2024-09-04

Spring MVC是一种基于Java的实现了MVC设计模式的轻量级Web框架,它是Spring的一部分,允许开发者创建web应用。

问题:SpringMVC - 进阶

在SpringMVC中,进阶主要涉及到以下几个方面:

  1. 国际化处理
  2. 文件上传下载
  3. 异常处理
  4. 数据验证
  5. 使用AOP处理日志和权限
  6. 使用注解和配置实现RESTful风格的API

解决方案和示例代码:

  1. 国际化处理:

Spring MVC支持国际化,可以通过配置国际化资源文件,然后通过LocaleResolver解析请求的区域信息,进行国际化处理。




@RequestMapping("/welcome")
public String welcome(Model model, Locale locale) {
    return messageSource.getMessage("welcome.message", new Object[]{}, locale);
}
  1. 文件上传下载:

Spring MVC支持文件上传,可以通过MultipartResolver解析multipart请求,实现文件上传。




@RequestMapping(value = "/upload", method = RequestMethod.POST)
public String handleFileUpload(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
    if (!file.isEmpty()) {
        try {
            byte[] bytes = file.getBytes();
            // 使用bytes创建文件
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    return "redirect:/uploadStatus";
}
  1. 异常处理:

Spring MVC提供全局异常处理器HandlerExceptionResolver,可以在全局配置异常处理。




@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
 
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public String handleAllException(Exception e, RedirectAttributes redirectAttributes) {
        redirectAttributes.addFlashAttribute("error", e.getMessage());
        return "redirect:/errorPage";
    }
}
  1. 数据验证:

Spring MVC支持JSR-303验证框架,可以在Controller方法参数上添加验证注解,实现自动验证。




@RequestMapping("/register")
public String registerUser(@Valid User user, BindingResult bindingResult) {
    if (bindingResult.hasErrors()) {
        return "register";
    }
    // 保存用户
    return "redirect:/success";
}
  1. 使用AOP处理日志和权限:

Spring AOP可以用来处理日志和权限,在关键的业务逻辑前后加入切面。




@Aspect
@Component
public class LogAspect {
 
    @Before("execution(* com.example.controller.*.*(..))")
    public void logBefore(JoinPoint joinPoint) {
        // 记录日志
    }
 
    @After("execution(* com.example.controller.*.*(..))")
    public void logAfter(JoinPoint joinPoint) {
        // 记录日志
    }
}
  1. 使用注解和配置实现RESTful风格的API:

Spring MVC支持REST风格的API,可以通过注解如@RestController和@RequestMapping等实现。




@RestController
@RequestMapping("/api")
public class UserR
2024-09-04



import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.ConnectionFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.SimpleMessageListenerContainer;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.adapter.MessageListenerAdapter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class RabbitMQConfig {
 
    private static final String TOPIC_EXCHANGE = "topicExchange";
    private static final String QUEUE_NAME = "queueName";
 
    @Bean
    Queue queue() {
        return new Queue(QUEUE_NAME, true);
    }
 
    @Bean
    TopicExchange exchange() {
        return new TopicExchange(TOPIC_EXCHANGE);
    }
 
    @Bean
    Binding binding(Queue queue, TopicExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("routingKey");
    }
 
    @Bean
    SimpleMessageListenerContainer container(ConnectionFactory connectionFactory,
                                            MessageListenerAdapter listenerAdapter) {
        SimpleMessageListenerContainer container = new SimpleMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        container.setQueueNames(QUEUE_NAME);
        container.setMessageListener(listenerAdapter);
        return container;
    }
 
    @Bean
    MessageListenerAdapter listenerAdapter(RabbitMQListener receiver) {
        return new MessageListenerAdapter(receiver, "handleMessage");
    }
}
 
public class RabbitMQListener {
    public void handleMessage(String message) {
        // 处理接收到的消息
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用程序中配置和使用RabbitMQ。首先,它定义了一个配置类,在该类中创建了一个队列、一个交换器和一个绑定。然后,它配置了一个消息监听器容器,该容器使用MessageListenerAdapter来调用一个消息处理方法。最后,提供了一个消息处理类,其中包含处理消息的方法。这个例子简单明了,并且清晰地展示了整个集成过程。

2024-09-04

在数据库管理系统中,为了提高查询和插入操作的性能,我们可以使用分段哈希表(Partial Hash Table, PHT)。PHT是一种减少冲突的哈希表实现,通常用于大并发插入和查询的场景。

以下是一个简单的PHT实现的例子:




#include <vector>
#include <unordered_map>
#include <mutex>
 
template<typename K, typename V>
class PartialHashTable {
private:
    // 分段数组,每个段是一个独立的哈希表
    std::vector<std::unordered_map<K, V>> segments;
    // 保护每个段的互斥锁数组
    std::vector<std::mutex> segmentMutexes;
 
    // 哈希函数,将键分散到不同的段中
    size_t Hash(const K& key) {
        // 简单的哈希函数示例
        return std::hash<K>()(key) % segments.size;
    }
 
public:
    // 构造函数,初始化分段数组和互斥锁数组
    PartialHashTable(size_t numSegments) {
        segments.resize(numSegments);
        segmentMutexes.resize(numSegments);
    }
 
    // 插入或更新键值对
    void InsertOrUpdate(const K& key, const V& value) {
        size_t segmentIndex = Hash(key);
        std::lock_guard<std::mutex> lock(segmentMutexes[segmentIndex]);
        segments[segmentIndex][key] = value;
    }
 
    // 查询键对应的值
    V Find(const K& key) {
        size_t segmentIndex = Hash(key);
        std::lock_guard<std::mutex> lock(segmentMutexes[segmentIndex]);
        auto it = segments[segmentIndex].find(key);
        if (it != segments[segmentIndex].end()) {
            return it->second;
        }
        return V(); // 如果未找到,返回空值或抛出异常
    }
 
    // 删除键及其对应的值
    void Remove(const K& key) {
        size_t segmentIndex = Hash(key);
        std::lock_guard<std::mutex> lock(segmentMutexes[segmentIndex]);
        segments[segmentIndex].erase(key);
    }
};

这个PHT实现中,我们使用了一个vector来存储多个unordered_map,每个unordered_map代表一个段。通过使用一个对应的mutex数组来保护各段的数据不被并发访问时破坏结构。InsertOrUpdateFindRemove方法中,我们首先通过哈希函数定位到键应该在哪个段,然后使用lock_guard来锁定对应的互斥锁,并在锁的保护下执行相应的操作。这样可以在保持数据结构一致性的同时,提供较高的并发性能。

2024-09-04
  1. 下载MongoDB:访问MongoDB官网下载对应操作系统的MongoDB安装包。
  2. 安装MongoDB:按照安装向导指示进行安装。
  3. 配置MongoDB:

    • 打开mongod.cfg文件,确保配置文件中的bindIp设置为0.0.0.0,这样可以允许外部IP访问。
    
    
    
    systemLog:
      destination: file
      logAppend: true
      path: /var/log/mongodb/mongod.log
     
    storage:
      dbPath: /var/lib/mongo
     
    net:
      port: 27017
      bindIp: 0.0.0.0
    • 重启MongoDB服务以应用配置更改。
  4. 配置防火墙:允许外部访问MongoDB使用的端口(默认为27017)。
  5. 连接MongoDB:

    • 使用Navicat,创建一个新的MongoDB连接。
    • 在“常规”选项中填写远程服务器的IP地址和端口。
    • 在“认证”选项中输入正确的用户名和密码。
    • 测试连接。

注意:确保MongoDB的配置文件中的bindIp设置为0.0.0.0允许外部连接,并且防火墙规则允许对应端口(默认27017)的入站连接。如果你在公网上使用MongoDB,请考虑安全问题,并考虑使用加密连接(如SSL/TLS)。

2024-09-04



-- 假设我们已经有一个repmgr的相关函数和表,以下是故障转移的核心步骤
 
-- 步骤1: 检查是否有可用的备用节点
SELECT * FROM repmgr_node_check_cluster();
 
-- 步骤2: 如果检测到故障节点,执行故障转移
SELECT repmgr_node_recovery();
 
-- 步骤3: 重新同步备节点(如果需要)
SELECT repmgr_node_rejoin_cluster();
 
-- 注意:以上步骤需要在相应的数据库管理工具中执行,或者通过脚本调用。
-- 实际使用时,需要根据实际的repmgr版本和配置调整SQL语句。

这个例子展示了如何使用SQL语句来触发一个PostgreSQL的高可用性切换。在实际的操作中,你需要确保你有足够的权限来执行这些命令,并且这些函数是repmgr提供的。

2024-09-04

SQLite是一个开源的嵌入式数据库引擎,其设计原则是轻量级、自包含、高可靠性、易于使用。它提供了一个完整的数据库,通常只需要几百KB的存储空间。

在这个问题中,我们将探讨SQLite的一些无限可能性,包括如何使用SQLite来创建和管理数据库,以及如何在Python中使用SQLite。

  1. 创建和管理SQLite数据库

    在Python中,我们可以使用内置的sqlite3库来创建和管理SQLite数据库。以下是一个创建数据库和表的例子:




import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是test.db,如果文件不存在,会自动在当前目录创建:
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个Cursor:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句,创建user表:
cursor.execute('CREATE TABLE user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 提交事务:
conn.commit()
 
# 关闭Connection:
conn.close()
  1. 插入、查询和更新数据

    在上述数据库创建之后,我们可以使用SQLite的INSERT, SELECT, 和 UPDATE语句来插入、查询和更新数据。以下是一个例子:




import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 插入一条记录:
cursor.execute("INSERT INTO user (id, name) VALUES ('1', 'Michael')")
 
# 查询所有记录:
cursor.execute('SELECT * from user')
values = cursor.fetchall()
print(values)
 
# 更新记录:
cursor.execute("UPDATE user SET name = 'Michael_new' WHERE id = '1'")
 
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
  1. 使用Python的pandas库与SQLite数据库交互

    我们也可以使用pandas库来与SQLite数据库交互。以下是一个例子:




import pandas as pd
import sqlite3
 
# 创建一个SQLite数据库连接:
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建pandas的DataFrame:
data = {'name': ['Michael', 'Andy', 'Brad'], 'age': [35, 32, 34]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 将DataFrame写入SQLite数据库:
df.to_sql('user', conn, if_exists='replace')
 
# 使用pandas读取SQLite数据库的表:
df_sqlite = pd.read_sql_query("SELECT * from user", conn)
print(df_sqlite)
 
# 关闭连接:
conn.close()

以上就是SQLite的一些基本操作,它是数据库操作的一个非常有用和有趣的工具。

2024-09-04



-- 查询是否有长时间运行的SQL语句
SELECT sql_id, elapsed_time, cpu_time, executions, parse_calls 
FROM v$sqlarea 
WHERE elapsed_time > (SELECT AVG(elapsed_time) * 10 FROM v$sqlarea) 
AND parse_calls > 1000 
ORDER BY elapsed_time DESC;
 
-- 查询最近的数据回滚信息
SELECT * FROM v$transaction;
 
-- 查询最近的回滚段使用情况
SELECT * FROM v$rollstat ORDER BY usn;
 
-- 查询最近的DBWR写入性能(IOPS)
SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN ('db wr asynch', 'db wr parallel');
 
-- 分析是否有大量的回滚段争用
SELECT * FROM v$waitstat WHERE class = 'system I/O';
 
-- 分析是否有大量的回滚段争用
SELECT * FROM v$system_event WHERE event IN ('rdbms ipc message', 'rdbms ipc reply');
 
-- 分析是否有大量的回滚段争用
SELECT * FROM v$latch WHERE name LIKE '%tx%';
 
-- 分析是否有大量的回滚段争用
SELECT * FROM v$lock WHERE type = 'TX';
 
-- 分析是否有大量的回滚段争用
SELECT * FROM v$rollstat ORDER BY usn;
 
-- 分析是否有大量的回滚段争用
SELECT * FROM v$rollname ORDER BY usn;
 
-- 分析是否有大量的回滚段争用
SELECT * FROM v$transaction;

这些SQL语句可以帮助你检查数据库在遇到回滚问题时的性能状况。通过分析这些视图和统计信息,你可以识别是否存在与回滚操作相关的性能瓶颈,并采取相应措施优化系统性能。

2024-09-04

在Spring Boot中,内嵌的Tomcat服务器的配置可以在application.propertiesapplication.yml文件中进行。以下是一些常见的Tomcat调优参数及其配置示例:

  1. 最大线程数(maxThreads):



server.tomcat.max-threads=200
  1. 连接队列长度(acceptCount):



server.tomcat.accept-count=100
  1. 最大连接数(maxConnections):



server.tomcat.max-connections=1000
  1. 连接超时(connectionTimeout):



server.tomcat.connection-timeout=20000
  1. 其他连接相关参数(如keepAliveTimeout、maxKeepAliveRequests、soTimeout等):



server.tomcat.keep-alive-timeout=20000
server.tomcat.max-keep-alive-requests=100
server.tomcat.connection-timeout=20000

调优时,请根据实际应用需求和服务器硬件资源(如CPU、内存、网络)进行调整。

以下是一个示例配置,它设置了最大线程数、连接队列长度和连接超时:




server.tomcat.max-threads=200
server.tomcat.accept-count=100
server.tomcat.connection-timeout=20000

确保在调优参数时评估应用程序的负载和资源的限制,并进行适当的测试以确认调优的效果。

2024-09-04

在PostgreSQL中,创建一个存储过程(也称为函数)的基本语法如下:




CREATE FUNCTION function_name (arguments) RETURNS return_data_type AS $$
BEGIN
    -- 过程体(逻辑代码)
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

其中:

  • function_name 是您要创建的函数的名称。
  • arguments 是传入函数的参数列表,可以包含多个参数,每个参数由参数名和数据类型组成,例如 param_name data_type
  • return_data_type 是函数返回值的数据类型。
  • BEGIN ... END 之间是函数体,这里写下您的逻辑代码。
  • $$ 是语句分隔符,可以是其他字符,只要左右两边匹配即可。
  • LANGUAGE plpgsql 指定使用PL/pgSQL,这是PostgreSQL中用于编写函数的过程语言。

下面是一个简单的例子,创建一个函数计算两个数字的和:




CREATE FUNCTION add_numbers(a INTEGER, b INTEGER) RETURNS INTEGER AS $$
BEGIN
    RETURN a + b;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

要调用这个函数,您可以使用以下SQL语句:




SELECT add_numbers(10, 20);

这将返回 30

2024-09-04

Tomcat是一个开源的Java Servlet容器,用于运行Java Web应用程序。它是Apache软件基金会的一个项目,并于2019年成为Apache的顶级项目。

以下是与Tomcat相关的一些概念和设置:

  1. Java Development Kit (JDK): Tomcat需要Java环境来运行,因此需要安装JDK。
  2. Tomcat的安装: 下载Tomcat压缩包,解压到指定目录。
  3. 配置环境变量: 设置CATALINA_HOME指向Tomcat安装目录,并且将$CATALINA_HOME/bin加入到PATH环境变量中。
  4. 启动和停止Tomcat: 使用catalina.sh (Unix/Linux) 或 catalina.bat (Windows) 脚本来启动和停止Tomcat。
  5. 配置文件: Tomcat的配置文件包括server.xmlweb.xmlcontext.xml等,可以通过编辑这些文件来调整服务器的行为。
  6. 部署应用: 将Web应用打成WAR包,复制到$CATALINA_HOME/webapps目录,或者通过Tomcat管理界面上传。
  7. 管理应用: Tomcat提供了一个管理应用,通常位于/host-manager/manager路径,需要配置管理员用户和权限。
  8. 监听端口: Tomcat默认监听8080端口,可以在server.xml中修改。
  9. 连接器配置: 连接器(Connector)配置定义了Tomcat如何接受和处理请求,可以配置为NIO, APR, BIO模式。
  10. 集群配置: 如果有多个Tomcat实例,可以通过配置实现负载均衡和集群。

下面是一个简单的Tomcat启动脚本示例(Unix/Linux):




#!/bin/bash
 
# 设置Tomcat安装目录
CATALINA_HOME=/opt/tomcat
 
# 启动Tomcat
echo "Starting Tomcat..."
$CATALINA_HOME/bin/catalina.sh start

在实际部署中,可能还需要考虑安全性配置、性能优化、日志管理等方面的内容。