2024-09-04

在使用Sa-Token进行短信登录、注册以及鉴权时,可以结合Redis来存储短信验证码以及用户会话信息,以下是一个简化的示例代码:

首先,需要添加Sa-Token和Redis的依赖:




<!-- Sa-Token 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>cn.dev33</groupId>
    <artifactId>sa-token-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
<!-- Redis 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

然后配置Sa-Token与Redis的集成:




@Configuration
public class SaTokenConfig {
    @Bean
    public SaTokenAction saTokenAction() {
        return new SaTokenActionRedis(); // 使用Redis作为存储方式
    }
}

接下来,实现短信登录和注册的接口:




@RestController
public class MessageController {
 
    // 发送短信验证码接口
    @PostMapping("/send-message")
    public Response sendMessage(@RequestParam("phone") String phone) {
        // 生成验证码并保存至Redis
        String code = RandomUtil.randomNumbers(6);
        SaTokenRedisUtil.set(SaTokenRedisKeyBuild.smsCodeKey(phone), code, 1000 * 60 * 5); // 有效期5分钟
 
        // 模拟发送短信操作
        // sendSms(phone, code);
        return Response.success("短信发送成功");
    }
 
    // 短信登录接口
    @PostMapping("/sms-login")
    public Response smsLogin(@RequestParam("phone") String phone, @RequestParam("code") String code) {
        // 从Redis获取验证码并校验
        String cacheCode = SaTokenRedisUtil.get(SaTokenRedisKeyBuild.smsCodeKey(phone));
        if (!code.equals(cacheCode)) {
            return Response.error("验证码错误");
        }
 
        // 登录成功,创建会话
        StpUtil.login(phone); // 更多StpUtil方法参考Sa-Token官方文档
        return Response.success("登录成功");
    }
 
    // 短信注册接口
    @PostMapping("/sms-register")
    public Response smsRegister(@RequestParam("phone") String phone, @RequestParam("code") String code) {
        // 验证码校验同登录接口
        // ...
 
        // 注册用户
        int userId = StpUtil.getLoginIdAsInt(); // 假设用户ID是自增的,实际应用中需要根据业务逻辑生成
        // 保存用户信息至数据库等操作
        // saveUser(userId, phone);
 
        return Response.success("注册成功");
    }
}

以上代码提供了短信验证码的发送、登录和注册接口,并使用Redis来存储验证码和会话信息。在实际应用中,你需要根据自己的业务逻辑来扩展这些接口,比如集成短信服务提供商的API,处理用户信息的存储等。

2024-09-04

报错解释:

这个错误通常表明你正在尝试在CUDA设备上反序列化(deserializing)一个PyTorch对象,但是遇到了问题。这可能是因为你正在尝试在一个CUDA设备上加载一个在CPU上训练的模型或者是因为序列化的数据不完整或损坏。

解决方法:

  1. 确保你在加载模型之前,CUDA是可用的。你可以通过运行torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。
  2. 如果你正在尝试加载的模型是在CPU上训练的,确保在加载模型时不要使用.to(device)这样的调用,这会尝试移动模型到CUDA设备上。
  3. 如果你正在尝试加载的模型是在不同版本的PyTorch或CUDA之间保存的,确保你的环境与模型保存时的环境兼容。
  4. 如果你正在使用某种形式的检查点(checkpoint)或者序列化保存,确保保存模型的代码和加载模型的代码是一致的。
  5. 如果你正在尝试从一个损坏的文件中加载模型,尝试修复或者重新下载文件。
  6. 如果你正在使用分布式训练或多GPU训练,确保正确地设置了设备(devices)和通信。

如果以上步骤无法解决问题,可能需要更详细地调查错误发生的上下文,检查完整的错误堆栈信息,以及检查模型的保存和加载代码。

2024-09-04



/* 示例代码:Redis过期键删除策略和内存淘汰策略 */
#include "redis.h"
 
void activeExpireCycle(redisDb *db, unsigned int max_loops) {
    // 迭代数据库,处理过期键
    dictEntry *de;
    int timelimit_exit = 0;
    long long start_cycle, now;
    unsigned int i, expired, num, visited;
 
    start_cycle = mstime();
    now = start_cycle;
    expired = 0;
    visited = 0;
    if (max_loops <= 0) max_loops = 1000000;
 
    for (i = 0; i < db->dict->size && max_loops--; i++) {
        // 遍历数据库中的所有键
        de = dictGetRandomKey(db->dict);
        if (de == NULL) break; /* 如果已经遍历完所有键,则退出 */
 
        // 检查键是否过期
        if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
        if (i == 0 && mstime()-start_cycle > 1000) timelimit_exit = 1;
        visited++;
    }
 
    /* 如果达到时间限制,则下次继续从此处开始 */
    if (timelimit_exit) {
        db->active_expire_cycle = dictGetKey(de);
        return;
    }
    /* 如果没有可过期的键,则清除active_expire_cycle标志 */
    if (!expired) db->active_expire_cycle = NULL;
 
    /* 计算平均迭代次数 */
    if (visited) server.stat_expired_stale_perc = (float)expired/visited;
}
 
/* 尝试过期键 */
int activeExpireCycleTryExpire(redisDb *db, dictEntry *de, long long now) {
    int retval;
    robj *key, *val;
 
    // 获取键值对
    key = dictGetKey(de);
    val = dictGetVal(de);
 
    // 检查键是否过期
    retval = 0;
    if (val->lru <= LRU_CLOCK()) {
        retval = expireIfNeeded(db,key,val);
    }
    return retval;
}
 
/* 主动过期键 */
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key, robj *val) {
    mstime_t when = val->lru - LRU_CLOCK();
 
    // 如果键已经过期,执行过期删除
    if (when <= 0) {
        propagateExpire(db,key,val);
        return dbDelete(db,key);
    }
    return 0;
}
 
/* 传播过期 */
void propagateExpire(redisDb *db, robj *key, robj *val) {
    // 发布过期事件
    redisAssertWithInfo(NULL,key,db->id == 0 && val->type == REDIS_STRING);
    redisExpire(NULL,db,key->ptr);
}
 
/* 内存淘汰策略 */
int activeExpireCycleTryAOFAndRefresh(redisDb *db, dictEntry *de, long long now, int *expired, int *freq) {
    robj *key, *val;
 
    // 获取键值对
    key = dictGetKey(de);
    val = dictGetVal(de);
 
    // 尝试根据键值对执行AOF日志同步
    if (val->type == REDIS_STRING && val->refcount == 1 &&
        /* 假设条件 */
        (now - val->lru) > 120 * REDIS_AUTOSAVE_INTERVAL)
    {
        // 执行AOF日志同步
        sds aof_
2024-09-04



-- 假设我们有一个名为"SlowQueryLog"的表,用于记录慢查询日志
-- 以下SQL语句用于统计每个客户端IP的慢查询数量,并按慢查询数量降序排序
 
SELECT
  ClientIP,
  COUNT(*) AS NumSlowQueries
FROM
  SlowQueryLog
GROUP BY
  ClientIP
ORDER BY
  NumSlowQueries DESC;

这段SQL语句首先从SlowQueryLog表中选择客户端IP地址,然后计算每个IP的慢查询数量,最后按慢查询数量进行降序排序。这样可以帮助我们识别哪些客户端的查询对性能造成了负面影响,并且可以通过优化这些查询来提高服务器性能。

2024-09-04

Ubuntu 20.04 的安装可以通过以下步骤进行:

  1. 下载Ubuntu 20.04 LTS ISO镜像文件。
  2. 制作启动USB(或者光盘)。
  3. 重新启动计算机,并从USB(或光盘)启动。
  4. 遵循屏幕上的安装指南进行安装。

安装后的配置步骤可能包括:

  1. 更新系统:

    
    
    
    sudo apt update
    sudo apt upgrade
  2. 安装额外的软件和工具:

    
    
    
    sudo apt install build-essential
    sudo apt install git
  3. 配置网络和共享资源:

    
    
    
    sudo nano /etc/netplan/01-netcfg.yaml

    编辑文件以配置网络,然后应用配置:

    
    
    
    sudo netplan apply
  4. 安装和配置防火墙:

    
    
    
    sudo ufw enable
    sudo ufw allow 'OpenSSH'
    sudo ufw allow 'Nginx Full'
  5. 设置时区和时间:

    
    
    
    sudo timedatectl set-timezone America/New_York
    sudo timedatectl set-ntp true
  6. 创建新用户并配置sudo权限:

    
    
    
    sudo adduser newuser
    sudo usermod -aG sudo newuser
  7. 安装和配置数据库(例如MySQL):

    
    
    
    sudo apt install mysql-server
    sudo mysql_secure_installation
  8. 安装Web服务器(例如Nginx):

    
    
    
    sudo apt install nginx
    sudo systemctl enable nginx
  9. 配置语言环境(如果需要):

    
    
    
    sudo apt install language-pack-zh-hans
    sudo update-locale LANG=zh_CN.UTF-8
  10. 清理和优化系统:

    
    
    
    sudo apt autoremove
    sudo apt autoclean

这只是一个基本的配置示例,根据您的具体需求,您可能需要安装更多软件或进行其他配置更改。

2024-09-04

这个命令是在命令行中将x-cmd pkg的输出作为输入传递给sqlite3工具。这个命令本身没有问题,但是它依赖于x-cmd pkg这个命令或者程序的输出是sqlite3能够处理的有效数据。

如果你想要创建一个SQLite数据库并且导入数据,你可以使用类似的命令,例如:




echo "CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT);" | sqlite3 example.db
echo "INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice');" | sqlite3 example.db

这个命令首先创建了一个名为users的表,并且插入了一个名为Alice的用户。

如果你想要从SQLite数据库中导出数据,你可以使用类似的命令,例如:




sqlite3 example.db "SELECT * FROM users;"

这个命令会从example.db数据库中选择users表的所有记录,并将它们输出到命令行。

如果你需要具体的实例代码,请提供更多的上下文信息,例如x-cmd pkg是什么,它的输出格式是什么,以及你想要如何使用sqlite3处理这些数据。

2024-09-04

在Spring Cloud多模块开发中使用Feign时,如果出现@FeignClient注解注入的Bean找不到异常,可能的原因和解决方法如下:

  1. 依赖配置问题:确保feign的依赖已经正确添加到项目中。

    解决方法:检查并添加feign client依赖,例如:

    
    
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>
  2. 注解扫描问题:@FeignClient注解可能没有被Spring扫描到。

    解决方法:确保启动类或配置类上有@EnableFeignClients注解,并且指定正确的扫描包路径。

    
    
    
    @EnableFeignClients(basePackages = "com.example.yourpackage")
  3. Bean定义问题:可能是由于Bean的定义与Spring的Bean生命周期冲突或者是由于使用了不正确的Bean作用域。

    解决方法:检查Bean的作用域和生命周期是否正确配置。

  4. 服务注册问题:如果使用了服务注册与发现(如Eureka),可能是因为Feign客户端无法从服务注册中心获取服务信息。

    解决方法:确保服务注册中心运行正常,服务提供者正确注册,并且Feign客户端的服务名称正确指定。

  5. 版本兼容问题:Spring Cloud的版本与其他依赖(如Spring Boot)版本不兼容。

    解决方法:检查并兼容Spring Cloud和其他依赖库的版本。

  6. 配置类问题:如果使用了Feign的配置自定义,可能出现问题。

    解决方法:检查Feign的配置类是否正确配置,并且没有与@FeignClient注解冲突的配置。

  7. 网络问题:可能是因为Feign客户端无法正确连接到服务提供者。

    解决方法:检查网络连接和安全组设置,确保服务之间可以正常通信。

  8. 启动顺序问题:如果服务提供者先于Feign客户端启动,可能导致注册不及时。

    解决方法:确保服务提供者和Feign客户端启动顺序正确,或者增加适当的启动延时。

针对以上问题,通常通过检查和调整项目的依赖配置、注解扫描路径、服务注册情况、版本兼容性以及其他相关配置来解决。如果问题依然存在,可以通过查看日志文件来获取更详细的异常信息,进一步定位问题。

2024-09-04

在PostgreSQL中,Greenplum的排序算子是用于执行排序操作的。当查询中包含ORDER BY子句时,PostgreSQL的Greenplum版本会使用排序算子来对数据进行排序。

以下是一个简单的SQL查询示例,它使用排序算子:




SELECT * FROM large_table ORDER BY column1 DESC, column2 ASC;

在这个查询中,ORDER BY子句告诉PostgreSQL需要根据column1降序和column2升序对数据进行排序。

在PostgreSQL内部,排序操作可能涉及到不同的排序算法,例如快速排序、归并排序、堆排序等。Greenplum可能会使用这些算法的变体或自定义的算法来优化大数据集的排序性能。

在实现上,排序算子可能涉及到以下步骤:

  1. 读取需要排序的数据。
  2. 根据排序键进行比较和移动数据以构建排序的输出。
  3. 输出排序后的数据。

在PostgreSQL中,排序操作的代码通常位于src/backend/executor/execSort.c文件中。

由于这个问题关注的是Greenplum,它是基于PostgreSQL的,所以实现细节可能会有所不同,但基本的排序算法和步骤应该是类似的。

由于这个问题关注的是理论和实现,具体的代码实例可能超出我的回答范围。不过,开发者可以查看PostgreSQL的源代码或者Greenplum的相关文档来了解更多关于排序操作的实现细节。

2024-09-04

为了将Debezium用于将PostgreSQL数据同步到RocketMQ,你需要进行以下步骤:

  1. 确保你有一个运行的PostgreSQL数据库。
  2. 安装并配置Debezium。
  3. 配置Debezium连接器以连接到PostgreSQL数据库并监听特定的表。
  4. 设置RocketMQ并确保Debezium可以将消息发送到RocketMQ。
  5. 配置Debezium将变更事件发送为特定格式至RocketMQ。

以下是一个简化的Debezium连接器配置示例,用于将变更数据捕获事件发送到RocketMQ:




{
    "name": "pg-outbox-connector",
    "config": {
        "connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
        "tasks.max": "1",
        "database.hostname": "your-db-host",
        "database.port": "5432",
        "database.user": "your-db-user",
        "database.password": "your-db-pass",
        "database.dbname": "your-db-name",
        "database.server.name": "my-server",
        "table.include.list": "your_schema.your_table",
        "deadletterqueue.topic": "your-dead-letter-queue-topic",
        "topic.prefix": "your-topic-prefix",
 
        // RocketMQ 相关配置
        "include.schema.changes": "true",
        "sink.type": "rocketmq",
        "sink.rocketmq.servers": "your-rocketmq-server:9876",
        "sink.rocketmq.topic": "your-rocketmq-topic",
        "sink.rocketmq.tag": "your-rocketmq-tag",
        "sink.rocketmq.producer.group": "your-rocketmq-producer-group"
    }
}

请注意,你需要替换配置中的your-db-host, your-db-user, your-db-pass, your-db-name, your_schema.your_table, your-dead-letter-queue-topic, your-topic-prefix, your-rocketmq-server, your-rocketmq-topic, your-rocketmq-tag, 和 your-rocketmq-producer-group为你的实际环境配置。

在启动Debezium连接器之前,请确保RocketMQ已经正确安装并运行。Debezium将使用RocketMQ sink connector来发送消息。

启动Debezium连接器的命令可能如下所示:




curl -i -X POST -H "Content-Type: application/json" -d @pg-connector.json http://debezium-server:8083/connectors

这里pg-connector.json是包含上述配置的文件,debezium-server:8083是运行Debezium服务的服务器和端口。

确保Debezium有权限连接到RocketMQ,并且RocketMQ的客户端库与Debezium兼容。如果一切配置正确,Debezium将开始将变更数据捕获事件发布到RocketMQ指定的主题中。

2024-09-04

要快速部署麒麟v10 SP1系统并安装DM8数据库,你需要按照以下步骤操作:

  1. 准备一台服务器或者虚拟机。
  2. 获取麒麟操作系统v10 SP1的安装介质。
  3. 获取达梦数据库版本DM8的安装介质。
  4. 挂载安装介质,并执行麒麟安装程序。
  5. 按照安装向导指示进行安装,选择合适的安装位置和配置。
  6. 安装完毕后,重启服务器。
  7. 挂载DM8数据库安装介质。
  8. 运行DM安装程序,按照提示进行安装配置。
  9. 安装完成后,按照提示进行数据库实例的创建和配置。

以下是一个简化的步骤说明:




# 步骤1: 挂载麒麟V10 SP1安装介质
mount /dev/cdrom /mnt
 
# 步骤2: 开始麒麟V10 SP1的安装
cd /mnt
./install
 
# 步骤3: 重启后,挂载达梦数据库DM8安装介质
mount /dev/cdrom /mnt
 
# 步骤4: 开始DM8数据库的安装
cd /mnt
./dm8_install
 
# 步骤5: 根据安装程序提示进行后续配置

请注意,具体的挂载命令和安装脚本可能会根据你使用的具体安装介质和版本有所不同。此外,安装过程中可能需要你根据系统提示输入相关配置信息,并且在安装完毕后,你可能需要参考达梦数据库的官方文档来完成数据库实例的创建和配置。