import org.apache.shardingsphere.infra.config.properties.ConfigurationProperties;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.metadata.MetaDataContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.DefaultSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.executor.kernel.ExecutorEngine;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.ShardingSphereMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.optimize.context.OptimizerContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.ShardingSphereRule;
import org.apache.shardingsphere.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.spring.boot.util.BeanUtils;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
 
@Configuration
public class ShardingSphereConfig {
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() throws SQLException {
        // 配置真实数据源
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        // 配置第一个数据源
        dataSourceMap.put("ds0", ...);
        // 配置第二个数据源
        dataSourceMap.put("ds1", ...);
 
        // 配置分片规则
        ShardingSphereRule rule = ...;
 
        // 配置属性
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("query.with.cipher.column", "true");
        ConfigurationProperties configurationProperties = new ConfigurationProperties(props);
 
        // 构建MetaDataContexts
        MetaDataContexts metaDataContexts = new MetaDataContextsBuilder(
                dataSourceMap, 
                Collections.singletonMap("sharding_db", rule), 
                new HashMap<>(), 
                configurationProperties
        ).build();
 
        // 获取执行引擎
        ExecutorEngine executorEngine = ...;
 
        // 创建ContextManager
        ContextManager contextManager = new ContextManager(
                metaDataContexts, 
                new TransactionContexts(...), 
                executorEngine, 
                ...
        );
 
        //

报错解释：

这个错误表明你在尝试运行一个使用Stable Diffusion模型的图像生成或图像修复任务时，程序无法加载预训练的模型。这可能是因为模型文件不存在、路径不正确、文件损坏或者缺少必要的依赖。

解决方法：

1. 确认模型文件是否存在：检查你是否已经下载了Stable Diffusion模型，并且模型文件的路径是正确的。
2. 检查模型文件的路径：确保你在代码中指定的模型路径与实际模型文件的存储位置相匹配。
3. 检查依赖：确保所有必要的Python库都已安装，并且版本兼容。
4. 检查文件损坏：如果模型文件已损坏，尝试重新下载模型文件。
5. 权限问题：确保你有权限访问模型文件所在的目录。
6. 如果以上步骤都不能解决问题，查看程序的错误日志或者输出信息，寻找更具体的错误提示，并根据提示进行相应的处理。

-- 查询Oracle表和表空间的存储分配情况
SELECT
    a.tablespace_name AS "表空间名",
    ROUND(SUM(bytes) / 1024 / 1024, 2) AS "总大小(MB)",
    ROUND(SUM(maxbytes) / 1024 / 1024, 2) AS "最大大小(MB)"
FROM
    dba_data_files a
GROUP BY
    a.tablespace_name;
 
-- 查询Oracle表空间中各个数据文件的存储分配情况
SELECT
    a.tablespace_name AS "表空间名",
    file_id AS "文件ID",
    file_name AS "文件名",
    round(bytes / 1024 / 1024, 2) AS "大小(MB)",
    round(maxbytes / 1024 / 1024, 2) AS "最大大小(MB)"
FROM
    dba_data_files a
ORDER BY
    a.tablespace_name,
    file_id;
 
-- 查询Oracle表空间的使用情况
SELECT
    df.tablespace_name AS "表空间名",
    ROUND(SUM(df.bytes) / 1024 / 1024, 2) AS "已分配大小(MB)",
    ROUND(SUM(free.bytes) / 1024 / 1024, 2) AS "已使用大小(MB)",
    ROUND(SUM(free.bytes) / SUM(df.bytes) * 100, 2) AS "使用率%"
FROM
    dba_free_space free
JOIN
    dba_data_files df ON free.tablespace_name = df.tablespace_name
GROUP BY
    df.tablespace_name;

这个示例展示了如何查询Oracle数据库中表空间的总体分配、数据文件分配以及使用情况。这些查询可以帮助数据库管理员监控和管理Oracle数据库的存储资源。

在Spring框架中，除了常见的@Controller, @Service, @Repository, @Component等注解外，还有一些不常见但在特定场景下非常有用的注解。以下是一些Spring框架中的新注解及其用途：

1. @Configuration：用于定义配置类，可以替代XML配置。
2. @Bean：用于配置类内部，标注在方法上，声明一个Bean。
3. @Primary：用于标注在@Bean方法上或@Component类上，表示这是主要的Bean。
4. @Profile：用于条件化地启用或禁用配置类中的Bean。
5. @Import：用于导入其他配置类，可以是@Configuration标注的类或选择性注册特定的@Component。
6. @Autowired：自动注入依赖，可以标注在构造器、方法、参数、字段。
7. @Qualifier：与@Autowired一起使用，为自动装配添加额外的限制条件。
8. @Value：用于注入外部配置的值。
9. @PropertySource：用于指定属性文件的位置。
10. @Conditional：根据特定条件进行条件化配置。
11. @EnableAsync：开启异步方法的支持。
12. @Async：标注方法为异步方法。
13. @EnableScheduling：开启计划任务的支持。
14. @Scheduled：标注方法为计划任务。
15. @EnableWebMvc：开启Spring MVC支持。
16. @Controller：标注控制层组件。
17. @RestController：标注REST控制层组件，相当于@Controller与@ResponseBody的组合。
18. @RequestMapping：用于映射Web请求，包括路径、方法、参数等。
19. @GetMapping：用于映射GET请求。
20. @PostMapping：用于映射POST请求。
21. @RequestParam：用于获取请求参数。
22. @PathVariable：用于获取路径变量。
23. @RequestBody：用于获取请求体内容。
24. @ResponseBody：将返回值放入响应体。
25. @ExceptionHandler：用于定义全局异常处理方法。
26. @NoSqlTag：用于标注NoSQL存储的数据。

这些注解可以帮助开发者更高效地构建Spring应用程序，减少配置和代码的复杂度。在实际开发中，可以根据需要选择合适的注解来应对不同的场景。

在Spring Boot项目中使用Spring Data Redis，你需要做以下几步：

1. 添加依赖到你的pom.xml或build.gradle文件中。

Maven pom.xml 示例:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

Gradle build.gradle 示例:

implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'

2. 配置Redis。在application.properties或application.yml中设置Redis连接信息。

application.properties 示例:

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

或者application.yml 示例:

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

3. 使用RedisTemplate或StringRedisTemplate操作Redis。

示例代码:

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class RedisService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public void setKeyValue(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public Object getValueByKey(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个简单的服务类RedisService，它使用RedisTemplate来设置和获取键值对。你可以根据自己的需求扩展这个类，使用其他的Redis操作，例如哈希、列表、集合和有序集合。

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。

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。

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。

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。

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>

2. 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);
    }
}

3. 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");
    }
}

4. 创建 JwtRequestFilter 类：

@Component
public class JwtRequestFilter extends OncePerRequestFilter {
 
    @Autowired
    private JwtTokenProvider tokenProvider;
 
    @Overrid