2024-09-06

在Spring Boot中,有两种常见的WebSocket实现方式:使用Spring的@EnableWebSocketMessageBroker注解和使用WebSocketServletFactory

  1. 使用@EnableWebSocketMessageBroker注解



import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.messaging.simp.config.MessageBrokerRegistry;
import org.springframework.web.socket.config.annotation.*;
 
@Configuration
@EnableWebSocketMessageBroker
public class WebSocketConfig implements WebSocketMessageBrokerConfigurer {
    @Override
    public void registerStompEndpoints(StompEndpointRegistry registry) {
        registry.addEndpoint("/ws").withSockJS();
    }
 
    @Override
    public void configureMessageBroker(MessageBrokerRegistry registry) {
        registry.enableSimpleBroker("/topic");
        registry.setApplicationDestinationPrefixes("/app");
    }
}
  1. 使用WebSocketServletFactory



import org.eclipse.jetty.websocket.api.WebSocketServlet;
import org.eclipse.jetty.websocket.api.WebSocketServletFactory;
import org.eclipse.jetty.websocket.servlet.WebSocketServletFactory;
 
public class WebSocketEndpoint extends WebSocketServlet {
 
    @Override
    public void configure(WebSocketServletFactory factory) {
        factory.register(MyWebSocket.class);
    }
}

在这个例子中,MyWebSocket是一个继承自WebSocket的类,用于处理WebSocket连接的打开、关闭和消息接收。

注意:第二种方式使用的是org.eclipse.jetty.websocket.api包中的WebSocket API,这是Jetty项目提供的WebSocket实现。如果你使用的是Tomcat作为你的Servlet容器,那么你可能需要使用Spring的@EnableWebSocketMessageBroker注解方式。

2024-09-06

Oracle 23ai似乎是一个特定的主题或者技术,但它并不是Oracle数据库的一个公认的组件或者版本。如果你指的是Oracle数据库中的AI(人工智能)功能,那么可能是指Oracle的机器学习技术,如Oracle Autonomous Database中的ADWC(Autonomous Data Warehouse Cloud)或者Oracle Machine Learning(OML)等。

如果你想了解Oracle数据库中的AI技术,以下是一些关键概念和概念:

  1. Oracle Autonomous Database: 这是一个云服务,结合了数据仓库、数据集成、机器学习和高级安全性的能力。
  2. Oracle Machine Learning: 这是一个机器学习的软件包,可以与Oracle数据库一起使用,提供预测分析和数据挖掘功能。
  3. Oracle Advanced Analytics: 这是一个大数据分析和AI的软件套件,可以用来处理和分析PB级的数据。
  4. Oracle SQL Machine Learning: 这是Oracle数据库的一个特性,允许开发者在数据库内部直接使用Python、Scala等语言进行机器学习建模。
  5. Oracle Data Science: 这是一个集成了多种工具的套件,包括数据科学库、可视化工具和教育资源,用于处理数据和构建模型。

如果你指的是其他的“23ai”,请提供更多的上下文信息,以便我能够提供更精确的答案。

2024-09-06



import redis
import json
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 定义一个处理JSON数据的函数
def json_get(key):
    # 获取键的值
    value = r.get(key)
    if value:
        # 如果值存在,解码JSON数据
        return json.loads(value)
    else:
        return None
 
def json_set(key, data):
    # 将数据转换为JSON格式并存储
    r.set(key, json.dumps(data))
 
def json_delete(key):
    # 删除键
    r.delete(key)
 
# 使用示例
# 设置JSON数据
json_set('user:1000', {'name': 'John', 'email': 'john@example.com'})
 
# 获取JSON数据
user = json_get('user:1000')
print(user)  # 输出: {'name': 'John', 'email': 'john@example.com'}
 
# 删除JSON数据
json_delete('user:1000')

这段代码展示了如何在Python中使用redis-py库来处理Redis中存储的JSON数据。json_get函数用于获取并解码JSON数据,json_set函数用于编码并存储JSON数据,而json_delete函数用于删除存储的JSON数据。这些操作简化了开发者处理Redis中JSON数据的方式。

2024-09-06

要在Python中访问MySQL和SQLite数据库,你可以使用mysql-connector-python库来连接MySQL数据库,以及使用内置的sqlite3模块来连接SQLite数据库。

以下是两种数据库访问的示例代码:

MySQL 示例:

首先,你需要安装mysql-connector-python库(如果尚未安装):




pip install mysql-connector-python

然后,你可以使用以下代码连接到MySQL数据库并执行查询:




import mysql.connector
 
# 连接到MySQL数据库
config = {
  'user': 'username',
  'password': 'password',
  'host': 'host_ip',
  'database': 'database_name',
  'raise_on_warnings': True
}
 
cnx = mysql.connector.connect(**config)
 
# 创建一个游标对象
cursor = cnx.cursor()
 
# 执行一个查询
query = ("SELECT * FROM table_name")
cursor.execute(query)
 
# 获取查询结果
for (column1, column2) in cursor:
  print("{}, {}".format(column1, column2))
 
# 关闭游标和连接
cursor.close()
cnx.close()

SQLite 示例:

SQLite是内置在Python中的,所以你不需要安装任何额外的库。使用以下代码连接到SQLite数据库并执行查询:




import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库
# 如果数据库不存在,这将创建数据库
conn = sqlite3.connect('database_name.db')
 
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一个查询
query = "SELECT * FROM table_name"
cursor.execute(query)
 
# 获取查询结果
for row in cursor.fetchall():
  print(row)
 
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

请确保替换示例代码中的数据库配置(如用户名、密码、主机IP、数据库名和表名)以连接到你的数据库,并根据需要执行相应的查询。

2024-09-06

在Oracle 19c中搭建单实例ADG(Automatic Data Guard)的过程大致如下:

  1. 准备主数据库(Primary Database)和备份数据库(Standby Database)的环境。
  2. 创建主数据库。
  3. 配置主数据库的参数。
  4. 设置主数据库的归档模式。
  5. 创建备份数据库。
  6. 配置备份数据库的参数。
  7. 设置备份数据库的归档模式。
  8. 配置主备数据库之间的Data Guard。
  9. 验证Data Guard配置。

以下是一个简化的示例流程:




-- 步骤1: 创建主数据库
CREATE DATABASE primary_db
   CONTROLFILE REUSE
   LOGFILE
     GROUP 1 ('/u01/oradata/primary/redo01.log') SIZE 100M,
     GROUP 2 ('/u01/oradata/primary/redo02.log') SIZE 100M
   DATAFILE
     '/u01/oradata/primary/system01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 10M MAXSIZE UNLIMITED
   SYSAUX DATAFILE
     '/u01/oradata/primary/sysaux01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 10M MAXSIZE UNLIMITED
   SMALLFILE
     '/u01/oradata/primary/users01.dbf' SIZE 200M REUSE
     AUTOEXTEND ON NEXT 10M MAXSIZE UNLIMITED
   CHARACTER SET AL32UTF8
   NATIONAL CHARACTER SET AL16UTF16
   EXTENT MANAGEMENT LOCAL;
 
-- 步骤2: 修改主数据库的初始化参数 (init.ora)
-- 例如:
db_unique_name = primary_db
log_archive_config = DG_CONFIG=(primary_db,standby_db)
log_archive_dest_1 = LOCATION=/u01/archivelog VALID_FOR=(ALL_LOGFILES,ALL_ROLES)
log_archive_dest_2 = SERVICE=standby_db LGWR ASYNC VALID_FOR=(ONLINE_LOGFILES,PRIMARY_ROLE)
 
-- 步骤3: 启用归档模式
ALTER SYSTEM ARCHIVE LOG;
 
-- 步骤4: 创建备份数据库 (使用主数据库的备份)
RMAN> RESTORE DATABASE;
RMAN> RECOVER DATABASE;
RMAN> ALTER DATABASE MOUNT;
RMAN> ALTER DATABASE OPEN RESETLOGS;
 
-- 步骤5: 修改备份数据库的初始化参数 (init.ora)
-- 例如:
db_unique_name = standby_db
log_archive_config = DG_CONFIG=(primary_db,standby_db)
log_archive_dest_1 = LOCATION=/u01/archivelog VALID_FOR=(ALL_LOGFILES,ALL_ROLES)
log_archive_dest_2 = SERVICE=primary_db LGWR ASYNC VALID_FOR=(ONLINE_LOGFILES,PRIMARY_ROLE)
 
-- 步骤6: 启用归档模式
ALTER SYSTEM ARCHIVE LOG;
 
-- 步骤7: 配置主备数据库之间的Data Guard
-- 使用Data Guard Broker或手动配置
-- 例如:
ALTER SYSTEM SET log_archive_dest_state_1=ENABLE SCOPE=BOTH;
ALTER SYSTEM SET log_archive_dest_state_2=ENABLE SCOPE=BOTH;
 
-- 步骤8: 验证配置
-- 查看日志传送状态
SELECT dest_id, status, type, destination FROM v$archive_dest;
 
-- 查看Data
2024-09-06



#include "hdr_hdlr.h"
#include "latency_hdr_hdlr.h�"
#include "valgrind_hdr_hdlr.h"
 
// 测试 RDB 快照持久化
int test_rdb_snapshot_persistence(struct test_context *ctx) {
    redisAsyncContext *c = &ctx->c;
    redisAsyncCommand(c, %(cb)s, "%(test_id)s", "SET key1 value1");
    redisAsyncCommand(c, %(cb)s, "%(test_id)s", "SET key2 value2");
    redisAsyncCommand(c, %(cb)s, "%(test_id)s", "SET key3 value3");
    // ... 等待回调执行
    return 0;
}
 
// 测试 AOF 持久化
int test_aof_persistence(struct test_context *ctx) {
    redisAsyncContext *c = &ctx->c;
    redisAsyncCommand(c, %(cb)s, "%(test_id)s", "SET key4 value4");
    redisAsyncCommand(c, %(cb)s, "%(test_id)s", "SET key5 value5");
    redisAsyncCommand(c, %(cb)s, "%(test_id)s", "SET key6 value6");
    // ... 等待回调执行
    return 0;
}
 
// 测试 RDB 和 AOF 同时开启
int test_rdb_and_aof_together(struct test_context *ctx) {
    redisAsyncContext *c = &ctx->c;
    redisAsyncCommand(c, %(cb)s, "%(test_id)s", "SET key7 value7");
    redisAsyncCommand(c, %(cb)s, "%(test_id)s", "SET key8 value8");
    redisAsyncCommand(c, %(cb)s, "%(test_id)s", "SET key9 value9");
    // ... 等待回调执行
    return 0;
}
 
// 测试 RDB 快照文件的一致性
int test_rdb_consistency(struct test_context *ctx) {
    // ... 验证 RDB 文件的一致性
    return 0;
}
 
// 测试 AOF 文件的一致性
int test_aof_consistency(struct test_context *ctx) {
    // ... 验证 AOF 文件的一致性
    return 0;
}
 
// 测试 RDB 和 AOF 同时开启的一致性
int test_rdb_and_aof_together_consistency(struct test_context *ctx) {
    // ... 验证 RDB 和 AOF 同时开启的一致性
    return 0;
}
 
// 测试 RDB 快照文件的持久性
int test_rdb_persistence_during_redis_stop(struct test_context *ctx) {
    // ... 停止 Redis 服务,并验证 RDB 文件的持久性
    return 0;
}
 
// 测试 AOF 文件的持久性
int test_aof_persistence_during_redis_stop(struct test_context *ctx) {
    // ... 停止 Redis 服务,并验证 AOF 文件的持久性
    return 0;
}
 
// 测试 RDB 和 AOF 同时开启的持久性
int test_rdb_and_aof_together_persistence_during_redis_stop(struct test_context *ctx) {
    // ... 停止 Redis 服务,并验证 RDB 和 AOF 同时开启的持久性
    return 0;
}
 
// 测试 RDB 快照文件的安全性
int test_rdb_safety(struct test_context *ctx) {
    // ... 测试 Redis 在崩溃时 RDB 文件的安全性
    return 0;
2024-09-06



import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.ReadableDataSource;
import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.nacos.NacosDataSource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.nacos.api.NacosFactory;
import com.alibaba.nacos.api.config.ConfigService;
import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException;
 
import java.util.List;
import java.util.Properties;
 
public class SentinelNacosConfig {
 
    private static final String GROUP_ID = "DEFAULT_GROUP";
    private static final String FLOW_DATA_ID = "sentinel-flow-rules";
    private static final String NACOS_SERVER_ADDR = "127.0.0.1:8848";
 
    public static void main(String[] args) throws NacosException {
        // 初始化配置服务
        initConfigService(NACOS_SERVER_ADDR);
 
        // 加载流控规则
        loadFlowRules();
    }
 
    private static void initConfigService(String nacosServerAddr) throws NacosException {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("serverAddr", nacosServerAddr);
        ConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties);
        // 订阅配置,并且对获取到的配置进行处理
        configService.addListener(FLOW_DATA_ID, GROUP_ID, (configInfo, e) -> {
            if (e == null) {
                // 处理配置变化,更新规则
                String content = configInfo.getContent();
                updateRules(content);
            }
        });
    }
 
    private static void loadFlowRules() {
        // 从Nacos读取流控规则配置
        ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>(FLOW_DATA_ID, GROUP_ID, content -> JSON.parseArray(content, FlowRule.class));
        // 加载流控规则
        FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());
    }
 
    private static void updateRules(String content) {
        List<FlowRule> rules = JSON.parseArray(content, FlowRule.class);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

这段代码展示了如何使用Sentinel和Nacos进行规则配置的持久化。首先,它通过NacosFactory创建了一个ConfigService实例,用于从Nacos配置中心订阅和获取配置信息。当配置信息变更时,它会调用updateRules方法来更新本地的流控规则。这个例子简洁地展示了如何将Sentinel与Nacos整合,并实现动态规则配置。

2024-09-06

在Django中,可以使用内置的User模型以及auth应用提供的视图和表单来快速实现用户的登录和注册功能。以下是一个简单的例子:

首先,确保在settings.py中启用了django.contrib.authdjango.contrib.contenttypes




INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    # ...
]

然后,在urls.py中添加登录和注册的URL:




from django.urls import path
from django.contrib.auth import views as auth_views
 
urlpatterns = [
    # ...
    path('login/', auth_views.LoginView.as_view(template_name='login.html'), name='login'),
    path('logout/', auth_views.LogoutView.as_view(), name='logout'),
    path('password_change/', auth_views.PasswordChangeView.as_view(template_name='password_change_form.html'), name='password_change'),
    path('password_change/done/', auth_views.PasswordChangeDoneView.as_view(template_name='password_change_done.html'), name='password_change_done'),
    path('password_reset/', auth_views.PasswordResetView.as_view(template_name='password_reset_form.html'), name='password_reset'),
    path('password_reset/done/', auth_views.PasswordResetDoneView.as_view(template_name='password_reset_done.html'), name='password_reset_done'),
    path('reset/<uidb64>/<token>/', auth_views.PasswordResetConfirmView.as_view(template_name='password_reset_confirm.html'), name='password_reset_confirm'),
    path('reset/done/', auth_views.PasswordResetCompleteView.as_view(template_name='password_reset_complete.html'), name='password_reset_complete'),
    # ...
]

接下来,创建对应的HTML模板文件,例如login.htmllogout.htmlpassword_change_form.html等,在模板中可以使用Django的模板标签来展示表单和操作按钮。

最后,确保你的项目已经收集了静态文件和媒体文件(如果你使用了Django的默认STATIC_URLMEDIA_URL设置)。

这样,你就有了一个基于Django内置User模型的登录和注册系统。你可以通过URL访问这些视图,并在对应的HTML模板中填写表单来完成用户的登录注册等操作。

2024-09-06



-- 假设我们有一个需要存储时间戳的表格,并且我们希望精确到微秒
CREATE TABLE example_table (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    timestamp_us TIMESTAMP(6) WITH TIME ZONE NOT NULL
);
 
-- 插入一个时间戳,注意这里我们提供了微秒的精度
INSERT INTO example_table (timestamp_us) VALUES ('2023-04-01 12:00:00.123456+00');
 
-- 查询表格,以验证数据的存储精度
SELECT * FROM example_table;

这个简单的例子展示了如何在PostgreSQL中创建一个表格并定义一个timestamp数据类型,该类型能够存储微秒级别的时间戳。同时,我们也展示了如何插入和查询这种类型的数据。这对于需要在数据库中处理精确到微秒级别时间戳的开发者来说是一个有价值的参考。

2024-09-06



<configuration>
    <!-- 配置环境 -->
    <environments default="development">
        <environment id="development">
            <!-- 配置事务管理器 -->
            <transactionManager type="JDBC"/>
            <!-- 配置数据源,使用内置的POOLED连接池 -->
            <dataSource type="POOLED">
                <property name="driver" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
                <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_db?serverTimezone=UTC"/>
                <property name="username" value="root"/>
                <property name="password" value="password"/>
            </dataSource>
        </environment>
    </environments>
    <!-- 其他配置 -->
</configuration>

这个配置文件定义了MyBatis的环境,其中包含了一个事务管理器和数据源。数据源使用了内置的POOLED类型,这意味着MyBatis将会使用JDBC连接池来管理数据库连接。这个配置文件为开发者提供了一个简单的示例,展示了如何配置MyBatis以连接到数据库并使用连接池。