2024-09-01

在Spring Boot中创建和调度定时任务可以通过@Scheduled注解实现。以下是一个简单的例子:

  1. 首先,在Spring Boot主类或配置类上添加@EnableScheduling注解来启用定时任务。



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
 
@SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class SchedulerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SchedulerApplication.class, args);
    }
}
  1. 创建一个定时任务类,并使用@Scheduled注解来指定任务的执行计划。



import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.time.LocalDateTime;
 
@Component
public class ScheduledTasks {
 
    private static final DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss");
 
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void reportCurrentTime() {
        System.out.println("现在时间是:" + dateTimeFormatter.format(LocalDateTime.now()));
    }
}

在这个例子中,reportCurrentTime方法将会每5秒钟执行一次,并打印当前时间。

@Scheduled注解的参数fixedRate表示任务执行的固定频率(以毫秒为单位),还可以使用fixedDelaycron等属性来设置不同的执行策略。

cron表达式可以提供更复杂的时间调度,例如:




@Scheduled(cron = "0 0/1 * * * ?") // 每分钟执行一次
public void reportCurrentTime() {
    // ...
}

以上代码片段展示了如何在Spring Boot应用中创建和调度一个简单的定时任务。

2024-09-01

Spring Cloud 应用优雅关机和重启通常指的是在关闭或重启服务时,确保现有请求得到处理完毕,不会因为立即关闭导致数据丢失或者服务调用失败。

优雅关机:

Spring Boot 应用支持优雅关机特性,可以通过发送SIGTERM信号到应用进程或者使用/shutdown端点来安全地关闭应用。

  1. 使用/shutdown端点:

    application.propertiesapplication.yml中配置以下属性启用:




endpoints.shutdown.enabled=true

然后你可以使用POST请求到/actuator/shutdown来触发优雅关机。

  1. 使用SIGTERM信号:

    在UNIX系统中,你可以使用kill命令发送SIGTERM信号到Java应用进程。




kill -2 [PID]

优雅重启:

Spring Cloud 应用在重启时,通常不需要特殊配置,因为Spring Boot 2.3及以上版本默认支持热重启。但是,如果你需要在重启前做一些清理工作,可以实现DisposableBean接口或使用@PreDestroy注解。




import org.springframework.beans.factory.DisposableBean;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class MyCleanupBean implements DisposableBean {
    @Override
    public void destroy() throws Exception {
        // 清理工作,比如关闭资源等
    }
}

如果你使用的是Spring Cloud的版本,在重启时,首先确保你的服务注册中心(如Eureka, Consul)配置了健康检查,以便在实例不健康时不再转发请求过来。

以上是Spring Cloud应用优雅关机和重启的基本方法。在生产环境中,可能还需要考虑如何安全地进行滚动重启,使用Blue/Green部署策略等高级主题。

2024-09-01



import com.googlecode.aviator.AviatorEvaluatorInstance;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
@Slf4j
public class AviatorService {
 
    public Object calculate(String expression, Object... params) {
        try {
            // 使用AviatorEvaluatorInstance的execute方法计算表达式
            return AviatorEvaluatorInstance.getInstance().execute(expression, params);
        } catch (Exception e) {
            log.error("Aviator表达式计算错误: {}", e.getMessage());
            return null;
        }
    }
}

这段代码提供了一个使用Aviator作为表达式计算引擎的服务类。它接受一个表达式和一系列参数,并尝试计算这个表达式。如果在计算过程中发生任何异常,它会记录错误并返回null。这个服务类可以在Spring Boot应用中用来执行各种表达式计算任务。

2024-09-01

GeoSparkSQL是一个用于处理大规模空间数据的开源库。它提供了一系列的空间函数,可以用于SQL查询中。以下是一些常见的GeoSparkSQL函数的使用示例:

  1. 空间数据读取:



-- 假设有一个名为spatialRDD的GeoSpark空间RDD
-- 将空间RDD注册为一个临时表
CREATE TEMPORARY TABLE spatialTable USING geojsonOPTIONS (path "path/to/your/spatial.json")
 
-- 查询临时表
SELECT ST_X(ST_Centroid(geometry)), otherAttributes
FROM spatialTable
  1. 空间查询:



-- 假设有一个名为spatialTable的GeoSparkSQL表
-- 查询一个给定点的KNN
SELECT *
FROM spatialTable
WHERE ST_DWithin(ST_Point(1.0, 2.0), geometry, 0.5)
  1. 空间聚合:



-- 计算一个多边形内的点数
SELECT ST_Area(geometry), count(*)
FROM spatialTable
WHERE ST_Within(geometry, otherGeometry)
GROUP BY ST_Area(geometry)
  1. 空间关系检查:



-- 检查两个几何对象是否相交
SELECT *
FROM spatialTable
WHERE ST_Intersects(geometryA, geometryB)

这些示例展示了如何使用GeoSparkSQL函数进行基本的空间数据查询操作。具体的函数和使用方法可能会随着GeoSparkSQL版本的更新而有所不同,请参考最新的文档。

2024-09-01

报错解释:

这个错误表示yum在尝试从名为"base"的软件仓库(repo)中找到适用于CentOS 7的x86\_64架构的基础URL失败了。这通常是因为网络连接问题、DNS解析问题、/etc/yum.repos.d/下的.repo文件配置错误,或者是仓库的URL已经变更或者不再可用。

解决方法:

  1. 检查网络连接是否正常。
  2. 尝试ping仓库的域名,看是否能够解析并连接。
  3. 临时修改DNS服务器,比如更换为8.8.8.8(Google DNS)。
  4. 检查/etc/yum.repos.d/下的.repo文件中的baseurl是否正确,或者尝试从其他可靠源获取.repo文件并替换。
  5. 清除yum缓存并重新生成,使用命令:yum clean allyum makecache
  6. 如果上述方法都不行,可能需要检查是否有系统更新,或者考虑重新安装yum。

如果你不熟悉编辑.repo文件,建议从可靠的源获取正确的CentOS 7的.repo文件,并替换/etc/yum.repos.d/下的文件。如果是企业环境,还需要确保你有权限进行这些操作,并且在操作前进行必要的备份。

2024-09-01

在Windows环境下,你可以创建一个批处理文件(.bat)来自动执行PostgreSQL数据库的备份。以下是一个简单的批处理脚本示例,它使用pg_dump命令来备份PostgreSQL数据库,并使用tar命令将备份文件压缩。




@echo off
setlocal
 
:: 设置数据库参数
set DB_NAME=your_db_name
set DB_USER=your_username
set DB_PASS=your_password
set DB_HOST=localhost
 
:: 设置备份路径和文件名
set BACKUP_PATH=C:\path\to\your\backup\directory
set BACKUP_FILENAME=%DB_NAME%_%date:~-4,4%%date:~-10,2%%date:~-7,2%_%time:~0,2%%time:~3,2%%time:~6,2%.tar.gz
 
:: 创建备份并压缩
pg_dump -U %DB_USER% -h %DB_HOST% -W -F t %DB_NAME% > "%BACKUP_PATH%\%DB_NAME%.backup"
tar -czf "%BACKUP_PATH%\%BACKUP_FILENAME%" -C "%BACKUP_PATH%" "%DB_NAME%.backup"
del "%BACKUP_PATH%\%DB_NAME%.backup"
 
:: 清理旧的备份文件(可选)
forfiles /p "%BACKUP_PATH%" /s /m *.tar.gz /d -7 /c "cmd /c del @path"
 
endlocal

请确保将your_db_nameyour_usernameyour_passwordC:\path\to\your\backup\directory替换为你的数据库名、用户名、密码和备份路径。此脚本会在每次运行时创建一个新的备份文件,并保留7天内的备份。

你可以通过Windows的任务计划程序来设置这个批处理文件的定时执行。

注意:确保pg_dump命令的路径添加到了系统的环境变量中,或者使用完整路径来调用pg_dump。同样,确保tar命令可用,或者使用7-Zip或其他压缩工具替换tar命令。

2024-09-01

在使用Redis实现分布式锁时,确保一致性需要遵循以下步骤:

  1. 获取锁:使用SETNX命令尝试获取锁,只有当锁未被占用时才能成功。
  2. 设置超时时间:使用EXPIRE命令为锁设置一个超时时间,以防止死锁。
  3. 检查锁的状态:在释放锁之前,确保释放的是自己占用的锁,可以通过比较值或者使用GET和对比命令来实现。
  4. 释放锁:释放锁时,确保锁是由当前客户端占用,然后使用DEL命令释放锁。

以下是一个简单的Python示例,使用redis-py库实现分布式锁:




import redis
import time
import uuid
 
def acquire_lock(conn, lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())
    end = time.time() + acquire_timeout
 
    while time.time() < end:
        if conn.setnx(lock_name, identifier):
            conn.expire(lock_name, lock_timeout)
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
    return False
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    pipe = conn.pipeline(True)
    while True:
        try:
            pipe.watch(lock_name)
            if pipe.get(lock_name) == identifier:
                pipe.multi()
                pipe.delete(lock_name)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.exceptions.WatchError:
            pass
    return False
 
# 使用示例
client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
lock_name = "my_lock"
lock_id = acquire_lock(client, lock_name)
if lock_id:
    try:
        # 处理任务...
        pass
    finally:
        if release_lock(client, lock_name, lock_id):
            print("Lock released successfully")
        else:
            print("Unable to release lock")
else:
    print("Unable to acquire lock")

在实际应用中,为了确保在发生故障时锁能够被正确释放,可以使用Redlock算法或者Redlock库来实现更健壮的一致性保证。

2024-09-01



-- 创建一个名为example_db的数据库
-- 创建一个名为students的表,包含id, name, age三个字段
CREATE TABLE example_db.students (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER
);
 
-- 向students表插入数据
INSERT INTO example_db.students (name, age) VALUES ('Alice', 21);
INSERT INTO example_db.students (name, age) VALUES ('Bob', 22);
 
-- 查询students表中所有数据
SELECT * FROM example_db.students;
 
-- 更新students表中id为1的记录的age为22
UPDATE example_db.students SET age = 22 WHERE id = 1;
 
-- 删除students表中id为2的记录
DELETE FROM example_db.students WHERE id = 2;
 
-- 查询students表中所有数据,确认更新和删除操作已生效
SELECT * FROM example_db.students;

这段代码展示了如何在SQLite中创建数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据。这些基本操作是学习SQL数据库管理的基础。

2024-09-01



from rest_framework.decorators import api_view
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
 
@api_view(['GET', 'POST'])
def example_view(request):
    """
    这是一个简单的API视图示例,它处理GET请求以获取数据,
    以及POST请求来创建新数据。
    """
    if request.method == 'GET':
        # 获取数据的逻辑
        data = {'key': 'value'}
        return Response(data)
    elif request.method == 'POST':
        # 创建新数据的逻辑
        data = request.data
        # 假设我们在这里进行了数据验证
        # serializer = ExampleSerializer(data=data)
        # if serializer.is_valid():
        #     serializer.save()
        #     return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED)
        # else:
        #     return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
        return Response(data, status=status.HTTP_201_CREATED)

这个简单的API视图示例展示了如何使用Django REST Framework创建一个可以处理GET和POST请求的API。在实际应用中,你需要根据具体的业务逻辑来填充相应的数据验证和数据持久化部分。

2024-09-01

在MyBatis中调用存储过程和函数,你需要在mapper XML文件中使用<procedure><selectKey>(对于函数)元素。

存储过程的调用:

  1. 在mapper接口中定义方法:



interface YourMapper {
    void callYourProcedure(Map<String, Object> parameters);
}
  1. 在mapper XML中配置调用存储过程:



<mapper namespace="YourMapper">
    <!-- 调用存储过程 -->
    <procedure id="callYourProcedure" parameterMap="procedureParams">
        {call your_procedure_name(
            #{param1, mode=IN, jdbcType=VARCHAR},
            #{param2, mode=OUT, jdbcType=INTEGER}
        )}
    </procedure>
 
    <!-- 定义parameterMap,用于指定参数的输入输出类型 -->
    <parameterMap type="java.util.Map" id="procedureParams">
        <parameter property="param1" jdbcType="VARCHAR" mode="IN"/>
        <parameter property="param2" jdbcType="INTEGER" mode="OUT"/>
    </parameterMap>
</mapper>

函数的调用:

  1. 在mapper接口中定义方法:



interface YourMapper {
    Object callYourFunction(Object parameter);
}
  1. 在mapper XML中配置调用函数作为查询:



<mapper namespace="YourMapper">
    <!-- 调用函数作为查询 -->
    <select id="callYourFunction" resultType="java.lang.Integer">
        SELECT your_function_name(#{param})
    </select>
</mapper>

使用<selectKey>来调用函数作为插入操作的一部分来生成主键:




<mapper namespace="YourMapper">
    <!-- 使用函数生成插入数据的主键 -->
    <insert id="insertWithFunction">
        <selectKey keyProperty="id" resultType="int" order="BEFORE">
            SELECT your_function_name()
        </selectKey>
        INSERT INTO your_table (id, column1, column2) VALUES (#{id}, #{column1}, #{column2})
    </insert>
</mapper>

在这些例子中,你需要替换your_procedure_name, your_function_name, your_table, param1, param2, column1, column2等占位符为你的实际存储过程和函数名称以及表和列的名称。