2024-08-30



import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 
@Controller
public class ThymeleafController {
 
    @GetMapping("/greeting")
    public String greeting(Model model) {
        model.addAttribute("name", "World");
        return "greeting"; // 返回greeting.html模板
    }
}

这段代码定义了一个控制器ThymeleafController,它处理"/greeting"的GET请求。它将一个属性"name"添加到模型中,值为"World",并返回名为"greeting"的Thymeleaf模板。在greeting.html模板中,可以使用Thymeleaf语法来显示这个变量的值。

2024-08-30



import org.springframework.data.annotation.CreatedBy;
import org.springframework.data.annotation.CreatedDate;
import org.springframework.data.annotation.LastModifiedBy;
import org.springframework.data.annotation.LastModifiedDate;
import org.springframework.data.jpa.domain.support.AuditingEntityListener;
import javax.persistence.*;
import java.io.Serializable;
import java.util.Date;
 
@Entity
@Table(name = "customers")
@EntityListeners(AuditingEntityListener.class)
public class Customer implements Serializable {
 
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    @Column(name = "first_name")
    private String firstName;
 
    @Column(name = "last_name")
    private String lastName;
 
    @CreatedBy
    @Column(name = "created_by")
    private String createdBy;
 
    @CreatedDate
    @Column(name = "created_date")
    private Date createdDate;
 
    @LastModifiedBy
    @Column(name = "last_modified_by")
    private String lastModifiedBy;
 
    @LastModifiedDate
    @Column(name = "last_modified_date")
    private Date lastModifiedDate;
 
    // 省略getter和setter方法
}
 
@Embeddable
public class CompoundKey implements Serializable {
    private String keyPart1;
    private String keyPart2;
 
    // 省略getter和setter方法
}
 
@Entity
@Table(name = "compound_key_entities")
public class CompoundKeyEntity {
 
    @EmbeddedId
    private CompoundKey id;
 
    @Column(name = "data")
    private String data;
 
    // 省略getter和setter方法
}

这个代码示例展示了如何在Spring Data JPA中使用自定义的ID生成策略、复合主键配置以及Auditing的使用。在Customer实体中,我们使用了@GeneratedValue注解来指定ID的生成策略,并且通过@EntityListeners(AuditingEntityListener.class)开启了Auditing功能。CompoundKey是一个复合主键类,使用@Embeddable注解标记,而CompoundKeyEntity则通过@EmbeddedId注解来使用这个复合主键。

2024-08-30

在Spring Boot项目中调用通义千问API进行多轮对话并实现流式输出,你可以使用RestTemplateWebClient来发起HTTP请求。以下是使用RestTemplate的示例代码:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
@Service
public class ChatService {
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    public void startChatSession(String apiUrl, String query) {
        // 构建请求URL
        String url = apiUrl + "?query=" + query;
 
        // 发起请求并接收响应
        ResponseEntity<String> response = restTemplate.getForEntity(url, String.class);
 
        // 处理响应结果
        String responseBody = response.getBody();
        // 对responseBody进行解析,实现流式输出
        // ...
    }
}

确保你的Spring Boot项目中已经配置了RestTemplate的Bean。如果你使用的是Spring WebFlux,则应该使用WebClient来进行非阻塞的响应式调用。




import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
 
@Service
public class ChatService {
 
    private final WebClient webClient;
 
    public ChatService(WebClient webClient) {
        this.webClient = webClient;
    }
 
    public void startChatSession(String apiUrl, String query) {
        // 构建请求URL
        String url = apiUrl + "?query=" + query;
 
        // 发起请求并接收响应
        webClient.get()
                 .uri(url)
                 .retrieve()
                 .bodyToFlux(String.class)
                 .subscribe(response -> {
                     // 处理响应结果
                     // 实现流式输出
                     System.out.println(response);
                 });
    }
}

在这个例子中,WebClient用于发送请求,并且使用bodyToFlux(String.class)来接收服务器推送的数据。然后,你可以订阅这个Flux来实现流式输出。

确保你的Spring Boot项目中已经配置了WebClient的Bean。

以上代码仅为示例,你需要根据通义千问API的具体要求来调整URL构建、参数设置、响应处理等。

2024-08-30

在PostgreSQL中,确保数据库实例在系统启动时自动启动,通常需要配置init脚本,例如systemd服务。以下是一个基于systemd的服务文件示例,用于启动PostgreSQL服务:

  1. 创建一个新的systemd服务文件:



sudo nano /etc/systemd/system/postgresql.service
  1. 添加以下内容到文件中:



[Unit]
Description=PostgreSQL database server
After=network.target
 
[Service]
Type=forking
 
User=postgres
Group=postgres
 
# 这里的配置路径需要根据实际的PostgreSQL安装路径进行修改
ExecStart=/usr/local/pgsql/bin/pg_ctl start -D /usr/local/pgsql/data
ExecStop=/usr/local/pgsql/bin/pg_ctl stop -D /usr/local/pgsql/data
ExecReload=/usr/local/pgsql/bin/pg_ctl reload -D /usr/local/pgsql/data
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target
  1. 重新加载systemd管理器配置:



sudo systemctl daemon-reload
  1. 启用服务,使其在启动时自动运行:



sudo systemctl enable postgresql.service
  1. (可选)立即启动服务:



sudo systemctl start postgresql.service

确保ExecStart中的路径和数据目录与你的PostgreSQL安装和配置相匹配。如果你的PostgreSQL安装在不同的路径,请相应地修改ExecStartExecStop行。

以上步骤将设置PostgreSQL服务在系统启动时自动启动。如果你使用的是不同的init系统或者操作系统版本,步骤可能会有所不同。

2024-08-30



import sqlite3
 
# 连接到数据库,如果不存在则在当前目录创建数据库文件
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
 
# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (
                    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                    name TEXT NOT NULL,
                    age INTEGER NOT NULL
                  )''')
 
# 插入数据
cursor.execute('''INSERT INTO user (name, age) VALUES ('Alice', 25)''')
 
# 查询数据
cursor.execute('''SELECT * FROM user''')
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 更新数据
cursor.execute('''UPDATE user SET age = ? WHERE name = ?''', (30, 'Alice'))
 
# 删除数据
cursor.execute('''DELETE FROM user WHERE name = ?''', ('Alice',))
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

这段代码展示了如何使用Python的sqlite3库进行基本的数据库操作,包括创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据。在实际应用中,你需要根据自己的需求来调整SQL语句。

2024-08-30



from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 
# 定义数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
Base = declarative_base()
 
# 定义模型
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
 
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
 
    def __repr__(self):
        return f"User(id={self.id}, name={self.name})"
 
# 创建表格
Base.metadata.create_all(engine)
 
# 添加记录
new_user = User(name='Alice')
session.add(new_user)
session.commit()
 
# 查询记录
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user)
 
# 关闭会话
session.close()

这段代码演示了如何使用SQLAlchemy创建一个SQLite数据库,定义一个模型,创建表格,添加记录,查询记录,并在最后关闭会话。这是学习如何操作数据库的基本例子,适合初学者学习和实践。

2024-08-30

在Spring Cloud项目中整合ELK显示业务日志,首先需要部署ELK环境,然后配置Spring Cloud项目将日志发送到Logstash,最后通过Kibana进行查看。

  1. 部署ELK环境:

    确保Elasticsearch, Logstash, Kibana在服务器上部署并运行。

  2. 配置Logstash:

    创建Logstash配置文件,例如logstash-spring.conf,并配置Logstash以监听应用程序的日志输出。




input {
  tcp {
    port => 4560
    codec => json_lines
  }
}
 
filter {
  # 如果需要可以在此处添加过滤器规则
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "spring-app-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}
  1. 配置Spring Cloud项目:

    application.propertiesapplication.yml中,配置日志输出到Logstash。




logging.config=classpath:logback-spring.xml

然后创建logback-spring.xml文件,配置Logback以将日志通过Socket发送到Logstash。




<configuration>
    <springProperty scope="context" name="springAppName" source="spring.application.name" defaultValue="spring-app"/>
    <springProperty scope="context" name="logstashHost" source="logstash.host" defaultValue="localhost"/>
    <springProperty scope="context" name="logstashPort" source="logstash.port" defaultValue="4560"/>
 
    <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>${logstashHost}:${logstashPort}</destination>
        <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder" />
    </appender>
 
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="LOGSTASH" />
    </root>
</configuration>
  1. 配置文件中添加Logstash的主机地址和端口:



logstash.host=localhost
logstash.port=4560
  1. 启动Logstash并验证其监听配置:



bin/logstash -f logstash-spring.conf
  1. 启动Spring Cloud应用程序并生成日志。
  2. 通过Kibana查看日志:

    访问Kibana的Web界面,创建或更新索引模式以显示日志,并开始搜索和查看日志数据。

以上步骤提供了一个简化的视图,实际部署时可能需要考虑更多配置细节,如安全设置、网络配置等。

2024-08-30

由于您提出的是一个概念性的问题,并没有具体的代码实现,我将提供一个简化的指导和示例。

MySQL数据库导入到达梦(DM)数据库的步骤大致如下:

  1. 使用MySQL的mysqldump工具导出数据为SQL文件。
  2. 修改导出的SQL文件,使之兼容达梦数据库语法。
  3. 在达梦数据库中创建相应的数据库和表结构。
  4. 执行修改后的SQL文件,将数据导入到达梦数据库中。

以下是一个简化的示例流程:




# 步骤1: 导出MySQL数据库为SQL文件
mysqldump -u [username] -p[password] [database_name] > database_name.sql
 
# 步骤2: 修改SQL文件使之兼容达梦数据库
# 这一步需要手动调整,比如修改数据类型、去除不支持的语句等
 
# 步骤3: 登录达梦数据库,创建数据库和表结构
dmctl -u [username] -p [password] -n [dsn]
CREATE DATABASE [database_name];
USE [database_name];
-- 根据导出的SQL文件内的CREATE TABLE语句创建表结构
 
# 步骤4: 导入数据到达梦数据库
-- 可以直接使用达梦数据库的命令导入
psql -h [host] -p [port] -U [username] -d [database_name] -f database_name.sql

注意:

  • 在实际操作中,可能需要根据MySQL和达梦数据库的具体版本和差异,对SQL文件进行更详细的修改。
  • 在执行导入操作前,确保达梦数据库的用户有足够的权限创建数据库和表,并导入数据。
  • 上述命令和代码示例仅供参考,根据实际环境可能需要调整。
2024-08-30

在Spring Cloud Gateway中实现基于trace_id的链路追踪,你可以使用Spring Cloud Sleuth来自动收集和传递跟踪信息。以下是实现的步骤和示例代码:

  1. 添加Spring Cloud Sleuth依赖到你的pom.xml中:



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Sleuth -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>
  1. 确保你的Spring Cloud Gateway应用使用了Spring Cloud的版本管理依赖:



<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
  1. 配置Spring Cloud Gateway以自动将trace_id添加到传出的请求中:



spring:
  sleuth:
    propagation-type: traceId
  1. 在你的网关路由配置中,确保你的服务可以接收和处理trace_id



spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: my_service
          uri: lb://my-service
          predicates:
            - Path=/my-service/**
          filters:
            - AddRequestHeader=X-B3-TraceId, {?TraceId}
  1. 在你的下游服务中,确保启用了Spring Cloud Sleuth,它将自动处理接收到的trace_id

以上步骤和配置将确保Spring Cloud Gateway正确地将trace_id传递给下游服务,并且下游服务会自动将其用于链路追踪。

请注意,链路追踪系统(如Zipkin或Jaeger)可能需要额外的配置来捕获和显示跟踪信息。

2024-08-30



import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
 
@Controller
public class HelloController {
 
    // 处理"/hello"的GET请求
    @GetMapping("/hello")
    @ResponseBody // 表示返回的数据不是视图模板,而是直接写入HTTP响应体
    public String hello(@RequestParam(name = "name", required = false, defaultValue = "World") String name) {
        return "Hello, " + name + "!";
    }
}

这段代码定义了一个简单的Spring Web MVC控制器,它处理"/hello"的GET请求,并返回一个字符串。@RequestParam注解用于获取请求参数,可以指定参数名、是否必需以及默认值。@ResponseBody注解表明返回的字符串直接写入HTTP响应体,而不是解析为视图名称。这是一个基本的Spring MVC控制器示例,适用于学习和入门级别的指导。