要使用Flink进行PostgreSQL的CDC实时同步，你需要安装并配置PostgreSQL数据库，并确保启用了逻辑复制(也称为逻辑解码)。以下是基本步骤：

1. 安装PostgreSQL：

   • 在你的系统上安装PostgreSQL 10或更高版本。
   • 确保数据库用户具有适当的权限，并可以进行逻辑复制。

2. 配置PostgreSQL的逻辑复制：

   • 修改postgresql.conf文件，设置以下参数：

     
     
     
     wal_level = logical
     max_wal_senders = 3  # 根据需要设置
     max_replication_slots = 3  # 根据需要设置

   • 重启PostgreSQL服务以应用更改。

   • 创建逻辑复制插槽：

     
     
     
     SELECT * FROM pg_create_logical_replication_slot('flink_slot', 'test_decoding');

3. 在Flink中设置CDC源连接PostgreSQL：

   • 使用Flink提供的JDBC连接器来连接PostgreSQL。
   • 使用Flink CDC库来处理变更数据捕获。

以下是一个简化的示例代码，展示如何使用Flink的Table API配置CDC源：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.*;
import org.apache.flink.table.planner.factories.TestFormatFactory;
 
public class PgCdcExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        String sourceDDL = "" +
                "CREATE TABLE pg_source (" +
                "   id INT," +
                "   name STRING," +
                "   price DECIMAL(32, 2)" +
                ") WITH (" +
                "   'connector' = 'postgres-cdc'," +
                "   'hostname' = 'your_postgresql_host'," +
                "   'port' = '5432'," +
                "   'username' = 'your_username'," +
                "   'password' = 'your_password'," +
                "   'database-name' = 'your_db_name'," +
                "   'schema-name' = 'your_schema_name'," +
                "   'table-name' = 'your_table_name'," +
                "   'scan.startup.mode' = 'latest-offset'" +
                ")";
 
        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
 
        // 定义sink（例如Kafka，Elasticsearch等）
        String sinkDDL = "" +
                "CREATE TABLE kafka_sink (" +
                "   id INT," +
                "   name STRING," +
                "   price DECIMAL(32, 2)" +
                ") WITH (" +
                "   'connector' = '...'," + // 指定Kafka连接器
                "   ..." + // Kafka连接器参数
                ")";
 
       

以下是一个简化的Spring Security和Spring Boot结合使用的例子，实现了登录和基于角色的权限控制。

1. 添加依赖到pom.xml：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置SecurityConfig.java：

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.config.annotation.authentication.builders.AuthenticationManagerBuilder;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;
 
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .antMatchers("/", "/home").permitAll()
                .anyRequest().authenticated()
                .and()
            .formLogin()
                .loginPage("/login")
                .permitAll()
                .and()
            .logout()
                .permitAll();
    }
 
    @Override
    protected void configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        auth
            .inMemoryAuthentication()
                .withUser("user").password("{noop}userPassword").roles("USER")
                .and()
                .withUser("admin").password("{noop}adminPassword").roles("USER", "ADMIN");
    }
}

3. 创建LoginController.java：

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 
@Controller
public class LoginController {
 
    @GetMapping("/login")
    public String login() {
        return "login";
    }
 
    @GetMapping("/")
    public String home() {
        return "home";
    }
}

4. 创建home.html和login.html模板：

home.html:

<!DOCTYPE html>
<html xmlns="

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 
# 加载 HuggingFace 的 tokenizer 和 model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("lucidrains/gpt-j-6b-llama")
model = AutoModel.from_pretrained("lucidrains/gpt-j-6b-llama")
 
# 使用 tokenizer 和 model 进行推理
sequence = "Hello, world!"
input_ids = tokenizer.encode(sequence, return_tensors='pt')
outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
 
# 打印输出结果
print(last_hidden_states)

这段代码演示了如何使用 HuggingFace 库加载预先训练好的 GPT-J 6B (LLaMA 格式) 模型，并对一个简单的输入序列 "Hello, world!" 进行编码和推理。然后，它打印出模型的最后一个隐藏状态，这是模型输出的一个表示，可以用于进一步处理或分析。

Spring Cloud RestTemplate 是一个用于调用REST服务的客户端，它在Spring Framework的基础上提供了一种简单的方式来访问HTTP服务。

以下是一个使用RestTemplate的示例代码：

import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
public class RestTemplateExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建RestTemplate实例
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
 
        // 设置请求的URL
        String url = "http://example.com/api/data";
 
        // 执行GET请求，返回String类型的响应体
        String response = restTemplate.getForObject(url, String.class);
 
        // 输出响应结果
        System.out.println(response);
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个RestTemplate实例，然后使用它的getForObject方法来发送一个GET请求到指定的URL，并期望返回一个String类型的响应体。

如果你需要发送POST请求，可以使用postForObject方法，例如：

// 创建请求体
String requestBody = "{\"key1\":\"value1\",\"key2\":\"value2\"}";
 
// 执行POST请求，返回String类型的响应体
String response = restTemplate.postForObject(url, requestBody, String.class);

RestTemplate还支持其他许多请求方法，如PUT、DELETE等，并且可以自定义请求的配置，如设置请求头、cookie等。

// 股票价格通知服务
@Service
public class StockPriceNotificationService {
 
    private final EmailService emailService;
    private final UserRepository userRepository;
    private final StockRepository stockRepository;
 
    // 使用Spring依赖注入EmailService和数据仓库
    @Autowired
    public StockPriceNotificationService(EmailService emailService, UserRepository userRepository, StockRepository stockRepository) {
        this.emailService = emailService;
        this.userRepository = userRepository;
        this.stockRepository = stockRepository;
    }
 
    // 当股票价格变动超过设定阈值时，发送通知
    public void sendNotificationIfNeeded(String stockCode, double newPrice) {
        Stock stock = stockRepository.findByStockCode(stockCode)
                .orElseThrow(() -> new StockNotFoundException(stockCode));
 
        if (newPrice > stock.getAlertPrice()) {
            List<User> subscribedUsers = userRepository.findAllBySubscribedStocksContains(stockCode);
            String subject = "股票价格警告: " + stockCode;
            String content = "股票 " + stockCode + " 价格超过了设定的警告价格。当前价格: " + newPrice;
 
            subscribedUsers.forEach(user -> emailService.sendEmail(user.getEmail(), subject, content));
        }
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot应用中创建一个服务来处理股票价格通知的逻辑。它使用了依赖注入来注入必要的服务（如EmailService和数据仓库），并提供了一个方法来在股票价格超过用户设定的警告价格时发送通知。这个例子简洁地展示了如何将业务逻辑和Spring框架集成在一起。

在Oracle中，可以通过查询V$PROCESS视图来获取当前数据库的进程数（或线程数，如果您指的是操作系统层面的线程）。以下是一个查询示例：

SELECT COUNT(*) FROM v$process;

这将返回当前连接到数据库的进程总数。如果您想要获取更详细的信息，比如每个进程的详细信息，可以查询V$PROCESS视图。

请注意，您需要有足够的权限来查询这些视图，通常需要DBA权限。如果您没有足够的权限，您可能需要联系数据库管理员来执行这些查询。

在Python的Masonite框架中，可以使用内置的验证功能来验证HTTP请求。以下是一个简单的示例，展示了如何在Masonite控制器中使用请求验证：

from masonite.request import Request
from masonite.view import View
from masonite.controllers import Controller
from masonite.validation import Validator
 
class YourController(Controller):
    def __init__(self, request: Request):
        self.request = request
 
    def show(self):
        # 验证请求数据
        self.validate(self.request, {
            'name': 'required',
            'email': 'required|email'
        })
 
        # 如果验证失败，将重定向到上一页并带上错误信息
        if self.request.errors:
            return self.request.redirect_back()
 
        # 验证成功，继续执行控制器逻辑
        name = self.request.input('name')
        email = self.request.input('email')
 
        # 返回视图或响应
        return View().render('your_view', {'name': name, 'email': email})

在这个示例中，我们定义了一个控制器方法show，它会对传入的name和email字段进行验证。如果验证失败，则将用户重定向回之前的页面，并带上错误信息。如果验证成功，则继续执行控制器的逻辑。这里使用了Masonite的内置验证规则，如required和email，同时展示了如何通过request.input获取请求参数。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication // 标注这是一个Spring Boot应用
public class MySpringBootApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 启动Spring Boot应用
        SpringApplication.run(MySpringBootApplication.class, args);
    }
}

这段代码创建了一个简单的Spring Boot应用程序，并在main方法中启动了它。@SpringBootApplication注解是一个方便的注解，它包含以下三个注解：

• @Configuration：表示该类使用Spring基于Java的配置。
• @ComponentScan：启用组件扫描，这样你就可以通过注解auto-detect其他组件。
• @EnableAutoConfiguration：这使得Spring Boot根据类路径设置、其他bean和各种属性设置自动配置bean。

@Transactional 注解失效的原因可能有以下几种：

1. 注解没有正确配置在Spring配置文件中或者没有被Spring扫描到。
2. 方法不是public的，@Transactional 注解只能应用于public的方法上。
3. 类不是Spring管理的Bean，或者不在Spring的组件扫描路径下。
4. 方法内部调用自身，导致事务不会被继承。
5. 异常类型不被当前的事务设置捕获，必须是RuntimeException或者是Errors及其子类。
6. 事务方法被非代理对象调用，即直接通过this引用调用。

解决办法：

1. 确保@Transactional 注解已经在Spring配置文件中配置，并且开启了注解扫描。
2. 将注解应用于public访问权限的方法上。
3. 确保类是Spring的Bean，并且放置在正确的包下以被Spring扫描。
4. 避免方法内部调用，或者使用AopContext.currentProxy()获取代理对象调用。
5. 确保捕获的异常类型是正确的，或者在事务注解中指定正确的rollbackFor属性。
6. 确保通过代理对象调用方法，例如通过依赖注入的Bean来调用事务方法。

示例代码：

@Service
public class MyService {
 
    @Transactional
    public void myMethod() {
        // 事务性操作
    }
}

确保myMethod是public的，并且MyService类被Spring正确管理。如果需要在同一个类中调用事务方法，可以这样操作：

@Service
public class MyService {
 
    @Autowired
    private MyService myServiceProxy;
 
    public void myMethod() {
        myServiceProxy.myMethod();
    }
 
    @Transactional
    public void myMethodTransactional() {
        // 事务性操作
    }
}

在这个例子中，myServiceProxy是代理对象，它将会执行带有@Transactional注解的方法。

# 安装Redis
```bash
# 使用Homebrew（macOS）
brew install redis
 
# 使用APT（Debian或Ubuntu）
sudo apt-get update
sudo apt-get install redis-server
 
# 使用YUM（CentOS或RHEL）
sudo yum install redis
 
# 使用Docker
docker run --name some-redis -d redis

基本命令

# 启动Redis服务器
redis-server
 
# 连接到Redis服务器
redis-cli
 
# 设置键值对
SET key value
 
# 获取键的值
GET key
 
# 删除键
DEL key
 
# 检查键是否存在
EXISTS key

Python中使用Redis

import redis
 
# 连接到本地Redis实例
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
r.set('key', 'value')
 
# 获取键的值
value = r.get('key')
print(value)
 
# 删除键
r.delete('key')
 
# 检查键是否存在
exists = r.exists('key')
print(exists)

这个例子展示了如何在命令行中安装Redis，以及如何使用基本的Redis命令来设置、获取和删除键值对。同时，我们也提供了如何在Python环境中使用redis包来进行相同操作的示例代码。