2024-08-29

在SpringBoot中,你可以通过自定义注解和@Primary注解来实现多数据源。以下是一个简化的例子:

  1. 定义数据源注解:



@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
@Qualifier
public @interface DataSource {
    String value() default "";
}
  1. 配置数据源:



@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Bean
    @Primary
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.primary")
    public DataSource primaryDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    @Bean
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.secondary")
    public DataSource secondaryDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
}
  1. 使用@DataSource注解来指定使用哪个数据源:



public interface DataSourceService {
    @DataSource("secondary")
    void secondary();
 
    @DataSource("primary")
    void primary();
}
  1. 创建数据源路由:



@Aspect
@Component
public class DataSourceAspect {
 
    @Before("@annotation(dataSource)")
    public void switchDataSource(JoinPoint point, DataSource dataSource) {
        // 获取注解中指定的数据源名称
        String dataSourceName = dataSource.value();
        
        // 根据名称动态切换数据源
        // 这里需要实现DataSourceContextHolder或类似的工具来切换数据源
        DataSourceContextHolder.setDataSource(dataSourceName);
    }
}
  1. 实现DataSourceContextHolder来切换数据源:



public class DataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<>();
 
    public static void setDataSource(String dataSourceType) {
        contextHolder.set(dataSourceType);
    }
 
    public static String getDataSource() {
        return contextHolder.get();
    }
 
    public static void clearDataSource() {
        contextHolder.remove();
    }
}
  1. 配置动态数据源:



@Configuration
public class DynamicDataSourceConfig {
 
    @Primary
    @Bean
    public DataSource dynamicDataSource(@Qualifier("primaryDataSource") DataSource primaryDataSource,
                                       @Qualifier("secondaryDataSource") DataSource secondaryDataSource) {
        DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(primaryDataSource);
        Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("primary", primaryDataS
2024-08-29

在MySQL数据库中,基本操作包括连接数据库、创建数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据、删除数据等。以下是这些操作的示例代码:




-- 连接数据库
mysql -u username -p
 
-- 创建数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
 
-- 选择数据库
USE mydatabase;
 
-- 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS mytable(
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    age INT
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO mytable(name, age) VALUES('Alice', 25);
 
-- 查询数据
SELECT * FROM mytable;
 
-- 更新数据
UPDATE mytable SET age = 26 WHERE name = 'Alice';
 
-- 删除数据
DELETE FROM mytable WHERE name = 'Alice';

这些操作是数据库管理的基础,对于学习数据库和编写SQL脚本非常有帮助。

2024-08-29

在Python中,创建和管理虚拟环境是一个重要的实践。下面是如何创建和使用Python虚拟环境的步骤:

  1. 安装虚拟环境模块(通常在创建虚拟环境之前需要这样做):



pip install virtualenv
  1. 创建一个新的虚拟环境:



virtualenv my_project_env

这将在当前目录下创建一个名为 my_project_env 的文件夹,包含了独立的Python环境。

  1. 激活虚拟环境:

    在Windows上:




my_project_env\Scripts\activate

在Unix或MacOS上:




source my_project_env/bin/activate
  1. 现在,你的命令行提示应该会显示虚拟环境的名称,表明它已被激活。在虚拟环境中,你可以使用 pip 安装、升级或移除包,而不会影响系统的全局Python环境。
  2. 要退出虚拟环境,使用命令:



deactivate

虚拟环境为每个项目提供了一个隔离的Python环境,使得项目间不会相互干扰,也方便了部署和版本控制。

2024-08-29

PostgreSQL 15 的发布确实令人激动,因为它带来了许多新特性和性能改进。下面是如何安装和使用 PostgreSQL 15 的基本步骤:

  1. 下载并安装 PostgreSQL 15。

    • 对于 Linux,可以使用系统的包管理器,如在 Ubuntu 上使用 apt

      
      
      
      sudo sh -c 'echo "deb http://apt.postgresql.org/pub/repos/apt $(lsb_release -cs)-pgdg main" > /etc/apt/sources.list.d/pgdg.list'
      wget --quiet -O - https://www.postgresql.org/media/keys/ACCC4CF8.asc | sudo apt-key add -
      sudo apt-get update
      sudo apt-get -y install postgresql-15
    • 对于 macOS,可以使用 Homebrew:

      
      
      
      brew install postgresql@15
    • 对于 Windows,可以从 PostgreSQL 官网下载安装程序。
  2. 启动 PostgreSQL 服务。

    • 在 Linux 和 macOS 上,可以使用如下命令:

      
      
      
      sudo service postgresql start
    • 在 Windows 上,通常通过安装程序启动服务。
  3. 创建新的数据库用户和数据库。

    
    
    
    sudo -u postgres createuser --interactive
    sudo -u postgres createdb mydatabase
  4. 使用 psql 连接到 PostgreSQL 数据库。

    
    
    
    psql -U myuser -d mydatabase
  5. 查看 PostgreSQL 版本验证安装。

    
    
    
    SELECT version();

请注意,具体的安装步骤可能会根据操作系统和你的系统设置有所不同。在安装之前,请查看官方文档以获取最新的安装指南。

2024-08-29

在Spring Cloud中,要使用Nacos作为配置中心,你需要做以下几步:

  1. 引入Nacos的依赖到你的Spring Boot项目中。
  2. application.propertiesapplication.yml中配置Nacos服务器地址和应用名。
  3. 使用@Value注解或@ConfigurationProperties注解来读取配置。

以下是一个简单的示例:

  1. pom.xml中添加Nacos配置中心的依赖:



<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>
  1. application.yml中配置Nacos信息:



spring:
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848 # Nacos 服务器地址
        namespace: 4f1e919f-8ee8-4d02-ad8e-793791232d8d # Nacos 命名空间,非必须
        group: DEFAULT_GROUP # 分组,默认为DEFAULT_GROUP
        prefix: ${spring.application.name} # 配置前缀,默认为应用名
        file-extension: yaml # 配置文件后缀名,默认为properties
  1. 在你的代码中使用@Value@ConfigurationProperties读取配置:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ConfigController {
 
    @Value("${my.config}")
    private String myConfig;
 
    @GetMapping("/config")
    public String getConfig() {
        return myConfig;
    }
}

或者使用@ConfigurationProperties:




import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
@ConfigurationProperties(prefix = "my")
public class ConfigPropertiesController {
 
    private String config;
 
    @GetMapping("/config")
    public String getConfig() {
        return config;
    }
 
    // standard getters and setters
}

确保你的应用名通过spring.application.nameapplication.yml中设置,并且在Nacos上的配置文件名需要遵循${spring.cloud.nacos.config.prefix}.${spring.cloud.nacos.config.file-extension}的格式。

当你启动应用时,Spring Boot会自动从Nacos配置中心加载配置。如果配置发生变化,Spring Cloud也会自动更新配置。

2024-08-29

Spring Boot是一个用于开发微服务的框架,它简化了配置和部署过程。以下是一些常见的Spring Boot问题及其解决方案:

  1. 应用启动失败

    • 解释:可能是由于配置错误、缺失的依赖、不兼容的版本等原因导致。
    • 解决方法:检查日志文件,确认错误信息,根据错误信息修改配置或代码。
  2. 应用无法访问

    • 解释:可能是由于端口冲突、安全设置、网络问题等原因导致。
    • 解决方法:检查应用配置的端口是否已被占用,确保防火墙和网络设置允许访问该端口。
  3. 数据库连接问题

    • 解释:可能是由于数据库URL、用户名、密码错误、网络问题等原因导致。
    • 解决方法:检查数据库连接配置,确保数据库运行正常,网络通畅,凭证正确。
  4. 外部配置不加载

    • 解释:可能是由于配置文件位置不正确、命名不规范等原因导致。
    • 解决方法:确保配置文件放置在正确的位置,如src/main/resources,并且命名遵循规范。
  5. 应用性能问题

    • 解释:可能是由于内存泄漏、不恰当的数据库查询、不合理的线程池配置等原因导致。
    • 解决方法:使用分析工具(如JVisualVM, JProfiler, YourKit)进行监控和分析,优化代码和配置。
  6. 应用更新后运行异常

    • 解释:可能是由于版本不兼容、API更改等原因导致。
    • 解决方法:查看迁移指南,更新代码以适应新版本。
  7. 日志配置不当

    • 解释:可能是日志级别设置不当,导致无法捕捉关键信息。
    • 解决方法:根据需要调整日志级别,确保关键信息能被记录。
  8. 应用无法打包

    • 解释:可能是由于pom.xml或build.gradle配置不当导致。
    • 解决方法:检查打包配置,确保所有必需的依赖都被正确包含。
  9. 应用启动慢

    • 解释:可能是由于加载太多不必要的库或配置,或是JVM参数不当导致。
    • 解决方法:优化项目依赖,使用spring-boot-starter-web替代不必要的starter,调整JVM参数。
  10. 应用无法停止

    • 解释:可能是由于非正常的线程处理、未释放资源等原因导致。
    • 解决方法:优化代码,确保资源正确释放,使用合适的关闭钩子(shutdown hooks)。

这些问题是比较常见的,具体解决方案可能会根据实际情况有所不同。在解决问题时,可以查看Spring Boot的官方文档,寻找相关配置的修改方法,或者搜索特定的错误信息来找到更详细的解决步骤。

2024-08-29

FreeRTOS提供了一系列的API来实现任务间的通信,主要包括信号量、队列、事件组等。

以下是使用信号量实现任务间通信的例子:




#include "FreeRTOS.h"
#include "task.h"
#include "semphr.h"
 
#define STACK_SIZE 128
#define PRIORITY 1
 
SemaphoreHandle_t binarySemaphore;
 
void task1(void *pvParameters);
void task2(void *pvParameters);
 
int main(void) {
    // 创建任务
    xTaskCreate(task1, "Task 1", STACK_SIZE, NULL, PRIORITY, NULL);
    xTaskCreate(task2, "Task 2", STACK_SIZE, NULL, PRIORITY, NULL);
 
    // 启动任务调度器
    vTaskStartScheduler();
 
    return 0;
}
 
void task1(void *pvParameters) {
    for(;;) {
        // 等待1s
        vTaskDelay(1000 / portTICK_PERIOD_MS);
 
        // 给binarySemaphore发送信号
        xSemaphoreGive(binarySemaphore);
    }
}
 
void task2(void *pvParameters) {
    for(;;) {
        // 等待binarySemaphore信号
        xSemaphoreTake(binarySemaphore, portMAX_DELAY);
 
        // 执行任务
        // ...
    }
}

在这个例子中,我们创建了两个任务task1和task2。task1每隔1秒钟给一个名为binarySemaphore的二值信号量发送信号,而task2则通过获取这个信号量来同步运行。

请注意,在实际应用中,你需要在FreeRTOS的初始化代码中创建这个二值信号量,例如:




// 创建二值信号量
binarySemaphore = xSemaphoreCreateBinary();
 
// 初始化信号量
xSemaphoreGive(binarySemaphore);

这样,任务task2在启动时会因为无法获取信号量而阻塞,直到task1发送信号。

2024-08-29

以下是针对题目中提出的“编写一个Java程序,该程序创建一个包含10个元素的ArrayList,并添加一些整数。然后,使用Collections.shuffle()方法将其随机打乱,并打印结果。”的解决方案:




import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
 
public class ShuffleArrayList {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建ArrayList并添加一些整数
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        Random rand = new Random();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            list.add(rand.nextInt(100)); // 添加0到99之间的随机整数
        }
 
        // 打印原始列表
        System.out.println("原始列表: " + list);
 
        // 使用Collections.shuffle()方法打乱列表
        Collections.shuffle(list, new Random(42)); // 使用固定的随机种子以获得可重复的结果
 
        // 打印打乱后的列表
        System.out.println("打乱后的列表: " + list);
    }
}

这段代码首先导入了必要的Java util类。然后,在main方法中,我们创建了一个ArrayList并用一些随机生成的整数填充它。接着,我们打印了原始列表。然后,我们使用Collections.shuffle()方法来打乱列表,这里我们使用了一个固定的随机种子以便于我们能够重复生成相同的结果。最后,我们打印了打乱后的列表。

2024-08-29

以下是在Docker环境中安装MySQL、Redis和MongoDB的Exporters的示例代码。

MySQL Exporter:




docker run -d \
  -p 9104:9104 \
  --name=mysql-exporter \
  -e DATA_SOURCE_NAME="user:password@(localhost:3306)/" \
  prom/mysqld-exporter

Redis Exporter:




docker run -d \
  -p 9121:9121 \
  --name=redis-exporter \
  -e REDIS_ADDR=redis://user:password@localhost:6379 \
  oliver006/redis_exporter

MongoDB Exporter:




docker run -d \
  -p 9104:9104 \
  --name=mongodb-exporter \
  -e MONGODB_URI="mongodb://user:password@localhost:27017" \
  bitnami/mongodb-exporter

请确保替换user, password, localhost和端口号为你的实际数据库凭证和地址。这些Exporters将会开放一个HTTP接口,Prometheus可以通过这个接口抓取监控数据。在Prometheus的配置文件中,你需要添加对应的scrape_configs来指定这些Exporters的地址。

2024-08-29

Redis的keys命令在生产环境中使用时非常慢,因为它会对数据库进行全扫描以找到匹配的键。这意味着如果数据库中有大量的键,使用keys命令可能会导致严重的性能问题。

不要在生产环境中使用keys命令

如果你需要列出所有键或者使用模式匹配来查找特定的键,请使用SCAN命令。SCAN命令通过分批次迭代键来避免长时间阻塞数据库,它是一个更优的选择。

以下是使用SCAN命令的基本示例:




SCAN 0 MATCH pattern*

在这个例子中,0是迭代的起始游标,pattern*是你想要匹配的键的模式。SCAN命令将返回一个包含两个元素的数组:新的游标和匹配的键列表。你需要在后续的调用中使用新的游标来获取更多的结果,直到游标返回0为止,表示迭代完成。

在Java中,你可以使用Jedis库来使用SCAN命令:




Jedis jedis = new Jedis("localhost");
String cursor = "0";
 
while (true) {
    ScanParams scanParams = new ScanParams().match("pattern*");
    ScanResult<String> scanResult = jedis.scan(cursor, scanParams);
    List<String> keys = scanResult.getResult();
    if (keys.isEmpty()) {
        break;
    }
    cursor = scanResult.getCursor();
    // 处理这批找到的keys...
}

请注意,你应该总是对返回的游标进行检查,以避免无限循环。在实际应用中,你可能还需要考虑其他因素,例如如何处理每个键,如何处理迭代的中断和继续等。