分类后端技术下的文章

2024-09-06

在Spring Cloud中使用OpenFeign整合Hystrix进行服务熔断时，可能会遇到熔断降级不生效的问题。这可能是由于以下原因造成的：

版本不兼容：Spring Cloud版本与Spring Boot版本之间可能存在不兼容问题。
配置错误：可能是OpenFeign或Hystrix的配置不正确。
缺少依赖：可能没有包含必要的Hystrix依赖或者相关的配置类。

解决方案：

确保Spring Cloud版本与Spring Boot版本兼容。可以参考Spring官方文档，选择合适的版本。
检查配置文件，确保OpenFeign和Hystrix的配置正确。
确保项目中包含了所有必要的依赖，并且配置了Hystrix的相关Bean。

示例代码：




@Configuration
public class FeignConfig {
 
    @Bean
    public HystrixCommandAspect hystrixCommandAspect() {
        return new HystrixCommandAspect();
    }
}

确保在application.properties或application.yml中启用Hystrix：




feign:
  hystrix:
    enabled: true

如果使用的是高版本的Spring Cloud，可能需要使用spring-cloud-starter-netflix-hystrix依赖，并确保在Feign客户端的接口方法上使用了合适的熔断注解，如@HystrixCommand。

如果以上步骤都正确无误，还是无法解决问题，可以考虑查看日志，检查是否有其他错误信息，或者在社区论坛寻求帮助。

Redis的数据加密和解密策略

2024-09-06

所有,redis




#include <stdio.h>
#include <stdlib.com>
#include <string.h>
 
// 假设的密钥，实际应用中需要保管好
#define KEY "secret-key-123"
 
// 加密函数
char* encrypt(char* data) {
    // 这里使用简单的异或加密，实际应用中应该使用更安全的加密算法
    int key_length = strlen(KEY);
    int data_length = strlen(data);
    char* encrypted_data = malloc(data_length + 1); // 加1为了存储空终止符
    for (int i = 0; i < data_length; i++) {
        encrypted_data[i] = data[i] ^ KEY[i % key_length];
    }
    encrypted_data[data_length] = '\0'; // 添加空终止符
    return encrypted_data;
}
 
// 解密函数
char* decrypt(char* encrypted_data) {
    // 解密即为加密的逆运算
    int key_length = strlen(KEY);
    int data_length = strlen(encrypted_data);
    char* data = malloc(data_length + 1); // 加1为了存储空终止符
    for (int i = 0; i < data_length; i++) {
        data[i] = encrypted_data[i] ^ KEY[i % key_length];
    }
    data[data_length] = '\0'; // 添加空终止符
    return data;
}
 
int main() {
    // 测试数据
    char* original_data = "Hello, World!";
    printf("Original data: %s\n", original_data);
 
    // 加密
    char* encrypted_data = encrypt(original_data);
    printf("Encrypted data: %s\n", encrypted_data);
 
    // 解密
    char* decrypted_data = decrypt(encrypted_data);
    printf("Decrypted data: %s\n", decrypted_data);
 
    // 释放内存
    free(encrypted_data);
    free(decrypted_data);
 
    return 0;
}

这段代码提供了一个简单的数据加密和解密的例子。它使用了一个简单的异或算法进行加密和解密，实际应用中应该使用更安全的加密算法，如AES。注意，密钥（KEY）应该保管好，不应该在代码中硬编码。

PostgreSQL利用pg_repack插件解决表膨胀

2024-09-06




-- 安装pg_repack插件
CREATE EXTENSION pg_repack;
 
-- 重新打包指定的表，这里以public.your_table为例
SELECT pg_repack('public.your_table');
 
-- 如果需要重新打包的表有外键约束，需要使用CASCADE选项
SELECT pg_repack('public.your_table'::regclass, cascade := true);
 
-- 查看pg_repack的版本
SELECT pg_repack_version();

以上代码提供了安装pg\_repack插件、使用pg\_repack重新打包指定表的示例，并展示了如何处理含有外键的表。使用pg\_repack可以减少表膨胀，并在一定程度上提高数据库性能。

Spring Boot集成AI问答助手（极简无需显卡）

2024-09-06




import com.baidu.aip.nlp.AipNlp;
import com.baidu.aip.util.Util;
import com.xiaoai.util.FileUtil;
import com.xiaoai.util.HttpUtil;
import org.json.JSONObject;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
@Service
public class QABotService {
 
    @Value("${ai.appId}")
    private String appId;
 
    @Value("${ai.apiKey}")
    private String apiKey;
 
    @Value("${ai.secretKey}")
    private String secretKey;
 
    private AipNlp client;
 
    public QABotService() {
        client = new AipNlp(appId, apiKey, secretKey);
    }
 
    public String getAnswer(String question) {
        // 配置参数
        HashMap<String, Object> options = new HashMap<>();
        options.put("qa_category", "new_category");
        // 调用问答系统
        JSONObject res = client.simQA(question, options);
        // 获取问答结果
        if (res != null && res.getInt("error_code") == 0) {
            return res.getJSONObject("answer").getString("text");
        }
        return "抱歉，我现在无法提供帮助。";
    }
}

这段代码提供了一个简化版本的QABotService类，它使用了百度AI开放平台的自然语言处理服务中的问答系统。在这个例子中，我们创建了一个AipNlp对象，并在构造函数中初始化了它。getAnswer方法接受一个问题作为输入，并返回一个问题的答案。如果调用百度AI的API出错，它将返回一个默认的回答。这个简化版本的QABotService类避免了原始代码中的一些潜在问题，并且更容易理解和维护。

【SQLite】SQLite3约束总结

2024-09-06

在SQLite中，常见的约束包括：

NOT NULL：确保列不能有NULL值。
UNIQUE：确保列中的所有值都是唯一的。
PRIMARY KEY：主键约束是NOT NULL和UNIQUE的结合，确保了列的唯一性和非空性。
CHECK：确保列中的值满足指定的条件。
FOREIGN KEY：保证一个表中的数据与另一个表的数据相关联。

下面是创建含有这些约束的表的SQL示例：




CREATE TABLE students (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    email TEXT UNIQUE,
    age INTEGER CHECK(age > 0),
    class_id INTEGER,
    FOREIGN KEY(class_id) REFERENCES classes(id)
);
 
CREATE TABLE classes (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL UNIQUE
);

在这个例子中，students表中的id是自增的主键，name不能为空，email必须唯一，age必须大于0，class_id是一个外键，它引用classes表的id列。classes表的name列不能为空且必须唯一。

SpringCloud之Nacos入门与实战系列

2024-09-06

由于篇幅所限，我无法提供完整的Spring Cloud与Nacos的系列文章。但我可以提供一个简单的例子来说明如何使用Nacos作为服务注册中心。

首先，确保你已经安装并运行了Nacos服务器。

然后，在Spring Cloud项目中，你需要添加以下依赖：




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

接下来，在application.properties或application.yml文件中配置Nacos服务器的地址：




spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848

最后，在Spring Boot应用的主类或者配置类中添加@EnableDiscoveryClient注解：




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class NacosDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(NacosDemoApplication.class, args);
    }
}

启动你的应用，它将自动注册到Nacos服务注册中心。

以上是一个非常简化的例子，实际使用时你可能需要配置更多的参数，比如指定服务的名称、定义服务的元数据等。这些高级配置和使用方法将在实战中逐渐展开。

linux进行redis的安装并使用RDB进行数据迁移

2024-09-06

所有,redis

在Linux上安装Redis并使用RDB进行数据迁移的步骤如下：

安装Redis：




# 更新包管理器的仓库列表
sudo apt-get update
 
# 安装Redis
sudo apt-get install redis-server

确认Redis是否正在运行：




# 检查Redis服务状态
sudo systemctl status redis-server

使用RDB进行数据迁移：

停止Redis服务：




sudo systemctl stop redis-server

拷贝RDB文件到新的位置（例如：/var/lib/redis/dump.rdb）：




sudo cp /path/to/your/dump.rdb /var/lib/redis/dump.rdb

修改文件权限（如果需要）：




sudo chown redis:redis /var/lib/redis/dump.rdb

重新启动Redis服务：




sudo systemctl start redis-server

验证数据迁移是否成功：
- 连接到Redis CLI：
```
redis-cli
```
- 检查键值：
```
keys *
get your_key
```

请根据你的Linux发行版（如Debian、Ubuntu、CentOS等）和Redis版本调整安装命令。如果你需要使用特定版本的Redis或者更详细的配置，你可能需要从源代码编译安装或者修改默认的配置文件。

2024-09-06

是的，Spring框架允许你把所有的Bean通过Spring容器来管理。你可以通过XML配置文件、Java配置或者注解的方式来声明Bean。

以下是一个使用XML配置的例子：




<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
                           http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
 
    <!-- 定义一个Bean -->
    <bean id="myBean" class="com.example.MyBeanClass">
        <!-- 配置Bean的属性 -->
    </bean>
 
    <!-- 更多的Bean定义 -->
 
</beans>

使用Java配置的例子：




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class AppConfig {
 
    @Bean
    public MyBeanClass myBean() {
        return new MyBeanClass();
    }
 
    // 可以定义更多的@Bean方法
}

使用注解的例子：




import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class MyBeanClass {
    // Bean的实现
}

确保你的Spring配置扫描路径包含了你的Bean类所在的包，这样Spring就能自动发现并管理这些Bean。

mongodb基本操作

2024-09-06

MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB将数据存储为文档，这些文档是以BSON（Binary JSON）格式存储的，并且MongoDB支持丰富的查询语言，以及通过复制和故障转移提供高可用性。

以下是一些MongoDB的基本操作：

连接数据库

在Python中，我们可以使用pymongo库来连接MongoDB。首先，你需要安装这个库，可以使用pip install pymongo来安装。




from pymongo import MongoClient
 
# 连接本地MongoDB实例
client = MongoClient('localhost', 27017)
 
# 连接远程MongoDB实例
client = MongoClient('mongodb://user:password@localhost:27017/')

选择数据库

在连接MongoDB实例后，你需要选择一个数据库来进行操作。




# 选择数据库
db = client.mydatabase

选择集合（类似于SQL中的表）

在选择数据库后，你需要选择一个集合来进行操作。




# 选择集合
collection = db.mycollection

插入文档

你可以使用insert_one()或insert_many()方法来插入一个或多个文档到集合中。




# 插入单个文档
post = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
collection.insert_one(post)
 
# 插入多个文档
posts = [
    {"name": "Jane", "age": 25, "city": "Paris"},
    {"name": "Mike", "age": 22, "city": "Chicago"}
]
collection.insert_many(posts)

查询文档

你可以使用find_one()或find()方法来查询文档。find_one()返回一个文档，而find()返回一个生成器。




# 查询单个文档
document = collection.find_one({"name": "John"})
 
# 查询多个文档
for doc in collection.find({"city": "New York"}):
    print(doc)

更新文档

你可以使用update_one()或update_many()方法来更新文档。




# 更新单个文档
collection.update_one({"name": "John"}, {"$set": {"age": 31}})
 
# 更新多个文档
collection.update_many({"city": "New York"}, {"$set": {"city": "NYC"}})

删除文档

你可以使用delete_one()或delete_many()方法来删除文档。




# 删除单个文档
collection.delete_one({"name": "John"})
 
# 删除多个文档
collection.delete_many({"city": "NYC"})

统计文档数量

你可以使用count_documents()方法来统计符合条件的文档数量。




# 统计文档数量
count = collection.count_documents({"city": "Chicago"})
print(count)

这些是MongoDB的基本操作，你可以根据需要进行使用。

【mybatis解决oracle查询in超过1000条数据】

2024-09-06

在MyBatis中，当使用IN语句查询Oracle数据库时，由于Oracle对IN子句中的项目数量有限制（通常是1000项），超过这个数量会导致错误。为了解决这个问题，可以使用以下几种方法：

使用OR条件替换IN子句，分段查询。
使用临时表，将要查询的数据先插入到临时表中，然后再执行连接查询。
使用TABLE函数和CONNECT BY语法，将集合转换成层次查询。

以下是使用OR条件替换IN子句的示例代码：




<select id="selectByMultipleOrConditions" resultType="YourResultType">
    SELECT * FROM your_table
    WHERE id IN
    <foreach item="item" index="index" collection="list" open="(" separator="OR" close=")">
        #{item}
    </foreach>
</select>

在Java代码中，你需要将你的集合分成多个小集合，对每个小集合调用以上映射的查询方法。




List<YourType> results = new ArrayList<>();
List<List<Integer>> partitionedList = Lists.partition(yourLargeList, 1000); // 假设每1000个一分段
for (List<Integer> partition : partitionedList) {
    results.addAll(yourMapper.selectByMultipleOrConditions(partition));
}

确保你的集合是分段的，每个子集内的项目数量不超过Oracle的IN子句限制。