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阿里云部署javaWeb项目依赖软件（jdk、tomcat、Mariadb数据库）的安装

2024-09-09

以下是在阿里云服务器上安装JDK、Tomcat和MariaDB的简要步骤和命令：

更新软件包列表：




sudo apt update

安装Java Development Kit (JDK)：




sudo apt install default-jdk

验证JDK安装：




java -version

安装Tomcat：




sudo apt install tomcat9 tomcat9-admin

启动Tomcat服务：




sudo systemctl start tomcat9

验证Tomcat安装：
打开浏览器并输入http://your_server_ip:8080，你应该看到Tomcat的默认页面。
安装MariaDB：




sudo apt install mariadb-server

启动MariaDB服务：




sudo systemctl start mariadb

设置MariaDB的安全性（设置root密码等）：




sudo mysql_secure_installation

验证MariaDB安装：




sudo mysql -u root -p

输入密码后，如果可以进入MariaDB命令行界面，则表示安装成功。

请注意，这些步骤可能会随着时间和软件版本的更新而变化。在实际操作中，可能需要根据阿里云服务器的具体要求调整安装步骤。

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PG DBA培训25：PostgreSQL性能分析与优化调整

System

2024-09-09

所有,数据库




-- 查询长时间运行的查询
SELECT
    pid,
    usename,
    datname,
    query,
    state,
    query_start,
    now() - query_start AS duration
FROM
    pg_stat_activity
WHERE
    state = 'active' AND query NOT ILIKE '%pg_sleep%'
ORDER BY
    duration DESC
LIMIT 5;
 
-- 查询最消耗CPU时间的查询
SELECT
    pid,
    usename,
    datname,
    query,
    state,
    query_start,
    round(total_time / execution_time, 2) AS cpu_usage
FROM
    pg_stat_activity
WHERE
    state = 'active' AND query NOT ILIKE '%pg_sleep%'
ORDER BY
    cpu_usage DESC
LIMIT 5;
 
-- 查询正在等待的锁
SELECT
    pid,
    usename,
    datname,
    query,
    state,
    query_start,
    waiting,
    now() - query_start AS wait_time
FROM
    pg_stat_activity
WHERE
    waiting = 't'
ORDER BY
    wait_time DESC
LIMIT 5;

这段代码首先查询当前活跃的长时间运行的查询，然后查询CPU使用率最高的查询，最后查询正在等待的锁。通过这些查询，数据库管理员可以识别潜在的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。

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spring boot 数字化档案管理系统

System

2024-09-09

所有,java

创建一个简单的Spring Boot数字化档案管理系统的框架可以包括以下步骤：

创建一个Spring Boot项目。
定义数据模型（例如：档案、用户等）。
创建对应的仓库接口。
创建服务层处理业务逻辑。
创建控制器以提供API接口。
创建前端界面或API接口文档。

以下是一个简单的代码示例：




// 文件实体类
@Entity
public class Document {
    @Id
    private Long id;
    private String title;
    private String description;
    // 省略其他字段、构造函数、getter和setter
}
 
// 仓库接口
public interface DocumentRepository extends JpaRepository<Document, Long> {
    // 根据标题搜索文档，示例方法
    List<Document> findByTitleContaining(String title);
}
 
// 服务层
@Service
public class DocumentService {
    @Autowired
    private DocumentRepository documentRepository;
 
    public List<Document> searchDocuments(String title) {
        return documentRepository.findByTitleContaining(title);
    }
    // 省略其他业务方法
}
 
// 控制器
@RestController
@RequestMapping("/documents")
public class DocumentController {
    @Autowired
    private DocumentService documentService;
 
    @GetMapping
    public ResponseEntity<List<Document>> searchDocuments(@RequestParam String title) {
        List<Document> documents = documentService.searchDocuments(title);
        return ResponseEntity.ok(documents);
    }
    // 省略其他API方法
}

这个例子展示了如何使用Spring Data JPA创建一个简单的仓库，使用Spring Boot的@RestController提供一个简单的REST API。在实际应用中，你需要添加更多的业务逻辑、验证和错误处理，以及创建一个用户界面或者API文档。

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UNDO表空间使用率过高的处理方式

System

2024-09-09

所有,数据库

处理UNDO表空间使用率高的问题，通常涉及以下步骤：

检查UNDO表空间的当前使用情况。
确定是否有长时间运行的事务占用了过多的UNDO空间。
如果有长事务，考虑提交或回滚它们以释放空间。
如果问题持续，可以考虑增大UNDO表空间的大小。
定期监控UNDO表空间的使用情况，并在必要时采取上述措施。

以下是一个简单的SQL脚本，用于检查UNDO表空间的使用率：




SELECT 
    usn.tablespace_name AS "Tablespace",
    usn.segfile# AS "File Number",
    usn.segblk# AS "Block Number",
    usn.blocks AS "Blocks Used",
    u.status AS "Status",
    u.start_time AS "Start Time"
FROM 
    undo$ u, 
    v$undo u1, 
    v$tablespace ts, 
    dba_undo_spaces dus, 
    v$undostat usn
WHERE 
    u.undostat_id = usn.undostat_id
    AND u1.undostat_id = u.undostat_id
    AND ts.ts# = u1.tablespace#
    AND dus.tablespace_name = ts.name
ORDER BY 
    usn.blocks DESC;

这个脚本会列出当前所有UNDO段的详细信息，包括它们使用的表空间、文件编号、块编号、使用的块数、状态以及开始时间。通过这个信息，你可以识别哪些UNDO段占用了过多的空间，并据此采取相应的处理措施。

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一次性学会Django项目开发中常见的文件导出需求_django导出word

System

2024-09-09

所有,数据库

在Django项目中，我们可以使用python-docx库来实现将数据导出为Word文档的功能。以下是一个简单的示例，展示了如何将数据导出为Word文档：

首先，安装python-docx库：




pip install python-docx

然后，在Django视图中使用python-docx创建Word文档并导出：




from docx import Document
from django.http import HttpResponse
 
def export_to_word(request):
    # 创建一个Document对象
    doc = Document()
 
    # 添加标题
    doc.add_heading('我的导出文档', 0)
 
    # 添加一些段落文本
    doc.add_paragraph('这是一个例子，展示如何在Django中导出数据为Word文档。')
 
    # 添加一个表格
    table = doc.add_table(rows=1, cols=2)
    hdr_cells = table.rows[0].cells
    hdr_cells[0].text = '列1'
    hdr_cells[1].text = '列2'
 
    # 假设我们有一些数据要添加到表格中
    data = [
        ['单元格1', '单元格2'],
        ['单元格3', '单元格4'],
    ]
 
    for row in data:
        row_cells = table.add_row().cells
        row_cells[0].text = row[0]
        row_cells[1].text = row[1]
 
    # 保存到响应并设置下载头
    response = HttpResponse(content_type='application/msword')
    response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="exported_data.docx"'
    
    doc.save(response)
    return response

在上述代码中，我们创建了一个Word文档，添加了标题、文本和表格。然后，我们将文档保存到一个HttpResponse对象中，并设置了正确的MIME类型和下载头信息，以便可以将其作为Word文档下载。

你可以在Django的视图中调用这个函数，并将其链接到一个URL，以便用户可以触发文档导出。

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postgresql灾备切换

System

2024-09-09

所有,数据库

在PostgreSQL中，实现数据库的故障转移和恢复可以通过使用流复制或者逻辑复制。以下是使用流复制进行故障转移的基本步骤：

在主服务器上配置复制：
编辑 postgresql.conf 文件，设置 wal_level 为 replica，max_wal_senders 为足够大的值，wal_sender_timeout 根据实际情况设置，并且配置 primary_conninfo。

创建复制用户：




CREATE ROLE replica LOGIN PASSWORD 'replica_password';
GRANT REPLICATION SLAVE ON DATABASE your_db TO replica;

在备服务器上，配置复制并指向主服务器：
编辑 recovery.conf（或者在 postgresql.conf 中直接设置以下参数），设置 primary_conninfo 指向主服务器，primary_slot_name 为一个唯一的名字，用于复制槽位。
启动流复制：
在备服务器上，启动PostgreSQL服务。

如果主服务器出现故障，你需要手动将备服务器提升为主服务器：

在备服务器上，停止复制进程：




SELECT * FROM pg_stat_replication;
SELECT pg_stop_backup();

修改 recovery.conf，移除或注释掉 primary_conninfo 和 primary_slot_name。
重启PostgreSQL服务。
确认服务器已经成为主服务器，并且可以接受写操作。
配置原主服务器（现备服务器），指向新的主服务器进行复制。

这个过程是手动的故障转移，对于自动故障转移和恢复，可以使用如 Patroni、pg\_auto\_failover 等工具。

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第一篇：MongoDB的安装、启动、关闭、链接shell

System

2024-09-09

所有,数据库

在不同的操作系统上，MongoDB的安装、启动、关闭和连接Shell的方法可能会有所不同。以下是在Linux系统上安装、启动、关闭和连接MongoDB的基本步骤：

下载MongoDB：




wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-4.4.1.tgz

解压MongoDB压缩包：




tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-4.4.1.tgz

移动MongoDB目录到合适的位置（例如：/usr/local/mongodb）：




mv mongodb-linux-x86_64-4.4.1 /usr/local/mongodb

启动MongoDB服务：




/usr/local/mongodb/bin/mongod --dbpath /var/lib/mongodb --logpath /var/log/mongodb/mongod.log --fork

关闭MongoDB服务：




/usr/local/mongodb/bin/mongod --shutdown --dbpath /var/lib/mongodb

连接MongoDB shell：




/usr/local/mongodb/bin/mongo

请根据你的实际情况（如MongoDB版本和操作系统环境）调整上述命令。记得替换路径和版本号以匹配你的安装。

注意：在实际生产环境中，MongoDB通常作为服务安装和运行，你可能需要创建配置文件、设置权限、使用系统服务管理器（如systemd）等。

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实时数据分析数据库 ClickHouse 介绍

System

2024-09-09

所有,数据库

ClickHouse是一个用于在线分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它的主要特点是极高的数据处理速度，可以在几十秒内完成对千万条记录的查询。

ClickHouse的主要特性包括：

列式存储：数据按列存储，适合于某些类型的查询操作。
数据压缩：支持多种数据压缩算法，以减少存储空间。
向量化执行引擎：使用SIMD指令优化代码执行。
索引：适度的索引减少了查询时的seek和IO操作。
多核并行处理：利用多核处理器进行并行处理。
SQL支持：支持标准的SQL查询。

安装和使用ClickHouse：

下载并安装：访问ClickHouse官网下载页面，选择合适的版本并安装。
启动服务：在安装目录下执行clickhouse-server启动服务。
连接数据库：使用clickhouse-client连接数据库。

基本SQL操作示例：




-- 创建数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS example_db;
 
-- 创建表
CREATE TABLE example_db.example_table (
  EventDate Date,
  EventTime DateTime,
  UserID Int32,
  EventName String,
  EventData String
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (EventDate, EventTime, intHash32(UserID))
 
-- 插入数据
INSERT INTO example_db.example_table (EventDate, EventTime, UserID, EventName, EventData) VALUES ('2023-01-01', '2023-01-01 00:00:00', 42, 'event_name', 'event_data');
 
-- 查询数据
SELECT EventDate, count(UserID) FROM example_db.example_table GROUP BY EventDate;

以上是ClickHouse的基本介绍和使用示例。

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Tomcat使用监听器实现观察者设计模式

System

2024-09-09

所有,java




import javax.servlet.ServletContextEvent;
import javax.servlet.ServletContextListener;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class MyServletContextListener implements ServletContextListener {
 
    // 观察者列表
    private List<Observer> observers = new ArrayList<>();
 
    @Override
    public void contextInitialized(ServletContextEvent sce) {
        // 在这里可以添加初始化代码，比如注册观察者
        // 假设有一个Observer的实现类MyObserver
        Observer observer = new MyObserver();
        observers.add(observer);
        // 可以在这里添加更多的观察者
    }
 
    @Override
    public void contextDestroyed(ServletContextEvent sce) {
        // 在这里可以添加销毁前的代码，比如通知所有观察者context即将销毁
        for (Observer observer : observers) {
            observer.contextDestroyed();
        }
        // 清空观察者列表
        observers.clear();
    }
 
    // 观察者接口
    public interface Observer {
        void contextDestroyed();
    }
 
    // 观察者实现类
    public class MyObserver implements Observer {
        @Override
        public void contextDestroyed() {
            // 处理context销毁前的逻辑
        }
    }
}

这个代码示例展示了如何在Tomcat中使用ServletContextListener来实现观察者模式。在contextInitialized方法中，我们添加了一个观察者实现类的实例。在contextDestroyed方法中，我们通知所有观察者context即将销毁，并清空观察者列表。这样的实现方式可以帮助开发者在Web应用程序关闭前执行一些清理工作或通知其他系统。

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PostgreSQL技术大讲堂 - Part 6：PG用户与角色管理

System

2024-09-09

所有,数据库




-- 创建角色
CREATE ROLE "dbuser" LOGIN PASSWORD 'dbuser_password';
 
-- 创建数据库
CREATE DATABASE "dbname" OWNER "dbuser";
 
-- 给角色授权数据库
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE "dbname" TO "dbuser";
 
-- 创建表空间
CREATE TABLESPACE "dbspace" LOCATION '/path/to/dbspace';
 
-- 给角色授权表空间
GRANT ALL PRIVILEGES ON TABLESPACE "dbspace" TO "dbuser";
 
-- 给角色授权连接
GRANT CONNECT ON DATABASE "dbname" TO "dbuser";
 
-- 给角色授权创建表
GRANT CREATE ON DATABASE "dbname" TO "dbuser";
 
-- 给角色授权创建序列
GRANT CREATE SEQUENCE ON DATABASE "dbname" TO "dbuser";
 
-- 给角色授权创建视图
GRANT CREATE VIEW ON DATABASE "dbname" TO "dbuser";
 
-- 给角色授权创建临时表
GRANT CREATE TEMP TABLE ON DATABASE "dbname" TO "dbuser";
 
-- 给角色授权复制
GRANT REPLICATION ON DATABASE "dbname" TO "dbuser";
 
-- 给角色授权角色
GRANT "dbuser" TO "otheruser";

这个例子展示了如何在PostgreSQL中创建一个新角色，设置密码，创建数据库，并且给这个角色授予相应的权限。这是数据库管理员进行用户和角色管理的基本操作。

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