// 假设我们有一个Spring Boot项目，并且我们想要集成Spring-AI来使用大型模型
 
// 1. 添加Spring-AI依赖到项目的pom.xml文件中
<dependency>
    <groupId>com.baidu.formula</groupId>
    <artifactId>spring-ai-dependencies</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
    <type>pom</type>
</dependency>
 
// 2. 配置application.properties或application.yml文件，设置模型服务的相关参数
# 设置模型服务的地址
spring.ai.models.default-model-service-url=http://model-service-url
 
// 3. 创建一个服务类来使用Spring-AI提供的功能，例如使用预置的大型模型进行问答
import com.baidu.formula.spring.ai.model.ModelService;
 
@Service
public class MyModelService {
 
    @Autowired
    private ModelService modelService;
 
    public String answerQuestion(String question) {
        // 使用模型服务处理问题
        return modelService.predict(question);
    }
}
 
// 4. 创建一个REST控制器来提供对用户界面的访问
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class MyController {
 
    @Autowired
    private MyModelService myModelService;
 
    @GetMapping("/ask")
    public String askQuestion(@RequestParam String question) {
        return myModelService.answerQuestion(question);
    }
}
 
// 5. 部署Spring Boot应用到服务器，并确保服务器可以访问模型服务地址
// 6. 通过浏览器或API客户端访问部署的应用，并发送问题以获取答案

这个例子展示了如何在Spring Boot项目中集成Spring-AI，并使用其提供的模型服务来处理问题。在这个简化的例子中，我们没有实现UI的具体细节，只是展示了如何将服务暴露给用户。在实际应用中，你需要使用前端框架（如React, Vue, Angular等）来创建一个用户友好的界面，并处理用户的输入和显示模型的输出。

问题解释：

数据库在使用ORDER BY子句对结果集进行排序时，如果在其后面紧跟LIMIT关键字限制返回的行数，可能会导致查询结果的不稳定性。所谓的“不稳定”是指，如果在排序的过程中存在相同值的行，这些行的顺序可能会随着每次查询而变化。

问题解决：

为了解决这个问题，可以使用一些额外的技巧来确保查询的稳定性。

1. 使用额外的排序列：

   如果表中有唯一的标识列（如ID），可以在ORDER BY子句中加入这个唯一列来确保排序的稳定性。

   
   
   
   SELECT column_list FROM table_name ORDER BY column1, column2, id LIMIT 10;

2. 使用LIMIT和OFFSET组合：

   如果你需要获取结果的特定部分，可以使用LIMIT和OFFSET组合来确保查询的稳定性。

   
   
   
   SELECT column_list FROM table_name ORDER BY column1, column2 LIMIT 10 OFFSET 0;

3. 使用子查询：

   在某些情况下，可以通过使用子查询来先进行排序，然后在外层查询中使用LIMIT。

   
   
   
   SELECT * FROM (SELECT column_list FROM table_name ORDER BY column1, column2) AS subquery LIMIT 10;

确保在实施任何解决方案时，测试查询的性能以及结果的准确性，并考虑数据库的具体实现和版本。

import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.factory.RequestRateLimiterGatewayFilterFactory;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.factory.RouteToRequestUrlFilter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import springfox.documentation.swagger.web.SwaggerResource;
import springfox.documentation.swagger.web.UiConfiguration;
import com.google.common.collect.Lists;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
 
@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocator routeLocator) {
        // 自定义路由配置
        // ...
        return routeLocator;
    }
 
    @Bean
    public UiConfiguration uiConfig() {
        return new UiConfiguration(UiConfiguration.Constants.DEFAULT);
    }
 
    @Bean
    public SwaggerResourceHandler swaggerResourceHandler() {
        return new SwaggerResourceHandler();
    }
}
 
class SwaggerResourceHandler {
    // 实现获取Swagger资源列表的逻辑
    public List<SwaggerResource> swaggerResources() {
        List<SwaggerResource> resources = new ArrayList<>();
        // 从微服务注册中心获取服务信息，并为每个服务构建对应的Swagger资源
        // ...
        return resources;
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Cloud Gateway中配置自定义路由和集成Swagger来提供微服务的接口文档。customRouteLocator方法定义了自定义的路由配置，swaggerResourceHandler方法则用于获取所有微服务的Swagger资源列表。这样，通过Gateway，用户可以统一查看和测试所有微服务的API文档，无需登录每个独立的服务。

import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.MongoCredential;
import com.mongodb.ServerAddress;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
 
import java.util.Collections;
 
public class MongoDBConnection {
 
    public static void main(String[] args) {
        MongoClient mongoClient = null;
        try {
            // 创建MongoDB客户端连接
            mongoClient = MongoClients.create("mongodb://username:password@localhost:27017");
 
            // 连接到数据库
            MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("mydb");
 
            System.out.println("连接到数据库：" + database.getName());
        } finally {
            if (mongoClient != null) {
                mongoClient.close();
            }
        }
    }
}

这段代码展示了如何使用MongoDB Java驱动程序的最新API来连接到MongoDB数据库。它使用了MongoClients.create方法，通过一个连接字符串直接连接到数据库，无需手动创建MongoCredential对象或ServerAddress对象。在连接成功后，它获取并打印数据库的名称，最后在finally块中关闭客户端连接。这是一个简洁且有效的连接数据库的例子。

在MySQL中，将字符串转换为数字类型的方式有以下几种实现方法：

1. 使用CAST()函数：可以使用CAST()函数将字符串转换为指定的数值类型。例如，将字符串'123'转换为整数类型可以使用如下代码：

   
   
   
   SELECT CAST('123' AS SIGNED) AS number;

   将字符串'123.45'转换为浮点数类型可以使用如下代码：

   
   
   
   SELECT CAST('123.45' AS DECIMAL(10, 2)) AS number;

2. 使用CONVERT()函数：也可以使用CONVERT()函数将字符串转换为指定的数值类型。与CAST()函数类似，CONVERT()函数可以将字符串转换为整数、浮点数等类型。例如，将字符串'123'转换为整数类型可以使用如下代码：

   
   
   
   SELECT CONVERT('123', SIGNED) AS number;

   将字符串'123.45'转换为浮点数类型可以使用如下代码：

   
   
   
   SELECT CONVERT('123.45', DECIMAL(10, 2)) AS number;

3. 使用简单的数学运算：如果字符串仅包含数字字符，也可以使用数学运算符（加减乘除）将字符串转换为数字类型。例如，将字符串'123'转换为整数类型可以使用如下代码：

   
   
   
   SELECT '123' + 0 AS number;

   将字符串'123.45'转换为浮点数类型可以使用如下代码：

   
   
   
   SELECT '123.45' + 0.0 AS number;

以上是一些常见的将MySQL中的字符串转换为数字类型的方法，根据具体需求和数据类型使用适合的方法即可。

JVM发生内存溢出的原因通常与Java堆空间的设置不当有关，常见的原因包括：

1. 堆空间设置太小：通过JVM参数-Xms和-Xmx设置的初始堆大小和最大堆大小不当。
2. 内存泄漏：对象不再被使用，但垃圾收集器无法回收，因为还有活跃的引用。
3. 永久代/元空间溢出：存储类信息、常量池等数据区域溢出。
4. 线程栈大小不当：每个线程分配的栈大小太小，可以通过-Xss参数调整。
5. 堆外内存溢出：DirectByteBuffer或DirectMemory导致的溢出，可以通过-XX:MaxDirectMemorySize限制。
6. 系统本身的内存不足：物理内存或者交换空间不足。
7. 堆外内存泄露：NIO等使用DirectByteBuffer未正确释放。
8. 堆内内存碎片：老年代只有少量可用空间，但是无法满足大对象分配需求。

针对以上原因，解决方法可以是：

1. 调整JVM参数：增加堆空间的初始值和最大值。
2. 分析内存泄漏：使用工具（如MAT, JVisualVM）分析内存泄漏的对象和路径。
3. 调整元空间大小：对于Java 8及以后版本，可以通过-XX:MetaspaceSize和-XX:MaxMetaspaceSize调整。
4. 调整线程栈大小：适当减小-Xss参数值。
5. 限制直接内存大小：通过-XX:MaxDirectMemorySize限制直接内存的使用。
6. 增加物理内存或调整交换空间。
7. 显式释放DirectByteBuffer：使用完DirectByteBuffer后，显式调用cleaner().clean()方法。
8. 进行堆内内存压缩或使用更适合的垃圾收集器，例如G1收集器，它有更好的内存布局和碎片整理能力。

注意：具体解决方案需要根据实际情况分析确定，并非所有方法都适用于所有情况。

在Ubuntu中挂载外部共享文件夹通常涉及到使用Samba或者NFS。以下是使用Samba挂载外部共享文件夹的步骤和示例代码：

1. 安装必要的软件包：

sudo apt update
sudo apt install cifs-utils

2. 创建一个挂载点：

mkdir /mnt/share

3. 挂载共享文件夹：

sudo mount -t cifs -o username=your_username,password=your_password //server/share /mnt/share

将 your_username, your_password, server, 和 share 替换成实际的用户名、密码、服务器地址和共享名称。

4. 为了自动挂载，可以编辑 /etc/fstab 文件，添加类似下面的行：

//server/share /mnt/share cifs credentials=/home/username/.smbcredentials,iocharset=utf8,sec=ntlm 0 0

并创建一个 .smbcredentials 文件在用户的主目录下：

touch /home/username/.smbcredentials
chmod 600 /home/username/.smbcredentials

编辑 .smbcredentials 文件，添加以下内容：

username=your_username
password=your_password

替换 your_username 和 your_password 为实际的用户名和密码。

注意：请确保你的Ubuntu系统已经开启了Samba客户端支持。上述步骤可能需要根据实际的网络环境和权限设置进行调整。

在PostgreSQL中，当使用Hot Standby（热备份）特性时，从库必须设置大于等于主库的特定参数以确保数据同步的一致性和安全性。这些参数包括但不限于以下几个：

1. max_connections: 从库允许的最大并发连接数，应设置为主库的同值或更高。
2. wal_level: 确保从库的WAL记录级别不低于主库。
3. archive_mode: 归档模式，应在从库启用以保证WAL日志的安全。
4. archive_command: 归档WAL日志的命令，应正确配置以便将WAL日志归档到从库指定的位置。
5. hot_standby: 允许从库接收查询，应设置为on以允许查询。
6. max_standby_streaming_delay: 从库数据流延迟的最大时间，应设置为适当的值以防止延迟。
7. wal_receiver_status_interval: 从库检查主库WAL状态的间隔，应设置为适当的值。

以下是一个示例配置文件postgresql.conf的部分关键参数设置，展示了如何在从库上设置这些参数：

max_connections = 100                  # 假设主库设置为100，从库至少与之相同
wal_level = replica                    # 至少设置为replica
archive_mode = on                      # 从库启用归档模式
archive_command = 'test ! -f /path/to/archive/%f && cp %p /path/to/archive/%f' # 归档命令
hot_standby = on                       # 允许查询
max_standby_streaming_delay = 300ms    # 设置合适的最大延迟
wal_receiver_status_interval = 10s     # 设置合适的状态检查间隔

在实际部署时，应根据主库的实际配置和需求来设置这些参数，以确保数据复制的正确性和安全性。

在Django框架中，视图层负责处理用户请求并返回响应。视图可以使用Django的HttpRequest对象来获取请求的相关信息，并使用HttpResponse或其子类（如JsonResponse）来返回响应。

以下是一个简单的Django视图示例，它处理根URL的GET请求并返回一个包含当前时间的HTML页面：

from django.http import HttpResponse
from django.views.generic.base import View
from datetime import datetime
 
# 使用函数视图
def current_datetime(request):
    now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    return HttpResponse("<html><body>It is now %s.</body></html>" % now)
 
# 使用类视图
class CurrentDateTime(View):
    def get(self, request):
        now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        return HttpResponse("<html><body>It is now %s.</body></html>" % now)

在这个例子中，current_datetime函数是一个标准的Django函数视图，而CurrentDateTime类是一个Django类视图。两者都在重写的get方法中处理GET请求并返回当前时间。函数视图是通过一个简单的函数实现的，而类视图则是通过继承View基类并重写方法实现的。

在Spring Cloud Alibaba微服务实战中，网关限流通常是通过Sentinel来实现的。以下是一个简单的例子，展示如何在Spring Cloud Alibaba Gateway中使用Sentinel进行限流。

1. 首先，确保你的项目中已经引入了Sentinel依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

2. 在application.yml配置文件中配置Sentinel的限流规则：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # Sentinel 控制台地址
        port: 8719 # Sentinel 默认端口
      web-context-unify: false
      filter:
        enabled: true

3. 接下来，在你的网关路由配置中为特定的路由添加Sentinel的限流规则：

@Configuration
public class GatewayConfiguration {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocator routeLocator) {
        RouteLocatorBuilder.Builder routes = routeLocator.getRoutes().filter(r -> r.getId().startsWith("Path")).route(r -> r.path("/your-service/**")
                .filters(f -> f.stripPrefix(1))
                .id("your-service-route")
                .uri("lb://YOUR-SERVICE")
                .order(0)
        );
 
        // 添加Sentinel流量控制规则
        fireSentinelFlowRules();
 
        return routes.build();
    }
 
    private void fireSentinelFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("your-service-route"); // 对应路由的ID
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 限流规则的类型，这里是QPS
        rule.setCount(20); // 限流阈值
        rules.add(rule);
 
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个GatewayConfiguration类，并在其中定义了一个路由，同时使用fireSentinelFlowRules方法来配置限流规则。通过这种方式，我们可以针对特定的路由ID设置限流规则，从而实现对特定服务的访问频率控制。