import org.springframework.core.MethodParameter;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.http.server.ServerHttpRequest;
import org.springframework.http.server.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ResponseBodyAdvice;
 
@ControllerAdvice
public class CustomResponseBodyAdviceAdapter implements ResponseBodyAdvice<Object> {
 
    @Override
    public boolean supports(MethodParameter returnType, Class converterType) {
        // 这里可以根据需要过滤特定的Controller方法
        return true;
    }
 
    @Override
    public Object beforeBodyWrite(Object body, MethodParameter returnType, MediaType selectedContentType,
                                  Class selectedConverterType, ServerHttpRequest request, ServerHttpResponse response) {
        // 这里可以对body进行加工处理，或者添加额外的信息
        // 例如，给所有响应添加一个公共字段
        if (body instanceof Map) {
            Map<String, Object> result = new HashMap<>();
            result.put("status", "success");
            result.put("data", body);
            return result;
        } else if (body instanceof ResponseEntity) {
            ResponseEntity<?> responseEntity = (ResponseEntity<?>) body;
            return ResponseEntity.ok(responseEntity.getBody());
        }
        return body;
    }
}

这段代码演示了如何实现ResponseBodyAdvice接口，并在beforeBodyWrite方法中对响应体进行加工。这里根据返回的body类型，添加了一个简单的示例，在实际的应用中，可以根据具体需求进行复杂的逻辑处理。

这个错误信息表明你尝试使用pg_ctl连接PostgreSQL数据库时遇到了问题，具体是提示可能已经有另一个服务器实例在运行，并尝试启动服务器。

错误解释:

PostgreSQL数据库在同一时间只能由一个服务器进程运行。如果系统检测到已有进程在监听数据库的端口（默认是5432），它会拒绝再次启动另一个服务器实例。

解决方法:

1. 确认是否有另一个PostgreSQL服务正在运行。可以使用如下命令检查：

   
   
   
   ps aux | grep postgres

   或者使用系统服务管理工具检查服务状态，例如：

   
   
   
   systemctl status postgresql

   或

   
   
   
   service postgresql status

2. 如果有另一个服务器实例正在运行，你需要停止它。可以使用pg_ctl stop命令或者系统服务命令停止服务。

3. 如果你确认没有其他服务在运行，但仍然遇到这个错误，可能是之前的服务器没有正确关闭，导致了端口占用。你可以使用如下命令来找出占用端口的进程并结束它：

   
   
   
   sudo fuser -k 5432/tcp

4. 之后再尝试使用pg_ctl启动服务。

确保在进行任何操作前备份重要数据，以防需要恢复数据库。

-- 查询SQLite数据库慢查询日志
SELECT datetime(started, 'unixepoch') as started_at,
       query,
       duration
FROM sqlite_master_lookup_sql_v2
ORDER BY started DESC
LIMIT 10;

这个查询使用了SQLite的sqlite_master_lookup_sql_v2虚拟表来获取最近执行的慢查询日志。它将开始时间转换为可读的格式，显示慢查询的SQL语句及其耗时。这个查询默认在SQLite 3.35.0+版本中可用，如果你使用的是旧版本，可能需要查看数据库的文档来获取相关的慢查询日志表名。

由于提供的信息较为笼统且缺乏具体代码实现，我无法提供一个完整的解决方案。但我可以提供一个简化版的智能房产匹配平台的核心功能示例，包括房产信息的展示和搜索。

后端代码（Spring Boot）:

@RestController
@RequestMapping("/api/properties")
public class PropertyController {
 
    @Autowired
    private PropertyService propertyService;
 
    @GetMapping
    public ResponseEntity<List<Property>> getAllProperties() {
        List<Property> properties = propertyService.findAll();
        return ResponseEntity.ok(properties);
    }
 
    @GetMapping("/search")
    public ResponseEntity<List<Property>> searchProperties(
        @RequestParam(value = "location", required = false) String location,
        @RequestParam(value = "type", required = false) String type
    ) {
        List<Property> properties = propertyService.search(location, type);
        return ResponseEntity.ok(properties);
    }
}

前端代码（Vue.js）:

<template>
  <div>
    <input v-model="searchLocation" placeholder="Enter location">
    <input v-model="searchType" placeholder="Enter type">
    <button @click="searchProperties">Search</button>
    <ul>
      <li v-for="property in properties" :key="property.id">
        {{ property.address }}
      </li>
    </ul>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      searchLocation: '',
      searchType: '',
      properties: []
    };
  },
  methods: {
    searchProperties() {
      axios.get('/api/properties/search', {
        params: {
          location: this.searchLocation,
          type: this.searchType
        }
      })
      .then(response => {
        this.properties = response.data;
      })
      .catch(error => {
        console.error('Search failed:', error);
      });
    }
  }
};
</script>

在这个简化的例子中，我们有一个后端的Spring Boot应用程序，它提供了基本的REST API来获取所有房产信息或基于位置和类型进行搜索。前端是用Vue.js编写的，它通过axios来发送HTTP请求并动态更新页面上的房产列表。

请注意，这个例子没有实现数据持久化、认证、权限控制等安全和实际应用中必需的功能。它仅仅展示了如何在前后端之间传递数据和实现简单的搜索功能。在实际应用中，你需要考虑更多的安全和性能因素。

在Spring Boot中，Bean装配通常是通过@Autowired注解自动装配的。Spring Boot还支持Java的@Inject注解。

以下是一个简单的例子，展示如何在Spring Boot中自动装配一个Bean：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class MyService {
    private final MyRepository myRepository;
 
    @Autowired
    public MyService(MyRepository myRepository) {
        this.myRepository = myRepository;
    }
 
    // 使用myRepository的方法...
}
 
@Repository
public class MyRepository {
    // Repository的实现...
}

在这个例子中，Spring会自动寻找并注入一个MyRepository类型的Bean到MyService中。

如果你想要显式地定义Bean，可以使用@Bean注解在配置类中：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class AppConfig {
 
    @Bean
    public MyService myService() {
        return new MyService(myRepository());
    }
 
    @Bean
    public MyRepository myRepository() {
        return new MyRepository();
    }
}

在这个配置类中，我们定义了myService和myRepository两个Bean，并通过方法调用的方式相互注入。

以上就是Spring Boot中Bean装配的基本方法。

在Spring Cloud中集成Redis集群，你可以使用spring-boot-starter-data-redis依赖，并在配置文件中指定Redis集群节点。以下是一个基本的示例：

1. 添加依赖到你的pom.xml：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2. 在application.yml或application.properties中配置Redis集群：

spring:
  redis:
    cluster:
      nodes:
        - 127.0.0.1:6379
        - 127.0.0.1:6380
        - 127.0.0.1:6381

3. 使用RedisTemplate或StringRedisTemplate操作Redis：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
public class RedisClusterController {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    @GetMapping("/set/{key}/{value}")
    public String set(@PathVariable String key, @PathVariable Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        return "success";
    }
 
    @GetMapping("/get/{key}")
    public Object get(@PathVariable String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Cloud项目中集成Redis集群，并提供了两个简单的API来进行Redis的键值对的设置和获取。在实际应用中，你需要根据自己的环境配置正确的Redis集群节点地址和端口。

import sqlite3
 
# 连接到数据库，如果数据库不存在则在当前目录创建数据库文件
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个Cursor对象
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句，创建user表
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor对象
cursor.close()
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

这段代码演示了如何使用sqlite3模块来创建一个SQLite数据库和一个简单的表。首先，它建立了一个数据库连接，然后创建了一个Cursor对象以执行SQL命令。代码中的CREATE TABLE IF NOT EXISTS语句确保如果表已经存在，则不会重复创建。最后，代码关闭了Cursor对象并提交了事务，然后关闭了数据库连接。

net/http2/hpack 包是Go语言标准库中的一部分，它提供了对HTTP/2头部压缩的支持，即HPACK。这个包主要负责在HTTP/2连接中对头部进行编码和解码。

这个包中的主要数据结构是Decoder和Encoder，分别用于解码和编码头部信息。

以下是一个简单的使用net/http2/hpack包进行头部压缩和解压缩的例子：

package main
 
import (
    "bytes"
    "fmt"
    "io"
    "net/http2/hpack"
)
 
func main() {
    // 创建一个Encoder和一个Decoder
    var buf bytes.Buffer
    encoder := hpack.NewEncoder(&buf)
    decoder := hpack.NewDecoder(1024, func(headers hpack.HeaderField) {
        fmt.Printf("Header: %s: %s\n", headers.Name, headers.Value)
    })
 
    // 使用Encoder添加一些头部字段
    err := encoder.WriteField(hpack.HeaderField{Name: "content-type", Value: "text/html"})
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    err = encoder.WriteField(hpack.HeaderField{Name: "content-length", Value: "123"})
    if err != nil {
        panic(err)
    }
 
    // 将buf中的压缩头部数据传递给Decoder进行解压缩
    decoder.Decode(&buf, nil)
 
    // 重置buf，为下一轮编码/解码准备
    buf.Reset()
}

在这个例子中，我们创建了一个Encoder和一个Decoder。使用Encoder写入了两个头部字段，然后将编码后的数据传递给Decoder进行解码。解码时，我们提供了一个回调函数，该函数会为每个解码出来的头部字段调用，并打印出来。

这个例子展示了如何使用hpack包来压缩和解压缩HTTP/2头部信息。在实际的HTTP/2实现中，这个包会被更深层的库使用，但了解它的工作原理有助于理解整个HTTP/2头部压缩的过程。

import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.postgis.Geometry;
 
@Service
public class GeometryService {
 
    private final GeometryMapper geometryMapper;
 
    @Autowired
    public GeometryService(GeometryMapper geometryMapper) {
        this.geometryMapper = geometryMapper;
    }
 
    public Geometry getGeometryById(int id) {
        return geometryMapper.getGeometryById(id);
    }
}
 
@Mapper
interface GeometryMapper {
    @Select("SELECT geom FROM your_table WHERE id = #{id}")
    Geometry getGeometryById(int id);
}

这个代码示例展示了如何在SpringBoot应用中使用MyBatis和PostGIS来查询一个几何对象。首先定义了一个GeometryService服务类，它使用GeometryMapper接口来查询数据库。GeometryMapper接口使用MyBatis的注解@Select定义了一个方法来获取特定ID的几何对象。这个例子需要在实际环境中配置数据源和MyBatis的SQLSessionFactory。

在MongoDB中进行数据的增加（Create）、修改（Update）和删除（Delete）操作，可以使用MongoDB shell或者编程语言中的MongoDB驱动来实现。以下是使用MongoDB shell的基本操作：

增加（Create）:

// 插入单条记录
db.collection.insertOne({key1: "value1", key2: "value2"});
 
// 插入多条记录
db.collection.insertMany([{key1: "value1"}, {key1: "value2"}]);

修改（Update）:

// 更新单条记录
db.collection.updateOne({key1: "value1"}, {$set: {key2: "newValue"}});
 
// 更新多条记录
db.collection.updateMany({key1: "value1"}, {$set: {key2: "newValue"}});
 
// 替换整条记录
db.collection.replaceOne({key1: "value1"}, {key1: "newValue1", key2: "newValue2"});

删除（Delete）:

// 删除单条记录
db.collection.deleteOne({key1: "value1"});
 
// 删除多条记录
db.collection.deleteMany({key1: "value1"});

在编程语言中，如Python，你可以使用pymongo库来执行这些操作：

from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['database_name']
collection = db['collection_name']
 
# 插入
collection.insert_one({'key1': 'value1', 'key2': 'value2'})
 
# 更新
collection.update_one({'key1': 'value1'}, {'$set': {'key2': 'newValue'}})
 
# 删除
collection.delete_one({'key1': 'value1'})

请根据实际需求选择合适的方法进行数据操作。