分类后端技术下的文章

2024-09-06

报错解释：

这个错误表明日志系统初始化失败，原因是无法找到或者无法使用从null指定的配置文件。在Java中，这通常意味着配置文件的路径不正确或者没有提供。

解决方法：

检查应用程序的配置文件，确认日志配置文件的路径是否正确。如果是Java应用，可能是log4j.properties, log4j2.xml, logback.xml等。
如果配置文件应该在classpath中，确保它被正确地放置在资源目录中，例如src/main/resources。
如果是通过代码指定配置，确保配置文件的路径是正确的，并且代码有足够的权限去读取这个文件。
如果配置文件是可选的，检查应用程序是否可以正常运行，没有日志系统的情况下。
如果配置文件是通过环境变量或者系统属性来指定的，确保这些都已经正确设置。
查看应用程序的启动脚本或命令行参数，确认没有指定错误的日志配置路径。

如果以上步骤无法解决问题，可能需要进一步检查应用程序的日志初始化代码或者查看详细的堆栈跟踪信息来获取更多线索。

springcloud接入skywalking作为应用监控

2024-09-06

要在Spring Cloud应用中接入SkyWalking作为应用监控，你需要按照以下步骤操作：

确保SkyWalking OAP服务已经正确部署和运行。
在Spring Cloud应用中添加SkyWalking客户端依赖。
配置应用以连接到SkyWalking OAP服务。

以下是Maven的pom.xml中添加SkyWalking客户端依赖的示例：




<dependencies>
    <!-- SkyWalking agent for service instrumentation -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
        <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
        <version>版本号</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

确保将版本号替换为你使用的SkyWalking代理版本。

接下来，在你的系统环境中设置SkyWalking OAP服务的地址，你可以通过设置环境变量来实现：




# 对于UNIX-like系统
export SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800
 
# 对于Windows系统
set SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800

请将127.0.0.1:11800替换为你的SkyWalking OAP服务的实际地址和端口。

最后，在启动Spring Cloud应用时，确保启用了SkyWalking代理。如果你使用的是Java agent，你可以通过以下方式启动JVM：




-javaagent:/path/to/skywalking-agent.jar

替换/path/to/skywalking-agent.jar为你的SkyWalking代理jar文件的实际路径。

完成以上步骤后，你的Spring Cloud应用应该能够将追踪数据发送到SkyWalking OAP服务，并在SkyWalking UI中显示监控信息。

spring boot项目测试上传文件接口，Swagger3.0

2024-09-06

在Spring Boot项目中，你可以使用MockMvc来测试上传文件的接口。以下是一个使用Swagger 3.0和MockMvc进行测试的示例：

首先，确保你的Spring Boot项目已经集成了Swagger 3.0，并且有一个用于上传文件的接口，例如：




@RestController
@Api(tags = "文件上传接口")
public class FileUploadController {
 
    @PostMapping("/upload")
    public ResponseEntity<String> uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        // 上传文件的逻辑
        // ...
        return ResponseEntity.ok("文件上传成功");
    }
}

然后，你可以使用MockMvc来模拟发送请求进行测试：




@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@AutoConfigureMockMvc
public class FileUploadControllerTest {
 
    @Autowired
    private MockMvc mockMvc;
 
    @Test
    public void shouldUploadFileSuccessfully() throws Exception {
        // 准备测试文件
        MockMultipartFile mockMultipartFile = new MockMultipartFile("file", "test.txt", "text/plain", "this is a test file".getBytes());
 
        // 模拟发送POST请求上传文件
        mockMvc.perform(MockMvcRequestBuilders.fileUpload("/upload")
                .file(mockMultipartFile)
                .contentType(MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE))
                .andExpect(status().isOk())
                .andExpect(content().string("文件上传成功"));
    }
}

在这个测试类中，我们使用MockMultipartFile来模拟一个上传的文件，然后使用MockMvc的perform方法发送POST请求到/upload端点。我们还设置了请求的内容类型为MULTIPART_FORM_DATA_VALUE，并使用andExpect来验证返回的状态码和内容。

确保你的测试类上有正确的注解，比如@RunWith(SpringRunner.class)和@SpringBootTest，这样可以让测试运行在Spring的测试环境中。

【Redis 开发】一人一单，超卖问题（悲观锁，乐观锁，分布式锁）

2024-09-06

所有,redis

在解决一人一单,超卖问题时，可以使用不同的锁策略来保证数据的一致性。以下是使用Redis实现分布式锁的一个简单示例：




import redis
import uuid
import time
 
# 连接Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 获取分布式锁的函数
def acquire_lock(lock_key, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())  # 生成一个唯一的ID
    end = time.time() + acquire_timeout
 
    while time.time() < end:
        if redis_client.set(lock_key, identifier, ex=lock_timeout, nx=True):
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
    return False
 
# 释放分布式锁的函数
def release_lock(lock_key, identifier):
    with redis_client.pipeline() as pipe:
        while True:
            try:
                pipe.watch(lock_key)
                if pipe.get(lock_key) == identifier:
                    pipe.multi()
                    pipe.delete(lock_key)
                    pipe.execute()
                    return True
                pipe.unwatch()
                break
            except redis.exceptions.WatchError:
                pass
    return False
 
# 使用分布式锁处理超卖问题
def process_order(order_id):
    lock_key = f"order:{order_id}"
    identifier = acquire_lock(lock_key)
    if identifier:
        try:
            # 这里执行处理订单的逻辑
            print(f"处理订单: {order_id}")
            # 模拟处理成功
            return True
        finally:
            # 确保释放锁
            if not release_lock(lock_key, identifier):
                print(f"释放锁失败: {order_id}")
    else:
        print(f"获取锁失败: {order_id}")
        return False
 
# 测试函数
process_order("123")

在这个示例中，我们使用Redis的SET命令的NX选项来实现分布式锁。acquire_lock函数尝试获取锁，如果在指定时间内成功，则返回一个唯一标识符；否则，返回False。release_lock函数尝试释放锁，它使用Redis的事务来确保操作的原子性。如果获取或释放锁失败，它会返回False。

在process_order函数中，我们首先尝试获取锁。如果成功，我们执行处理订单的逻辑，并在完成后尝试释放锁。如果获取锁失败，我们则不执行任何操作，并返回False。这个简单的例子展示了如何使用分布式锁来避免超卖问题。

SpringBoot 自动装配原理

2024-09-06

SpringBoot的自动装配是通过在类路径下寻找特定的资源来实现的，这主要是通过@EnableAutoConfiguration注解和@SpringBootApplication注解来实现的。

@EnableAutoConfiguration注解会开启SpringBoot的自动配置机制，它会自动根据类路径下的jar包依赖，为项目进行自动配置。这个过程主要是通过@Import注解导入AutoConfigurationImportSelector类来实现的，该类会加载META-INF/spring.factories文件中的配置。

@SpringBootApplication是一个组合注解，包含@EnableAutoConfiguration、@ComponentScan和@Configuration。@ComponentScan会扫描指定的包路径，加载所有的Spring组件，配置类等。

以下是一个简单的SpringBoot应用的例子：




@SpringBootApplication
public class MySpringBootApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MySpringBootApplication.class, args);
    }
}

在这个例子中，@SpringBootApplication注解开启了自动配置功能，SpringBoot会根据项目中的依赖来自动配置项目。SpringApplication.run()方法启动了SpringBoot应用。

MongoDB中使用Criteria查询：常用语法总结

2024-09-06

所有,数据库

在MongoDB中，使用Criteria查询是一种常见的操作，以下是一些常用的Criteria查询语法和示例代码：

等于（Equal）:




Criteria criteria = Criteria.where("fieldName").is(value);

不等于（Not Equal）:




Criteria criteria = Criteria.where("fieldName").ne(value);

大于（Greater Than）:




Criteria criteria = Criteria.where("fieldName").gt(value);

大于等于（Greater Than or Equal）:




Criteria criteria = Criteria.where("fieldName").gte(value);

小于（Less Than）:




Criteria criteria = Criteria.where("fieldName").lt(value);

小于等于（Less Than or Equal）:




Criteria criteria = Criteria.where("fieldName").lte(value);

模糊匹配（Like）:




Criteria criteria = Criteria.where("fieldName").regex(Pattern.quote(value));

在某范围内（Between）:




Criteria criteria = Criteria.where("fieldName").gte(value1).lte(value2);

在列表中（In List）:




Criteria criteria = Criteria.where("fieldName").in(valueList);

不在列表中（Not In List）:




Criteria criteria = Criteria.where("fieldName").nin(valueList);

按字段排序（Ascending Order）:




Query query = new Query();
query.with(Sort.by(Sort.Order.asc("fieldName")));

按字段排序（Descending Order）:




Query query = new Query();
query.with(Sort.by(Sort.Order.desc("fieldName")));

限制返回结果数（Limit）:




Query query = new Query();
query.limit(maxResults);

跳过特定数量的结果（Skip）:




Query query = new Query();
query.skip(numberToSkip);

组合Criteria:




Criteria criteria = new Criteria();
criteria.andOperator(
    Criteria.where("field1").is(value1),
    Criteria.where("field2").gt(value2)
);

计数（Count）:




long count = mongoTemplate.count(new Query(criteria), collectionName);

查询（Find）:




List<Document> results = mongoTemplate.find(query(criteria), Document.class, collectionName);

这些是使用MongoDB的Criteria查询时常用的操作和语法。在实际应用中，可以根据需要选择合适的查询方法并结合这些基本语法来构建复杂的查询逻辑。

SpringCloud-服务调用-OpenFeign

2024-09-06

OpenFeign是一个声明式的HTTP客户端，它的目的是让远程调用更加简单。在Spring Cloud中，它使用了Ribbon作为客户端负载均衡器，并集成了Hystrix来实现服务的隔离。

以下是一个使用OpenFeign进行服务调用的简单示例：

首先，在你的Spring Cloud应用中添加OpenFeign的依赖：




<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

在应用的主类上添加@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);
    }
}

创建一个Feign客户端接口：




@FeignClient(name = "service-provider", url = "http://localhost:8080/")
public interface ServiceProviderClient {
    @GetMapping("/data")
    String getData();
}

在这个接口中，@FeignClient注解定义了一个Feign客户端，指定了服务名称和基础URL。getData方法使用了Spring MVC的注解来映射远程服务的端点。

在你的服务中注入这个Feign客户端并使用它：




@RestController
public class ConsumerController {
 
    @Autowired
    private ServiceProviderClient serviceProviderClient;
 
    @GetMapping("/consume-data")
    public String consumeData() {
        return serviceProviderClient.getData();
    }
}

在ConsumerController中，你通过注入ServiceProviderClient接口的实例来调用远程服务提供的/data端点。

这个例子展示了如何在Spring Cloud应用中使用OpenFeign来进行服务间的调用。记得替换service-provider为你的服务提供者的名称，并确保你的服务提供者运行在http://localhost:8080/。

Apache HttpServer与Tomcat搭建集群全记录

2024-09-06

以下是一个简化的例子，展示如何配置Apache HttpServer作为Tomcat服务器的负载均衡器。

安装Apache HttpServer和Tomcat。
修改Tomcat的server.xml配置文件，设置不同的HTTP端口和AJP端口。
在HttpServer中配置mod\_jk连接器，并指定Tomcat服务器的AJP端口。
配置HttpServer的虚拟主机，使用mod_jk作为代理。

HttpServer的mod\_jk配置（httpd.conf）:




# 加载mod_jk模块
LoadModule jk_module modules/mod_jk.so
 
# 配置mod_jk
<IfModule mod_jk.c>
  JkWorkersFile conf/workers.properties
  JkLogFile logs/mod_jk.log
  JkLogLevel info
</IfModule>

workers.properties:




worker.list=worker1, worker2
 
# Tomcat1 配置
worker.worker1.type=ajp13
worker.worker1.host=localhost
worker.worker1.port=8009
 
# Tomcat2 配置
worker.worker2.type=ajp13
worker.worker2.host=localhost
worker.worker2.port=9009

虚拟主机配置:




<VirtualHost *:80>
  ServerAdmin admin@example.com
  ServerName www.example.com
  ServerAlias example.com
 
  DocumentRoot "/var/www/html"
 
  <Directory "/var/www/html">
    Options Indexes FollowSymLinks
    AllowOverride None
    Order allow,deny
    Allow from all
  </Directory>
 
  # 配置负载均衡
  JkMount /* worker1
  JkMount /servlet/* worker2
 
  ErrorLog "/var/log/httpd/error_log"
  CustomLog "/var/log/httpd/access_log" common
</VirtualHost>

以上配置将所有请求均衡分配到worker1（Tomcat1），而所有Servlet请求都分配到worker2（Tomcat2）。

确保在配置过程中遵循各自环境的安全和性能最佳实践。

SQLite3MultipleCiphers 开源项目安装与使用指南

2024-09-06

所有,数据库




# 安装SQLite3MultipleCiphers
pip install sqlite3multipleciphers
 
# 使用SQLite3MultipleCiphers加密数据库
import sqlite3mc
 
# 创建一个新的加密数据库
conn = sqlite3mc.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE test (id INTEGER PRIMARY KEY, value TEXT)')
conn.commit()
conn.close()
 
# 打开一个已存在的加密数据库
conn = sqlite3mc.connect('example.db', cipher='aes-256-cbc')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('INSERT INTO test (value) VALUES (?)', ('secret',))
conn.commit()
cursor.execute('SELECT * FROM test')
print(cursor.fetchall())
conn.close()

这段代码演示了如何安装和使用SQLite3MultipleCiphers库来创建一个新的加密数据库，并向其中插入数据。然后，它打开了一个已存在的加密数据库，并从表中检索数据。这个过程对于需要在移动设备或服务器上安全存储敏感数据的开发者来说非常有用。

Windows环境下安装Redis并设置Redis开机自启

2024-09-06

所有,redis

在Windows环境下安装Redis并设置开机自启的步骤如下：

下载Redis for Windows:
访问Redis官网（https://redis.io/download）下载最新的Windows版本的Redis压缩包。
解压Redis压缩包:
将下载的Redis压缩包解压到你选择的目录。例如：C:\redis。
设置Redis为服务:
打开命令提示符（CMD）并导航到Redis目录。运行以下命令将Redis添加为Windows服务：
```
redis-server --service-install redis.windows.conf --loglevel verbose
```
启动Redis服务:
通过命令提示符运行以下命令启动Redis服务：
```
redis-server --service-start
```
验证Redis是否启动:
可以通过运行redis-cli命令并执行ping命令来验证Redis服务器是否正在运行：
```
redis-cli ping
```
如果Redis返回PONG，则表示Redis服务已成功启动。

设置Redis开机自启:

确保Redis服务设置为自动启动：




redis-server --service-install redis.windows.conf --loglevel verbose --service-run

以上步骤完成后，Redis将作为Windows服务安装并设置为开机自启。