2024-08-29



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.integration.redis.util.RedisLockRegistry;
import org.springframework.web.servlet.handler.HandlerInterceptorAdapter;
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@Configuration
public class RateLimitConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }
 
    @Bean
    public RedisLockRegistry redisLockRegistry(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        return new RedisLockRegistry(redisConnectionFactory, "rate-limiting-locks");
    }
 
    @Bean
    public HandlerInterceptorAdapter rateLimitingInterceptor(RedisLockRegistry lockRegistry) {
        return new HandlerInterceptorAdapter() {
            @Override
            public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws IOException {
                String key = request.getRequestURI();
                try {
                    // 尝试获取锁,超时时间设置为1秒
                    var lock = lockRegistry.obtain(key);
                    if (lock.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
                        // 如果获取锁成功,则更新访问计数器
                        // ...更新访问计数器的逻辑...
                        return true;
                    } else {
                        // 如果未能获取锁,则表示请求过多
                        response.sendError(HttpServletResponse.SC_TOO_MANY_REQUESTS);
                        return false;
                    }
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                    response.sendError(HttpServletResponse.SC_INTERNAL_SERVER_ERROR);
                    return false;
                }
            }
        };
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot应用中

2024-08-29

以下是一个简单的Spring实现加法计算器和用户登录的例子。

首先,我们需要在Spring配置文件中定义加法服务和用户服务的bean。




<!-- 加法服务 -->
<bean id="adderService" class="com.example.AdderServiceImpl"/>
 
<!-- 用户服务 -->
<bean id="userService" class="com.example.UserServiceImpl"/>

加法计算器实现:




package com.example;
 
public class AdderServiceImpl implements AdderService {
    @Override
    public int add(int a, int b) {
        return a + b;
    }
}

用户登录实现:




package com.example;
 
public class UserServiceImpl implements UserService {
    @Override
    public boolean authenticate(String username, String password) {
        // 这里简单起见,只进行用户名和密码的比较,实际应用中需要查询数据库验证
        return "user123".equals(username) && "password".equals(password);
    }
}

在实际的应用中,你需要为用户服务添加数据库访问层,并在服务层进行业务逻辑处理。这里为了简化,直接在服务实现类中进行了用户名和密码的比较。

以上代码提供了Spring中定义和使用服务的基本方法,但请注意,实际应用中需要更多的安全措施,例如使用加密存储密码、使用Spring Security框架等。

2024-08-29

在上一个代码实例中,我们已经创建了Eureka服务器。在这个代码实例中,我们将创建一个服务提供者(Eureka客户端),它将注册到Eureka服务器并提供一个REST API接口来获取商品信息。

首先,我们需要创建一个Spring Boot项目,并添加必要的依赖。




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

然后,我们需要在主类上添加@EnableDiscoveryClient注解来将该服务注册为Eureka客户端。




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

接下来,我们创建一个REST控制器来提供商品信息的接口。




import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ProductController {
 
    @Value("${spring.application.name}")
    private String serviceId;
 
    @GetMapping("/product")
    public String getProduct() {
        return "This is product info from " + serviceId;
    }
}

最后,我们需要在application.properties文件中配置Eureka服务器的地址。




spring.application.name=product-service
server.port=8081
 
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

这样,我们就完成了一个Eureka客户端(服务提供者)的创建,它将在启动时向Eureka服务器注册,并提供一个REST API接口。

2024-08-29

在Oracle中,可以通过查询V$SESSION视图来查看当前的会话信息。这个视图包含了数据库中所有会话的详细信息。以下是一个简单的查询示例,它列出了当前所有的会话:




SELECT * FROM V$SESSION;

如果你想要查看更具体的会话信息,比如过滤出处于特定状态的会话,你可以使用WHERE子句来添加条件。例如,如果你想要查看所有当前正在执行查询的会话,你可以使用以下查询:




SELECT * FROM V$SESSION WHERE STATUS = 'ACTIVE' AND SQL_ID IS NOT NULL;

这里STATUS = 'ACTIVE'表示会话正在执行一个操作,而SQL_ID IS NOT NULL用来过滤出正在执行某个SQL语句的会话。

请确保你有足够的权限来查询V$SESSION视图。如果没有,你可能需要联系数据库管理员来获取所需的权限。

2024-08-29

多实例部署:

如果你指的是Tomcat的多实例部署,通常是在同一台服务器上运行多个Tomcat服务实例。每个实例可以运行不同的应用,配置不同的端口等。

Nginx+Tomcat负载均衡配置示例:




http {
    upstream tomcat_server {
        server 127.0.0.1:8080;
        server 127.0.0.1:8081;
    }
 
    server {
        listen 80;
 
        location / {
            proxy_pass http://tomcat_server;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        }
    }
}

动静分离:

动静分离是为了提升网站性能,将网站中的动态资源(如jsp、servlet)和静态资源(html、css、js、图片等)分开处理。

以下是一个简单的Nginx配置示例,将静态资源交给Nginx处理,动态资源转发到后端Tomcat服务器。




server {
    listen 80;
 
    location / {
        root /path/to/static/files;
        try_files $uri $uri/ =404;
    }
 
    location ~ \.(jsp|do|action)$ {
        proxy_pass http://tomcat_server;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}

在这个配置中,所有静态文件请求都会直接由Nginx处理,如果是动态资源请求(以.jsp、.do、.action结尾的URL),则会被转发到Tomcat服务器。

2024-08-29



import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.discovery.DiscoveryClient;
 
// 以下代码示例展示了如何使用Hystrix命令模式封装服务调用,以及如何设置熔断器的策略。
public class ServiceCallCommand extends HystrixCommand<String> {
    private final DiscoveryClient discoveryClient;
    private final RestTemplate restTemplate;
    private final String serviceId;
    private final Object... args;
 
    public ServiceCallCommand(DiscoveryClient discoveryClient, RestTemplate restTemplate, String serviceId, Object... args) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ServiceCallGroup"))
                .andCommandPropertiesDefaults(
                        HystrixCommandProperties.Setter()
                                .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(10) // 在10秒内至少有10个请求才进行熔断判断
                                .withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000) // 5秒钟的时间窗口,断路器关闭后过了这个时间窗口才重新尝试请求
                                .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50) // 错误率达到50%后触发熔断
                                .withExecutionTimeoutInMilliseconds(1000) // 设置命令执行超时时间
                ));
        this.discoveryClient = discoveryClient;
        this.restTemplate = restTemplate;
        this.serviceId = serviceId;
        this.args = args;
    }
 
    @Override
    protected String run() throws Exception {
        ServiceInstance instance = discoveryClient.getInstances(serviceId).get(0);
        String url = String.format("http://%s:%s/%s", instance.getHost(), instance.getPort(), String.format(serviceId, args));
        return restTemplate.getForObject(url, String.class);
    }
 
    @Override
    protected String getFallback() {
        // 返回一个备用响应,当服务调用失败时使用
        return "Service is unavailable, please try again later.";
    }
}

这段代码示例展示了如何使用Hystrix的Setter来配置熔断器的策略,包括请求量阈值、错误率阈值、超时时间以及断路器开启后的休眠时间窗口。同时,它提供了一个简单的服务调用方法,并定义了熔断发生时的备用响应。这些策略可以帮助提高系统的可用性和容错能力。

2024-08-29

在Spring Cloud环境中,为了在多个服务间传递日志ID,可以使用MDC(Mapped Diagnostic Context)。MDC是log4j和logback提供的一种方便的方式,用于关联多线程中的日志。

以下是一个简单的例子,展示如何在Spring Cloud微服务中配置日志,并通过MDC传递logId:

  1. 在pre-filter中设置logId:



import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter;
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
import java.io.IOException;
 
@Component
public class LogFilter extends OncePerRequestFilter {
 
    private static final String LOG_ID_KEY = "logId";
 
    @Override
    protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain chain)
            throws ServletException, IOException {
        try {
            String logId = generateLogId(); // 自定义生成logId的方法
            MDC.put(LOG_ID_KEY, logId);
            chain.doFilter(request, response);
        } finally {
            MDC.clear();
        }
    }
 
    private String generateLogId() {
        // 自定义生成日志ID的逻辑
        return null; // 示例中省略生成逻辑
    }
}
  1. 配置logback.xml使用MDC:



<configuration>
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - %X{logId} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <root level="info">
        <appender-ref ref="CONSOLE" />
    </root>
</configuration>

在这个配置中,%X{logId}用于在日志模式中插入MDC中的logId。

通过以上配置,当请求经过LogFilter时,会生成一个logId并存入MDC,随后日志在该请求线程中被记录时会包含这个logId。使用MDC.clear()确保在请求处理完成后清除MDC,防止内存泄漏。

如果是在多线程环境下,MDC已经做了特殊处理,子线程会自动继承父线程的MDC映射,因此不需要特殊处理。但要注意,在使用线程池时要特别小心,因为线程可能被复用,确保在每个任务执行前后清除和设置MDC。

2024-08-29

由于原始代码较为复杂且涉及到数据集和模型训练的细节,我们将提供一个简化的示例来说明如何在Matlab中定义和训练一个CNN和CNN-LSTM模型。




% 加载必要的工具箱
if ~libisloaded('deeplearning')
    addpath('path_to_deep_learning_toolbox');
    dltbtoolbox;
end
 
% 创建CNN模型
layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1]) ...
    convolution2dLayer(5,8,'Padding','same') ...
    batchNormalizationLayer ...
    reluLayer ...
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) ...
    fullyConnectedLayer(10) ...
    softmaxLayer ...
    classificationLayer];
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize',50, ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',2, ...
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...
    'Verbose',false);
 
% 用于二分类的简化模型定义
model = trainNetwork(trainImages,trainLabels,layers,options);
 
% 创建CNN-LSTM模型
layers = [ ...
    recurrentLayer('LSTM',20,'OutputMode','sequence') ...
    fullyConnectedLayer(10) ...
    softmaxLayer ...
    classificationLayer];
model = trainNetwork(trainSignals,trainLabels,layers,options);

在这个示例中,我们首先加载了Matlab的深度学习工具箱,并定义了一个简单的CNN模型用于二分类任务。然后我们定义了一个CNN-LSTM模型用于时序数据的四分类任务。这些模型的定义是基于给定的数据集和任务要求的简化版本。实际应用中,你需要根据你的数据集和任务具体定义模型的层次和参数。

2024-08-29



from django.contrib.auth.models import User
from django.db import transaction
from django.contrib.auth.forms import UserCreationForm
from django.shortcuts import render, redirect
 
# 假设有一个与User相关联的Profile模型
from .models import Profile
 
def register(request):
    if request.method == 'POST':
        form = UserCreationForm(request.POST)
        if form.is_valid():
            # 使用事务确保用户和配置文件的创建要么同时成功要么同时失败
            with transaction.atomic():
                user = form.save()
                # 创建用户关联的Profile条目,并设置默认配置
                profile = Profile.objects.create(user=user, is_confirmed=False)
            # 登录新创建的用户
            authenticated_user = authenticate(username=user.username, password=form.cleaned_data['password1'])
            if authenticated_user is not None:
                login(request, authenticated_user)
                # 重定向到首页或其他页面
                return redirect('index')
    else:
        form = UserCreationForm()
    return render(request, 'registration/register.html', {'form': form})

这段代码展示了如何在Django中创建一个用户注册视图,并在用户创建时自动创建与之关联的Profile数据库条目。同时,使用了Django的内置UserCreationForm来简化表单的处理,并使用了transaction.atomic来确保数据库的一致性。

2024-08-29

以下是一个简化的示例,展示如何使用Python脚本将Oracle数据库同步至Apache Doris。请注意,这个示例假设你已经安装了所需的库,并且有正确的Oracle和Doris数据库凭据。




import os
import sys
import pymysql
import pyodbc
from apache_doris.stream_load import StreamLoad
 
# 设置Oracle数据源连接信息
oracle_conn_info = {
    'dsn': 'your_oracle_dsn',
    'user': 'your_oracle_user',
    'password': 'your_oracle_password',
}
 
# 设置Apache Doris数据源连接信息
doris_info = {
    'host': 'your_doris_fe_host',
    'port': your_doris_fe_port,
    'user': 'your_doris_user',
    'password': 'your_doris_password',
    'database': 'your_doris_database',
    'table': 'your_doris_table',
    'label': 'your_stream_label',
}
 
# 连接Oracle数据库
oracle_conn = pyodbc.connect(**oracle_conn_info)
cursor = oracle_conn.cursor()
 
# 连接Apache Doris
doris_client = StreamLoad(**doris_info)
 
# 查询Oracle数据库中的数据
cursor.execute("SELECT * FROM your_oracle_table")
rows = cursor.fetchall()
 
# 准备数据并发送到Apache Doris
for row in rows:
    data = [str(i) for i in row]
    doris_client.load_data(data)
 
# 关闭连接
cursor.close()
oracle_conn.close()
doris_client.close()

这个脚本展示了如何使用pyodbc连接Oracle数据库,并使用apache_doris.stream_load模块与Apache Doris进行数据交互。注意,这只是一个简化的示例,实际应用中可能需要更复杂的错误处理和性能优化。