import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
// 数据源配置类
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import javax.sql.DataSource;
@Configuration
public class DataSourceConfig {
@Bean
@Primary
public DataSource dataSource1() {
// 配置第一个数据源
return new DataSource(); // 示例,应该是数据源的实例
}
@Bean
public DataSource dataSource2() {
// 配置第二个数据源
return new DataSource(); // 示例,应该是数据源的实例
}
}
// 实体管理器配置类
import org.springframework.boot.autoconfigure.orm.jpa.HibernateSettings;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.orm.jpa.LocalContainerEntityManagerFactoryBean;
import javax.persistence.EntityManager;
import javax.sql.DataSource;
import java.util.Map;
@Configuration
public class EntityManagerConfig {
@Primary
@Bean(name = "entityManagerFactory1")
public LocalContainerEntityManagerFactoryBean entityManagerFactory1(
EntityManager entityManager,
@Qualifier("dataSource1") DataSource dataSource1,
Map<String, Object> properties
) {
LocalContainerEntityManagerFactoryBean em = new LocalContainerEntityManagerFactoryBean();
em.setDataSource(dataSource1);
em.setPackagesToScan("com.example.domain1"); // 设置实体类所在的包
em.setJpaVendorAdapter(jpaVendorAdapter());
em.setJpaPropertyMap(properties);
return em;
}
@Bean(name = "entityManagerFactory2")
public LocalContainerEntityManagerFactoryBean entityManagerFactor
#!/bin/bash
# 安装Java环境
yum install java-1.8.0-openjdk-devel -y
# 验证Java安装
java -version
# 创建Tomcat用户
groupadd tomcat
useradd -s /bin/false -g tomcat -d /opt/tomcat tomcat
# 解压Tomcat到/opt/tomcat
tar xf apache-tomcat-9.0.89.tar.gz -C /opt/
ln -s /opt/apache-tomcat-9.0.89 /opt/tomcat
# 设置权限
chown -R tomcat:tomcat /opt/tomcat
# 设置Tomcat的环境变量
cat >> /opt/tomcat/bin/setenv.sh <<EOF
CATALINA_HOME=/opt/tomcat
CATALINA_BASE=/opt/tomcat
CATALINA_TMPDIR=/opt/tomcat/temp
JRE_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk
CLASSPATH=\$JRE_HOME/lib/rt.jar:\$CATALINA_HOME/lib/servlet-api.jar:\$CATALINA_HOME/lib/jsp-api.jar
EOF
chmod +x /opt/tomcat/bin/setenv.sh
# 设置为服务
cat >> /etc/systemd/system/tomcat.service <<EOF
[Unit]
Description=Tomcat 9 servlet container
After=network.target
[Service]
Type=forking
User=tomcat
Group=tomcat
Environment="JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre"
Environment="CATALINA_PID=/opt/tomcat/temp/tomcat.pid"
Environment="CATALINA_HOME=/opt/tomcat"
Environment="CATALINA_BASE=/opt/tomcat"
Environment="CATALINA_OPTS=-Xms512M -Xmx1024M -server -XX:+UseParallelGC"
Environment="JAVA_OPTS=-Djava.awt.headless=true -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom"
ExecStart=/opt/tomcat/bin/startup.sh
ExecStop=/opt/tomcat/bin/shutdown.sh
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
systemctl daemon-reload
systemctl enable tomcat.service
这段代码首先通过yum安装Java环境,然后创建了一个名为tomcat的用户来运行Tomcat服务。接着,它将Tomcat解压到/opt/目录并创建一个符号链接指向新的目录。然后设置相应的权限,并为Tomcat创建一个setenv.sh文件,以设置环境变量。最后,它将Tomcat配置为systemd服务,以便可以使用systemctl命令来管理Tomcat服务。
报错解释:
ClassNotFoundException
表示类加载器在尝试加载指定的类时未找到该类。这里的错误信息显示找不到的类是 org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties
。这通常意味着该类不在应用程序的类路径上,即在编译时未能正确引入相应的依赖库。
解决方法:
- 确认项目的依赖管理文件(如 Maven 的
pom.xml
或 Gradle 的build.gradle
)中是否包含了 Spring Boot 的起步依赖,并且版本是正确的。
对于 Maven,你需要在 pom.xml
中添加:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
<version>你的Spring Boot版本</version>
</dependency>
对于 Gradle,在 build.gradle
中添加:
dependencies {
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter'
}
- 如果已经有了起步依赖,请检查是否正确地安装和导入了所有的依赖库。在 IDE 中通常可以通过自动刷新依赖或手动触发依赖下载来解决。
- 如果你是在编译时手动管理依赖,确保所有需要的 JAR 文件都在类路径上。
- 如果你使用的是 IDE,尝试重新导入项目或刷新 Maven 项目。
- 如果以上步骤都不能解决问题,请检查是否有任何网络问题导致依赖无法正确下载。
由于篇幅限制,我将提供一个简化的SQL语法速查表,涵盖创建表、插入数据、更新数据和删除数据的基本语句。
-- 创建表
CREATE TABLE 表名 (
列名1 数据类型 约束,
列名2 数据类型 约束,
...
);
-- 插入数据
INSERT INTO 表名 (列1, 列2, ...)
VALUES (值1, 值2, ...);
-- 更新数据
UPDATE 表名
SET 列名1 = 值1, 列名2 = 值2, ...
WHERE 条件;
-- 删除数据
DELETE FROM 表名
WHERE 条件;
这个速查表涵盖了SQL中最基本的操作,为开发者提供了一个快速参考的点,使他们能够快速了解和使用SQL语言进行数据库操作。
#!/bin/bash
# 设置数据库连接信息
DB_USER="your_username"
DB_PASSWORD="your_password"
DB_HOST="your_host"
DB_NAME="your_dbname"
# 设置备份目录和文件名
BACKUP_DIR="/path/to/your/backup/directory"
BACKUP_FILE="${BACKUP_DIR}/${DB_NAME}_$(date +'%Y%m%d%H%M%S').dump"
# 创建备份目录(如果不存在的话)
mkdir -p "$BACKUP_DIR"
# 使用Docker命令执行PostgreSQL数据库备份
docker exec your_postgres_container_name \
pg_dump -U "$DB_USER" -h "$DB_HOST" -W -Fc -b -v --file="$BACKUP_FILE" "$DB_NAME"
# 压缩备份文件
gzip "$BACKUP_FILE"
# 可以添加更多的安全措施,例如加密或者通过SSH传输到安全的位置
# 例如使用openssl进行加密压缩备份
# openssl enc -aes-256-cbc -salt -pass pass:your_password -in "$BACKUP_FILE.gz" -out "${BACKUP_FILE}_enc.gz"
# 删除原始未压缩的备份文件(如果你想的话)
# rm "$BACKUP_FILE"
这个脚本设置了数据库的连接信息,指定了备份的目录和文件名,创建备份,压缩备份,并提供了一个可能的加密备份的例子。这个脚本应该被保存为一个shell脚本文件,并给予执行权限。在使用前,需要替换脚本中的占位符(your\_username, your\_password, your\_host, your\_dbname, your\_postgres\_container\_name, 和 your\_password)为实际的数据库连接信息和容器名称。
在Spring/Spring Boot整合ActiveMQ的过程中,你需要做以下几个步骤:
- 添加依赖:确保你的项目中包含了Spring Boot对ActiveMQ的支持。
<!-- 如果使用的是Spring Boot,可以添加starter POM -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId>
</dependency>
- 配置ActiveMQ连接工厂:在application.properties或application.yml文件中配置ActiveMQ的连接参数。
# application.properties
spring.activemq.broker-url=tcp://localhost:61616
spring.activemq.user=admin
spring.activemq.password=admin
- 配置Spring消息监听器。
@Component
public class ActiveMQListener {
@JmsListener(destination = "your.queue.name")
public void receiveMessage(String text) {
System.out.println("Received <" + text + ">");
}
}
- 发送消息。
@Autowired
private JmsTemplate jmsTemplate;
public void sendMessage(String queueName, String message) {
jmsTemplate.convertAndSend(queueName, message);
}
确保你的ActiveMQ服务器正在运行,并且你已经配置了正确的连接信息。上述代码提供了一个简单的示例,展示了如何在Spring Boot应用程序中整合ActiveMQ,并发送、接收消息。
安装 Oracle 11G 的步骤通常包括以下几个阶段:
- 检查系统要求:确保你的计算机满足 Oracle 11G 的最小系统要求。
- 下载 Oracle 11G 安装文件:从 Oracle 官网下载 Oracle Database 11g 的安装介质。
- 创建用户和组:在 Linux 中,你可能需要创建一个名为
oinstall
和dba
的用户组,以及一个名为oracle
的用户。 - 设置环境变量:设置
ORACLE_HOME
,PATH
和其他相关的环境变量。 - 配置内核参数:编辑
/etc/sysctl.conf
和/etc/security/limits.conf
文件,设置合适的内核参数和资源限制。 - 设置 Oracle 用户的 shell 限制:编辑
/etc/profile
文件,添加对oracle
用户的 shell 限制。 - 安装:以
oracle
用户身份运行安装程序,并按照向导进行安装。 - 配置和启动数据库:使用 Oracle 的 Database Configuration Assistant (DBCA) 创建和配置数据库实例。
以下是一个简化的 shell 脚本示例,演示如何创建必要的用户和组,设置环境变量,并运行安装程序:
#!/bin/bash
# 创建用户和组
groupadd oinstall
groupadd dba
useradd -g oinstall -G dba -m oracle
# 设置环境变量
echo "export ORACLE_HOME=/u01/app/oracle" >> ~oracle/.bash_profile
echo "export PATH=\$PATH:\$ORACLE_HOME/bin" >> ~oracle/.bash_profile
# 应用环境变量
source ~oracle/.bash_profile
# 解压安装文件并运行安装程序
mkdir /u01/app
chown -R oracle:oinstall /u01/app
unzip oracle-11g-installer.zip -d /u01/app/oracle
su - oracle
cd /u01/app/oracle
./runInstaller
# 安装完成后,运行 Database Configuration Assistant (DBCA)
dbca
请注意,这只是一个示例脚本,实际的安装步骤可能会根据你的操作系统和环境而有所不同。在运行安装程序之前,请确保所有的系统要求都已经满足,并且你拥有所需的安装介质。
在PostgreSQL中,使用libpq库调用一个带有OUT参数的存储过程并获取返回值的基本步骤如下:
- 使用
PQprepare
准备一个带有OUT参数的调用计划。 - 使用
PQexecPrepared
执行计划。 - 使用
PQgetresult
获取结果,并使用PQfnumber
找到OUT参数的索引。 - 使用
PQgetvalue
获取OUT参数的值。
以下是一个简单的示例代码:
#include <stdio.h>
#include <libpq-fe.h>
void call_stored_procedure_with_out_param(const char *conninfo, const char *proc_name) {
PGconn *conn = PQconnectdb(conninfo);
if (PQstatus(conn) != CONNECTION_OK) {
fprintf(stderr, "Connection to database failed: %s", PQerrorMessage(conn));
PQfinish(conn);
return;
}
// 准备调用
const char *query = "PREPARE myproc(int, int = 0) AS CALL ";
char full_query[256];
snprintf(full_query, sizeof(full_query), "%s%s(int, int)", query, proc_name);
PGresult *res = PQprepare(conn, "myproc", full_query, 0, NULL);
if (PQresultStatus(res) != PGRES_COMMAND_OK) {
fprintf(stderr, "Prepare failed: %s", PQerrorMessage(conn));
PQclear(res);
PQfinish(conn);
return;
}
PQclear(res);
// 执行调用
res = PQexecPrepared(conn, "myproc", 2, INT8OID, INT8OID, 123, NULL, NULL, 0);
if (PQresultStatus(res) != PGRES_TUPLES_OK) {
fprintf(stderr, "Execution failed: %s", PQerrorMessage(conn));
PQclear(res);
PQfinish(conn);
return;
}
// 获取OUT参数
int out_param_index = PQfnumber(res, "out_param"); // 假设OUT参数的名字是"out_param"
if (out_param_index >= 0) {
char *out_value = PQgetvalue(res, 0, out_param_index);
printf("OUT Parameter Value: %s\n", out_value);
}
// 清理
PQclear(res);
res = PQexec(conn, "DEALLOCATE myproc");
PQclear(res);
PQfinish(conn);
}
int main() {
const char *conninfo = "host=localhost dbname=mydb user=myuser password=mypass";
const char *proc_name = "my_stored_procedure";
call_stored_procedure_with_out_param(conninfo, proc_name);
return 0;
}
在这个示例中,call_stored_procedure_with_out_param
函数准备了一个调用存储过程的计划,并执行它。然后,它使用PQfnumber
查找OUT参数的索引,并使用PQgetvalue
获取该参数的值。注意,示例中的存储过程名称和OUT参数名称需要替换为实际的名称。
import org.springframework.cloud.stream.binder.Binder;
import org.springframework.cloud.stream.binder.ExtendedConsumerProperties;
import org.springframework.cloud.stream.config.BindingProperties;
import org.springframework.cloud.stream.provisioning.ConsumerDestination;
import org.springframework.messaging.Message;
import org.springframework.messaging.MessageHandlingException;
import org.springframework.messaging.MessagingException;
public class DeadLetterQueueChannelProcessor {
private final Binder binder;
private final BindingProperties bindingProperties;
public DeadLetterQueueChannelProcessor(Binder binder, BindingProperties bindingProperties) {
this.binder = binder;
this.bindingProperties = bindingProperties;
}
public void processFailedMessage(Message<?> message, MessagingException exception) {
String errorChannelName = "dlq-channel-name"; // 替换为你的死信队列通道名称
ExtendedConsumerProperties consumerProperties = bindingProperties.getExtendedConsumerProperties("dlq-channel-name");
// 创建死信队列的目的地
ConsumerDestination destination = binder.getConsumerDestination(errorChannelName, consumerProperties);
// 处理失败的消息
// 例如,将消息发送到死信队列
binder.bindConsumer(
destination.getDestination(),
errorChannelName,
consumerProperties
);
// 将失败的消息发送到死信队列
binder.handleMessage(message);
// 这里可以添加更多的处理逻辑,例如记录日志、发送警告等
}
}
这个代码示例展示了如何在Spring Cloud Stream中处理消息消费失败的情况。当消息消费失败时,它会被发送到一个特定的死信队列(Dead Letter Queue,简称DLQ)中。这个示例中,我们假设Binder
已经配置好,并且可以使用来绑定和消费消息。BindingProperties
用于获取死信队列的配置属性。这个示例提供了一个基本框架,开发者可以根据自己的需求进行扩展和定制。
from openai import OpenAI
from langchain.chat_models import OpenAIChat
from langchain.llms import Diffusers
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.chains.llama.utils import load_llama_index
from langchain.chains.llama.llama_chain import LlamaChain
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import DPRVectorstore
# 初始化OpenAI API
openai = OpenAI()
# 加载LlamaIndex
llama_index = load_llama_index()
# 创建一个基于OpenAI的聊天模型
chat_model = OpenAIChat(openai)
# 创建一个对话链
conversation_chain = ConversationChain(llama_index, chat_model)
# 创建一个LlamaChain
llama_chain = LlamaChain(conversation_chain, openai)
# 设置文本分割器
llama_chain.set_text_splitter(CharacterTextSplitter(chunk_size=2000))
# 设置向量库
vectorstore = DPRVectorstore.from_pretrained("castorini/dpr-ctx_enc-single-nq-base")
llama_chain.set_vectorstore(vectorstore)
# 加载不同的模型
def load_model(model_name):
llama_chain.load_model(model_name)
# 加载特定模型并进行对话
def have_conversation(input_text):
response = llama_chain.have_conversation(input_text)
return response
这段代码提供了一个简化版本的LangChain与Ollama的结合使用示例。首先初始化了OpenAI API,并加载了LlamaIndex。然后创建了一个基于OpenAI的聊天模型,并构建了一个对话链。最后创建了一个LlamaChain,并提供了加载不同模型和进行对话的方法。这个示例展示了如何使用LangChain与Ollama进行高级的语言模型对话,并提供了一个简单的接口来切换不同的模型。