2024-08-29

Pigsty是一个开源的PostgreSQL全栈解决方案,它提供了一套完整的基于Docker的环境,用于快速部署和管理PostgreSQL数据库集群。

以下是Pigsty的一些主要特性:

  1. 高度自动化:Pigsty提供了一套基于Ansible的自动化部署系统,可以快速部署并初始化数据库集群。
  2. 图形化监控:Pigsty内置了基于Prometheus和Grafana的监控系统,可以通过Web界面直观地查看数据库的运行状态。
  3. 强大的管理功能:Pigsty提供了数据库对象的管理工具,如SQL语句的执行、用户权限的管理等。
  4. 高可用性:Pigsty支持基于Pgpool-II的PostgreSQL主从复制和读写分离集群,以及基于Consul的服务发现和故障转移机制。

要使用Pigsty,你需要先安装Docker和Docker Compose。以下是一个基本的使用步骤:

  1. 克隆Pigsty仓库

    
    
    
    git clone https://github.com/vonng/pigsty.git
    cd pigsty
  2. 修改配置文件:根据需要修改pigsty/roles/postgres/vars目录下的配置文件。
  3. 启动Pigsty环境

    
    
    
    ./up.sh
  4. 访问Pigsty:启动完成后,你可以通过浏览器访问http://localhost来使用Pigsty提供的各种服务。

请注意,Pigsty的具体使用方法可能随着版本更新而有所变化,请参考最新的文档或官方指南以获取准确信息。

2024-08-29



import org.springframework.boot.actuate.health.Health;
import org.springframework.boot.actuate.health.HealthIndicator;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class CustomHealthIndicator implements HealthIndicator {
 
    @Override
    public Health health() {
        int errorCode = checkErrorCode(); // 假设这个方法用来检查错误代码
        if (errorCode != 0) {
            return Health.down().withDetail("Error Code", errorCode).build();
        }
        return Health.up().build();
    }
 
    private int checkErrorCode() {
        // 这里应该是检查错误代码的逻辑
        // 返回非零值代表出错,0代表正常
        return 0; // 示例返回值,实际应用中应该根据实际情况返回
    }
}

这段代码定义了一个名为CustomHealthIndicator的类,实现了HealthIndicator接口。在health方法中,它调用了一个假设的checkErrorCode方法来检查应用程序的错误状态,并据此构建了Health对象。如果checkErrorCode返回非零值,则表示应用程序处于不健康状态,通过Health.down()创建了一个DOWN状态的健康指标,并附加了错误详情。如果返回值为零,则表示应用程序健康,通过Health.up()创建了一个UP状态的健康指标。这个示例展示了如何通过自定义的健康指标来监控应用程序的健康状况。

2024-08-29

MyBatis-Plus 是一个对 MyBatis 进行增强的工具,在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。

主要特性:

  1. 无侵入:只做增强,不改变 MyBatis 原始的方法
  2. 优秀的性能基于 MyBatis 使用简单方便,相比于 MyBatis 更简洁优雅
  3. 功能强大:内置强大的 CRUD 操作,支持 Lambda 表达式
  4. 插件扩展:支持自定义插件,扩展性强
  5. 多 tenant 模式:支持多租户模式
  6. 内置代码生成器:更提高开发效率

使用示例:

  1. 引入 MyBatis-Plus 依赖



<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
  1. 配置 MyBatis-Plus



@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
    /**
     * 分页插件
     */
    @Bean
    public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
        return new PaginationInterceptor();
    }
}
  1. 使用 MyBatis-Plus 进行 CRUD 操作



@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService {
    public List<User> selectAll() {
        return list();
    }
}

以上代码展示了如何在 Service 层直接使用继承 ServiceImpl 的方式来实现单表 CRUD 操作,极大简化了代码。

2024-08-29



import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
 
public class LoggingExample {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoggingExample.class);
 
    public void performAction(String actionName) {
        if (logger.isInfoEnabled()) { // 检查日志级别,避免不必要的字符串拼接
            logger.info("Performing action: {}", actionName);
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        LoggingExample example = new LoggingExample();
        example.performAction("action1");
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用中正确地使用slf4j日志门面来记录日志。它使用了isInfoEnabled方法来检查日志级别,以避免在不需要的情况下进行字符串拼接操作,这是一个性能优化的好例子。

2024-08-29

在Redis中,缓存淘汰策略主要是指在内存不足以容纳新数据时,如何决定哪些数据应该被清除出内存。Redis支持以下几种淘汰策略:

  1. noeviction: 不进行任何淘汰,当内存不足时,会返回错误给客户端。
  2. allkeys-random: 在内存达到maxmemory上限时,随机淘汰键。
  3. volatile-random: 在内存达到maxmemory上限时,从设置了过期时间的键中随机淘汰。
  4. allkeys-lru: 在内存达到maxmemory上限时,基于最近最少使用算法(LRU)淘汰键。
  5. volatile-lru: 在内存达到maxmemory上限时,从设置了过期时间的键中基于LRU算法淘汰。
  6. allkeys-lfu: 在内存达到maxmemory上限时,基于最近最不常用算法(LFU)淘汰键。
  7. volatile-lfu: 在内存达到maxmemory上限时,从设置了过期时间的键中基于LFU算法淘汰。

在Redis配置文件中设置或者通过CONFIG SET命令动态设置淘汰策略,例如:




# 设置淘汰策略为allkeys-lru
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

在实际应用中,可以根据数据的重要性和访问模式选择合适的淘汰策略。如allkeys-lru通常用于保证经常访问的热数据能常驻内存,而对于不经常访问的冷数据则会在必要时被淘汰。

2024-08-29

Redis 提供了三种日志:

  1. 慢查询日志:记录执行时间超过指定阈值的命令。
  2. 错误日志:记录 Redis 启动、运行或停止时遇到的问题。
  3. 通用日志:记录所有请求的命令和参数。

配置文件中设置:




# 慢查询日志的相关配置
slowlog-log-slower-than 10000   # 慢于10000微秒的命令会被记录,值为0则记录所有命令,-1则不记录
slowlog-max-len 128              # 慢查询日志的最大长度
 
# 错误日志的路径
logfile "/var/log/redis/redis-server.log"
 
# 通用日志的路径和格式
appendonly yes                   # 开启AOF持久化
appendfilename "appendonly.aof"   # AOF文件名
appendfsync everysec              # 每秒同步到磁盘
 
# 如果使用的是Redis 6.0及以上版本,可以使用以下配置
# 这是新的慢查询日志格式,可以直接设置为ON来启用
slowlog-version 1

在运行时可以通过 CONFIG SET 命令临时更改配置,例如:




redis-cli CONFIG SET slowlog-log-slower-than 10000
redis-cli CONFIG SET slowlog-max-len 128
redis-cli CONFIG SET logfile /var/log/redis/redis-server.log
# 开启AOF
redis-cli CONFIG SET appendonly yes
redis-cli CONFIG SET appendfilename "appendonly.aof"
redis-cli CONFIG SET appendfsync everysec
# 如果是Redis 6.0及以上
redis-cli CONFIG SET slowlog-version 1

使用 SLOWLOG GET 命令查看慢查询日志,使用 CONFIG GET 查看和设置配置参数,使用 BGREWRITEAOF 重写 AOF 文件。

注意:日志文件的路径应根据实际服务器环境进行设置,并确保 Redis 进程有权限写入这些文件。

2024-08-29

Redis 提供了 Bitmaps 这种数据类型,主要用于二进制数据的存储。Bitmaps 可以用来实现布隆过滤器(Bloom Filter),用于记录状态或是计数。

Bitmap 提供了 GET、SET、INCR、DECR 等操作,但是这些操作的对象不是 key,而是 key 对应的二进制位。

以下是一些常用的 Bitmap 命令:

  1. SETBIT:设置指定 key 的二进制位的值。



SETBIT key offset value
  1. GETBIT:获取指定 key 的二进制位的值。



GETBIT key offset
  1. BITCOUNT:统计指定 key 中值为 1 的二进制位的数量。



BITCOUNT key
  1. BITOP:对一个或多个二进制位的 key 进行位元操作。



BITOP operation destkey key [key ...]
  1. BITFIELD:对一个二进制位的字符串进行自定义的无符号整数操作。



BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset value] [INCRBY type offset increment] [OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL]

例如,我们可以使用 SETBIT 来设置某个用户的在线状态:




SETBIT user:1000 0 1

这样,我们就可以通过 GETBIT 来获取这个用户的在线状态:




GETBIT user:1000 0

如果我们想要知道有多少用户在线,我们可以从 0 开始,逐位查询:




BITCOUNT user:1000

这些命令可以用于实现用户在线状态、访问统计、用户访问频率统计等功能。

2024-08-29

在PostgreSQL中,创建和修改索引的基本语法如下:

创建索引:




CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);

修改索引:




-- 重命名索引
ALTER INDEX old_index_name RENAME TO new_index_name;
 
-- 修改索引使其变为唯一索引
ALTER INDEX index_name SET UNIQUE;
 
-- 修改索引使其变为非唯一索引
ALTER INDEX index_name SET NOT UNIQUE;

创建或修改视图:




CREATE OR REPLACE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

例如,假设我们有一个名为users的表,我们想要创建一个基于email字段的唯一索引,并创建一个简单的视图来展示用户的名字和邮箱。

索引创建示例:




CREATE INDEX idx_unique_email ON users (email);

视图创建示例:




CREATE OR REPLACE VIEW vw_user_names AS
SELECT first_name, last_name
FROM users;

请注意,具体的SQL语法可能会根据PostgreSQL的版本和具体的数据库配置有所不同。

2024-08-29

Spring Cloud 是一系列框架的有序集合,它简化了分布式系统的开发。在这里,我们将介绍Spring Cloud的基本概念以及如何使用它快速构建一个服务。

  1. 服务注册与发现

Spring Cloud使用Netflix Eureka实现服务注册与发现。以下是如何使用Eureka实现服务注册中心:




@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}
  1. 客户端发现和负载均衡

使用Ribbon可以实现客户端发现和负载均衡。以下是一个服务消费者的例子:




@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableDiscoveryClient
public class ServiceConsumerApplication {
    @Bean
    @LoadBalanced
    RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceConsumerApplication.class, args);
    }
}
  1. 配置管理

Spring Cloud Config可以用于集中管理配置。以下是配置服务器的例子:




@SpringBootApplication
@EnableConfigServer
public class ConfigServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConfigServerApplication.class, args);
    }
}
  1. 服务间调用

使用Feign可以更加优雅地实现服务间调用。以下是一个使用Feign的例子:




@FeignClient("service-provider")
public interface ServiceProviderClient {
    @GetMapping("/data")
    String getData();
}
  1. 路由网关

Spring Cloud Gateway可以用作路由网关。以下是网关服务的例子:




@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableZuulProxy
public class GatewayApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
    }
}
  1. 断路器

Spring Cloud Netflix的Hystrix断路器可以防止服务雪崩。以下是一个使用断路器的例子:




@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker
public class ServiceHystrixApplication {
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceHystrixApplication.class, args);
    }
}
  1. 分布式跟踪

Spring Cloud Sleuth可以集成Zipkin等分布式跟踪系统。以下是一个服务提供者的例子:




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

以上代码仅展示了Spring Cloud的部分功能,实际应用中还需要配置application.properties或application.yml文件,并且需要相应的依赖。

2024-08-29

在PostgreSQL中,要实现中文的模糊查询并且使用索引,可以使用pg_trgm扩展。首先,确保安装并启用了pg_trgm扩展:




CREATE EXTENSION pg_trgm;

然后,可以创建基于中文的部分模糊查询索引:




CREATE INDEX idx_chinese_text_trgm ON your_table USING gin (your_column gin_trgm_ops);

使用这个索引,可以执行类似下面的查询:




SELECT * FROM your_table WHERE your_column % '搜索关键字';

这里的%操作符是pg_trgm提供的,用于进行模糊匹配。

请注意,为了使用pg_trgm扩展,你可能需要对文本进行正确的Unicode处理,以确保正确的字符匹配。如果你的数据库已经是UTF-8编码,并且PostgreSQL版本支持UTF-8,那么通常不需要额外的Unicode处理。