2024-09-04

在Spring Cloud的高版本中,使用@Value注解来获取Nacos配置中心的配置信息可能会遇到问题。这个问题通常是因为Spring Cloud的配置管理发生了变化,从而导致@Value不能直接注入Nacos的动态配置信息。

为了解决这个问题,你可以使用Spring Cloud的新特性,即@ConfigurationProperties注解,它能够更好地集成Nacos配置中心。以下是一个使用@ConfigurationProperties的例子:

  1. 首先,在pom.xml中添加Nacos的依赖:



<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置Nacos服务器地址:



spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
  1. 创建一个配置类,使用@ConfigurationProperties注解,并且确保这个类被Spring管理:



import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "myconfig")
public class MyConfigProperties {
    private String property;
 
    // getter and setter methods
    public String getProperty() {
        return property;
    }
 
    public void setProperty(String property) {
        this.property = property;
    }
}
  1. 在需要使用配置信息的地方,注入MyConfigProperties



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class MyController {
 
    @Autowired
    private MyConfigProperties configProperties;
 
    @GetMapping("/config")
    public String getConfig() {
        return configProperties.getProperty();
    }
}

确保你的Spring Cloud版本与Nacos客户端版本兼容,并且在Nacos控制台配置相应的配置信息。使用@ConfigurationProperties可以确保你的应用能够动态地获取Nacos配置中心的配置信息。

2024-09-04

SQLite的TEXT类型没有长度限制。实际上,TEXT类型仅仅是为了兼容性而存在的,因为早期的SQLite版本有一个限制,即字符串列不能存储超过255个字节的数据。但从SQLite 3.0开始,这个限制已经被移除了,TEXT类型实际上被当作VARCHAR类型,可以存储任意长度的文本数据。

如果你需要存储大量文本数据,考虑使用BLOB类型,它是为了存储大型二进制数据而设计的,理论上可以存储2^64-1字节的数据。如果你只是需要存储字符串,那么TEXT类型或者VARCHAR类型都可以满足需求,没有字符数的硬性限制。

2024-09-04



from llama_index import LlamaIndex, VectorStore, QuantizedProjection
import redis
 
# 连接到Redis服务器
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 创建一个向量存储实例,使用Redis作为底层存储
vector_store = VectorStore(
    redis_client=redis_client,
    dimension=256,  # 向量的维度
    default_vector_value=None  # 向量的默认值
)
 
# 创建一个量化投影实例,用于量化向量以节省存储空间
quantized_projection = QuantizedProjection(
    redis_client=redis_client,
    dimension=256,  # 向量的维度
    bits=8  # 量化位数
)
 
# 创建LlamaIndex实例,使用上述的向量存储和量化投影
index = LlamaIndex(
    vector_store=vector_store,
    projection=quantized_projection
)
 
# 示例:插入一个向量
vector_id = "vector_id_1"
vector = [0.1, 0.2, ..., 0.256]  # 假设向量有256个元素
index.insert(vector_id=vector_id, vector=vector)
 
# 示例:检索最相似的向量
query_vector = [0.1, 0.2, ..., 0.256]  # 查询向量
num_neighbors = 10  # 返回最相似的10个向量
neighbors = index.query(query_vector=query_vector, k=num_neighbors)
 
# 输出最相似的向量ID
for neighbor in neighbors:
    print(neighbor.vector_id)

这个代码示例展示了如何使用Redis作为底层数据库来存储LlamaIndex的向量数据。首先,我们创建了一个连接到Redis服务器的客户端实例。然后,我们创建了一个VectorStore实例和一个QuantizedProjection实例,并将Redis客户端作为参数传递给它们。最后,我们创建了一个LlamaIndex实例,并使用这些向量存储和量化投影实例。在插入和查询操作中,我们使用了与原始代码示例相同的方法。

2024-09-04

Tomcat多实例指的是在同一台服务器上运行多个Tomcat服务实例。这样做可以提高资源的利用率,也可以简化项目的部署和管理。

在Linux系统上配置Tomcat多实例的基本步骤如下:

  1. 安装Tomcat。
  2. 复制Tomcat安装目录到不同的路径,以创建第二个实例。
  3. 修改每个实例的端口号,以防止端口冲突。
  4. 为每个实例配置不同的CATALINA_HOMECATALINA_BASE环境变量。
  5. 启动每个实例。

以下是一个示例,演示如何在Linux上配置两个Tomcat实例:




# 假设Tomcat安装在/opt/tomcat路径下
 
# 复制Tomcat目录
cp -R /opt/tomcat /opt/tomcat2
 
# 编辑第一个实例的conf/server.xml,修改端口号
# 例如,将HTTP端口改为8080,AJP端口改为8009
 
# 编辑第二个实例的conf/server.xml,修改端口号
# 确保修改的端口号与第一个实例不冲突,例如将HTTP端口改为8081,AJP端口改为8019
 
# 设置环境变量
export CATALINA_HOME=/opt/tomcat
export CATALINA_BASE=/opt/tomcat
export CATALINA_HOME2=/opt/tomcat2
export CATALINA_BASE2=/opt/tomcat2
 
# 启动第一个实例
/opt/tomcat/bin/startup.sh
 
# 启动第二个实例
/opt/tomcat2/bin/startup.sh

确保每个实例使用不同的端口号,特别是HTTP端口和AJP端口(如果使用AJP)。如果你在同一台服务器上运行多个实例,确保所有实例使用的端口互不冲突。

2024-09-04



@Configuration
public class FeignConfig {
 
    @Bean
    public Logger.Level feignLogLevel() {
        // 设置Feign客户端的日志级别为BASIC,这会输出请求方法、URL、响应状态码和执行时间
        return Logger.Level.BASIC;
    }
 
    @Bean
    public Executor feignExecutor() {
        // 使用自定义的线程池作为Feign的执行器
        return Executors.newFixedThreadPool(10);
    }
 
    @Bean
    public Retryer feignRetryer() {
        // 使用自定义的重试器,这里使用了一个简单的重试策略
        return new Retryer.Default(100, 0, 1000);
    }
}

这个配置类定义了Feign的日志级别、执行器和重试器。通过这些配置,我们可以根据具体需求对Feign客户端进行定制,提高其性能和可靠性。

2024-09-04

以下是一个Spring Boot项目中使用Logback进行日志配置的基本示例。

首先,在src/main/resources目录下创建一个名为logback-spring.xml的文件,并添加以下配置:




<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <!-- 定义日志的根级别和输出方式 -->
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
 
    <!-- 设置特定包的日志级别 -->
    <logger name="com.example.yourpackage" level="DEBUG" />
 
    <!-- 设置日志根级别 -->
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
    </root>
</configuration>

在这个配置中,我们定义了一个名为STDOUT的appender,它会把日志信息输出到控制台。我们还定义了一个针对com.example.yourpackage的logger,其级别设置为DEBUG。根日志级别<root>设置为INFO级别,并引用了STDOUTappender。

在Spring Boot应用中,Logback将自动配置,通常不需要额外的配置。如果需要覆盖默认配置,可以在application.propertiesapplication.yml中添加Logback特定的属性。

确保你的Spring Boot项目已经包含了Logback依赖,如果没有,可以在pom.xml中添加:




<!-- Logback Logger -->
<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-classic</artifactId>
    <version>1.2.3</version> <!-- 使用最新的稳定版本 -->
</dependency>

这样,你就有了一个基本的Spring Boot + Logback配置,可以根据实际需求进行调整和扩展。

2024-09-04

在openEuler 22.03上使用yum安装PostgreSQL的步骤如下:

  1. 首先,确保系统的包列表是最新的:

    
    
    
    sudo yum update
  2. 安装PostgreSQL服务器:

    
    
    
    sudo yum install postgresql-server
  3. 初始化数据库:

    
    
    
    sudo postgresql-setup initdb
  4. 启动并使PostgreSQL服务开机自启:

    
    
    
    sudo systemctl enable --now postgresql
  5. 确认服务状态:

    
    
    
    sudo systemctl status postgresql
  6. 登录到PostgreSQL:

    
    
    
    sudo su - postgres
    psql
  7. 创建一个新用户和数据库(可选):

    
    
    
    CREATE USER myuser WITH PASSWORD 'mypassword';
    CREATE DATABASE mydatabase OWNER myuser;
    GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydatabase TO myuser;
  8. 退出PostgreSQL:

    
    
    
    \q
  9. 退出postgres用户:

    
    
    
    exit

以上步骤安装并初始化了PostgreSQL,并创建了一个示例用户和数据库。在实际使用时,根据需要进行相应的用户和数据库管理。

2024-09-04



-- 设置会话级别的SQL优化相关参数
SET OPTIMIZATION_PARAMETERS_IN_PLAN = TRUE;
 
-- 查询SQL执行计划并获取相关优化参数
SELECT 
    T.PLAN_ID,
    T.PLAN_NAME,
    T.PLAN_TYPE,
    T.COST,
    T.OPT_ESTIMATED_ROW_COUNT,
    T.OPT_ESTIMATED_COST,
    T.OPT_USE_HJ,
    T.OPT_USE_NL,
    T.OPT_USE_MERGE_JOIN,
    T.OPT_USE_HASH_JOIN
FROM 
    (SELECT * FROM TABLE(EXPLAIN(SELECT * FROM your_table WHERE your_condition))) T;
 
-- 查询统计信息是否过时并获取相关的统计信息
SELECT 
    T.TABLE_NAME,
    T.LAST_ANALYZED,
    T.ROWS,
    T.SAMPLE_SIZE,
    T.ANALYZED_ROWS_COUNT,
    T.ESTIMATED_PERCENT,
    T.SAMPLE_SIZE_PERCENT
FROM 
    USER_TABLES T
WHERE 
    T.TABLE_NAME = 'your_table_name';
 
-- 修改内存参数,例如设置最大内存使用
ALTER SESSION SET MEMORY_POOL = '1g';

在这个例子中,我们首先设置了会话级别的优化参数,以便在查询执行计划时包括这些参数。然后,我们通过EXPLAIN函数获取了SQL执行计划,并从中提取了与优化相关的参数。接着,我们检查了表的统计信息,并了解了这些统计信息是否过时以及其他相关统计数据。最后,我们通过ALTER SESSION修改了内存参数的设置。这个例子展示了如何在达梦数据库中进行SQL优化和内存参数调整。

2024-09-04

Oracle 19c单机版补丁升级通常涉及以下步骤:

  1. 下载补丁:从Oracle官方网站下载适用于19c数据库的补丁。
  2. 安装前检查:运行opatch lsinventory检查已经应用的补丁和未应用的补丁。
  3. 应用补丁:使用opatch apply命令应用下载的补丁。
  4. 验证补丁:再次运行opatch lsinventory确认补丁已成功应用。
  5. 重启数据库:执行shutdown immediate关闭数据库,然后启动到open状态。

以下是一个简化的示例,演示如何应用补丁:




# 下载补丁到本地目录,例如 /tmp/p6880880_190000_Linux-x86-64.zip
 
# 解压补丁
cd /tmp
unzip p6880880_190000_Linux-x86-64.zip
 
# 进入补丁目录
cd 6880880
 
# 安装补丁
$ORACLE_HOME/OPatch/opatch apply
 
# 重启数据库
sqlplus / as sysdba
SQL> shutdown immediate;
SQL> startup;

确保$ORACLE_HOME环境变量设置正确,并且你有足够的权限执行这些操作。在应用补丁之前,建议备份数据库和相关配置文件。如果你是在生产环境中操作,建议在维护窗口执行此类任务,并确保有经验的数据库管理员在旁观察操作。

2024-09-04

LISTAGG是Oracle中的一个聚合函数,用于将分组中的多个行的字符串值连接成一个单独的字符串。WM\_CONCAT是一个在Oracle 11g之前的版本中用于实现字段合并的非官方函数。

LISTAGG的基本语法如下:




LISTAGG(column, delimiter) WITHIN GROUP (ORDER BY column)

WM\_CONCAT的基本语法如下:




SELECT WM_CONCAT(column) FROM table;

示例代码:




-- 使用LISTAGG
SELECT deptno, LISTAGG(ename, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY ename) AS employees
FROM emp
GROUP BY deptno;
 
-- 使用WM_CONCAT(仅适用于Oracle 11g及之前版本)
SELECT deptno, WM_CONCAT(ename) AS employees
FROM emp
GROUP BY deptno;

在Oracle 12c及更高版本中,推荐使用LISTAGG函数,因为WM\_CONCAT是一个不推荐使用的函数,并可能在未来的版本中被移除。