2024-09-04



# 导入Django设置模块
from django.conf import settings
 
# 如果settings.py中CELERY_BROKER_URL已经配置,则使用配置的值,否则使用默认的Redis URL
broker_url = getattr(settings, 'CELERY_BROKER_URL', 'redis://localhost:6379/0')
result_backend = getattr(settings, 'CELERY_RESULT_BACKEND', 'redis://localhost:6379/0')
 
# 定义Celery应用
app = Celery('my_project')
 
# 配置Celery
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
 
# 自动发现Django任务
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)

这段代码演示了如何在Django项目中配置Celery,并且如何从Django的settings.py文件中读取配置信息,如果没有配置则使用默认值。这种方式使得配置Celery变得灵活,可以根据项目需求进行调整。

2024-09-04

报错解释:

feign.RetryableException: connect timed out executing 这个错误表明Feign客户端在尝试连接远程服务时发生了超时异常。Feign是一个声明式的Web服务客户端,它使得调用远程服务就像调用本地方法一样简单。这个异常通常表示Feign在配置的超时时间内无法建立连接。

解决方法:

  1. 检查网络连接:确保你的服务能够访问目标服务器,网络没有问题。
  2. 检查服务注册中心:确保需要调用的服务已经在服务注册中心正确注册。
  3. 增加超时时间:可以通过配置Feign的连接超时和读取超时时间来解决。例如,在配置文件中设置:

    
    
    
    feign.client.config.default.connectTimeout=10000
    feign.client.config.default.readTimeout=10000

    上述配置将连接超时和读取超时时间分别设置为10秒。

  4. 检查服务的健康状态:服务可能没有正确响应,可以通过服务注册中心或者健康检查工具查看服务状态。
  5. 检查防火墙和安全组设置:确保没有防火墙或安全组规则阻止了服务之间的通信。

根据具体情况,可能需要结合日志和监控工具进一步分析和解决问题。

2024-09-04



-- 创建一个简单的分区表,用于演示数据库的共享存储特性
CREATE TABLE tpcds.store_returns_p1 (
    sr_returned_date_sk INT,
    sr_return_time_sk INT,
    sr_item_sk INT,
    sr_customer_sk INT,
    sr_quantity INT,
    sr_refund_department_name VARCHAR(20),
    sr_operator_id INT,
    sr_zip CHAR(10),
    sr_reason_id CHAR(1),
    sr_return_amount DECIMAL(7,2)
) PARTITION BY RANGE (sr_returned_date_sk) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_NUMBER('2451921')),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_NUMBER('2452281')),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_NUMBER('2452652')),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (TO_NUMBER('2453013')),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);
 
-- 注释:
-- 1. 创建在tpcds模式下的表store_returns_p1,包含了9个列,分别是日期时间戳、时间戳、商品ID、客户ID、数量、部门名称、操作员ID、邮编、原因ID和退款金额。
-- 2. 表通过sr_returned_date_sk列的值进行范围分区,每个分区代表一段时间内的数据。
-- 3. 使用TO_NUMBER函数确保分区边界是以数字形式给出的,这是因为在openGauss中,所有的日期都被转换成了数字形式。
-- 4. 最后,定义了五个分区,每个分区代表一段时间内的数据。

这段代码演示了如何在openGauss数据库中创建一个简单的分区表,并且使用了共享存储特性,即通过分区列的值来划分数据的存储边界。这对于数据管理和查询性能优化具有重要意义。

2024-09-04

Pigx-gateway是基于Spring Cloud Gateway实现的API网关,其请求分发和Filter流程如下:

  1. 请求到达Pigx-gateway。
  2. Pigx-gateway的Filter链开始处理请求。
  3. 请求首先会经过PreFilter,这里处理一些前置逻辑,如权限校验、限流等。
  4. 请求会被路由到具体的微服务。
  5. 请求到达微服务后,会经过PostFilter,这里可以处理响应的逻辑,如响应内容修改、调用链追踪等。
  6. 最后经过ErrorFilter处理异常情况。

以下是一个简单的Pigx-gateway Filter示例代码:




@Component
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 在请求被路由之前执行
        String unmodifiedRequestUrl = exchange.getRequest().getURI().toString();
        log.info("Modifying request, original request URL: {}", unmodifiedRequestUrl);
 
        // 可以在这里修改请求,比如添加或删除headers
        ServerHttpRequest modifiedRequest = exchange.getRequest().mutate()
                .header("AddedHeader", "added-value")
                .build();
 
        // 这里可以修改响应,比如添加或删除headers
        return chain.filter(exchange.mutate().request(modifiedRequest).build())
                .then(Mono.fromRunnable(() -> {
                    // 在响应被路由之后执行
                    ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
                    // 可以在这里修改响应
                    response.getHeaders().set("AddedHeader", "modified-value");
                }));
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 定义filter的执行顺序
        return -1;
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个自定义的GlobalFilter,并实现了filtergetOrder方法。在filter方法中,我们修改了请求和响应的header,并在正确的时机执行了我们的逻辑。通过定义getOrder方法,我们可以控制这个Filter在Filter链中的执行顺序。

2024-09-04



-- 假设我们需要将数据从旧表 [dbo].[LegacyTable] 迁移到新表 [dbo].[NewTable]
-- 首先,我们需要创建新表 [dbo].[NewTable],假设它具有与旧表相同的结构
CREATE TABLE [dbo].[NewTable] (
    [ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [Name] [nvarchar](50)OT NULL,
    [Value] [int] NOT NULL,
    CONSTRAINT [PK_NewTable] PRIMARY KEY CLUSTERED ([ID] ASC)
)
 
-- 接下来,我们将数据从旧表迁移到新表
INSERT INTO [dbo].[NewTable] ([Name], [Value])
SELECT [Name], [Value]
FROM [dbo].[LegacyTable]
 
-- 如果需要,可以在迁移完成后,删除或废弃旧表
-- DROP TABLE [dbo].[LegacyTable]

这个例子展示了如何创建新表、迁移数据、并可选择在迁移完成后移除旧表。这是数据库升级和迁移的一个标准流程,确保了数据的安全性和完整性。

2024-09-04

在Docker环境中安装Nginx和Tomcat可以通过以下步骤实现:

  1. 创建Nginx Dockerfile:



FROM nginx:latest
COPY nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf
COPY html/ /usr/share/nginx/html/
EXPOSE 80
  1. 创建Tomcat Dockerfile:



FROM tomcat:latest
COPY ROOT.war /usr/local/tomcat/webapps/ROOT.war
EXPOSE 8080
  1. 构建Docker镜像:



docker build -t my-nginx .
docker build -t my-tomcat .
  1. 运行容器:



docker run -d -p 80:80 my-nginx
docker run -d -p 8080:8080 my-tomcat

以上步骤会创建包含Nginx和Tomcat的Docker镜像,并将它们运行为容器,分别映射到宿主机的80和8080端口。

注意:在实际部署中,你可能需要对Nginx配置文件和Tomcat的ROOT.war应用进行适当的配置以连接到后端服务。

2024-09-04

在Spring Boot中,你可以使用RedirectAttributes来重定向请求并保留参数,使用HttpServletRequestHttpServletResponse或者RestController@RequestMapping注解来实现请求的转发。

重定向示例:




import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.servlet.mvc.support.RedirectAttributes;
 
@Controller
public class RedirectController {
 
    @GetMapping("/redirect")
    public String redirectWithAttributes(RedirectAttributes redirectAttributes) {
        redirectAttributes.addAttribute("param", "value");
        return "redirect:/target";
    }
}

请求转发示例:




import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 
@Controller
public class ForwardController {
 
    @GetMapping("/forward")
    public void forwardRequest(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
        request.getRequestDispatcher("/WEB-INF/views/page.jsp").forward(request, response);
    }
}

或者使用@RestController注解进行转发:




import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class RestForwardController {
 
    @GetMapping("/rest/forward")
    public String forwardRequest() {
        return "Forward to another endpoint";
    }
}

@RestController中,你可以通过返回字符串指定视图名称或者使用HttpEntity进行更复杂的操作。

2024-09-04



import kotlinx.coroutines.Dispatchers
import kotlinx.coroutines.withContext
import kotlin.coroutines.CoroutineContext
 
// 定义一个协程上下文,用于在数据库操作中切换到IO dispatcher
val IO_DISPATCHER: CoroutineContext = Dispatchers.IO
 
// 使用协程和suspend函数封装数据库操作
suspend fun <T> dbQuery(dbBlock: () -> T): T {
    return withContext(IO_DISPATCHER) {
        dbBlock()
    }
}
 
// 示例:在Android中使用协程来执行SQLite数据库查询
suspend fun getAllItems(): List<Item> {
    return dbQuery {
        // 这里的代码会在IO dispatcher中运行
        // 执行数据库查询操作
        // 假设有一个getAllItems()函数来获取所有Item
        database.getAllItems()
    }
}

这个示例展示了如何在Android中使用Kotlin协程来简化数据库操作。dbQuery函数接收一个lambda表达式dbBlock,这个表达式包含了实际的数据库操作。withContext(IO_DISPATCHER)确保了在IO dispatcher中执行这些操作。这样可以避免在主线程中直接进行数据库操作,从而避免阻塞主线程,提高了应用的响应性。

2024-09-04



import os
 
# 获取当前环境变量
print("当前环境变量:")
for env_var in os.environ:
    print(env_var, "->", os.environ[env_var])
 
# 设置新的环境变量
os.environ['NEW_VAR'] = '新变量值'
 
# 获取并打印新设置的环境变量
print("\n新设置的环境变量 NEW_VAR:", os.environ.get('NEW_VAR'))
 
# 删除环境变量
del os.environ['NEW_VAR']
 
# 获取并打印删除后的环境变量,将为None
print("\n删除后的环境变量 NEW_VAR:", os.environ.get('NEW_VAR'))

这段代码展示了如何获取、设置、删除以及如何打印环境变量。它对于理解和操作环境变量非常有帮助,尤其是对于需要在运行时修改程序行为的复杂应用程序。

2024-09-04

Oracle Data Pump是Oracle提供的一个工具,用于数据和元数据的导入导出。impdp是Data Pump的导入工具,它允许你将数据库对象和数据从数据泵文件(.dmp)导入到Oracle数据库中。

以下是impdp命令的基本语法:




impdp [username]/[password]@[connect_identifier]

其中:

  • usernamepassword是用于连接到Oracle数据库的凭据。
  • connect_identifier是数据库的网络服务名或者连接字符串。

以下是一些常用的impdp选项:

  • directory: 指定服务器上用于读取.dmp文件或写入日志和 report 文件的目录对象。
  • dumpfile: 指定要从中导入数据的.dmp文件名。
  • logfile: 指定导入操作的日志文件名。
  • table_exists_action: 当目标表已存在时,指定如何处理。
  • table: 指定要导入的表。

例如,以下命令将使用用户名和密码user/password连接到数据库,导入名为example.dmp的数据泵文件,并将日志写入import.log,假设DATA_PUMP_DIR是一个已经定义的目录对象:




impdp user/password@your_db directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=example.dmp logfile=import.log

在实际使用时,你需要根据你的数据库环境和具体需求调整这些参数。