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Rocky8安装postgresql
System
2024-09-09
所有,数据库

在Rocky Linux 8上安装PostgreSQL可以通过以下步骤进行：

  1. 打开终端。

  2. 首先，更新你的系统：

    


sudo dnf update

  3. 安装PostgreSQL及其相关软件包：

    


sudo dnf install postgresql-server

  4. 初始化数据库：

    


sudo postgresql-setup --initdb

  5. 启动并使PostgreSQL服务开机自启：

    


sudo systemctl enable --now postgresql

  6. 确认服务状态：

    


sudo systemctl status postgresql

  7. （可选）配置PostgreSQL。首次安装后，您可以运行 postgresql-setup 命令来设置密码、配置复制等：

    


sudo postgresql-setup --help

  8. （可选）登录到PostgreSQL交互式终端：

    


sudo su - postgres
psql

以上步骤将安装PostgreSQL并确保其运行。如果你需要进一步配置PostgreSQL，请查看Rocky Linux 8的官方文档或使用 postgresql-setup 命令获取帮助。

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前后端分离，使用vue3整合SpringSecurity加JWT实现登录认证
System
2024-09-09
所有,java

以下是使用Vue 3和Spring Security结合JWT实现登录认证的核心代码示例。

后端（Spring Boot）:




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;
import org.springframework.security.config.http.SessionCreationPolicy;
import org.springframework.security.core.userdetails.UserDetailsService;
import org.springframework.security.crypto.password.PasswordEncoder;
import org.springframework.security.web.authentication.UsernamePasswordAuthenticationFilter;
 
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    private final JwtAuthenticationEntryPoint jwtAuthenticationEntryPoint;
    private final UserDetailsService userDetailsService;
    private final JwtRequestFilter jwtRequestFilter;
 
    public SecurityConfig(JwtAuthenticationEntryPoint jwtAuthenticationEntryPoint, UserDetailsService userDetailsService, JwtRequestFilter jwtRequestFilter) {
        this.jwtAuthenticationEntryPoint = jwtAuthenticationEntryPoint;
        this.userDetailsService = userDetailsService;
        this.jwtRequestFilter = jwtRequestFilter;
    }
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
                .csrf().disable()
                .exceptionHandling().authenticationEntryPoint(jwtAuthenticationEntryPoint).and()
                .sessionManagement().sessionCreationPolicy(SessionCreationPolicy.STATELESS).and()
                .authorizeRequests()
                .antMatchers("/api/auth/**").permitAll()
                .anyRequest().authenticated();
 
        http.addFilterBefore(jwtRequestFilter, UsernamePasswordAuthenticationFilter.class);
    }
 
    // ... 其他配置
}

前端（Vue 3）:




import axios from 'axios';
import { ElMessage } from 'element-plus';
 
const service = axios.create({
    baseURL: process.env.VUE_APP_BASE_API, // api的base_url
    timeout: 5000 // 请求超时时间
});
 
service.interceptors.request.use(
    config => {
        if (localStorage.getItem('token')) {
            config.headers['Authorization'] = 'Bearer ' + localStorage.getItem('token');
        }
        return config;
    },
    error => {
        // 请求错误处理
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SpringCloud：spring-cloud-loadbalancer原理分析及实现自定义负载均衡策略
System
2024-09-09
所有,java



import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.RequestData;
import org.springframework.cloud.loadbalancer.core.NoopServiceInstanceListSupplier;
import org.springframework.cloud.loadbalancer.core.ReactiveLoadBalancer;
import org.springframework.cloud.loadbalancer.core.SelectedInstance;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.util.List;
 
public class CustomLoadBalancer implements ReactiveLoadBalancer<ServiceInstance> {
 
    private final ServiceInstanceListSupplier serviceInstanceListSupplier;
 
    public CustomLoadBalancer(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
        this.serviceInstanceListSupplier = new StaticServiceInstanceListSupplier(serviceInstances);
    }
 
    @Override
    public Mono<Response<ServiceInstance>> choose(RequestData requestData) {
        // 实现自定义的选择逻辑，例如轮询、随机或者根据权重
        return serviceInstanceListSupplier.get()
                .next()
                .map(serviceInstance -> new Response<>(serviceInstance));
    }
 
    @Override
    public Mono<Void> execute(String serviceId, Function<ServiceInstance, Mono<Void>> callback) {
        // 使用choose方法选择一个实例，然后执行callback中的逻辑
        return choose(new DefaultRequestData(serviceId)).flatMap(response -> {
            SelectedInstance selectedInstance = new SelectedInstance(serviceId, response.getServer());
            return callback.apply(selectedInstance.getServer());
        });
    }
 
    // 内部辅助类，用于提供服务实例列表
    private static class StaticServiceInstanceListSupplier implements ServiceInstanceListSupplier {
        private final List<ServiceInstance> serviceInstances;
 
        public StaticServiceInstanceListSupplier(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
            this.serviceInstances = serviceInstances;
        }
 
        @Override
        public Flux<List<ServiceInstance>> get() {
            return Flux.just(serviceInstances);
        }
 
        @Override
        public Flux<ServiceInstance> get(RequestData requestData) {
            return Flux.fromIterable(serviceInstances);
        }
    }
}

这个代码示例展示了如何实现一个自定义的ReactiveLoadBalancer。在choose方法中，我们使用了一个简单的轮询策略来选择服务实例。在execute方法中，我们使用choose选出的实例来执行传入的回调函数。这个示例还定义了一个辅助类StaticServiceInstanceListSupplier来提供服务实例列表。这个示例只是用于教学目的，实际应用中应该根据具体的负载均衡策略来实现choose方法。

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Nginx+Tomcat实现负载均衡、动静分离集群部署
System
2024-09-09
所有,java

以下是一个基于Nginx和Tomcat的简单的动静分离和负载均衡配置示例：

  1. Nginx配置文件（nginx.conf）:



user  nginx;
worker_processes  1;
 
events {
    worker_connections  1024;
}
 
http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
 
    # 日志格式
    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
 
    # 访问日志
    access_log  logs/access.log  main;
 
    # 静态文件缓存设置
    sendfile        on;
    keepalive_timeout  65;
 
    # 用于动静分离的location配置
    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;
 
        # 静态文件
        location ~* \.(jpg|jpeg|gif|png|css|js|ico|html)$ {
            root   /path/to/static/files;
            expires 30d;
        }
 
        # 代理动态内容到Tomcat服务器
        location / {
            proxy_pass http://tomcat_servers;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        }
    }
 
    # 负载均衡配置
    upstream tomcat_servers {
        server tomcat1.example.com:8080;
        server tomcat2.example.com:8080;
    }
}

在这个配置中，Nginx作为反向代理服务器接收所有的HTTP请求，并根据location配置处理静态文件或将请求代理到Tomcat服务器。upstream模块定义了一个名为tomcat_servers的服务器组，它包含两个Tomcat服务器实例，Nginx将按需分配请求到这些服务器。

  1. 确保Nginx配置没有错误，可以使用以下命令检查：



nginx -t
  1. 如果没有错误，重新加载Nginx配置以应用更改：



nginx -s reload

确保Tomcat服务器正常运行，并且可以处理来自Nginx的请求。

以上是一个基本的Nginx和Tomcat集群配置示例。在实际部署中，你可能需要调整Nginx的配置，包括日志目录、缓存时间、服务器名称、upstream配置等。同时，确保Nginx和Tomcat有适当的权限来访问相关的文件和网络。

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SQLite学习SQLite《社区流动人员系统》项目实战，数据按需查询
System
2024-09-09
所有,数据库



-- 假设我们已经有了一个流动人口登记表 'population_movement'，包含字段 'id', 'name', 'sex', 'age', 'nationality', 'work_type', 'arrival_date', 'location_id'。
-- 下面的SQL语句展示了如何按需查询流动人口数据。
 
-- 查询流动人口的总数。
SELECT COUNT(*) FROM population_movement;
 
-- 查询特定国籍的流动人口数。
SELECT COUNT(*) FROM population_movement WHERE nationality = '中国';
 
-- 查询特定性别的流动人口数。
SELECT COUNT(*) FROM population_movement WHERE sex = '女';
 
-- 查询某个位置的流动人口总数。
SELECT COUNT(*) FROM population_movement WHERE location_id = 1;
 
-- 查询最年轻和最年长的流动人口。
SELECT MIN(age), MAX(age) FROM population_movement;
 
-- 查询不同工作类型的流动人口数量。
SELECT work_type, COUNT(*) FROM population_movement GROUP BY work_type;
 
-- 查询某个位置的流动人口详情。
SELECT * FROM population_movement WHERE location_id = 1;
 
-- 查询最近一周内到达的流动人口。
SELECT * FROM population_movement WHERE arrival_date > datetime('now', '-7 day');

这个示例展示了如何使用SQLite进行基本的数据统计和查询，这些操作在实际的社区流动人口系统中是非常常见和重要的。这些查询可以根据实际需求进行调整，以便获取特定的数据信息。

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redis内存淘汰策略-------Reservoir Sampling(水库采样)
System
2024-09-09
所有,redis

Redis的内存淘汰策略中的Reservoir Sampling是一种随机抽样算法，用于从数据流中随机抽取样本。这种策略通常用于大数据处理中，当数据量非常大，无法一次性加载到内存时，可以使用这种随机算法来抽取一部分数据进行分析。

以下是一个简单的Python实现，演示如何使用Reservoir Sampling算法从一组数据中随机抽取k个元素：




import random
 
def reservoir_sampling(items, k):
    sample = [None] * k
    for i, item in enumerate(items):
        if i < k:
            sample[i] = item
        else:
            probability = k / (i + 1)
            if random.uniform(0, 1) < probability:
                index = random.randrange(0, i + 1)
                sample[index] = item
    return sample
 
# 示例使用
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
k = 3  # 需要抽取的样本数
sample = reservoir_sampling(items, k)
print(sample)  # 输出可能是 [2, 5, 10] 或其他大小为k的随机样本

这个例子中，reservoir_sampling函数会遍历提供的items，并根据当前元素位置动态调整替换到样本数组中每个元素的概率。如果当前元素是随机选中的应该替换样本中元素的位置，则替换之。最终返回的sample数组包含了随机抽取的k个元素。

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SpringBoot集成slf4j日志配置
System
2024-09-09
所有,java

在Spring Boot项目中，你可以通过以下步骤来集成和配置slf4j日志系统：

  1. 添加依赖：确保你的pom.xml包含slf4j的API依赖以及一个具体的日志实现（比如logback）。



<!-- SLF4J API -->
<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>slf4j-api</artifactId>
    <version>1.7.30</version>
</dependency>
 
<!-- Logback implementation -->
<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-classic</artifactId>
    <version>1.2.3</version>
</dependency>
  1. 配置日志：在src/main/resources目录下创建或修改logback-spring.xml文件来配置日志输出。



<configuration>
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
 
    <root level="info">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
    </root>
</configuration>
  1. 使用日志：在你的代码中，使用slf4j的Logger来记录日志。



import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
 
public class YourClass {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(YourClass.class);
 
    public void yourMethod() {
        logger.info("This is an info message");
        // ...
    }
}

以上步骤将会在Spring Boot项目中启用slf4j并使用Logback作为日志实现。你可以根据需要调整日志的输出格式和级别，以及添加额外的appender来将日志输出到文件或其他目的地。

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微服务超级通道：解锁Spring Cloud Gateway与Nginx最強配置，构建未来网络高速公路！
System
2024-09-09
所有,java

这个问题看起来像是在询问如何使用Spring Cloud Gateway和Nginx来构建微服务的API路由和管理。以下是一个简化的例子，展示如何配置Spring Cloud Gateway以及一些基本的Nginx配置。

Spring Cloud Gateway配置:




@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
                .route("path_route", r -> r.path("/api/**")
                        .uri("http://backend:8080")
                        .order(0)
                        .id("api_route")
                )
                .build();
    }
}

在这个配置中，我们定义了一个路由，它会将匹配 /api/** 路径的请求转发到 http://backend:8080。

Nginx配置:




server {
    listen 80;
 
    location / {
        proxy_pass http://localhost:8080;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

在Nginx中，我们设置了一个监听80端口的服务器，并将所有流量代理到Spring Cloud Gateway运行的端口（在这个例子中是8080）。

这只是一个简单的示例，实际部署时可能需要更复杂的配置，比如负载均衡、安全性考虑、日志记录等。

请注意，这只是一个概念性的示例，并且假设了一些基础设施和服务的存在。在实际部署中，你需要根据自己的具体情况来调整配置。

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oracle 根据身份证号码与指定日期计算年龄
System
2024-09-09
所有,数据库

在Oracle数据库中，可以使用MONTHS_BETWEEN函数来计算两个日期之间的月数，然后通过除以12来计算年龄。以下是一个SQL示例，它根据给定的身份证号码和日期来计算年龄：




SELECT
    id_card,
    birth_date,
    TRUNC(MONTHS_BETWEEN(SYSDATE, birth_date) / 12) AS age
FROM
    your_table_name;

在这个例子中，your_table_name是包含身份证号码和出生日期的表格的名称。birth_date是出生日期的列，id_card是身份证号码的列。TRUNC函数用来去除小数部分，只保留整数年龄。

如果你的身份证信息是一个18位的字符串，你可能需要提取出生日期：




SELECT
    id_card,
    TO_DATE(SUBSTR(id_card, 7, 8), 'YYYYMMDD') AS birth_date,
    TRUNC(MONTHS_BETWEEN(SYSDATE, TO_DATE(SUBSTR(id_card, 7, 8), 'YYYYMMDD')) / 12) AS age
FROM
    your_table_name;

在这个例子中，SUBSTR(id_card, 7, 8)提取身份证中的出生日期部分，并转换为DATE类型来计算年龄。

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found character ‘@‘ that cannot start any token. (Do not use @ for indentation) -springboot启动报错
System
2024-09-09
所有,java

报错解释：

这个错误通常出现在解析编程语言或标记语言的文本时，解析器在文本中遇到了一个字符‘@’，但这个字符不能开始任何有效的语法单元或标记。在编程语言中，‘@’字符有可能是一个错误的字符，比如在某些编程语言中，‘@’可能被用作注解的开始字符。在标记语言中，比如YAML或者某些配置文件中，‘@’可能是一个特殊字符，用于特定的目的。

解决方法：

  1. 检查文本中的‘@’字符，确认它是否应该存在。如果不应该存在，请删除它或替换成正确的字符。
  2. 如果‘@’字符是用于注解或其他特殊目的，确保你的解析器或编译器支持这种用法。
  3. 检查文件的编码格式是否正确，有时文件的编码格式错误也会导致解析器无法正确解读字符。
  4. 如果你正在使用某种特定的编程语言或标记语言，查看该语言的文档，确认‘@’字符的正确用法。
  5. 如果错误发生在代码缩进或格式化上，确保你的代码遵循了该语言的缩进规则，比如Python的缩进通常是四个空格，不使用@符号。

根据具体使用的编程语言或标记语言，解决方法可能略有不同。如果你能提供更具体的上下文信息（如发生错误的编程语言或是在执行的操作），我可以提供更加精确的解决方案。

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