    skiplistNode *node = createNode(level, 0, NULL); // 创建头节点
    skiplist *list = malloc(sizeof(skiplist));
    list->header = list->tail = node;
    list->length = 0;
    list->level = level;
    return list;
}
 
// 插入操作示例
void insert(skiplist *list, double key, void *value) {
    skiplistNode *update[64], *node;
    int i, level;
 
    // 找到所有层次的更新节点,同时确保node为空
    node = list->header;
    for (i = list->level - 1; i >= 0; i--) {
        while (node->level[i].forward && node->level[i].forward->key < key) {
            node = node->level[i].forward;
        }
        update[i] = node;
    }
 
    // 随机生成层数
    level = randomLevel();  // 实现随机层数的函数
    if (level > list->level) {
        for (i = list->level; i < level; i++) {
            update[i] = list->header;
        }
        list->level = level;
    }
 
    // 创建新节点
    node = createNode(level, key, value);
 
    // 将新节点链接到跳表
    for (i = 0; i < level; i++) {
        node->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;
        update[i]->level[i].forward = node;
 
        // 更新前后节点指针
        if (node->level[i].forward) {
            node->level[i].span = node->level[i].forward->level[i].span - (node->key > node->level[i].forward->key);
        } else {
            node->level[i].span = list->length - (update[i] == list->header);
        }
        if (update[i] == list->header) {
            list->header->level[i].span = list->length + 1;
        } else {
            up
2024-09-02

以下是一个使用STM32硬件SPI和DMA来驱动WS2812灯珠的示例代码,基于STM32 HAL库。




#include "stm32fxxx_hal.h"
 
// 定义SPI时钟速度
#define SPI_BAUDRATEPRESCALER   SPI_BAUDRATEPRESCALER_256
 
SPI_HandleTypeDef hspi1;
DMA_HandleTypeDef hdma_spi1_tx;
 
// 初始化SPI1和DMA
void SPI1_Init(void) {
    hspi1.Instance = SPI1;
    hspi1.Init.Mode = SPI_MODE_MASTER;
    hspi1.Init.Direction = SPI_DIRECTION_2LINES;
    hspi1.Init.DataSize = SPI_DATASIZE_8BIT;
    hspi1.Init.CLKPolarity = SPI_POLARITY_LOW;
    hspi1.Init.CLKPhase = SPI_PHASE_1EDGE;
    hspi1.Init.NSS = SPI_NSS_SOFT;
    hspi1.Init.BaudRatePrescaler = SPI_BAUDRATEPRESCALER;
    hspi1.Init.FirstBit = SPI_FIRSTBIT_MSB;
    hspi1.Init.TIMode = SPI_TIMODE_DISABLE;
    hspi1.Init.CRCCalculation = SPI_CRCCALCULATION_DISABLE;
    hspi1.Init.CRCPolynomial = 7;
    if (HAL_SPI_Init(&hspi1) != HAL_OK) {
        Error_Handler();
    }
}
 
void DMA_Config(void) {
    __HAL_RCC_DMA2_CLK_ENABLE();
    hdma_spi1_tx.Instance = DMA2_Stream3;
    hdma_spi1_tx.Init.Channel = DMA_CHANNEL_3;
    hdma_spi1_tx.Init.Direction = DMA_MEMORY_TO_PERIPH;
    hdma_spi1_tx.Init.PeriphInc = DMA_PINC_DISABLE;
    hdma_spi1_tx.Init.MemInc = DMA_MINC_ENABLE;
    hdma_spi1_tx.Init.PeriphDataAlignment = DMA_PDATAALIGN_BYTE;
    hdma_spi1_tx.Init.MemDataAlignment = DMA_MDATAALIGN_BYTE;
    hdma_spi1_tx.Init.Mode = DMA_NORMAL;
    hdma_spi1_tx.Init.Priority = DMA_PRIORITY_HIGH;
    hdma_spi1_tx.Init.FIFOMode = DMA_FIFOMODE_DISABLE;
    if (HAL_DMA_Init(&hdma_spi1_tx) != HAL_OK) {
        Error_Handler();
    }
 
    __HAL_LINKDMA(&hspi1,hdmatx,hdma_spi1_tx);
 
    HAL_NVIC_SetPriority(DMA2_Stream3_IRQn, 0, 0);
    HAL_NVIC_EnableIRQ(DMA2_Stream3_IRQn);
}
 
void HAL_SPI_MspInit(SPI_HandleTypeDef* spiHandle) {
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    if(spiHandle->Instance==SPI1) {
        __HAL_RCC_SPI1_CLK_ENABLE();
 
        __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE();
        GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_5|GPIO_PIN_6|GPIO_PIN_7
2024-09-02

微服务架构是一种架构模式,它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务,这些服务都运行在自己的进程中,服务之间通过轻量级的通信机制互相协作。

Spring Cloud是一个提供工具支持以快速、便捷的方式实现微服务架构中一些常见模式的Spring子项目。

以下是一个简单的Spring Cloud示例,使用Spring Cloud Netflix的Eureka作为服务注册中心,以及Spring Cloud OpenFeign作为服务间调用的方式。

  1. 创建Eureka Server:



@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

application.properties:




spring.application.name=eureka-server
server.port=8761
eureka.client.register-with-eureka=false
eureka.client.fetch-registry=false
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/
  1. 创建Service Provider:



@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class ServiceProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceProviderApplication.class, args);
    }
}

application.properties:




spring.application.name=service-provider
server.port=8080
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

Service:




@RestController
public class ServiceController {
    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        return "Hello from Service Provider";
    }
}
  1. 创建Service Consumer:



@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableFeignClients
public class ServiceConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceConsumerApplication.class, args);
    }
}

application.properties:




spring.application.name=service-consumer
server.port=8081
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

Feign Client:




@FeignClient("service-provider")
public interface ServiceProviderClient {
    @GetMapping("/hello")
    String hello();
}

Controller:




@RestController
public class ConsumerController {
    @Autowired
    private ServiceProviderClient serviceProviderClient;
 
    @GetMapping("/call-service")
    public String callService() {
        return serviceProviderClient.hello();
2024-09-02

在Ubuntu系统中安装和配置文件系统FTP服务器,可以使用vsftpd软件。以下是安装和基本配置的步骤:

  1. 更新软件包列表:

    
    
    
    sudo apt update
  2. 安装vsftpd

    
    
    
    sudo apt install vsftpd
  3. 备份原始配置文件(可选,但推荐):

    
    
    
    sudo cp /etc/vsftpd.conf /etc/vsftpd.conf.orig
  4. 编辑vsftpd配置文件:

    
    
    
    sudo nano /etc/vsftpd.conf

    在配置文件中,可以设置例如允许匿名访问、设置本地用户根目录、启用或禁用写入权限等。以下是一些基本配置项:

    
    
    
    anonymous_enable=NO          # 禁止匿名登录
    local_enable=YES             # 允许本地用户登录
    write_enable=YES             # 本地用户有写权限
    chroot_local_user=YES        # 将用户限制在其主目录
    allow_writeable_chroot=YES   # 允许写入的chroot
  5. 重启vsftpd服务以应用新配置:

    
    
    
    sudo systemctl restart vsftpd
  6. (可选)如果有UFW防火墙运行,允许FTP服务:

    
    
    
    sudo ufw allow 20/tcp
    sudo ufw allow 21/tcp
    sudo ufw status
  7. 测试FTP服务器。使用文件管理器或命令行工具如ftpsftp登录。

以上步骤安装并配置了一个基本的FTP服务器。根据具体需求,可能需要进一步配置,例如用户权限、SSL加密等。

2024-09-02

解释:

PostgreSQL中的错误提示表明,在尝试对表进行操作时(如插入数据),遇到了与身份列(identity column)相关的问题。在PostgreSQL中,使用“GENERATED ALWAYS AS IDENTITY”定义的列被视为身份列,它们通常用于自动生成唯一的、递增的值。

当遇到此类错误时,通常是因为尝试手动插入或者更新一个身份列的值,而这通常是不允许的。由于身份列是由数据库自动管理的,如果尝试手动插入一个不唯一或者不符合递增规则的值,数据库会抛出错误。

解决方法:

  1. 确保在插入操作中不包括身份列(id)的值,即不要在INSERT语句中指定该列。
  2. 如果需要插入特定的值,确保该值是唯一的,并且符合身份列的递增要求。
  3. 如果需要获取自动生成的身份列值,可以在SELECT查询中包含这个列,并在插入时不指定它。

示例:

假设有一个名为“users”的表,其中包含一个身份列“id”。

错误的SQL示例:




INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'John Doe');

正确的SQL示例:




INSERT INTO users (name) VALUES ('John Doe');  -- 不指定id列

或者,如果需要获取自动生成的id:




SELECT id, name FROM users;  -- 插入时不用操心id列的值

在进行任何操作前,请确保理解身份列的工作原理,并遵循正确的操作方法。