2024-09-06

解释:

在Spring Boot项目中,如果您使用了@Controller注解来标识一个类作为控制器,但是访问相应的URL时遇到了404(未找到)错误,这通常意味着Spring Boot没有正确扫描到您的控制器或者控制器中的映射方法没有被正确配置。

解决方法:

  1. 确保您的控制器类位于Spring Boot应用的组件扫描路径下。可以在启动类上使用@ComponentScan注解指定扫描路径,或者将控制器类放在启动类相同的包或子包下。
  2. 确保您的控制器类中的映射方法使用了正确的注解,如@RequestMapping或其特定的变体,如@GetMapping@PostMapping等,并且URL路径正确无误。
  3. 如果使用了MVC配置类,请确保该类上有@Configuration注解,并且通过@EnableWebMvc或继承WebMvcConfigurer接口来进行MVC配置。
  4. 确保没有其他的配置或安全设置阻止了请求的处理,例如安全过滤器可能会拦截请求。
  5. 如果以上都确认无误,尝试清理并重新构建项目,有时候IDE或构建工具的缓存问题也可能导致这类错误。
  6. 查看控制台输出或日志文件,以确认Spring Boot应用是否启动时报告了任何关于组件扫描或其他配置问题的错误。

如果以上步骤都不能解决问题,可能需要提供更多的代码细节来进行具体的问题诊断。

2024-09-06



-- 创建一个返回表的函数,该表为视图的内容,并接受参数
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.get_view_data(view_param integer)
RETURNS SETOF my_view_row AS $$
BEGIN
    RETURN QUERY
    SELECT * FROM my_view WHERE view_column = view_param;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
 
-- 调用函数,获取数据
SELECT * FROM public.get_view_data(10);

这个例子展示了如何创建一个函数,该函数返回一个表(由特定视图及其参数内容构成)。这种方式可以在查询前预先过滤数据,减少查询时间,尤其是在视图内的数据量很大时效果更为显著。通过使用函数包装视图,我们可以在数据库层面上实现查询优化,这是提升应用性能的一个重要方面。

2024-09-06

Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性简化了分布式系统的开发,如服务发现、服务管理、配置管理等。Spring Cloud Netflix是Spring Cloud的一个子项目,它是Spring Cloud的一部分,旨在为构建云原生应用提供工具集,如微服务架构的一部分。

Spring Cloud与Netflix的关系可以理解为Spring Cloud依赖Netflix公司的开源项目,如Eureka、Hystrix、Zuul、Archaius等,来实现微服务架构的一些常见问题的解决方案。

Spring Cloud Netflix的组件包括:

  1. Eureka:服务发现组件,提供服务注册与发现机制。
  2. Hystrix:服务熔断器,用于防止系统雪崩,提供服务的容错处理。
  3. Ribbon:客户端负载均衡器,用于客户端的负载均衡,请求分配。
  4. Feign:声明式服务调用组件,简化HTTP客户端的开发。
  5. Zuul:API网关,提供路由,过滤等功能,实现API的管理和安全。
  6. Archaius:配置管理组件,支持动态配置变更。

Spring Cloud Netflix的架构设计如下:

Spring Cloud Netflix架构图Spring Cloud Netflix架构图

以上是Spring Cloud Netflix的基本概述和架构图,它们展示了Spring Cloud Netflix如何帮助开发者构建可靠的、可伸缩的微服务架构。

2024-09-06

由于提供的信息较为模糊,以下是一个通用的解决方案指导:

  1. 确认问题:首先需要确认uniapp-v8-release.aar是否为Uni-app项目中的依赖包,WXSQLiteOpenHelper是该依赖包内的一个类。
  2. 反编译.aar文件:由于.aar文件是一个压缩包,你需要将其解压。使用任何压缩工具或命令行工具(如unzip)可以完成这个任务。
  3. 修复WXSQLiteOpenHelper:在解压后的目录中找到WXSQLiteOpenHelper类的Java文件,检查并修复其中的问题。如果不熟悉具体问题,可以查看日志或者源代码历史记录来定位问题。
  4. 重新打包.aar文件:修复完成后,将修改后的文件重新打包回.aar格式。可以使用jar命令或其他工具。
  5. 更新依赖:将修复后的.aar文件放置到项目的依赖库目录中,更新项目的依赖配置,确保引用的是修复后的版本。
  6. 测试应用:重新编译并运行应用,确保问题已经解决。

注意:在修改第三方库的代码时,应当谨慎,确保不会破坏库的稳定性和兼容性。如果不熟悉修复的具体问题,建议联系库的维护者或查看相关文档。

2024-09-06

Java中的堆和栈指的是不同的内存区域,它们用于存储不同类型的数据。

堆(Heap):是JVM中的一部分,用于存储对象实例,它是一个运行时数据区,可以动态地分配内存。堆是由垃圾收集器管理的,所以也被称为GC堆(Garbage Collected Heap)。

栈(Stack):是一个线程私有的数据结构,它会按照先进后出的原则存储方法调用的信息(包括方法中的局部变量)。每个方法调用都会创建一个栈帧,用于存储方法的局部变量、操作数栈、动态链接和方法返回的信息。

下面是一个简单的Java代码示例,展示了堆和栈的使用:




public class HeapAndStackExample {
 
    // 这个方法的局部变量存储在栈上
    public void method1() {
        int localVariable = 10; // 局部变量存储在栈上
        localVariable++;
        // 创建一个对象,对象存储在堆上
        SomeObject obj = new SomeObject();
        obj.setValue(localVariable); // 对象的成员变量也存储在堆上
    }
 
    // 测试方法
    public static void main(String[] args) {
        HeapAndStackExample example = new HeapAndStackExample();
        example.method1(); // 调用method1方法,栈上的局部变量和对象引用会被销毁
    }
}
 
class SomeObject {
    private int value;
 
    public void setValue(int value) {
        this.value = value;
    }
}

在这个例子中,method1方法的局部变量localVariable存储在Java虚拟机栈上。SomeObject对象是在堆上创建的,并且它的成员变量value也存储在堆上。当method1方法执行完毕,其栈帧会被销毁,包括局部变量,但对象obj仍然存在于堆中,直到没有任何引用指向它时,才会被垃圾收集器回收。

Java中的堆和栈在面试中也经常被提及,特别是与GC(垃圾收集器)相关的问题,因为它是理解JVM内存管理和优化应用性能的关键知识点。

对于特定的算法题,如果涉及到堆排序或二叉堆操作,可以使用Java的PriorityQueue类来实现堆操作,例如下面的堆排序示例:




import java.util.PriorityQueue;
 
public class HeapSortExample {
 
    public static void heapSort(int[] arr) {
        PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>();
 
        // 将数组元素添加到堆中
        for (int value : arr) {
            heap.offer(value);
        }
 
        // 从堆中移除元素到数组
        int i = 0;
        while (!heap.isEmpty()) {
            arr[i++] = heap.poll();
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {5, 3, 4, 1, 2};
        heapSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr)); // 输出排序后的数组
    }
}

Tomcat是一个应用服务器,它处理HTTP请求和响应。算法题可能涉及到Tomcat性能调优、安全问题处理、集成其他框架等。例如,如何优化Tomcat的内存设置,如何配置连接器处理更多的并发请求等。

解决这类

2024-09-06

在Redis和梦幻 srv的整合中,我们可以利用Redis的分布式锁特性来保证数据的一致性。

解决方案:

  1. 使用Redis的SETNX和EXPIRE命令实现分布式锁。



def acquire_lock(conn, lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())
    end = time.time() + acquire_timeout
    lock_name = 'lock:' + lock_name
 
    while time.time() < end:
        if conn.setnx(lock_name, identifier):
            conn.expire(lock_name, lock_timeout)
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
    return False
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    lock_name = 'lock:' + lock_name
    pipe = conn.pipeline(True)
    while True:
        try:
            pipe.watch(lock_name)
            if pipe.get(lock_name) == identifier:
                pipe.multi()
                pipe.delete(lock_name)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.exceptions.WatchError:
            pass
    return False
  1. 使用Redlock算法来实现更安全的分布式锁。



import redis
import time
import uuid
 
class Redlock(object):
    def __init__(self, servers, lock_timeout=1000, retry_count=3, retry_delay=100):
        self.servers = servers
        self.lock_timeout = lock_timeout
        self.quorum = len(servers) / 2 + 1
        self.retry_count = retry_count
        self.retry_delay = retry_delay
 
    def _get_redis_client(self, server):
        return redis.StrictRedis(host=server.split(':')[0], port=int(server.split(':')[1]), decode_responses=True)
 
    def _lock(self, client, lock_name):
        identifier = str(uuid.uuid4())
        end = time.time() * 1000 + self.lock_timeout
        lock_name = 'lock:' + lock_name
 
        while time.time() * 1000 < end:
            if client.set(lock_name, identifier, ex=self.lock_timeout, nx=True):
                return identifier
            time.sleep(0.001)
 
        return False
 
    def _unlock(self, client, lock_name, identifier):
        lock_name = 'lock:' + lock_name
        pipe = client.pipeline(True)
        while True:
            try:
                pipe.watch(lock_name)
                if pipe.get(lock_name) == identifier:
                    pipe.multi()
                    pipe.delete(lock_name)
                    pipe.execute()
                    return True
                pipe.unwatch()
                break
            except redis.exceptions.WatchError:
                pas
2024-09-06

在Redis中,RDB、AOF和混合持久化机制是用来保障数据持久化的三种方式。

  1. RDB(Redis DataBase):是Redis默认的持久化方式。在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是Snapshot快照,它捕获的是某一时刻的数据。



# 在redis.conf中配置
save 900 1      # 900秒内至少1个键被修改则触发保存
save 300 10     # 300秒内至少10个键被修改则触发保存
save 60 10000   # 60秒内至少10000个键被修改则触发保存
 
dbfilename dump.rdb  # 指定RDB文件名
dir /path/to/your/redis/directory  # 指定RDB文件存储目录
  1. AOF(Append Only File):是另一种持久化方式。它记录每一个写操作,并在数据文件中追加记录这些写操作。



# 在redis.conf中配置
appendonly yes  # 开启AOF持久化存储
appendfilename "appendonly.aof"  # AOF文件名
dir /path/to/your/redis/directory  # 文件存储目录

# AOF文件的更新频率
appendfsync always  # 每次写入都同步,最慢但最安全
appendfsync everysec  # 每秒同步一次,折衷方案
appendfsync no  # 完全依赖操作系统,最快但不安全
  1. 混合持久化机制:是Redis 4.0以上版本提出的新概念。它结合了RDB快照和AOF日志,使用RDB来快速恢复数据,同时使用AOF来保证数据的完整性。



# 在redis.conf中配置
aof-use-rdb-preamble yes  # 开启混合持久化机制

混合持久化机制会在AOF文件中以RDB的格式存储一个快照,当Redis重启时,它会先加载AOF文件,如果检测到RDB的快照,就会直接加载RDB快照,然后再重放AOF文件中剩余的指令。这样既保证了恢复速度,也保证了数据的完整性。

2024-09-06

ORA-600 错误是 Oracle 数据库中的一个非常不常见的错误,通常指示着数据库内部的严重问题,如数据块损坏、内存损坏等。它是一个参数错误,通常会伴随一个错误代码(如 ORA-600 [kddummy\_blkchk\_cont\_err]),这个代码会提供更多关于错误性质的信息。

解决 ORA-600 错误通常需要 Oracle 支持团队的介入。以下是解决这类问题的一般步骤:

  1. 收集错误信息:查看 alert log 和 trace 文件获取更多详细信息。
  2. 分析错误代码:确定错误的具体原因。
  3. 提交服务请求:联系 Oracle 支持,并提供错误代码和相关日志文件。
  4. 遵循支持团队的指导:进行系统备份、执行必要的诊断和修复操作。

由于 ORA-600 错误是如此罕见,而且通常涉及到深度的系统和数据库诊断,因此,没有一个具体的代码解决方案。如果您遇到了这个错误,最好是联系 Oracle 支持专家进行深入分析和指导。

2024-09-06



import javafx.application.Application;
import javafx.fxml.FXMLLoader;
import javafx.scene.Parent;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.stage.Stage;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext;
 
@SpringBootApplication
public class MainApp extends Application {
 
    private ConfigurableApplicationContext springContext;
 
    @Override
    public void init() {
        springContext = SpringApplication.run(MainApp.class);
    }
 
    @Override
    public void start(Stage primaryStage) throws Exception {
        FXMLLoader loader = new FXMLLoader(getClass().getResource("/main.fxml"));
        springContext.getAutowireCapableBeanFactory()
                     .autowireBean(loader);
        Parent root = loader.load();
        primaryStage.setScene(new Scene(root));
        primaryStage.show();
    }
 
    @Override
    public void stop() {
        springContext.close();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        launch(args);
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用程序中初始化Spring上下文并将其注入到JavaFX应用程序中。在MainApp类中,我们覆盖了init方法来启动Spring上下文,覆盖了start方法来加载和显示JavaFX界面,并且使用了FXMLLoader来加载FXML文件,并使用Spring的自动装配功能来注入所需的依赖项。最后,覆盖了stop方法以确保在应用程序退出时关闭Spring上下文。

2024-09-06



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.env.EnvironmentPostProcessor;
import org.springframework.core.env.ConfigurableEnvironment;
import org.springframework.core.env.MapPropertySource;
import org.springframework.core.env.PropertySource;
 
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
public class CustomEnvironmentPostProcessor implements EnvironmentPostProcessor {
 
    @Override
    public void postProcessEnvironment(ConfigurableEnvironment environment, SpringApplication application) {
        Map<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("custom.property", "value");
        // 添加自定义配置属性
        PropertySource<?> propertySource = new MapPropertySource("customConfigSource", map);
        environment.getPropertySources().addLast(propertySource);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        // 模拟Spring Boot应用启动
        SpringApplication application = new SpringApplication(CustomEnvironmentPostProcessor.class);
        // 使用模拟环境
        application.setWebEnvironment(false);
        ConfigurableEnvironment environment = application.run(args).getEnvironment();
        // 打印自定义配置属性
        System.out.println(environment.getProperty("custom.property"));
    }
}

这段代码定义了一个EnvironmentPostProcessor的实现,在环境初始化之后,添加了一个名为customConfigSourceMapPropertySource,里面包含了一个名为custom.property的自定义配置属性。在主方法中,我们模拟了Spring Boot应用的启动,并打印出了custom.property的值。这个例子展示了如何在Spring Boot应用启动时,动态地向环境中添加自定义的配置属性。