2024-08-29

在Java中,使用RedisTemplate操作Redis的Hash数据结构时,可以限制FTP登录尝试的方法如下:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class LoginAttemptService {
 
    private static final String LOGIN_ATTEMPTS_KEY = "login_attempts";
    private static final int MAX_ATTEMPTS = 5;
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;
 
    public boolean isBlocked(String username) {
        Integer attempts = redisTemplate.opsForHash().get(LOGIN_ATTEMPTS_KEY, username);
        return attempts != null && attempts >= MAX_ATTEMPTS;
    }
 
    public void registerFailedLoginAttempt(String username) {
        HashOperations<String, String, Integer> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
        Integer attempts = opsForHash.get(LOGIN_ATTEMPTS_KEY, username);
        if (attempts == null) {
            attempts = 0;
        }
        attempts++;
        opsForHash.put(LOGIN_ATTEMPTS_KEY, username, attempts);
    }
 
    public void resetLoginAttempts(String username) {
        redisTemplate.opsForHash().delete(LOGIN_ATTEMPTS_KEY, username);
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个LoginAttemptService类,它有三个方法:

  1. isBlocked(String username):检查指定用户名是否已经达到了登录尝试的最大次数,如果是,则用户会被视为被阻止。
  2. registerFailedLoginAttempt(String username):记录失败的登录尝试,每次调用该方法时,用户的尝试次数会增加1。
  3. resetLoginAttempts(String username):重置指定用户的登录尝试次数。

这个服务类可以被FTP登录逻辑调用,以确定用户是否应该被阻止登录,并在登录失败时记录失败尝试。如果用户超过了允许的尝试次数,他们会被标记为“blocked”,并在某个时间段之后自动解锁,或者可以通过管理员手动重置登录尝试计数。

2024-08-29

MongoDB的副本集是一组维护相同数据集的MongoDB服务器。副本集有一个主节点(primary)和多个从节点(secondary),从节点可以自动提升为新的主节点。分片是将数据分散到不同服务器的过程,用于支持非常大的数据集和高吞吐量的操作。

副本集配置示例(假设有三个服务器,地址分别为mongodb1.example.net, mongodb2.example.net, mongodb3.example.net):

  1. 在每个服务器上启动mongod实例,指定--replSet参数。



mongod --port 27017 --dbpath /srv/mongodb/db0 --replSet rs0
mongod --port 27017 --dbpath /srv/mongodb/db1 --replSet rs0
mongod --port 27017 --dbpath /srv/mongodb/db2 --replSet rs0
  1. 连接到其中一个服务器,初始化副本集。



rs.initiate()
  1. 添加副本集成员。



rs.add("mongodb2.example.net:27017")
rs.add("mongodb3.example.net:27017")

分片配置示例(假设有三个分片服务器,地址分别为shard1.example.net, shard2.example.net, shard3.example.net):

  1. 配置分片服务器。



mongod --shardsvr --port 27017 --dbpath /srv/mongodb/db0 --replSet shard0
mongod --shardsvr --port 27017 --dbpath /srv/mongodb/db1 --replSet shard1
mongod --shardsvr --port 27017 --dbpath /srv/mongodb/db2 --replSet shard2
  1. 启动配置服务器。



mongod --configsvr --port 27017 --dbpath /srv/mongodb/configdb
  1. 启动路由服务器。



mongos --port 27017 --configdb shard1.example.net:27017
  1. 将分片服务器添加到副本集。



rs.initiate()
rs.add("shard2.example.net:27017")
  1. 通过mongos将分片添加到集群。



sh.addShard("shard1/shard1.example.net:27017")
sh.addShard("shard2/shard2.example.net:27017")
  1. 对集合启用分片。



sh.enableSharding("database_name")
  1. 为集合指定分片键。



sh.shardCollection("database_name.collection_name", {"shard_key": 1})

这些命令只是配置副本集和分片的基本步骤,实际配置可能需要考虑更多的配置选项,如安全性、网络配置等。

2024-08-29

在Spring Boot项目中使用MyBatis实现CRUD操作,首先需要添加相关依赖,配置数据源和MyBatis,然后定义Mapper接口和对应的XML映射文件。

  1. 添加依赖到pom.xml



<dependencies>
    <!-- Spring Boot相关依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- MyBatis依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.1.4</version>
    </dependency>
    <!-- 数据库驱动,例如MySQL -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置application.propertiesapplication.yml



spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?useSSL=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
  1. 创建Mapper接口:



package com.example.demo.mapper;
 
public interface UserMapper {
    User selectUserById(int id);
    int insertUser(User user);
    int updateUser(User user);
    int deleteUserById(int id);
}
  1. 创建Mapper XML映射文件:



<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.demo.mapper.UserMapper">
    <select id="selectUserById" resultType="com.example.demo.model.User">
        SELECT * FROM users WHERE id = #{id}
    </select>
    <insert id="insertUser" parameterType="com.example.demo.model.User">
        INSERT INTO users(name, email) VALUES(#{name}, #{email})
    </insert>
    <update id="updateUser" parameterType="com.example.demo.model.User">
        UPDATE users SET name = #{name}, email = #{email} WHERE id = #{id}
    </update>
    <delete id="deleteUserById">
        DELETE FROM users WHERE id = #{id}
    </delete>
</mapper>
  1. 创建Service层:



package com.example.demo.service;
 
@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
 
    public User getUserById(int id) {
        return userMapper.selectUserById(id);
    }
 
    public int createUser(User user) {
        return userMapper.i
2024-08-29

在Windows和Ubuntu之间传输文件,可以使用多种方法,其中之一是通过Samba服务器。以下是在Ubuntu系统上设置Samba服务器的步骤,以及如何从Windows系统访问该服务器的方法。

  1. 在Ubuntu上安装Samba服务器:



sudo apt update
sudo apt install samba
  1. 创建一个文件夹供Windows访问,并设置合适的权限:



mkdir /path/to/share
sudo chmod 777 /path/to/share
  1. 配置Samba共享。创建一个新的配置文件:



sudo nano /etc/samba/conf.d/shares.conf

添加以下内容:




[Share]
   path = /path/to/share
   browseable = yes
   read only = no
   guest ok = yes
  1. 重启Samba服务:



sudo systemctl restart smbd
  1. 在Windows上,你可以通过文件资源管理器访问Samba共享:



\\ubuntu-ip\Share

替换ubuntu-ip为你的Ubuntu系统的IP地址。

注意:设置chmod 777可以让任何用户读写该文件夹,这在安全性上可能是不推荐的。在实际应用中,应根据需要设置合适的权限,例如,通过创建特定的用户和组来管理访问权限。

2024-08-29

在Spring Boot中,多模块项目可以通过Maven或Gradle等构建工具来管理。以下是使用Maven创建多模块项目的一个简单示例。

  1. 创建父项目:



mvn archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=parent-module -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false
  1. 在父项目的pom.xml中添加<modules>标签来声明子模块:



<modules>
    <module>child-module1</module>
    <module>child-module2</module>
    <!-- 其他子模块 -->
</modules>
  1. 创建子模块:



cd parent-module
mvn archetype:generate -DgroupId=com.example.child -DartifactId=child-module1 -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

重复上述步骤创建其他子模块。

  1. 在子模块的pom.xml中指定父项目:



<parent>
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>parent-module</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
</parent>
  1. 打包整个多模块项目:



mvn clean package

这将按正确的依赖关系顺序打包所有模块,并生成一个可执行的JAR或WAR文件,通常位于父项目的target目录中。

注意:确保模块间的依赖关系正确,并在必要时配置Maven或Gradle插件来处理Spring Boot特有的打包要求,如生成可执行的JAR。

2024-08-29



import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;
 
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
@Configuration
public class KafkaProducerConfig {
 
    @Bean
    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        // Kafka服务器地址
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        // 消息的序列化器
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(props);
    }
 
    @Bean
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
    }
}

这段代码定义了一个配置类KafkaProducerConfig,其中包含了producerFactory方法来创建一个生产者工厂,并通过kafkaTemplate方法提供了一个KafkaTemplate的Bean,这个模板用于发送消息到Kafka。这个配置类可以被Spring Boot应用上下文所注解和使用,简化了与Kafka集成的过程。

2024-08-29



import java.io.File;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
 
public class PostgresUnixDomainSocketConnection {
    public static void main(String[] args) {
        // PostgreSQL JDBC 驱动类名
        String driver = "org.postgresql.Driver";
        // PostgreSQL 数据库 URL,使用 UNIX 域套接字连接
        String url = "jdbc:postgresql:///dbname?socketFactory=org.postgresql.ssl.UNIXSocketFactory";
        // PostgreSQL 用户名
        String user = "username";
        // PostgreSQL 密码
        String password = "password";
 
        try {
            // 加载 JDBC 驱动
            Class.forName(driver);
            // 建立连接
            Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
            System.out.println("连接成功!");
            // 操作数据库...
 
            // 关闭连接
            conn.close();
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            System.out.println("JDBC 驱动未找到!");
        } catch (SQLException e) {
            System.out.println("数据库连接失败!");
        }
    }
}

在这个代码示例中,我们使用了PostgreSQL的JDBC驱动来通过UNIX域套接字连接到一个PostgreSQL数据库。我们首先加载JDBC驱动,然后通过DriverManager.getConnection方法建立连接。连接字符串中的socketFactory参数指定了使用UNIX域套接字连接工厂。在实际应用中,你需要替换dbnameusernamepassword为你的实际数据库名、用户名和密码。

2024-08-29

问题描述不是很清晰,但我猜你可能想要一个示例代码,说明如何使用MongoDB的阿帕奇NoSQL数据库。以下是一个简单的Python代码示例,使用pymongo库连接到MongoDB实例,并执行一些基本操作。

首先,确保你已经安装了pymongo库,如果没有安装,可以使用pip安装:




pip install pymongo

然后,你可以使用以下Python代码示例来连接和操作MongoDB:




from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB实例
client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<host>:<port>')
 
# 选择数据库
db = client['mydatabase']
 
# 选择集合(类似于SQL中的表)
collection = db['mycollection']
 
# 插入文档
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25})
 
# 查询文档
result = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(result)
 
# 更新文档
collection.update_one({'name': 'Alice'}, {'$set': {'age': 30}})
 
# 删除文档
collection.delete_one({'name': 'Alice'})
 
# 关闭连接
client.close()

请将<username>, <password>, <host>, 和 <port> 替换为你的MongoDB服务的实际登录信息。

这个示例展示了如何使用pymongo库连接到MongoDB,如何创建数据库和集合,如何插入、查询、更新和删除数据。在实际应用中,你需要根据自己的需求来调整这些操作。

2024-08-29

在Spring框架中,可以通过多种方式查看和获取Spring容器中的bean。以下是五种常见的方法:

  1. 使用ApplicationContext获取Bean

Spring的ApplicationContext接口提供了getBean方法,可以用来获取容器中的bean。




ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
MyBean myBean = (MyBean) context.getBean("myBean");
  1. 使用注解注入Bean

在Spring 2.5及以上版本,可以使用@Autowired注解自动注入Spring容器中的bean。




@Autowired
private MyBean myBean;
  1. 使用Java配置

在Java配置类中,可以使用@Bean注解定义bean,然后在需要使用的地方通过@Autowired注入。




@Configuration
public class AppConfig {
    @Bean
    public MyBean myBean() {
        return new MyBean();
    }
}
 
public class MyService {
    @Autowired
    private MyBean myBean;
}
  1. 使用ApplicationContextAware接口

实现ApplicationContextAware接口的setApplicationContext方法,可以在bean中获取到ApplicationContext




public class MyBean implements ApplicationContextAware {
    private ApplicationContext applicationContext;
 
    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
        this.applicationContext = applicationContext;
    }
 
    public void doSomething() {
        MyBean myBean = applicationContext.getBean(MyBean.class);
    }
}
  1. 使用BeanFactory方法

BeanFactory是Spring容器的根接口,可以获取任何bean,但需要手动转换类型。




BeanFactory beanFactory = new XmlBeanFactory(new ClassPathResource("applicationContext.xml"));
MyBean myBean = (MyBean) beanFactory.getBean("myBean");

以上五种方法可以查看Spring容器中的bean,具体使用哪一种取决于你的具体需求和Spring版本。

2024-08-29

Redis的内存淘汰策略主要是指当Redis的内存超过了配置的最大内存值时,如何选择和清除数据以释放内存。Redis提供了以下几种策略:

  1. noeviction: 不进行内存淘汰,当内存不足时,新写入命令会报错。
  2. allkeys-lru: 当内存不足以容纳更多数据时,使用最近最少使用算法(LRU)进行数据淘汰。
  3. allkeys-random: 随机淘汰数据。
  4. volatile-lru: 只对设置了过期时间的键进行LRU算法的淘汰。
  5. volatile-random: 随机淘汰设置了过期时间的键。
  6. volatile-ttl: 根据键值对的ttl属性来淘汰,移除即将过期的键。

可以通过配置文件或者CONFIG SET命令动态设置淘汰策略。

例如,在redis.conf配置文件中设置内存淘汰策略:




maxmemory-policy allkeys-lru

或者使用Redis命令动态设置:




redis-cli CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

在实际应用中,选择哪种淘汰策略取决于你的应用需求和数据的重要性。对于需要保证数据一致性的系统,可以选择volatile-lru或allkeys-lru策略,而对于缓存系统,可能更倾向于随机淘汰volatile-random或allkeys-random策略以避免热数据(long-term hot key)问题。