import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.query.Param;
import org.springframework.stereotype.Repository;
 
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
@Repository
public interface CustomTypeRepository extends JpaRepository<CustomTypeEntity, Long> {
 
    @Query(value = "SELECT * FROM custom_type_table WHERE type_id = :typeId", nativeQuery = true)
    List<CustomTypeEntity> findByTypeId(@Param("typeId") String typeId);
 
    // 使用JPA的方法命名约定查询
    List<CustomTypeEntity> findByTypeIdAndStatus(String typeId, String status);
 
    // 使用@Query注解进行复杂查询，并且可以直接返回Map
    @Query(value = "SELECT key, value FROM custom_type_table WHERE type_id = :typeId", nativeQuery = true)
    List<Map<String, Object>> findKeyValueByTypeId(@Param("typeId") String typeId);
}

在这个例子中，我们定义了一个CustomTypeRepository接口，它继承自JpaRepository。我们使用了原生SQL查询来获取特定typeId的CustomTypeEntity实体列表，同时演示了如何使用JPA的方法命名约定来进行查询。最后，我们使用@Query注解来执行一个返回键值对结果的查询，并且直接返回一个Map<String, Object>的列表。这样的设计可以让你在使用ORM框架时灵活处理复杂类型的数据。

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class JacksonConfig {
 
    @Bean
    public ObjectMapper objectMapper() {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        // 配置自动将字段转为下划线命名
        mapper.setPropertyNamingStrategy(PropertyNamingStrategy.SNAKE_CASE);
        // 配置时间序列化和反序列化处理
        JavaTimeModule javaTimeModule = new JavaTimeModule();
        javaTimeModule.addSerializer(LocalDateTime.class, new LocalDateTimeSerializer(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")));
        javaTimeModule.addSerializer(LocalDate.class, new LocalDateSerializer(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd")));
        javaTimeModule.addSerializer(LocalTime.class, new LocalTimeSerializer(DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss")));
        mapper.registerModule(javaTimeModule);
        // 配置序列化时忽略空值字段
        mapper.configure(SerializationFeature.WRITE_NULL_MAP_VALUES, false);
        // 其他配置...
        return mapper;
    }
}

这个配置类中定义了一个ObjectMapper的Bean，用于在Spring Boot项目中集成Jackson进行字段的下划线命名和时间的序列化。同时，配置了序列化时忽略空值字段的选项。这样，在Spring Boot应用中，Jackson的这些配置将会被应用，从而简化应用的配置并提高代码质量。

Spring Boot 热部署，也被称为热替换（hot swapping）或者热加载（hot loading），是指在应用程序运行时更新代码和资源，而不需要重启应用程序。Spring Boot 支持热部署，但仅限于开发环境。

要在Spring Boot中启用热部署，请确保你的项目使用Spring Boot DevTools依赖。以下是如何在Maven项目中添加这个依赖的例子：

<dependencies>
    <!-- 添加 Spring Boot DevTools 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
</dependencies>

对于Gradle项目，添加以下依赖：

dependencies {
    // 添加 Spring Boot DevTools 依赖
    developmentOnly 'org.springframework.boot:spring-boot-devtools'
}

确保你的开发环境支持热部署，例如，在IntelliJ IDEA中，你需要做如下设置：

1. 打开Preferences/Settings > Build, Execution, Deployment > Compiler，勾选Build project automatically。
2. 打开Preferences/Settings > Build, Execution, Deployment > Debugging，勾选Hot swap code/resources。

注意：在生产环境中不应启用热部署特性，因为它可能会带来安全风险和性能问题。仅在开发环境中使用。

在MySQL中，并没有SQLPlus这样的工具，SQLPlus是Oracle数据库的一个特性，而不是MySQL的。在MySQL中，设置反馈信息的方式与SQL*Plus不同。

但是，如果你想在MySQL中设置类似于SQL*Plus的SET FEEDBACK命令的效果，你可以使用mysql客户端的--verbose或-v选项，这会显示一些额外的信息，比如影响的行数等。

例如，在命令行中使用--verbose选项：

mysql -u username -p --verbose

在MySQL命令行客户端中，你可以使用以下命令来模拟SET FEEDBACK 1的效果：

\c -v

这会开启详细模式，显示如何表影响的行数等信息。

如果你想在MySQL的会话中动态地改变这种行为，你可以使用以下命令：

SET sql_mode='NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO';

这会改变SQL模式，可能会影响某些特定的行为，但是并不直接等价于SQL*Plus中的SET FEEDBACK命令。

总的来说，MySQL并没有直接的SET FEEDBACK命令，你需要使用客户端选项或者SQL模式来模拟这种行为。

在上一篇文章中，我们已经分析了Tomcat启动的前半部分，包括初始化和配置阶段。这一篇文章我们将继续分析Tomcat的启动过程，包括服务的创建和监听端口的绑定。

在上一篇文章的init方法中，我们看到了init方法最后调用了start方法。在start方法中，Tomcat会创建并启动各种服务，包括Catalina的Servlet容器和Connector，它们分别负责处理请求和响应。

public void start() throws LifecycleException {
    if (getServer() == null) {
        // ...
    }
 
    // 标记Server已经启动
    server.setAwait(true);
 
    // 启动Server
    server.start();
 
    // 如果Server不是等待模式，则直接返回
    if (!server.getAwait()) {
        return;
    }
 
    // 创建并启动ShutdownHook线程，用于监听关闭命令
    // ...
 
    // 在等待模式下等待关闭命令
    // ...
}

在Server的start方法中，会创建并启动Service，而Service会包含一个或多个Connector和一个Container。

public void start() throws LifecycleException {
    // 标记Service状态为启动中
    setState(LifecycleState.STARTING);
 
    // 启动所有的Connector
    for (Connector connector : findServices()) {
        try {
            connector.start();
        } catch (Exception e) {
            // ...
        }
    }
 
    // 启动Container
    if (container != null) {
        container.start();
    }
 
    // ...
 
    // 标记Service状态为已启动
    setState(LifecycleState.STARTED);
}

在Connector的start方法中，会创建并启动ACCEPTOR线程，这个线程会监听网络端口，一旦有请求到达，就会处理请求。

public void start() throws Exception {
    // 标记Connector状态为启动中
    setState(LifecycleState.STARTING);
 
    // 初始化并绑定端口
    initializeConnection();
 
    // 启动Poller线程，负责连接管理和请求处理
    poller.start();
 
    // 启动Acceptor线程，负责接受新的连接
    acceptor.start();
 
    // ...
 
    // 标记Connector状态为已启动
    setState(LifecycleState.STARTED);
}

在Acceptor的start方法中，会创建一个新的线程，并在这个线程中运行run方法，监听并接受新的连接。

public void start() throws Exception {
    // 如果Acceptor已经启动，则直接返回
    if (running) {
        return;
    }
 
    // 标记Acceptor状态为启动中
    running = true;
    paused = false;
 
    // 创建并启动一个新的线程，执行Acceptor的处理逻辑
    thread = new Thread(new Acceptor(), getName());
    thread.setPriority(threadPriority);
    thread.setDaemon(true);
    thread.start();
}

至此，Tomcat的启动过程已经分析完毕。在接下来的文章中，我们将分析Tomcat是如何处理接收到的连接和请求的。

Java 集成 Stable Diffusion 模型是一个复杂的过程，涉及到Java和深度学习框架的结合，以及模型的使用。这里我们不能提供一个完整的解决方案，但我们可以提供一个基本的框架和一些可能的解决方案。

首先，你需要有一个训练好的Stable Diffusion模型，并确保它可以被Java调用。这可能涉及到使用Java中的深度学习库，如Deeplearning4j或ND4J，或者使用JNI（Java Native Interface）调用Python模型。

解决方案1：使用JavaCV（结合OpenCV和FFmpeg）来处理图像。

// 加载模型和权重
SDModel model = new SDModel("path_to_model_folder");
 
// 读取图像
Mat image = Imgcodecs.imread("path_to_image");
 
// 进行预测
Mat prediction = model.predict(image);
 
// 保存结果
Imgcodecs.imwrite("path_to_save_result", prediction);

解决方案2：使用Java调用Python脚本。

// 创建一个新的进程来运行Python脚本
ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("python", "path_to_python_script.py");
pb.redirectErrorStream(true);
Process p = pb.start();
 
// 读取Python的输出
BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
String line = null;
while ((line = in.readLine()) != null) {
    System.out.println(line);
}
in.close();
p.waitFor();

在这个Python脚本中，你需要加载模型并使用Stable Diffusion生成图像。

# 导入必要的库
import sys
from stable_diffusion import StableDiffusionPipeline
 
# 加载模型
sd_pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("StableDiffusionPipeline.from_pretrained")
 
# 读取图像
image = "path_to_image"
 
# 进行预测
prediction = sd_pipeline(image)
 
# 输出结果
print(prediction)

注意：以上代码只是一个框架，并不能直接运行。你需要根据你的模型和环境进行调整。例如，你可能需要在Java中处理模型权重，或者在Python中处理图像生成的细节。

集成Stable Diffusion模型是一个非常复杂的任务，涉及深度学习、计算机视觉和编程语言集成等多个领域。需要具备相关知识背景和实践经验才能成功集成。

# 使用官方tomcat镜像
FROM tomcat:9-jdk11
 
# 将应用打包的jar文件复制到tomcat容器中的指定位置
COPY target/my-application.war /usr/local/tomcat/webapps/
 
# 设置容器启动时执行的命令
CMD ["catalina.sh", "run"]

这个Dockerfile使用了官方的Tomcat镜像，并且复制了应用程序的WAR文件到Tomcat的webapps目录中。CMD指令设置了容器启动时执行的命令。这个例子展示了如何使用官方镜像并将自己的应用程序与之集成。

import org.springframework.beans.factory.config.BeanDefinition;
import org.springframework.context.annotation.AnnotationConfigApplicationContext;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
// 定义配置类
@Configuration
public class MyConfiguration {
 
    @Bean
    public MyBean myBean() {
        return new MyBean();
    }
}
 
public class MyBean {
    // 构造函数
    public MyBean() {
        System.out.println("MyBean 被实例化");
    }
}
 
// 使用ApplicationContext分析BeanDefinition
public class BeanDefinitionAnalysis {
    public static void main(String[] args) {
        AnnotationConfigApplicationContext context = new AnnotationConfigApplicationContext(MyConfiguration.class);
 
        BeanDefinition beanDefinition = context.getBeanFactory().getBeanDefinition("myBean");
        // 输出BeanDefinition的信息
        System.out.println("BeanDefinition 的类型: " + beanDefinition.getClass().getName());
        System.out.println("BeanDefinition 的作用域: " + beanDefinition.getScope());
        System.out.println("BeanDefinition 的 laziness: " + beanDefinition.isLazyInit());
        System.out.println("BeanDefinition 的构造方法: " + beanDefinition.getConstructorArgumentValues());
 
        context.close();
    }
}

这段代码首先定义了一个简单的配置类MyConfiguration，其中包含一个名为myBean的Bean定义。然后定义了一个简单的Bean类MyBean，在其构造函数中打印了一条消息。最后，在BeanDefinitionAnalysis类的main方法中，我们创建了一个AnnotationConfigApplicationContext，用于加载我们的配置类，并获取了myBean的BeanDefinition。接着，我们打印了BeanDefinition的一些信息，如类型、作用域、是否懒加载以及构造参数值。这样做可以帮助开发者理解Spring容器是如何处理Bean定义和构造Bean实例的。

Spring Cloud 是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性简化了分布式系统的开发，如服务发现、服务配置、负载均衡、断路器、智能路由、微代理、控制总线等。

以下是一个使用Spring Cloud构建微服务的简单示例：

1. 创建服务注册中心（例如Eureka Server）:

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

2. 创建一个服务提供者（Eureka Client）:

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

3. 创建一个服务消费者（Eureka Client）:

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

在这个简单的例子中，我们定义了三个Spring Boot应用程序，其中两个作为Eureka Client注册到Eureka Server，另一个作为服务注册中心。在实际的微服务架构中，你会根据具体的业务逻辑来扩展这些服务。

这只是一个入门级的示例，实际的Spring Cloud应用通常会涉及更复杂的配置和管理多个服务之间的通信。

第八章 Spring Cloud 之 Hystrix 是Spring Cloud Netflix的一部分，它提供了断路器模式的实现，可以防止微服务系统中的服务雪崩效应。

在Spring Cloud中使用Hystrix，首先需要在项目的pom.xml中添加Hystrix依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

然后，在启动类上添加@EnableCircuitBreaker注解来启用Hystrix：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.EnableCircuitBreaker;
 
@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
public class HystrixApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HystrixApplication.class, args);
    }
}

接下来，可以使用HystrixCommand或HystrixObservableCommand来包装依赖服务的调用：

import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
@RestController
public class ServiceController {
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @GetMapping("/service")
    public String service() {
        return new HystrixCommand(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ServiceCommand")) {
            @Override
            protected String run() throws Exception {
                return restTemplate.getForObject("http://service-url/", String.class);
            }
        }.execute();
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个HystrixCommand，并指定了断路器的键值“ServiceCommand”。如果依赖服务调用失败，Hystrix会执行断路，避免雪崩效应，并提供备用方案。