2024-09-04

在Spring Boot中使用MQTT实现消息的发布和订阅,你可以使用Spring Integration with MQTT。以下是一个简单的例子:

  1. 添加依赖到你的pom.xml



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-integration</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.integration</groupId>
        <artifactId>spring-integration-stream</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.integration</groupId>
        <artifactId>spring-integration-mqtt</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置MQTT客户端并定义消息通道:



@Configuration
public class MqttConfig {
 
    @Value("${mqtt.broker.url}")
    private String brokerUrl;
 
    @Value("${mqtt.client.id}")
    private String clientId;
 
    @Value("${mqtt.username}")
    private String userName;
 
    @Value("${mqtt.password}")
    private String password;
 
    @Value("${mqtt.default.topic}")
    private String defaultTopic;
 
    @Bean
    public MqttPahoClientFactory mqttClient() {
        DefaultMqttPahoClientFactory factory = new DefaultMqttPahoClientFactory();
        MqttConnectOptions options = new MqttConnectOptions();
        options.setServerURIs(new String[]{brokerUrl});
        options.setUserName(userName);
        options.setPassword(password.toCharArray());
        factory.setConnectionOptions(options);
        return factory;
    }
 
    @Bean
    public MessageChannel mqttInputChannel() {
        return new DirectChannel();
    }
 
    @Bean
    public MessageProducer inbound() {
        MqttPahoMessageDrivenChannelAdapter adapter =
                new MqttPahoMessageDrivenChannelAdapter(clientId, mqttClient(), defaultTopic);
        adapter.setCompletionTimeout(5000);
        adapter.setQos(2);
        adapter.setOutputChannel(mqttInputChannel());
        return adapter;
    }
}
  1. 消息处理:



@Component
@Log4j
public class MqttMessageHandler {
 
    @Autowired
    private SimpMessagingTemplate simpMessagingTemplate;
 
    @Autowired
    private MessageChannel mqttInputChannel;
 
    @Autowired
    private MqttPahoClientFactory mqttClientFactory;
 
    @PostConstruct
    public void init() {
2024-09-04



import torch
from PIL import Image
from torchvision.transforms import functional as F
from diffusers import StableDiffusionPipeline
 
# 加载Stable Diffusion模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("StableDiffusionPipeline", "stable-diffusion-v1")
 
# 设置生成图像的文本提示
prompt = "一个笑得出汗的小男孩正在向摄影机笑笑"
 
# 编码文本提示
prompt_tokens = pipe.encode_text(prompt)
 
# 设置图像尺寸
image_size = pipe.model.config.image_size
 
# 创建一个空的图像张量,初始化为高斯分布
guidance_tokens, guidance_bboxes = pipe.p_sample_cond_from_prompt(
    prompt_tokens,
    skip_dequantize=True,  # 直接返回量化的输出
    reconstruct_text=False  # 不重构文本令牌
)
 
# 生成图像
img = pipe.decoder(guidance_tokens, guidance_bboxes)
 
# 如果模型有量化操作,则进行反量化
if hasattr(pipe, 'quantize_scale'):
    img = F.interpolate(img.clone(), size=(image_size, image_size), mode='bicubic')
    img /= pipe.quantize_scale
 
# 将图像张量转换为PIL图像并保存
img = F.to_pil_image(img.squeeze(0).clamp(0, 1).cpu())
img.save("generated_image.png")

这段代码展示了如何使用Pytorch和diffusers库来加载一个预训练的Stable Diffusion模型,并根据提供的文本提示生成图像。首先,我们加载了Stable Diffusion模型,然后将文本提示转换为模型可以理解的令牌。接着,我们使用模型的解码器生成图像,并将生成的图像保存为文件。

2024-09-04

在PostgreSQL中,没有直接等价于MySQL的GROUP_CONCAT()函数的功能。但是,可以使用string_agg()函数来实现类似的功能。

string_agg()函数可以将组内的字符串聚合起来,并且可以指定一个分隔符。

下面是一个使用string_agg()函数的例子:

MySQL的写法(使用GROUP_CONCAT()):




SELECT column1, GROUP_CONCAT(column2 SEPARATOR ',')
FROM table_name
GROUP BY column1;

PostgreSQL的写法(使用string_agg()):




SELECT column1, string_agg(column2, ',')
FROM table_name
GROUP BY column1;

在这个例子中,column1是分组的依据,column2是需要被拼接的字段,使用逗号,作为分隔符。string_agg()函数会将column1组内的所有column2字段的值拼接成一个字符串,并用逗号分隔。

2024-09-04

在Oracle数据库升级过程中,如果遇到版本无法直接升级或者升级过程中出现问题,可以选择卸载原有数据库并重新安装新版本。以下是卸载和重装Oracle数据库的概要步骤:

  1. 备份数据库:确保所有重要数据已经备份。
  2. 停止数据库服务:

    
    
    
    emctl stop dbconsole
    sqlplus / as sysdba
    SHUTDOWN IMMEDIATE;
  3. 卸载数据库软件:

    
    
    
    $ORACLE_HOME/deinstall/deinstall

    或者使用图形界面工具(如 Universal Installer)进行卸载。

  4. 清除残留文件和注册表项:

    • 手动删除 $ORACLE_HOME 目录。
    • 删除环境变量中关于Oracle的设置。
    • 删除系统服务中与Oracle相关的项。
    • 清除系统参数文件中有关Oracle的设置。
  5. 重新安装Oracle数据库软件:

    • 使用图形界面安装程序或运行 $ORACLE_HOME/runInstaller
  6. 升级数据库:

    • 使用dbupgd工具升级系统表。
    • 启动SQL*Plus并运行升级脚本。
  7. 重新配置数据库并启动服务:

    
    
    
    emctl start dbconsole
    sqlplus / as sysdba
    STARTUP;
  8. 验证数据库功能和数据完整性。

在执行以上步骤时,请确保您有足够的权限,并且在操作之前已经备份了所有重要数据。如果在卸载和重装过程中遇到具体问题,请详细记录错误信息,以便进行针对性的解决。

2024-09-04



-- 创建用户
CREATE USER IF NOT EXISTS myuser IDENTIFIED BY 'password';
 
-- 授权查询权限给myuser用户
GRANT SELECT ON mydb.* TO myuser;
 
-- 授权插入权限给myuser用户
GRANT INSERT ON mydb.* TO myuser;
 
-- 授权修改权限给myuser用户
GRANT MODIFY ON mydb.* TO myuser;
 
-- 授权执行存储过程权限给myuser用户
GRANT EXECUTE ON mydb.* TO myuser;
 
-- 授权创建表和视图权限给myuser用户
GRANT CREATE TABLE, CREATE VIEW ON mydb.* TO myuser;
 
-- 撤销查询权限
REVOKE SELECT ON mydb.* FROM myuser;
 
-- 删除用户
DROP USER myuser;

这个例子展示了如何在ClickHouse中创建用户、授予权限、撤销权限以及删除用户。这些操作都需要有足够权限的用户执行,通常是有管理员权限的用户。

2024-09-04

ThreadLocal的主要作用是提供线程内的局部变量,这种变量在线程的生命周期内起作用,线程结束后,变量也随之销毁。ThreadLocal为解决多线程程序的数据共享问题提供了一种新的思路。

ThreadLocal的主要方法有:

  1. public T get() :返回此线程局部变量的当前线程副本中的值。
  2. public void set(T value):将此线程局部变量的当前线程副本中的值设置为指定值。
  3. public void remove():移除此线程局部变量的当前线程副本中的值。
  4. protected T initialValue():返回此线程局部变量的当前线程副本的初始值。这个方法是一个protected的方法,显然是为了让子类覆写而设计的。

ThreadLocal的实现原理:每个Thread内部都维护了一个ThreadLocalMap,这个Map的key是ThreadLocal实例本身,value是我们希望在线程内部共享的数据。

ThreadLocal的内存泄漏问题:由于ThreadLocal的生命周期跟Thread一样长,如果ThreadLocal没有正确的remove,那么如果Thread的生命周期非常长,比如服务器的一个工作线程,那么就会导致内存泄漏。

解决方案:

  1. 每次使用完ThreadLocal后,都调用它的remove()方法,这样最保险的避免了内存泄漏的问题。
  2. 如果ThreadLocal存储的是一个对象,那么这个对象应该实现Closeable接口,在try-with-resources语句块中使用,这样可以保证即使发生异常也能正确关闭资源。

解决方案:

在分布式系统中,我们通常需要在多个服务间共享登录状态,这时可以使用Redis来替代ThreadLocal。

  1. 用户登录后,将用户的session信息保存到Redis中,并将session的key存储在用户的cookie中。
  2. 当用户访问其他服务时,从请求中取出session的key,然后到Redis中查询session信息。

代码示例:




// 用户登录
public String login(String username, String password) {
    // 验证用户名密码
    // ...
    // 生成session信息
    String sessionId = UUID.randomUUID().toString();
    // 将session信息保存到Redis中
    redisTemplate.opsForValue().set(sessionId, new UserInfo(username), 3600, TimeUnit.SECONDS);
    // 返回sessionId
    return sessionId;
}
 
// 获取用户信息
public UserInfo getUserInfo(String sessionId) {
    return (UserInfo) redisTemplate.opsForValue().get(sessionId);
}

在这个例子中,我们使用了Redis来存储用户的session信息,而不是使用ThreadLocal。这样,无论用户访问哪个服务,只要服务能访问到Redis,就能获取到正确的用户信息,实现了共享session登录。

2024-09-04

在Oracle中,您可以使用数据字典视图来查询所有用户表的表名、主键名称、索引和外键。以下是一个查询示例,它会返回这些信息:




SELECT utc.table_name,
       uk.constraint_name as primary_key_name,
       uic.index_name,
       ufc.constraint_name as foreign_key_name
FROM user_tables ut
LEFT JOIN user_constraints uk ON ut.table_name = uk.table_name
                              AND uk.constraint_type = 'P'
LEFT JOIN user_indexes uic ON ut.table_name = uic.table_name
                           AND uic.uniqueness = 'UNIQUE'
LEFT JOIN user_constraints ufc ON ut.table_name = ufc.table_name
                              AND ufc.constraint_type = 'R'
WHERE ut.owner = 'YOUR_SCHEMA_NAME'; -- 替换为你的用户名或模式名

请确保将 'YOUR_SCHEMA_NAME' 替换为您的用户名或者模式名。这个查询通过左连接用户表 user_tables 和用户约束 user_constraints 来查找表名、主键名称,并通过用户索引 user_indexes 来查找索引名。外键约束也通过用户约束视图查找,但注意到有些数据库环境中,用户可能无法看到其他用户的外键约束信息,这取决于数据库的权限设置。

2024-09-04

由于提供完整的智慧工地(项目层+工地层+APP)源代码超出了问答的字数限制,我将提供一个简化的例子来说明如何使用Spring Cloud构建微服务的核心概念。

假设我们有一个简单的服务,用于记录工地的信息。以下是一个简化的服务定义和Spring Cloud配置的例子:




// 工地服务接口
public interface WorksiteService {
    Worksite recordWork(String projectId, Worklog worklog);
}
 
// 工地服务实现
@Service
public class WorksiteServiceImpl implements WorksiteService {
    @Override
    public Worksite recordWork(String projectId, Worklog worklog) {
        // 实现记录工地信息的逻辑
        return new Worksite(/* 初始化工地信息 */);
    }
}
 
// 工地实体类
public class Worksite {
    // 工地相关属性
    // 构造函数、getter和setter方法
}
 
// 工地日志实体类
public class Worklog {
    // 工地日志相关属性
    // 构造函数、getter和setter方法
}
 
// Spring Cloud配置
@Configuration
public class WorksiteServiceConfig {
    @Bean
    public WorksiteService worksiteService() {
        return new WorksiteServiceImpl();
    }
}

这个例子展示了如何定义一个服务接口,实现这个接口,并且配置这个服务供其他微服务使用。在实际的应用中,你可能还需要使用Spring Cloud的服务发现(如Eureka)、断路器、配置管理(如Spring Cloud Config)、路由(如Zuul)等功能。

请注意,这个例子没有详细的业务逻辑实现,而是专注于展示如何在Spring Cloud环境中定义和配置服务。实际的应用程序还需要更多的安全措施、监控、容错和可伸缩性考虑。

2024-09-04

为了在ARM架构上使用gcc编译器进行libsqlite3.so的交叉编译,你需要确保你有一个适合ARM目标平台的交叉编译工具链,比如arm-linux-gnueabihf-gcc(对于32位系统)或者arm-linux-gnueabihf-gcc(对于64位系统)。

以下是一个基本的编译命令示例,假设你已经有了sqlite的源代码:




# 32位ARM平台
arm-linux-gnueabihf-gcc -o sqlite3_armhf sqlite_source_files.c -lsqlite3
 
# 64位ARM平台
arm-linux-gnueabihf-gcc -o sqlite3_arm64 sqlite_source_files.c -lsqlite3

在这个命令中,sqlite_source_files.c 是你的源代码文件,-lsqlite3 指定链接到系统的sqlite库。

如果你还没有libsqlite3.so库文件,你可以从sqlite的官方网站下载源代码,然后使用以下步骤编译:




# 下载sqlite源代码
wget https://www.sqlite.org/2023/sqlite-autoconf-3360000.tar.gz
tar -xzf sqlite-autoconf-3360000.tar.gz
cd sqlite-autoconf-3360000
 
# 配置交叉编译环境
./configure --host=arm-linux-gnueabihf --prefix=/usr
 
# 编译和安装
make
sudo make install

在这个过程中,--host 选项指定了交叉编译工具链,--prefix 选项指定了安装目录。

请注意,如果你的ARM目标系统上已经有了libsqlite3.so库文件,你可能不需要从源代码编译。在这种情况下,你只需要确保交叉编译工具链可以找到正确的库文件即可。

2024-09-04

问题:Redis面试常问问题

解决方案:

  1. 为什么使用Redis?

    Redis是一个开源的使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存亦可持久化的Key-Value数据库。

    常见的使用Redis的情景包括:缓存系统、排行榜、消息队列系统、分布式会话存储、分布式锁等。

  2. Redis的数据类型?

    Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set有序集合)。

  3. Redis的持久化方式?

    Redis提供了两种持久化方式:RDB(默认方式)和AOF。

    RDB:在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是Snapshotting。

    AOF:每执行一个改变数据库状态的命令,就将该命令写入磁盘。

  4. Redis的过期策略和内存淘汰机制?

    过期策略:定期检查和惰性检查。

    内存淘汰机制:noeviction(不进行淘汰),allkeys-lru(当内存不足以容纳更多数据时,在键空间中,移除最近最少使用的键),allkeys-random(在键空间中,随机移除键),volatile-lru(在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的键),volatile-random(在设置了过期时间的键空间中,随机移除键),volatile-ttl(在设置了过期时间的键空间中,移除即将过期的键)。

  5. Redis的事务?

    事务可以一次执行多个命令,本身是序列化的,但不支持回滚。

  6. Redis的分布式锁?

    使用Redis的SETNX命令实现分布式锁,可以有效地防止分布式环境下的竞争条件。

  7. Redis的Lua脚本?

    Redis可以执行Lua脚本,可以用来解决原子操作的问题。

  8. Redis的性能问题?

    使用Redis时,应注意内存的使用,避免内存溢出,并考虑使用pipeline减少网络延迟。

  9. Redis的集群方式?

    Redis提供了集群的支持,可以通过Redis Sentinel来进行自动的故障转移,以及通过Redis Cluster来实现数据的分布式存储。

  10. Redis的性能测试?

    使用Redis-benchmark工具进行性能测试,可以评估Redis在特定条件下的性能表现。

  11. Redis的配置文件?

    Redis的配置文件是redis.conf,可以在启动Redis服务时指定。

  12. Redis的主从同步?

    主从同步可以确保Redis的数据备份,主机会将数据同步到从机。

  13. Redis的监控工具?

    可以使用Redis自带的monitor命令,或者第三方工具Redis-live等。

  14. Redis的优化方法?

    优化方法包括:使用合适的数据类型,设置适当的键的过期时间,合理使用Redis的内存淘汰策略,使用pipeline,优化数据结构,使用Lua脚本等。

  15. Redis的雪崩问题?

    雪崩是指