2024-08-23

在MySQL中进行分表后进行分页查询,可以通过不同的策略来实现。以下是一种常用的策略,即使用Union All来合并多个表的查询结果,并在最外层再进行分页处理。

假设你有两个分表users_1users_2,每个表都有一个自增的ID字段用于排序,你可以这样进行分页查询:




SELECT * FROM (
    SELECT id, name, 'table1' as table_name FROM users_1 ORDER BY id LIMIT 10 OFFSET 0
    UNION ALL
    SELECT id, name, 'table2' as table_name FROM users_2 ORDER BY id LIMIT 10 OFFSET 0
) AS combined_results
ORDER BY id LIMIT 10 OFFSET 20;

这里,外层查询的LIMIT 10 OFFSET 20表示从结果集中跳过前20条记录,然后返回接下来的10条记录。内层查询的LIMIT 10 OFFSET 0表示每个表查询时,从各自的起点开始,取出10条记录。UNION ALL用于合并两个表的查询结果,并添加一个表名的字段以示区分。

注意,这种方法要求每个分表的排序字段id必须一致,并且在分页时,所有表的排序字段也要保持一致。如果查询的数据量很大,还可能需要考虑使用更高级的分页策略,例如使用临时表或者是应用层面的分页处理。

2024-08-23

在Visual Studio Code (VSCode) 中配置Go语言的开发环境,需要安装Go语言扩展和Go语言工具。以下是配置步骤:

  1. 安装Visual Studio Code。
  2. 安装Go语言扩展:打开VSCode,按下Ctrl+P,输入ext install,然后搜索并安装Go扩展。
  3. 安装Go语言工具:

    下载并安装Go语言,设置环境变量GOPATHGOROOT

    打开终端,运行以下命令来安装Go语言工具:

    
    
    
    go get -u -v github.com/ramya-rao/go-outline
    go get -u -v github.com/acroca/go-symbols
    go get -u -v golang.org/x/tools/cmd/guru
    go get -u -v golang.org/x/tools/cmd/gorename
    go get -u -v github.com/fatih/gomodifytags
    go get -u -v github.com/davidrjenni/reftools/cmd/fillstruct
    go get -u -v github.com/haya1988/gopkgs/cmd/gopkgs
    go get -u -v github.com/golang/lint/golint
    go get -u -v github.com/rogpeppe/godef
    go get -u -v sourcegraph.com/sqs/goreturns
    go get -u -v golang.org/x/tools/cmd/goimports
  4. 配置VSCode:

    打开VSCode设置(点击左下角设置按钮或按下Ctrl+,),搜索并确保以下设置正确:

    
    
    
    "go.goroot": "你的Go安装路径",
    "go.gopath": "你的GOPATH路径",
    "go.formatTool": "goimports",
    "go.lintTool": "golint",
    "go.buildOnSave": "workspace",
    "go.buildFlags": [],
    "go.lintOnSave": true,
    "go.vetOnSave": true,
    "go.generateTests": false,
    "go.liveErrors": {
        "enabled": true,
        "delay": 1000,
        "count": 100
    },
    "files.autoSave": "off",
    "editor.fontSize": 14,
    "go.useCodeSnippetsOnFunctionSuggest": true,
    "go.useCodeSnippetsOnFunctionSuggestWithoutType": true,
    "go.inferGopath": true,
    "go.gocodeAutoBuild": false
  5. 创建Go项目:

    GOPATH/src下创建相应目录结构,并编写Go代码。

  6. 编译运行Go程序:

    在VSCode中,按下Ctrl+S保存文件,然后使用快捷键Ctrl+Shift+B编译程序,或者点击顶部状态栏中的运行按钮。

以上步骤配置了VSCode环境,以便开发Go语言程序。

2024-08-23

要使用docker-compose部署EMQX集群并配置MySQL作为授权认证,你需要创建一个docker-compose.yml文件,并配置EMQX的相关配置。以下是一个基本的例子:




version: '3'
services:
  emqx1:
    image: emqx/emqx:latest
    container_name: emqx1
    ports:
      - "1883:1883"
      - "8083:8083"
      - "8084:8084"
      - "18083:18083"
    environment:
      - EMQX_NODE_NAME=emqx1@emqx-cluster
      - EMQX_CLUSTER__DISCOVERY=emqx-cluster@1
      - EMQX_CLUSTER__STATIC_SEEDS=emqx1@emqx1:4369,emqx2@emqx2:4369
      - EMQX_CLUSTER__LISTEN_ON=0.0.0.0:4369
      - EMQX_CLUSTER__KERNEL=on
      - EMQX_AUTH__USER__SQL_AUTH__SERVER=mysql://username:password@mysql-server:3306/emqx_auth
      - EMQX_AUTH__USER__SQL_AUTH__QUERY=select password from mqtt_user where username = '%u'
    networks:
      - emqx-net
 
  emqx2:
    image: emqx/emqx:latest
    container_name: emqx2
    ports:
      - "1884:1883"
    environment:
      - EMQX_NODE_NAME=emqx2@emqx-cluster
      - EMQX_CLUSTER__DISCOVERY=emqx-cluster@1
      - EMQX_CLUSTER__STATIC_SEEDS=emqx1@emqx1:4369,emqx2@emqx2:4369
      - EMQX_CLUSTER__LISTEN_ON=0.0.0.0:4369
      - EMQX_CLUSTER__KERNEL=on
      - EMQX_AUTH__USER__SQL_AUTH__SERVER=mysql://username:password@mysql-server:3306/emqx_auth
      - EMQX_AUTH__USER__SQL_AUTH__QUERY=select password from mqtt_user where username = '%u'
    networks:
      - emqx-net
 
  mysql-server:
    image: mysql:5.7
    container_name: mysql-server
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=root_password
      - MYSQL_DATABASE=emqx_auth
      - MYSQL_USER=username
      - MYSQL_PASSWORD=password
    volumes:
      - ./emqx_auth.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/emqx_auth.sql
    networks:
      - emqx-net
 
networks:
  emqx-net:
    driver: bridge

确保你有一个emqx_auth.sql文件,它包含了MySQL数据库的初始化脚本,用于创建mqtt_user表等。

注意事项:

  • 确保将usernamepasswordroot_password替换为你的MySQL凭据。
  • 确保你的MySQL用户有权限访问数据库和执行查询。
  • 确保你的EMQX节点名称、发现机制和静态种子配置正确。
  • 确保你的MySQL服务和EMQX实例在同一个网络中,以便它们可以通信。

这个配置是一个基本的例子,根据你的实际需求,你可能需要调整配置,例如端口

2024-08-23



const express = require('express');
const log4js = require('log4js');
 
// 配置log4js
log4js.configure({
  appenders: {
    console: { type: 'console' },
    access: { type: 'file', filename: 'logs/access.log' },
    application: { type: 'file', filename: 'logs/app.log' }
  },
  categories: {
    default: { appenders: ['console', 'application'], level: 'info' },
    http: { appenders: ['console', 'access'], level: 'info' }
  }
});
 
const app = express();
const logger = log4js.getLogger('http');
 
// 输出日志的中间件
app.use((req, res, next) => {
  logger.info(`${req.method} ${req.path}`);
  next();
});
 
app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello, World!');
});
 
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on port 3000');
});

这段代码使用了log4js库来配置日志系统,并创建了一个Express应用程序,其中包含了一个输出日志的中间件。当访问服务器根路径时,将会记录一条日志信息。

2024-08-23



# 安装celery和redis依赖
# pip install celery redis
 
from celery import Celery
 
# 创建Celery实例,指定消息中间件为Redis
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
 
# 定义一个celery任务
@app.task
def add(x, y):
    return x + y
 
# 使用Celery任务
# 在命令行启动celery worker:
# celery -A tasks worker --loglevel=info
 
# 在Python代码中调用异步任务
result = add.delay(4, 4)
print(f"等待结果: {result.id}")

这段代码演示了如何安装和设置Celery以及如何定义和调用一个简单的异步任务。在实际应用中,你需要确保Redis服务器正在运行,并且根据你的环境可能需要修改broker的URL。

2024-08-23

以下是一个简化的示例,展示了如何创建和使用一个简单的缓存中间件:




using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Microsoft.AspNetCore.Http;
using System.Threading.Tasks;
 
public class MemoryCacheMiddleware
{
    private readonly RequestDelegate _next;
 
    public MemoryCacheMiddleware(RequestDelegate next)
    {
        _next = next;
    }
 
    public async Task InvokeAsync(HttpContext context, IMemoryCache cache)
    {
        var cacheKey = "data_key";
        var cacheData = await cache.GetOrCreateAsync(cacheKey, entry =>
        {
            entry.AbsoluteExpiration = DateTime.Now.AddMinutes(10);
            return LoadDataFromDatabaseAsync();
        });
 
        // 使用缓存数据
        await context.Response.WriteAsync(cacheData);
    }
 
    private Task<string> LoadDataFromDatabaseAsync()
    {
        // 模拟从数据库加载数据
        return Task.FromResult("Database data");
    }
}
 
public static class MemoryCacheMiddlewareExtensions
{
    public static IApplicationBuilder UseMemoryCacheMiddleware(this IApplicationBuilder builder)
    {
        return builder.UseMiddleware<MemoryCacheMiddleware>();
    }
}

Startup.cs中配置中间件:




public void Configure(IApplicationBuilder app, IMemoryCache cache)
{
    app.UseMemoryCacheMiddleware();
}

这个示例展示了如何使用IMemoryCache来缓存数据。如果数据不在缓存中,它将加载数据并将其存储在缓存中,并设置一个过期时间。这样,后续的请求可以直接从缓存中获取数据,从而提高应用程序的性能。

2024-08-23

WebSocket-Manager是一个.NET Core库,用于简化WebSocket的使用。以下是一个如何使用WebSocket-Manager发送和接收消息的示例代码:

首先,安装NuGet包:




Install-Package WebSocketManager

然后,在你的Startup.cs文件中配置服务和中间件:




public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddWebSocketManager();
}
 
public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
    app.UseWebSockets();
    app.UseWebSocketManager();
 
    // 其余配置...
}

在你的控制器或中间件中,你可以这样使用WebSocket-Manager:




public class WebSocketTestController : Controller
{
    private IWebSocketManager _webSocketManager;
 
    public WebSocketTestController(IWebSocketManager webSocketManager)
    {
        _webSocketManager = webSocketManager;
    }
 
    public async Task SendMessage(string message)
    {
        await _webSocketManager.WebSocketConnections.BroadcastAsync(message);
    }
 
    public async Task ReceiveMessage()
    {
        var webSocket = await _webSocketManager.GetWebSocket();
        var buffer = new byte[1024 * 4];
        while (webSocket.State == WebSocketState.Open)
        {
            var result = await webSocket.ReceiveAsync(new ArraySegment<byte>(buffer), CancellationToken.None);
            if (result.MessageType == WebSocketMessageType.Text)
            {
                var message = Encoding.UTF8.GetString(buffer, 0, result.Count);
                // 处理接收到的消息
            }
        }
    }
}

在这个示例中,SendMessage方法使用_webSocketManager.WebSocketConnections.BroadcastAsync来发送广播消息,而ReceiveMessage方法使用WebSocket.ReceiveAsync来接收客户端发送的消息。这个库简化了WebSocket的使用,使得在.NET Core应用中集成WebSocket变得更加容易。

2024-08-23

Feign是一个声明式的Web服务客户端,它的目的就是让远程调用变得更简单。Feign提供了一种简单的方法来定义Web服务的接口,然后Feign会在底层为你实现出一个符合你定义的接口的实现。

以下是一个使用Feign的示例:

  1. 首先,你需要在你的项目中引入Feign的依赖。如果你使用的是Maven,你可以在你的pom.xml文件中添加以下依赖:



<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
  1. 然后,你需要在你的主类或者启动类上添加@EnableFeignClients注解来启用Feign客户端。



@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}
  1. 接下来,你需要定义一个Feign客户端接口。这个接口需要使用@FeignClient注解来指定服务名称,然后在接口的方法上使用HTTP注解(如@GetMapping, @PostMapping等)来声明你需要调用的远程服务的接口。



@FeignClient(name = "service-name")
public interface MyFeignClient {
    @GetMapping("/endpoint")
    String getData();
 
    @PostMapping("/endpoint")
    String postData(@RequestBody MyData data);
}
  1. 最后,你可以在你的服务中注入这个Feign客户端接口,并像调用本地方法一样调用远程服务。



@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private MyFeignClient myFeignClient;
 
    @GetMapping("/data")
    public String getData() {
        return myFeignClient.getData();
    }
 
    @PostMapping("/data")
    public String postData(@RequestBody MyData data) {
        return myFeignClient.postData(data);
    }
}

以上就是一个使用Feign的简单示例。Feign还支持很多高级特性,比如集成Ribbon实现负载均衡,集成Hystrix实现断路器等。

2024-08-23

以下是一个简化的Spring Boot应用程序集成Canal的示例代码。

首先,在pom.xml中添加依赖:




<dependencies>
    <!-- 添加canal客户端依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
        <artifactId>canal.client</artifactId>
        <version>1.1.0</version>
    </dependency>
    <!-- 添加spring-boot-starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

然后,创建一个简单的Spring Boot应用程序来接收Canal的数据变更事件:




import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class CanalSpringBootApplication implements CommandLineRunner {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CanalSpringBootApplication.class, args);
    }
 
    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        // 创建连接
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                11111), "example", "", "");
 
        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(".*\\..*");
            connector.rollback();
            while (true) {
                // 获取指定数量的数据
                Message message = connector.getWithoutAck(100);
                long batchId = message.getId();
                if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
                    Thread.sleep(1000);
                } else {
                    dataHandle(message.getEntries());
                    connector.ack(batchId); // 确认消息消费成功
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }
 
    private void dataHandle(List<Entry> entrys) {
        for (Entry entry : entrys) {
            if (EntryType.ROWDATA == entry.getEntryType()) {
                RowChange rowChange = null;
                try {
                    rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getSto
2024-08-23



import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 定义回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 告诉RabbitMQ使用callback函数接收消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 开始接收消息
channel.start_consuming()

这段代码演示了如何使用pika库连接到RabbitMQ服务器,声明一个队列,并且定义一个回调函数来接收和处理消息。代码中的queue_declare是用来声明一个队列,如果队列不存在,RabbitMQ会自动创建它。basic_consume方法则是告诉RabbitMQ你要从这个队列中接收消息,并且如何处理这些消息。最后,通过调用start_consuming方法来开始接收消息。这是一个简单的RabbitMQ消息接收示例。