using BenchmarkDotNet.Attributes;
using BenchmarkDotNet.Running;
using LiteDB;
using Microsoft.Data.Sqlite;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
 
public class LiteDBVsSQLiteCRUD
{
    private string _databaseFile = "litedbtest.db";
    private string _connectionString = "Data Source=sqlite.db;Version=3;";
 
    // LiteDB 初始化和清理
    [GlobalSetup(Target = nameof(LiteDBInsert))]
    public void SetupLiteDB()
    {
        using (var db = new LiteDatabase(_databaseFile))
        {
            var col = db.GetCollection<Person>("people");
            col.DeleteAll();
        }
    }
 
    [GlobalCleanup(Target = nameof(LiteDBInsert))]
    public void CleanupLiteDB()
    {
        File.Delete(_databaseFile);
    }
 
    // SQLite 初始化和清理
    [GlobalSetup(Target = nameof(SQLiteInsert))]
    public void SetupSQLite()
    {
        using (var connection = new SqliteConnection(_connectionString))
        {
            connection.Open();
            var command = connection.CreateCommand();
            command.CommandText = @"
                CREATE TABLE people (
                    id INTEGER PRIMARY KEY,
                    name TEXT NOT NULL,
                    age INTEGER NOT NULL
                );";
            command.ExecuteNonQuery();
            connection.Close();
        }
    }
 
    [GlobalCleanup(Target = nameof(SQLiteInsert))]
    public void CleanupSQLite()
    {
        using (var connection = new SqliteConnection(_connectionString))
        {
            connection.Open();
            var command = connection.CreateCommand();
            command.CommandText = "DROP TABLE people;";
            command.ExecuteNonQuery();
            connection.Close();
        }
    }
 
    [Benchmark]
    public void LiteDBInsert()
    {
        using (var db = new LiteDatabase(_databaseFile))
        {
            var col = db.GetCollection<Person>("people");
            for (int i = 0; i < 100; i++)
            {
                col.Insert(new Person { Name = "Name" + i, Age = 30 + i });
            }
        }
    }
 
    [Benchmark]
    public void SQLiteInsert()
    {
        using (var connection = new SqliteConnection(_connectionString))
        {
            connection.Open();
            var command = connection.CreateCommand();
            for (int i = 0; i < 100; i++

# 关于 Redis 数据类型 Zset 的常用命令
 
# 添加元素到 Zset
ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]
 
# 计算在 Zset 中的元素数量
ZCARD key
 
# 计算在 Zset 中指定分数范围内的元素数量
ZCOUNT key min max
 
# 返回 Zset 中指定区间内的成员
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
 
# 返回 Zset 中指定分数区间内的成员
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
 
# 移除 Zset 中的一个或多个成员
ZREM key member [member ...]
 
# 获取成员的分数
ZSCORE key member
 
# 返回 Zset 中成员的排名
ZRANK key member
 
# 返回 Zset 中成员的逆排名
ZREVRANK key member
 
# 返回 Zset 中的成员及其分数，按分数从高到低排序
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]
 
# 返回分数在给定范围内的成员，按分数从高到低排序
ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

这些命令涵盖了 Zset（有序集合）的基本操作，包括添加、计数、范围查询、移除、获取分数和排名等功能。

在Spring Boot项目中整合Druid数据库连接池，可以使用druid和druid-spring-boot-starter。以下是使用druid-spring-boot-starter整合Druid的步骤和示例配置代码：

1. 添加依赖到pom.xml：

<!-- 添加Druid Spring Boot Starter -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.2.8</version>
</dependency>

2. 在application.properties或application.yml中配置Druid属性：

# application.properties 示例配置
 
# 数据库连接信息
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
 
# Druid数据库连接池配置
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
 
spring.datasource.druid.initial-size=5
spring.datasource.druid.max-active=10
spring.datasource.druid.min-idle=5
spring.datasource.druid.max-wait=60000
spring.datasource.druid.validation-query=SELECT 1 FROM DUAL
spring.datasource.druid.test-on-borrow=false
spring.datasource.druid.test-on-return=false
spring.datasource.druid.test-while-idle=true
spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis=60000
spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=300000
 
# 其他Druid配置，如StatFilter、WallFilter等

或者使用YAML格式：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb
    username: root
    password: yourpassword
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    druid:
      initial-size: 5
      max-active: 10
      min-idle: 5
      max-wait: 60000
      validation-query: SELECT 1 FROM DUAL
      test-on-borrow: false
      test-on-return: false
      test-while-idle: true
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      min-evictable-idle-time-millis: 300000

3. 确保application.properties或application.yml中的配置被Spring Boot正确加载。
4. 启动Spring Boot应用，Druid将自动配置并启动监控服务。
5. 通过http://localhost:8080/druid访问Druid监控页面（默认端口9090，可以在配置中更改）。

以上步骤和配置足以在Spring Boot项目中整合Druid数据库连接池。如果需要自定义Druid的监控页面或者配置更多的Druid特性，可以添加相应的配置类来实现。

创建Maven Web项目：

1. 打开命令行或终端。
2. 输入以下命令创建项目：

mvn archetype:generate -DgroupId=com.mycompany.app -DartifactId=my-app -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp -Dversion=1.0-SNAPSHOT

3. 进入创建的项目目录：

cd my-app

4. 构建项目：

mvn package

项目结构将包括标准的src/main/webapp目录，用于存放Web资源。

开发完成后，将应用部署到Tomcat：

1. 配置Tomcat服务器。
2. 将编译后的项目war包复制到Tomcat的webapps目录下。
3. 启动Tomcat服务器：

<Tomcat安装目录>/bin/startup.sh (Linux/Mac)
<Tomcat安装目录>/bin/startup.bat (Windows)

4. 访问应用，通常在浏览器中输入：

http://localhost:8080/my-app

确保Tomcat服务器正在运行，并且端口没有被占用。

在Ubuntu 22.04上安装Samba服务并配置一个简单的共享目录可以通过以下步骤完成：

1. 更新软件包列表：

sudo apt update

2. 安装Samba服务：

sudo apt install samba

3. 配置Samba。编辑Samba配置文件/etc/samba/smb.conf：

sudo nano /etc/samba/smb.conf

4. 在文件末尾添加以下内容，配置一个简单的共享目录（替换<directory_path>为你想要共享的实际目录路径）：

[sambashare]
   path = <directory_path>
   read only = no
   browsable = yes

5. 重启Samba服务以应用配置更改：

sudo systemctl restart smbd

6. （可选）如果你想要允许外部访问，你可能需要调整防火墙规则来允许Samba通信：

sudo ufw allow samba

7. 设置Samba账户。首先，创建一个Samba用户，并设置密码：

sudo adduser <username>
sudo smbpasswd -a <username>

8. 确保共享目录的权限允许你创建的用户访问：

sudo chown -R <username>:<username> <directory_path>

完成以上步骤后，你应该能够从网络上的其他计算机访问Samba共享。使用之前创建的用户名和密码登录。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import ai.spring.api.ChatApi;
import ai.spring.model.ChatCompletionResponse;
import ai.spring.model.ChatCompletionRequest;
 
@Service
public class ChatGPTService {
 
    @Autowired
    private ChatApi chatApi;
 
    public String generateResponse(String message) {
        ChatCompletionRequest request = new ChatCompletionRequest()
            .prompt(message)
            .maxTokens(50)
            .model("text-davinci-003");
        ChatCompletionResponse response = chatApi.createChatCompletion(request);
        return response.getChoices().get(0).getText();
    }
}

这段代码展示了如何使用Spring框架和Spring AI SDK来创建一个简单的服务，用于与ChatGPT交流。ChatGPTService类中注入了ChatApi，这是Spring AI SDK提供的用于与Spring Chat API交互的客户端。generateResponse方法接收一个消息，创建一个ChatCompletionRequest，并发送给Chat API以生成响应。然后它返回了API返回的第一个可能的答案。

在进行Spring Cloud与Nacos的多服务多实例本地测试时，可以通过修改本地的hosts文件来模拟域名解析，并且配置Nacos作为服务注册中心。以下是一个简化的步骤和示例：

1. 修改本地的hosts文件（在Windows系统中是C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts，在Linux或Mac系统中是/etc/hosts），添加以下内容：

127.0.0.1 service-provider.com
127.0.0.1 service-consumer.com

这样，当你访问service-provider.com或service-consumer.com时，实际上会被解析为本地地址127.0.0.1。

2. 确保Nacos服务端正常运行。
3. 在Spring Cloud服务提供者的application.properties或application.yml配置文件中，设置注册中心地址和服务名：

spring.application.name=service-provider
spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.cloud.nacos.discovery.namespace=命名空间ID（如果使用命名空间）

4. 在Spring Cloud服务消费者的配置中同样设置注册中心地址和服务名。
5. 如果需要启动多个服务实例，可以复制服务提供者的启动类，并修改端口号。例如：

@SpringBootApplication
public class ServiceProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceProviderApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public WebServerFactoryCustomizer<ConfigurableWebServerFactory> webServerFactoryCustomizer() {
        return factory -> {
            if (factory instanceof TomcatServletWebServerFactory) {
                TomcatServletWebServerFactory tomcatFactory = (TomcatServletWebServerFactory) factory;
                tomcatFactory.setPort(8081); // 修改端口号
            }
        };
    }
}

6. 重复以上步骤启动多个服务实例。
7. 最后，启动Nacos控制台，并通过Nacos控制台查看服务实例是否已注册并健康。

以上步骤和示例代码提供了一个本地测试多服务多实例的简化方案。在实际的生产环境中，你可能需要进一步配置如负载均衡等功能。

在Spring Boot中，可以通过配置文件（application.properties或application.yml）来调整内嵌Tomcat的参数。以下是一些常用的内嵌Tomcat参数调优：

1. 最大连接数（Max Connections）:

server.tomcat.max-connections=1000

2. 连接队列长度（Accept Count）:

server.tomcat.accept-count=100

3. 最大工作线程数（Max Threads）:

server.tomcat.max-threads=200

4. 最小工作线程数（Min Spare Threads）:

server.tomcat.min-spare-threads=10

在application.properties中添加上述配置项即可。例如：

server.tomcat.max-connections=1000
server.tomcat.accept-count=100
server.tomcat.max-threads=200
server.tomcat.min-spare-threads=10

确保在调整这些参数时考虑服务器硬件性能和应用需求，避免资源过度消耗和不足。

在MyBatis中，批量添加记录通常使用<foreach>标签来构建SQL语句。以下是一个示例，假设我们有一个名为User的表，它有两个字段：id和name。

首先，在你的mapper接口中定义一个用于批量插入的方法：

public interface UserMapper {
    void insertUsers(List<User> users);
}

然后，在mapper的XML文件中定义对应的SQL语句：

<mapper namespace="com.example.mapper.UserMapper">
    <insert id="insertUsers">
        INSERT INTO User (id, name)
        VALUES
        <foreach collection="list" item="user" separator=",">
            (#{user.id}, #{user.name})
        </foreach>
    </insert>
</mapper>

在这个例子中，<foreach>标签被用来遍历传入的users列表，并为每个User对象生成一组值，使用逗号作为分隔符。

最后，在你的服务层或者业务逻辑层中调用这个方法：

List<User> users = new ArrayList<>();
users.add(new User(1, "Alice"));
users.add(new User(2, "Bob"));
users.add(new User(3, "Charlie"));
 
UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
userMapper.insertUsers(users);

确保在调用方法之前已经正确地开启了一个SqlSession，并在完成操作后正确提交或回滚事务。

fmt 包是 Go 语言的标准库之一，提供了格式化输入输出的函数。以下是 fmt 包中一些常用函数的简单介绍和使用示例：

1. Print 和 Println：这两个函数用于输出，Print 用于输出不换行，Println 用于输出并换行。

fmt.Print("Hello, World!")
fmt.Println("Hello, World!")

2. Sprintf：这个函数用于将格式化的字符串写入到一个字符串变量中。

str := fmt.Sprintf("Hello, %s!", "World")
fmt.Println(str) // 输出: Hello, World!

3. Scan 和 Scanln：这两个函数用于从标准输入中读取格式化的输入。Scan 用于读取不换行的输入，Scanln 用于读取一行输入。

var str string
fmt.Scanln(&str)
fmt.Println(str) // 输入并输出输入的内容

4. Sscan 和 Sscanln：这两个函数用于从字符串中读取格式化的输入。

var str string
fmt.Sscanln("Hello, World!", &str)
fmt.Println(str) // 输出: Hello, World!

5. Fprintf：这个函数用于将格式化的字符串写入到 io.Writer 接口的对象中。

var buffer bytes.Buffer
fmt.Fprintf(&buffer, "Hello, %s!", "World")
fmt.Println(buffer.String()) // 输出: Hello, World!

6. Fscan 和 Fscanln：这两个函数用于从 io.Reader 接口的对象中读取格式化的输入。

var buffer *bytes.Buffer
buffer = bytes.NewBufferString("Hello, World!")
var str string
fmt.Fscanln(buffer, &str)
fmt.Println(str) // 输出: Hello, World!

以上是 fmt 包中一些常用函数的简单介绍和使用示例。实际使用时，开发者可以根据需要选择合适的函数。