2024-09-04



import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.servlet.view.leaflet.LeafletView;
import org.springframework.web.servlet.view.leaflet.Marker;
import org.springframework.web.servlet.view.leaflet.Popup;
import org.springframework.web.servlet.view.leaflet.TileLayer;
 
@RestController
public class EarthquakeMapController {
 
    @GetMapping("/earthquakeMap")
    public LeafletView earthquakeMap() {
        // 地图视图
        LeafletView leafletView = new LeafletView();
        // 添加地图层
        TileLayer openTopoMap = new TileLayer("https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png", 1);
        leafletView.addLayer(openTopoMap);
        // 添加地震标记和弹窗
        Marker marker = new Marker(34.36, -118.12); // 假设的地震经纬度
        marker.setPopup(new Popup("大地震发生于xx月xx日\n强度:xxx级"));
        leafletView.addMarker(marker);
        return leafletView;
    }
}

这个简单的Spring Boot控制器定义了一个地震地图的接口,使用Leaflet库在前端展示地图,并在指定的经纬度上添加了一个标记和弹窗,展示了地震的信息。这个例子教会开发者如何在Web应用中集成地图展示功能。

2024-09-04

在Spring Boot中,@Async注解可以用来创建异步任务。这种方式可以帮助我们在处理一些耗时任务时,避免阻塞主线程,提高系统的处理效率。

解决方案1:

在Spring Boot中,我们可以通过在启动类上添加@EnableAsync注解来启用异步支持。然后在需要异步执行的方法上添加@Async注解。




@SpringBootApplication
@EnableAsync
public class DemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}
 
@Service
public class AsyncService {
 
    @Async
    public void asyncMethod() {
        System.out.println("执行异步任务:" + Thread.currentThread().getName());
    }
}

解决方案2:

在@Async注解的方法中,我们可以通过返回Future类型的对象来获取异步执行的结果。




@Service
public class AsyncService {
 
    @Async
    public Future<String> asyncMethod() {
        System.out.println("执行异步任务:" + Thread.currentThread().getName());
        return new AsyncResult<>("异步任务执行完毕");
    }
}
 
@RestController
public class AsyncController {
 
    @Autowired
    private AsyncService asyncService;
 
    @GetMapping("/async")
    public String asyncMethod() throws ExecutionException, InterruptedException {
        Future<String> future = asyncService.asyncMethod();
        return future.get();
    }
}

解决方案3:

在@Async注解的方法中,我们可以通过抛出异常来处理异步执行中可能出现的错误。




@Service
public class AsyncService {
 
    @Async
    public void asyncMethod() {
        System.out.println("执行异步任务:" + Thread.currentThread().getName());
        int i = 10 / 0;
    }
}
 
@Service
public class AsyncService {
 
    @Async
    public void asyncMethod() {
        System.out.println("执行异步任务:" + Thread.currentThread().getName());
        int i = 10 / 0;
    }
 
    @Async
    public void asyncMethodWithException() {
        System.out.println("执行异步任务:" + Thread.currentThread().getName());
        throw new RuntimeException("异步任务执行失败");
    }
}

注意:在使用@Async注解时,如果异步方法中发生了异常,异常并不会被直接抛出到主线程中,因为异步方法返回的是Future类型的对象。我们可以通过Future对象的get方法来获取异常。

解决方案4:

在@Async注解的方法中,我们可以通过自定义线程池来执行异步任务。




@Configuration
public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
 
    @Override
    @Bean
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(10);
        executor.setMaxPoolSize(10);
        executor.setQueueCapacity(100);
        executor.setKeepAl
2024-09-04



-- 创建一个新的数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `example_db`;
 
-- 使用example_db数据库
USE `example_db`;
 
-- 创建一个新的表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `users` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(50) NOT NULL,
  `email` VARCHAR(100) NOT NULL,
  `created_at` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
 
-- 插入数据
INSERT INTO `users` (`username`, `email`) VALUES
('user1', 'user1@example.com'),
('user2', 'user2@example.com');
 
-- 查询users表中的所有数据
SELECT * FROM `users`;
 
-- 更新数据
UPDATE `users` SET `email` = 'updated_email@example.com' WHERE `username` = 'user1';
 
-- 删除数据
DELETE FROM `users` WHERE `username` = 'user2';

这段代码展示了如何在MySQL中使用基本的数据定义语言(DDL)和数据操纵语言(DML)来管理数据库和表。首先,它创建了一个新的数据库,然后创建了一个新的表,接着插入了两条数据,进行了查询。随后,演示了如何更新和删除数据。这些操作对于学习和理解MySQL的数据库基础是非常有帮助的。

2024-09-04

以下是多种实现方法来查询当月数据:

  1. 使用SYSDATE函数和TO\_CHAR函数结合,将当前日期转换为当前年份和月份,并与表中的日期字段进行比较来筛选当月数据。例如:



SELECT *
FROM your_table
WHERE TO_CHAR(your_date_column, 'YYYY-MM') = TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM');
  1. 使用EXTRACT函数来提取当前年份和月份,并与表中的日期字段进行比较来筛选当月数据。例如:



SELECT *
FROM your_table
WHERE EXTRACT(YEAR FROM your_date_column) = EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE)
  AND EXTRACT(MONTH FROM your_date_column) = EXTRACT(MONTH FROM SYSDATE);
  1. 使用BETWEEN和TRUNC函数结合,将表中的日期字段截取到月份级别,并与当月的开始日期和结束日期进行比较来筛选当月数据。例如:



SELECT *
FROM your_table
WHERE your_date_column BETWEEN TRUNC(SYSDATE, 'MONTH') AND LAST_DAY(SYSDATE);
  1. 使用ADD\_MONTHS函数和TRUNC函数结合,将当前日期截取到月份级别,并使用ADD\_MONTHS函数将其减去一个月,然后与表中的日期字段进行比较来筛选当月数据。例如:



SELECT *
FROM your_table
WHERE your_date_column >= TRUNC(ADD_MONTHS(SYSDATE, -1), 'MONTH')
  AND your_date_column < TRUNC(SYSDATE, 'MONTH');
2024-09-04

Django-filter是一个Django应用,用于创建过滤器,以便用户可以通过不同的方式过滤查询集。以下是如何使用Django-filter的简要步骤和示例代码:

  1. 安装django-filter:



pip install django-filter
  1. 将django-filter添加到你的INSTALLED\_APPS设置中:



INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'django_filters',
    # ...
]
  1. 在你的视图中使用DjangoFilterBackend为查询集过滤:



from django_filters.rest_framework import DjangoFilterBackend
from rest_framework import generics
from .models import MyModel
from .serializers import MyModelSerializer
 
class MyModelListView(generics.ListAPIView):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer
    filter_backends = [DjangoFilterBackend]
    filterset_fields = ['field1', 'field2']  # 需要过滤的字段
  1. 定义你的过滤器字段,在你的模型中或者单独的过滤器类中:



# 在你的模型中
class MyModel(models.Model):
    field1 = models.CharField(max_length=100)
    field2 = models.IntegerField()
 
    # 如果需要,可以在这里定义更复杂的过滤逻辑
 
# 或者在单独的过滤器类中
import django_filters
from .models import MyModel
 
class MyModelFilter(django_filters.FilterSet):
    class Meta:
        model = MyModel
        fields = ['field1', 'field2']
  1. 如果你使用的是过滤器类,则在视图中指定filterset\_class:



class MyModelListView(generics.ListAPIView):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer
    filter_backends = [DjangoFilterBackend]
    filterset_class = MyModelFilter

以上步骤和代码展示了如何在Django REST框架视图中使用django-filter来过滤查询集。根据你的具体需求,你可能需要调整字段和过滤器类的定义。

2024-09-04

Spring Cloud Data Flow (SCDF) 是一个用于在云环境中构建数据处理管道的开源工具,它提供了一个声明式的方式来定义数据流管道,并且可以部署在云平台上,如 Kubernetes。

以下是一个简单的例子,展示如何使用 SCDF DSL 来定义一个数据流管道:




stream create my-data-pipeline --definition "http | filter --expression=headers['type'] == 'test' --output-type=application/json | log"

这个管道的定义包括三个环节:

  1. http 源接收通过HTTP端点接收的消息。
  2. filter 过滤器根据表达式来过滤消息,这里是根据消息头的 type 字段来判断是否为 test
  3. log 是一个接收器,将过滤后的消息打印到日志中。

这个例子展示了如何使用 SCDF DSL 来快速定义一个简单的数据流管道。在实际应用中,你可以根据需要定义更复杂的管道,包括集成不同的数据源、处理器和接收器。

2024-09-04



import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
 
        // 示例:检查请求头中是否有特定参数
        String someHeaderValue = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Some-Header");
        if (someHeaderValue == null) {
            // 如果没有这个请求头,返回403 Forbidden
            response.setStatusCode(HttpStatus.FORBIDDEN);
            return DataBufferUtils.join(response.getBufferFactory())
                    .flatMap(buffer -> {
                        return response.writeWith(Mono.just(buffer));
                    });
        }
 
        // 如果请求头存在,继续请求处理
        return chain.filter(exchange);
    }
}

这段代码定义了一个全局过滤器,用于检查进入API网关的请求是否包含特定的请求头。如果请求头不存在,它将返回403 Forbidden响应。如果请求头存在,请求将被继续处理。这是一个简单的权限控制示例,实际应用中可以根据需要进行更复杂的逻辑判断。

2024-09-04



@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Bean
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.primary")
    public DataSource primaryDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    @Bean
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.secondary")
    public DataSource secondaryDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
        sessionFactory.setDataSource(dataSource);
        return sessionFactory.getObject();
    }
 
    @Bean
    @Primary
    public SqlSessionTemplate primarySqlSessionTemplate(@Qualifier("primaryDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory(dataSource));
    }
 
    @Bean
    public SqlSessionTemplate secondarySqlSessionTemplate(@Qualifier("secondaryDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory(dataSource));
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Cloud应用中配置和使用多个数据源。通过@ConfigurationProperties注解,我们可以方便地将配置文件中的属性绑定到对应的数据源构建器中。@Primary注解指定了主数据源,这对于在需要默认数据源的场景中非常有用。此外,提供了两个SqlSessionTemplate实例,分别用于不同的数据源操作。

2024-09-04

JConsole 是一个内置的 Java 工具,用于连接和监控正在运行的 Java 应用程序。要启用远程连接,您需要在启动 Java 应用程序时添加一些特定的 JVM 参数。

以下是启用远程连接时可能遇到的一些问题和解决方法:

  1. 远程连接被拒绝

    • 原因:远程主机的Java安全限制可能不允许远程连接。
    • 解决方法:确保远程主机的java.policy文件允许远程JMX连接。通常,这涉及到修改jmxremote.accessjmxremote.password文件。
  2. 无法找到或加载主类javax.management.remote.jmxremote

    • 原因:JDK版本可能不支持JMX远程连接,或相关jar包未包含在classpath中。
    • 解决方法:确保使用的JDK版本支持JMX远程连接,并且classpath包含必要的jar包。
  3. 连接超时

    • 原因:网络问题,防火墙设置,或者JMX服务端口配置不正确。
    • 解决方法:检查网络连接,防火墙设置,确保JMX端口(默认为1099)开放并且JMX服务已经正确启动。
  4. 认证失败

    • 原因:远程连接的用户名和密码与配置的不匹配。
    • 解决方法:检查jmxremote.accessjmxremote.password文件中的用户名和密码设置,确保一致。
  5. JConsole无法连接到远程JMX服务

    • 原因:JConsole无法解析远程主机的主机名或IP地址。
    • 解决方法:使用正确的主机名或IP地址和端口号在JConsole中输入连接信息。

启用远程连接通常需要设置以下JVM参数:




-Dcom.sun.management.jmxremote
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=<端口号>
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false
-Djava.rmi.server.hostname=<远程主机IP>

如果需要启用SSL或认证,则需要额外的配置,如指定keystore和truststore的位置,以及相应的认证用户名和密码。

确保远程主机的防火墙和网络设置允许JMX端口的通信。如果你的JConsole还是无法连接,可能需要检查JDK版本是否支持远程连接,或者查看JConsole和JMX服务端的日志以获取更多错误信息。

2024-09-04

在Vue 3和Spring Boot 3中实现大文件断点续传,你需要在前端和后端之间建立一个支持断点续传的上传机制。

后端 (Spring Boot 3):

  1. 使用@RestController处理文件上传的HTTP请求。
  2. 使用MultipartFile接收文件。
  3. 使用FileOutputStream以追加模式写入文件。
  4. 使用@RequestHeader获取客户端传来的断点位置。



import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
 
import java.io.FileOutputStream;
import java.nio.file.Paths;
 
@RestController
public class FileUploadController {
 
    @PostMapping("/upload")
    public String uploadFile(
        @RequestParam("file") MultipartFile file,
        @RequestHeader(value = "Range", required = false) String range) {
        try {
            long startPos = 0;
            if (range != null && range.startsWith("bytes=")) {
                String[] values = range.split("=")[1].split("-");
                startPos = Long.parseLong(values[0]);
            }
 
            FileOutputStream fos = new FileOutputStream(
                Paths.get("upload-dir", file.getOriginalFilename()).toFile(), true);
            fos.skip(startPos); // 跳过已上传的部分
            fos.write(file.getBytes());
            fos.close();
 
            return "File uploaded successfully";
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return "Upload failed";
        }
    }
}

前端 (Vue 3):

  1. 使用axios发送带有Content-Range头的HTTP PUT请求。
  2. 将文件切片并逐个上传。



import axios from 'axios';
 
const uploadFile = async (file, chunkSize, chunk, totalChunks, uploadUrl) => {
    const chunkStart = chunk * chunkSize;
    const chunkEnd = (chunk + 1) * chunkSize > file.size ? file.size : (chunk + 1) * chunkSize;
    const contentRange = `bytes ${chunkStart}-${chunkEnd - 1}/${file.size}`;
 
    const formData = new FormData();
    formData.append('file', file.slice(chunkStart, chunkEnd));
 
    try {
        const response = await axios.put(uploadUrl, formData, {
            headers: {
                'Content-Range': contentRange,
                'Content-Disposition': `attachment; filename="${file.name}"`,
            },
        });