由于这两个主题相对独立，我会分别给出解答。

1. SpringBoot源码分析之Tomcat加载原理：

   SpringBoot通过内嵌的Tomcat，无需额外部署Tomcat服务器即可运行web应用。SpringBoot在启动过程中会自动配置Tomcat相关参数，并启动内嵌的Tomcat服务器。

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public WebServerFactoryCustomizer<ConfigurableWebServerFactory> webServerFactoryCustomizer() {
        return factory -> {
            if (factory instanceof TomcatServletWebServerFactory) {
                TomcatServletWebServerFactory tomcatFactory = (TomcatServletWebServerFactory) factory;
                tomcatFactory.setPort(8080); // 设置端口号
            }
        };
    }
}

2. 消息中间件四种投递模式对比：

消息中间件的四种投递模式包括：

1. 最多一次（At most once）：消息可能会丢失，但确保消息传递者能够尽快传递消息。
2. 至少一次（At least once）：消息不会丢失，但可能会重复，确保消息至少被消费者接收一次。
3. 恰好一次（Exactly once）：消息在生产者和消费者之间只会被传递一次。这是最严格的传递保证。
4. 顺序一次（At most once with order）：在保证最多一次投递的同时，保证消息的顺序。

在实际应用中，可以根据业务需求选择合适的投递模式。通常，对于要求严格一致性的系统，如银行、支付系统，会选择恰好一次传递保证。而对于大数据处理或者日志记录类型的应用，则可能更倾向于最多一次或者至少一次模式，以便提高系统的容错性和性能。

import io.jsonwebtoken.Claims;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
public class JwtInterceptor implements HandlerInterceptor {
 
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        final String authHeader = request.getHeader("Authorization");
 
        if (authHeader != null && authHeader.startsWith("Bearer ")) {
            String token = authHeader.substring(7);
            try {
                Claims claims = JwtTokenUtil.parseToken(token);
                if (claims.get("role") != null) {
                    request.setAttribute("role", claims.get("role"));
                    return true;
                }
            } catch (Exception e) {
                // 处理异常情况，例如token无效等
            }
        }
 
        response.setStatus(HttpServletResponse.SC_UNAUTHORIZED);
        return false;
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot中创建一个拦截器来处理JWT令牌的验证。拦截器从请求头中提取Bearer令牌，然后使用JwtTokenUtil类对其进行解析。如果解析成功且token有效，则允许继续请求处理；否则，将响应状态设置为未授权（401），并返回false，中断请求处理。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，旨在为WEB应用提供高性能、易部署、高扩展性的数据存储解决方案。它可以将数据存储为一个文档（类似于JSON对象），数据以key-value的形式存储，其中值可以是嵌套的文档、数组及文档数组等。

以下是一些基本的MongoDB操作：

1. 安装MongoDB：

   在Ubuntu系统中，可以使用以下命令安装MongoDB：

   
   
   
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y mongodb

2. 启动MongoDB服务：

   
   
   
   sudo service mongodb start

3. 连接到MongoDB数据库：

   可以使用MongoDB自带的客户端工具mongo进行连接：

   
   
   
   mongo

4. 创建/使用数据库：

   在MongoDB中，如果你试图使用一个不存在的数据库，那么MongoDB会在你第一次存储该数据库的时候自动创建这个数据库。

   例如，要使用名为mydb的数据库，你可以这样做：

   
   
   
   use mydb

5. 创建集合（表）：

   在MongoDB中，集合（collection）的概念类似于关系型数据库中的表。你可以使用db.createCollection()方法来创建一个新的集合。

   
   
   
   db.createCollection("mycollection")

6. 插入文档（记录）：

   使用db.collection.insertOne()或db.collection.insertMany()方法可以向集合中插入一个或多个文档。

   
   
   
   db.mycollection.insertOne({name: "Alice", age: 25})
   db.mycollection.insertMany([{name: "Bob", age: 30}, {name: "Charlie", age: 35}])

7. 查询文档：

   使用db.collection.find()方法可以查询集合中的文档。

   
   
   
   db.mycollection.find({name: "Alice"})

8. 更新文档：

   使用db.collection.updateOne()或db.collection.updateMany()方法可以更新集合中的文档。

   
   
   
   db.mycollection.updateOne({name: "Alice"}, {$set: {age: 28}})

9. 删除文档：

   使用db.collection.deleteOne()或db.collection.deleteMany()方法可以删除集合中的文档。

   
   
   
   db.mycollection.deleteOne({name: "Alice"})

10. 退出MongoDB客户端：

    
    
    
    quit()

以上操作为MongoDB的基本操作，实际使用中可以根据需要进行更复杂的查询和操作。

import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import com.alibaba.excel.write.metadata.WriteSheet;
 
// 导入CSV文件
public List<YourDataClass> importCsv(InputStream inputStream) throws IOException {
    List<YourDataClass> dataList = EasyExcel.read(inputStream)
        .head(YourDataClass.class)
        .sheet()
        .doReadSync();
    return dataList;
}
 
// 导出CSV文件
public void exportCsv(List<YourDataClass> dataList, OutputStream outputStream) throws IOException {
    EasyExcel.write(outputStream, YourDataClass.class)
        .sheet("Sheet1")
        .doWrite(dataList);
}
 
// 注意：YourDataClass 是你的数据类，需要与CSV文件的列对应。

这个代码示例展示了如何使用easyExcel库来导入和导出CSV格式的文件。importCsv方法用于从输入流中读取CSV文件数据，exportCsv方法用于将数据列表写入到输出流对应的CSV文件中。在实际应用中，你需要替换YourDataClass为你的实际数据类。

在PostgreSQL中，计算两个日期之间的月份差值可以使用age函数结合months属性。Oracle中的MONTHS_BETWEEN函数在PostgreSQL中没有直接对应的函数，但可以通过计算两个日期之间的天数，然后将其除以30来近似得到月份差值。

以下是一个如何计算两个日期之间月份差值的例子：

SELECT (EXTRACT(YEAR FROM age(date1, date2)) * 12 + EXTRACT(MONTH FROM age(date1, date2))) AS months_between
FROM (VALUES (date '2023-01-01', date '2023-04-01')) AS sub(date1, date2);

如果你需要更精确地控制月份差值，可以使用以下方法：

SELECT (
  EXTRACT(YEAR FROM age(date1, date2)) * 12 +
  EXTRACT(MONTH FROM age(date1, date2)) +
  CASE WHEN date_trunc('month', date1) < date_trunc('month', date2) THEN 0 ELSE 1 END
) AS months_between
FROM (VALUES (date '2023-01-15', date '2023-04-01')) AS sub(date1, date2);

这段代码首先计算两个日期之间的年份和月份差，然后根据第一个日期是否在月初位于月末之前来添加一个月。

对于Oracle中的ADD_MONTHS函数，在PostgreSQL中可以直接使用INTERVAL来实现：

SELECT date '2023-01-01' + INTERVAL '1 month' AS added_month;

这将返回日期2023-02-01，即在原始日期上添加了一个月。

Spring Cloud OpenFeign 是一个用于定义和实现云原生服务之间通信的工具，它基于 Netflix Feign 实现，并整合了 Spring Cloud 的其他组件，如 Spring Cloud LoadBalancer 和 Spring Cloud CircuitBreaker。

以下是一个使用 Spring Cloud OpenFeign 的简单示例：

1. 添加依赖到你的 pom.xml 或 build.gradle 文件中。

Maven 示例：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    <version>3.1.2</version>
</dependency>

Gradle 示例：

implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign:3.1.2'

2. 启用 Feign 客户端。

在你的应用主类或配置类上添加 @EnableFeignClients 注解。

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

3. 创建一个 Feign 客户端接口。

定义一个接口，并使用 @FeignClient 注解指定服务名称。

@FeignClient(name = "service-provider")
public interface ServiceProviderClient {
    @GetMapping("/endpoint")
    String getData();
}

4. 使用 Feign 客户端。

在你的服务中注入 Feign 客户端，并调用其方法。

@RestController
public class YourController {
 
    @Autowired
    private ServiceProviderClient serviceProviderClient;
 
    @GetMapping("/data")
    public String getData() {
        return serviceProviderClient.getData();
    }
}

以上示例展示了如何创建一个 Feign 客户端来调用另一个服务的接口。在实际应用中，你可能需要根据具体的服务发现机制（如 Eureka）和负载均衡策略来配置你的 Feign 客户端。

import sqlite3
import mysql.connector
from mysql.connector import Error
 
# SQLite数据库操作
def sqlite_example():
    conn = sqlite3.connect('example.db')
    cursor = conn.cursor()
 
    cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
                      (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
    cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")
 
    cursor.close()
    conn.commit()
    conn.close()
 
# MySQL数据库操作
def mysql_example():
    try:
        conn = mysql.connector.connect(host='localhost',
                                       database='employees',
                                       user='username',
                                       password='password')
        if conn.is_connected():
            cursor = conn.cursor()
            cursor.execute("SELECT first_name, last_name FROM employees WHERE employee_id = %s", (100,))
            print(cursor.fetchall())
            cursor.close()
    except Error as e:
        print(e)
    finally:
        if conn is not None and conn.is_connected():
            conn.close()
 
# 调用函数
sqlite_example()
mysql_example()

这段代码展示了如何使用Python进行SQLite和MySQL数据库的基本操作，包括创建表格、插入数据以及执行查询。代码中使用了sqlite3和mysql.connector模块，并对数据库连接进行了异常处理。

import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class CachingService {
 
    // 假设这是一个更新数据库中用户信息的方法
    public void updateUser(String userId, String newEmail) {
        // 数据库更新逻辑...
    }
 
    // 使用@CachePut来确保缓存的同步更新
    @CachePut(value = "users", key = "#userId")
    public User updateUserCache(String userId, String newEmail) {
        updateUser(userId, newEmail); // 更新数据库
        return getUser(userId); // 返回更新后的用户对象
    }
 
    // 使用@Cacheable来缓存用户信息
    @Cacheable(value = "users", key = "#userId")
    public User getUser(String userId) {
        // 数据库查询逻辑...
        return new User(userId, "user@example.com");
    }
}

这个示例中，updateUser方法用于更新用户数据库中的邮箱地址，updateUserCache方法通过@CachePut注解确保每次更新数据库后，缓存中的对应用户对象也会被更新。getUser方法使用@Cacheable注解来从缓存中获取用户信息，如果缓存中没有，则会执行方法内的逻辑来查询数据库并返回结果，同时将结果存入缓存。这样，就确保了数据库与缓存之间的数据一致性。

要使用 redis-cli 操作 Redis，你可以在命令行中执行各种命令。以下是一些基本操作的例子：

1. 连接到 Redis 服务器：

redis-cli

2. 设置键值对：

SET key value

3. 获取键的值：

GET key

4. 删除键：

DEL key

5. 列出所有键：

KEYS *

6. 检查键是否存在：

EXISTS key

7. 获取键的数据类型：

TYPE key

8. 使用特定数据库 (例如数据库 0)：

redis-cli -n 0

9. 在指定端口 (默认是 6379) 上连接到 Redis 服务器：

redis-cli -p 6379

10. 在指定主机上连接到 Redis 服务器：

redis-cli -h host_ip

11. 使用密码连接到 Redis 服务器：

redis-cli -a password

请根据你的具体需求使用相应的命令。记得替换 key, value, host_ip 和 password 为你的实际值。

在PostgreSQL中，可以使用LIKE，ILIKE，POSITION，CONTAINS或LIKE操作符来判断一个字符串是否包含另一个字符串。

1. 使用LIKE或ILIKE：

LIKE是大小写敏感的，而ILIKE是大小写不敏感的。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%search_string%';

或者

SELECT * FROM table_name WHERE column_name ILIKE '%search_string%';

2. 使用POSITION函数：

POSITION(substring IN string)返回子串在字符串中第一次出现的位置，如果没有找到，返回0。

SELECT * FROM table_name WHERE POSITION('search_string' IN column_name) > 0;

3. 使用CONTAINS函数（需要使用自然语言处理模块pg_trgm）：

SELECT * FROM table_name WHERE CONTAINS(column_name, 'search_string');

注意：在使用CONTAINS函数之前，你需要安装并启用pg_trgm模块。

4. 使用LIKE或ILIKE与ANY或ALL（用于匹配多个子串）：

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE ANY ('{%search_string1,search_string2%}');

以上是判断字符串是否包含的常用方法，你可以根据实际需求选择合适的方法。