2024-08-19

在MySQL中使用Sharding-JDBC进行分库分表,你需要做以下几个步骤:

  1. 引入Sharding-JDBC依赖。
  2. 配置数据源。
  3. 配置分片规则。
  4. 使用Sharding-JDBC进行数据操作。

以下是一个简单的示例:

步骤1: 在项目的pom.xml中添加Sharding-JDBC的依赖。




<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

步骤2: 配置数据源。




// 配置数据源
DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(
    createDataSourceMap(), 
    createShardingRule(), 
    new Properties()
);

步骤3: 配置分片规则。




private static ShardingRule createShardingRule() {
    TableRule orderTableRule = TableRule.builder("t_order")
        .actualTables(Arrays.asList("t_order_0", "t_order_1"))
        .dataSourceRule("ds_0")
        .build();
 
    ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
    shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(orderTableRule);
    // 配置分片键和算法
    shardingRuleConfig.getBindingTableGroups().add("t_order,t_order_item");
    shardingRuleConfig.getShardingAlgorithms().put("database-inline", new InlineShardingAlgorithmExpressionBuilder("ds_${user_id % 2}"));
    shardingRuleConfig.getShardingAlgorithms().put("t_order_inline", new InlineShardingAlgorithmExpressionBuilder("t_order_${order_id % 2}"));
 
    return new ShardingRule(shardingRuleConfig, createDataSourceMap().keySet());
}
 
private static Map<String, DataSource> createDataSourceMap() {
    // 配置数据源
    BasicDataSource dataSource0 = new BasicDataSource();
    dataSource0.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
    dataSource0.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0");
    dataSource0.setUsername("root");
    dataSource0.setPassword("");
 
    BasicDataSource dataSource1 = new BasicDataSource();
    dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
    dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds_1");
    dataSource1.setUsername("root");
    dataSource1.setPassword("");
 
    Map<String, DataSource> result = new HashMap<>();
    result.put("ds_0", dataSource0);
    result.put("ds_1", dataSource1);
    return result;
}

步骤4: 使用Sharding-JDBC进行操作。




// 获取连接
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
    // 执行SQL
    try (PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO t_order (use
2024-08-19



// 假设我们有一个简化的NameServer服务器启动类
public class NameServerStartup {
 
    // 主配置类,用于配置NameServer的基本属性
    private final NameServerConfig config;
 
    public NameServerStartup(NameServerConfig config) {
        this.config = config;
    }
 
    public void run() throws Exception {
        // 创建Netty服务端用于接收客户端连接
        final NettyRemotingServer nettyServer = new NettyRemotingServer(new NettyServerConfig());
        // 设置处理器
        nettyServer.registerProcessor(RequestCode.CHECK_TRANSACTION_STATE, new CheckTransactionStateProcessor(null), null);
        // 省略其他处理器的注册...
 
        // 启动服务端
        nettyServer.start();
 
        // 启动定时任务,处理事务状态
        // 省略定时任务的启动代码...
 
        // 启动NameServer服务
        System.out.printf("The NameServer boot success. serializeType=%s%n", config.getSerializeTypeConfig().getCode());
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 读取配置文件,创建配置对象
        NameServerConfig config = new NameServerConfig();
        // 省略配置文件读取和解析的代码...
 
        // 启动NameServer
        new NameServerStartup(config).run();
    }
}

这个简化的代码示例展示了如何创建一个基本的NameServer服务器实例,并启动它。它包括了创建Netty服务器、注册请求处理器以及启动定时任务的步骤。这个示例假设NameServerConfigNettyServerConfigCheckTransactionStateProcessor等类已经定义好,并且省略了配置文件读取和解析的细节。

2024-08-19

由于提供的信息涉及到面试内容,而且涉及到的技术较为复杂,我无法提供具体的解决方案。然而,我可以提供一些通用的建议来准备类似的面试问题。

  1. Java GC(垃圾回收): 理解垃圾回收的工作原理,常用的垃圾回收器,以及如何根据应用需求进行配置。
  2. IO(输入/输出): 了解不同IO模型,如阻塞IO、非阻塞IO、IO多路复用,以及Java中的NIO和NIO.2。
  3. JVM(Java虚拟机): 熟悉JVM的内存结构、类加载机制,以及如何通过JVM参数进行性能调优。
  4. 多线程: 理解线程的状态、线程安全问题,以及如何使用并发工具包(如java.util.concurrent)来编写高效的多线程代码。
  5. Redis: 了解Redis的数据结构、使用场景,以及如何通过配置和脚本优化Redis的性能。
  6. 数据库: 理解数据库的设计原则,包括索引的使用、事务管理、查询优化,以及如何通过SQL调优来提高数据库性能。
  7. 源码: 对于特定的中间件或者技术点,可以尝试去阅读相关的源码,理解其实现原理。

面试时,通常会根据你的回答情况和对技术的理解深度来进行提问。建议你在面试前对这些技术点有一个全面的了解,并对其中的一些技术点进行深入研究。同时,要确保你能够清晰地表述你的知识,解释复杂概念时能够提供实际的例子和场景。

2024-08-19



import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class FacadeService {
 
    private final ServiceA serviceA;
    private final ServiceB serviceB;
    private final ServiceC serviceC;
 
    public FacadeService(ServiceA serviceA, ServiceB serviceB, ServiceC serviceC) {
        this.serviceA = serviceA;
        this.serviceB = serviceB;
        this.serviceC = serviceC;
    }
 
    public void performOperation() {
        serviceA.operationA();
        serviceB.operationB();
        serviceC.operationC();
    }
}
 
// 假设的其他服务类
class ServiceA {
    void operationA() {
        // 实现操作A
    }
}
 
class ServiceB {
    void operationB() {
        // 实现操作B
    }
}
 
class ServiceC {
    void operationC() {
        // 实现操作C
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用中使用外观模式创建一个门面服务,它封装了对其他多个服务类(ServiceA、ServiceB、ServiceC)的调用。performOperation 方法提供了一个接口,简化了客户端与多个服务类之间的交互。这样的设计模式有助于提高代码的内聚性和易读性,同时也使得系统的维护和扩展变得更加容易。

2024-08-19

在Django中,中间件是一种具有process\_request和process\_response方法的Python类。这些方法在请求到达Django之前和响应离开Django之后被调用。

  1. process\_request(self,request)

这个方法在请求到达Django之前被调用。如果这个方法返回了一个HttpResponse对象,后续的process\_view和process\_response方法将不会被调用。

例如,以下是一个简单的中间件,它检查请求是否来自本地,如果不是,则返回一个403 HTTP响应:




from django.http import HttpResponse
 
class CheckIPMiddleware(object):
    def process_request(self, request):
        ip_address = request.META.get('REMOTE_ADDR')
        if ip_address != '127.0.0.1':
            return HttpResponse("Forbidden", status=403)
  1. process\_view(self, request, callback, callback\_args, callback\_kwargs)

这个方法在请求到达视图函数之前被调用。如果这个方法返回了一个HttpResponse对象,后续的process\_response方法将不会被调用。

例如,以下是一个简单的中间件,它检查用户是否已经登录,如果没有,则重定向到登录页面:




from django.http import HttpResponseRedirect
from django.core.urlresolvers import reverse
 
class LoginRequiredMiddleware(object):
    def process_view(self, request, callback, callback_args, callback_kwargs):
        if not request.user.is_authenticated():
            return HttpResponseRedirect(reverse('login'))
  1. process\_response(self, request, response)

这个方法在响应离开Django之前被调用。这个方法必须返回一个HttpResponse对象。

例如,以下是一个简单的中间件,它在每个响应中添加一个额外的HTTP头:




class CustomHeaderMiddleware(object):
    def process_response(self, request, response):
        response['Custom-Header'] = 'Custom Value'
        return response

注意:以上代码只是为了展示中间件的使用方法,并不代表实际的中间件。在实际应用中,中间件应该更加复杂,并且能处理更多的情况。

2024-08-19



// 安装并引入必要的模块
const express = require('express');
const helmet = require('helmet'); // 使用helmet来增强应用的安全性
 
// 创建Express应用
const app = express();
 
// 使用中间件来增强安全性
app.use(helmet());
 
// 定义路由和处理逻辑
app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello, World!');
});
 
// 监听3000端口
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on port 3000');
});

这段代码演示了如何在Express应用中使用helmet这个流行的中间件来增强应用的安全性。通过使用helmet,开发者可以自动添加一系列的安全相关的HTTP头部,从而减少因不安全的配置而引起的各种安全漏洞。这是一个简单的例子,但在实际应用中,你可以根据具体需求进行更多的配置和集成。

2024-08-19

要在KubeSphere上部署中间件,您可以使用KubeSphere的图形用户界面(GUI)或使用命令行工具,例如kubectl。以下是部署Redis的步骤:

  1. 在KubeSphere中,进入你的项目。
  2. 点击左上角的平台管理,选择集群管理,在集群管理页面找到你的集群并进入。
  3. 在集群信息页面,找到KubeSphere API Server的地址和端口。
  4. 设置好kubectl的配置,使其指向你的KubeSphere集群。
  5. 使用下面的命令创建Redis的部署和服务:



kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: redis-namespace
---
apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: redis
  namespace: redis-namespace
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: redis
  serviceName: "redis"
  template:
    metadata:
      labels:
        app: redis
    spec:
      containers:
      - name: redis
        image: redis:5.0.9
        ports:
        - containerPort: 6379
        command:
        - redis-server
        - "--appendonly"
        - "yes"
        resources:
          requests:
            cpu: "500m"
            memory: "1Gi"
          limits:
            cpu: "1"
            memory: "2Gi"
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /data
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: redis
  namespace: redis-namespace
spec:
  ports:
  - port: 6379
    targetPort: 6379
  selector:
    app: redis
EOF
  1. 等待Redis部署成功并且服务正常运行。

请注意,这个例子使用了Kruise的StatefulSet来部署Redis,这是KubeSphere对StatefulSets的扩展,支持更多的功能。您可以根据需要部署其他中间件,只需将YAML配置文件中的Redis部分替换为目标中间件的部署配置即可。

2024-08-19

Jsoup 是一个Java库,可用于解析HTML。HuTool 是一个Java工具类库,提供了很多实用的方法。以下是一个使用Jsoup和HuTool进行简单网页数据抓取的示例代码:




import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
import java.io.IOException;
 
public class JsoupHuToolCrawlerExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "http://example.com"; // 替换为你要抓取的网页地址
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            Elements elements = doc.select("div.post-content"); // 选择你要抓取的元素,这里以博客文章内容为例
            for (Element element : elements) {
                String content = element.text(); // 获取文本内容
                if (StrUtil.isNotBlank(content)) {
                    System.out.println(content);
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码使用Jsoup连接到指定的URL,并使用HuTool的StrUtil.isNotBlank方法来检查获取的文本内容是否非空。在实际应用中,你需要根据目标网页的结构来调整选择器和进一步处理抓取的数据。

2024-08-19

由于原始代码已经提供了一个很好的实例,以下是核心函数的简化版本,展示如何使用Python爬取实时微博数据并保存到CSV文件中。




import requests
import csv
 
# 微博实时热搜索接口
weibo_api = 'https://s.weibo.com/weibo/ajax_hot_data?type=realtime&Referer=https%3A%2F%2Fs.weibo.com%2Fweibo%2Fajax_hot_data%3Ftype%3Drealtime%26Referer%3Dhttps%253A%252F%252Fs.weibo.com%252Fweibo%252Fajax_hot_data%253Ftype%253Drealtime%2526Referer%253Dhttps%25253A%25252F%25252Fs.weibo.com'
 
# 发送请求
response = requests.get(weibo_api)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = response.json()
    results = data['data']['hot_list']
 
    # 创建CSV文件并写入头部信息
    with open('weibo_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(['rank', 'keyword', 'count'])
 
        # 遍历结果并写入CSV文件
        for result in results:
            writer.writerow([result['rank'], result['keyword'], result['count']])
 
    print("数据爬取成功,已保存到weibo_data.csv文件。")
else:
    print("数据爬取失败,状态码:", response.status_code)

这段代码首先定义了微博实时热搜索的API接口,然后发送GET请求并检查响应状态。如果请求成功,它会解析JSON数据,并将热搜数据写入CSV文件。这个例子展示了如何使用Python进行简单的网络爬取,并对数据进行存储,为进一步的分析和可视化做准备。

2024-08-19



import requests
import json
import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 请求API获取评论数据
def get_comments(video_id, offset=0, limit=20):
    url = f'https://api.bilibili.com/x/v2/reply/main?oid={video_id}&type=1&pn={offset//20+1}&ps={limit}'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
        'Cookie': 'LIVE_BUVID=AUTO52929463712191798; CURRENT_FNVAL=16; buvid3=AE85047F-08D8-4ECA-8E2D-67294E8673A018041infoc; rpdid=|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J|(J|)J|J