2024-08-30

在Oracle和PostgreSQL中,虽然这两个数据库在很多方面有显著的不同,但是它们都使用了REDO日志的概念。REDO日志主要用于确保数据的持久性,即使在系统崩溃的情况下也能保障数据不会丢失。

Oracle中的REDO日志:

  1. 重做日志:Oracle数据库使用重做日志(redo log)来恢复提交的事务。这些日志记录了所有已提交事务的更改,以便在数据库实例故障时重做这些更改。
  2. 在线重做日志:Oracle数据库的在线重做日志是一个循环日志,用于记录所有对数据库进行的更改。
  3. 归档日志:归档日志是一种可选的重做日志,它记录已经从在线重做日志中提取出来并准备为永久存储的重做日志数据。

PostgreSQL中的WAL(Write-Ahead Logging):

PostgreSQL使用WAL来提供事务日志功能,类似于Oracle中的REDO日志。WAL的主要目的是在数据库故障时保持数据一致性。

  1. WAL文件:PostgreSQL中的WAL文件存储了所有的数据更改记录。
  2. 在PostgreSQL中,WAL是保证数据持久性和恢复的核心机制。
  3. 当启用了WAL,PostgreSQL会在数据文件更改之前写入WAL记录。

总结:两者都使用日志机制来保证数据的持久性和恢复能力,但是Oracle和PostgreSQL在实现细节上有显著的不同。Oracle的REDO日志是一个复杂的系统,包括在线重做日志和归档日志,而PostgreSQL的WAL是一个简单但功能强大的解决方案。

2024-08-30

在Oracle数据库中,ROWID是一个伪列,它可以唯一地标识表中的每一行。ROWID通常是一个指向数据块地址的指针,可以快速地定位到数据行的物理位置。

ROWID的值在行插入到表中时生成,一般不会改变,除非行被删除或移动。因此,可以使用ROWID来快速确定表中行的位置。

使用ROWID的例子:




SELECT ROWID, t.*
FROM your_table t
WHERE ROWID = 'AAAMN+AnAAAABuunAAA';

ROWNUM是一个伪列,它返回结果集中行的序号。需要注意的是,ROWNUM是在结果集形成之后才赋值的,所以不能在WHERE子句中使用ROWNUM来过滤大于1的行号。

使用ROWNUM的例子:




SELECT ROWNUM, t.*
FROM your_table t
WHERE ROWNUM = 1;

Oracle数据库中没有直接支持LIMIT语句进行分页,但是可以使用ROWNUM来实现类似的功能。

分页的例子:




SELECT *
FROM (
  SELECT t.*, ROWNUM rnum
  FROM your_table t
  WHERE ROWNUM <= 20
)
WHERE rnum > 10;

上述SQL语句中,内部查询首先获取前20行,然后外层查询获取第11行到第20行。这样就实现了分页功能。

2024-08-30

缓存击穿:

解释:

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(如缓存服务器宕机或缓存过期),这时由于并发用户特别多,同时访问这个数据,导致所有的请求都到达数据库,造成数据库压力过大,甚至宕机。

解决方案:

  1. 设置热点数据永不过期。
  2. 使用互斥锁,保证同时只有一个请求去数据库查询数据,其他请求等待。
  3. 提前预热数据,保证热点数据在缓存中。

缓存穿透:

解释:

缓存穿透是指查询不存在的数据,缓存中和数据库中都没有,这样会导致用户请求直接打到数据库,造成数据库压力过大。

解决方案:

  1. 使用布隆过滤器,它可以检查一个元素是否在一个集合中。如果不在,直接返回,不查询数据库。
  2. 对于查询不到的数据,也可以在缓存中存储一个空值或默认值,并设置一个较短的过期时间。
  3. 使用互斥锁,同上述缓存击穿。

代码示例(伪代码):




# 缓存击穿:使用互斥锁
def get_data(data_id):
    # 尝试从缓存获取数据
    data = cache.get(data_id)
    if data is not None:
        return data
    
    # 加锁,避免并发请求到数据库
    with cache.lock(data_id):
        # 再次检查缓存,防止缓存服务器宕机等情况
        data = cache.get(data_id)
        if data is None:
            # 缓存中没有数据,从数据库加载
            data = db.get(data_id)
            if data is not None:
                # 设置热点数据永不过期
                cache.set(data_id, data, ttl=None if is_hot_data else 3600)
        return data if data is not None else None
 
# 缓存穿透:使用布隆过滤器
from some_bloom_filter_library import BloomFilter
bf = BloomFilter(size=1000000, error_rate=0.001)
 
def get_data(data_id):
    # 使用布隆过滤器检查数据是否存在
    if not bf.might_contain(data_id):
        return None
    
    # 尝试从缓存获取数据
    data = cache.get(data_id)
    if data is not None:
        return data
    
    # 数据库中也没有,返回默认值或空值,并设置短暂过期时间
    data = db.get(data_id)
    if data is None:
        cache.set(data_id, None, ttl=5)
    else:
        cache.set(data_id, data, ttl=3600)
    return data if data is not None else None
 
# 初始化时,将所有数据ID添加到布隆过滤器中
for data_id in db.get_all_data_ids():
    bf.add(data_id)

以上代码示例展示了缓存击穿和穿透的基本解决方案,具体实现可能需要根据实际应用场景和技术栈进行调整。

2024-08-30



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

这段代码是一个Spring Cloud的服务监控中心(Admin服务)的简单入门示例。它使用了@EnableDiscoveryClient注解来注册服务,这样服务就可以被Spring Cloud服务发现组件如Eureka发现。同时,它使用了@SpringBootApplication注解来启动Spring Boot特性,加载应用程序的配置。这个例子展示了如何创建一个基本的服务监控中心,它可以被服务发现,进而可以被服务消费者所使用。

2024-08-30

Spring Boot 3.0 和 Spring Security 6.0 的整合以及 JWT(JSON Web Tokens)的应用还未有成熟的实践经验。尽管如此,我们仍可以尝试创建一个简单的示例来说明如何在 Spring Boot 3.0 和 Spring Security 6.0 中使用 JWT。

以下是一个基本的示例,展示了如何在 Spring Boot 3.0 和 Spring Security 6.0 中集成 JWT:

  1. 添加依赖到 pom.xml



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.jsonwebtoken</groupId>
        <artifactId>jjwt</artifactId>
        <version>0.9.1</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置 SecurityConfig 类:



@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Autowired
    private JwtAuthenticationEntryPoint jwtAuthenticationEntryPoint;
 
    @Autowired
    private JwtRequestFilter jwtRequestFilter;
 
    @Override
    protected void configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        // 配置用户详情服务
    }
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http.cors().and().csrf().disable()
            .exceptionHandling().authenticationEntryPoint(jwtAuthenticationEntryPoint)
            .and()
            .sessionManagement().sessionCreationPolicy(SessionCreationPolicy.STATELESS)
            .and()
            .authorizeRequests()
            .antMatchers("/api/auth/**").permitAll()
            .anyRequest().authenticated();
 
        http.addFilterBefore(jwtRequestFilter, UsernamePasswordAuthenticationFilter.class);
    }
}
  1. 创建 JwtAuthenticationEntryPoint 类:



@Component
public class JwtAuthenticationEntryPoint implements AuthenticationEntryPoint {
    @Override
    public void commence(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,
                         AuthenticationException authException) throws IOException {
        response.sendError(HttpServletResponse.SC_UNAUTHORIZED, "Unauthorized");
    }
}
  1. 创建 JwtRequestFilter 类:



@Component
public class JwtRequestFilter extends OncePerRequestFilter {
 
    @Autowired
    private JwtTokenProvider tokenProvider;
 
    @Overrid
2024-08-30

在Spring Boot中配置Tomcat的基本方法是通过application.propertiesapplication.yml文件进行设置。以下是一些常见的配置示例:

application.properties




# 设置Tomcat的端口号
server.port=8080
# 设置Tomcat的最大线程数
server.tomcat.max-threads=200
# 设置Tomcat的URI编码
server.tomcat.uri-encoding=UTF-8
# 设置连接器(Connector)的属性,比如调整HTTP/1.1的行为
server.tomcat.remote-ip-header=x-forwarded-for
server.tomcat.protocol-header=x-forwarded-proto
server.tomcat.port-header=x-forwarded-port

application.yml




server:
  port: 8080
  tomcat:
    max-threads: 200
    uri-encoding: UTF-8
    remote-ip-header: x-forwarded-for
    protocol-header: x-forwarded-proto
    port-header: x-forwarded-port

如果需要更深入的定制,比如添加自定义的Tomcat的ValveListener或者配置更多的Connector,你可能需要编写自定义的TomcatServletWebServerFactoryCustomizer

JavaConfig




import org.springframework.boot.web.embedded.tomcat.TomcatServletWebServerFactory;
import org.springframework.boot.web.server.WebServerFactoryCustomizer;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class CustomTomcatConfiguration implements WebServerFactoryCustomizer<TomcatServletWebServerFactory> {
 
    @Override
    public void customize(TomcatServletWebServerFactory factory) {
        factory.setPort(8080);
        factory.setUriEncoding(Charset.forName("UTF-8"));
        // 其他定制配置...
    }
}

这些示例展示了如何设置Tomcat的端口号、线程池大小、编码以及如何通过编程方式进行更复杂的配置。

2024-08-30

在Redis中,可以使用ziplist作为列表键的底层实现之一,当列表中的元素数量较少,且每个元素的大小都很小时,Redis会使用ziplist来优化内存使用。

以下是一个使用Python的redis-py库来操作压缩列表的简单示例:




import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 使用压缩列表存储列表键
r.lpush('compressed_list', 'small', 'elements', 'to', 'save', 'memory')
 
# 检查列表的内部结构
print(r.memory_usage('compressed_list'))  # 显示内存使用情况
print(r.object('encoding', 'compressed_list'))  # 显示键的内部编码

在这个例子中,我们使用lpush命令将一些小的字符串元素推入名为compressed_list的列表。Redis会根据情况自动选择是否使用ziplist作为存储方式。我们使用memory_usage命令来查看这个列表键占用的内存,并使用object命令来查看键的内部编码。

请注意,压缩列表是Redis内部的一种编码实现,通常情况下不直接暴露给用户,用户可以通过操作对应的数据结构来让Redis自动选择合适的内部编码。

2024-08-30

错误解释:

在Qt和QGIS结合编译的过程中,遇到了“incomplete type”错误,这通常意味着编译器遇到了一个未定义完整的类型。这种情况通常发生在以下几种情况:

  1. 缺少类或结构体的定义。
  2. 头文件中的类或结构体前向声明没有对应的实现文件。
  3. 编译器没有找到必要的头文件。

解决方法:

  1. 确保所有的类和结构体都有相应的定义,并且已经正确包含在项目中。
  2. 如果是前向声明,确保有对应的实现文件,并且已经正确地链接到项目中。
  3. 检查项目的包含路径(Include Paths),确保所有需要的头文件都可以被找到。
  4. 如果是第三方库或者模块,确保已经正确安装并且版本兼容。
  5. 清理项目并重新构建,有时候编译器可能会因为旧的缓存信息导致问题。

在QGIS的QGIS\_CORE模块编译时遇到此错误,可能需要检查该模块的源代码以及相关依赖库是否都已经正确安装和配置。如果是源代码编译,确保所有的子项目都已经正确配置并且成功编译。如果问题依旧,可以考虑查看QGIS的社区支持或者文档,看是否有其他开发者遇到并解决了类似的问题。

2024-08-30

Spring MVC的工作流程可以概括为以下步骤:

  1. 用户发送请求至前端控制器(DispatcherServlet)。
  2. DispatcherServlet接收请求并处理。
  3. DispatcherServlet查询处理器映射器(HandlerMapping)找到处理请求的Controller。
  4. DispatcherServlet将请求委托给Controller。
  5. Controller接收请求并处理,处理完成后返回ModelAndView对象。
  6. DispatcherServlet查询视图解析器(ViewResolver)根据ModelAndView中的视图信息找到对应的视图。
  7. DispatcherServlet将执行结果渲染到视图上。
  8. 返回响应给用户。

具体的实现细节取决于具体的应用场景和配置,但以上步骤是Spring MVC基本工作流程的核心。

以下是一个简单的Spring MVC配置示例:

web.xml配置:




<servlet>
    <servlet-name>dispatcher</servlet-name>
    <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
    <load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>
<servlet-mapping>
    <servlet-name>dispatcher</servlet-name>
    <url-pattern>/</url-pattern>
</servlet-mapping>

Spring MVC配置文件(例如dispatcher-servlet.xml):




<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
 
    <context:component-scan base-package="com.example.controller" />
 
    <bean class="org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver">
        <property name="prefix" value="/WEB-INF/views/" />
        <property name="suffix" value=".jsp" />
    </bean>
 
</beans>

Controller示例:




@Controller
public class ExampleController {
    @RequestMapping(value = "/example", method = RequestMethod.GET)
    public ModelAndView exampleMethod() {
        ModelAndView modelAndView = new ModelAndView();
        modelAndView.setViewName("exampleView");
        modelAndView.addObject("message", "Hello, Spring MVC!");
        return modelAndView;
    }
}

在这个简单的例子中,我们配置了一个Servlet和一个视图解析器,并且创建了一个Controller。当用户访问/example时,Controller的exampleMethod会被调用,返回一个包含视图名称和消息的ModelAndView对象。

2024-08-30

在Linux环境下,使用Python和SQLite3实现一个简单的TCP基础的电子词典服务器是可行的。以下是一个简单的示例代码:




import sqlite3
import socket
 
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('dictionary.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建词汇表(如果不存在)
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS words (
    word TEXT PRIMARY KEY NOT NULL,
    definition TEXT
);
''')
conn.commit()
 
# 启动TCP服务器
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.bind(('localhost', 10000))
s.listen(5)
 
print("电子词典服务器已启动,监听端口10000...")
 
while True:
    # 接受客户端连接
    client_sock, addr = s.accept()
    
    print(f"连接自 {addr}")
    
    while True:
        # 接收客户端数据
        data = client_sock.recv(1024).decode('utf-8')
        if not data:
            break
        
        # 查询词汇
        cursor.execute('SELECT definition FROM words WHERE word = ?', (data,))
        result = cursor.fetchone()
        
        # 发送查询结果给客户端
        if result:
            client_sock.sendall(result[0].encode('utf-8'))
        else:
            client_sock.sendall(b"Word not found.")
 
    # 关闭客户端连接
    client_sock.close()
 
# 关闭数据库连接
conn.close()

这段代码创建了一个简单的TCP服务器,监听10000端口,并接收客户端的词汇查询请求。如果词汇存在于数据库中,则将其定义发送回客户端。这个例子假设你已经有一个名为 dictionary.db 的SQLite数据库,其中有一个名为 words 的表,包含 worddefinition 两个字段。

请注意,这个代码示例没有包含词汇添加或删除功能,它只提供了查询已存在词汇的基本功能。实际应用中可能需要添加更多逻辑来处理来自客户端的其他命令,例如添加新词汇和定义,删除词汇等。