2024-09-09

在Linux环境下安装MongoDB,可以遵循以下步骤:

  1. 导入MongoDB公钥:



wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.2.asc | sudo apt-key add -
  1. 为MongoDB创建列表文件:



echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] http://repo.mongodb.org/apt/ubuntu $(lsb_release -cs)/mongodb-org/4.2 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-4.2.list
  1. 更新本地包数据库:



sudo apt-get update
  1. 安装MongoDB包:



sudo apt-get install -y mongodb-org
  1. 启动MongoDB服务:



sudo systemctl start mongod
  1. 设置MongoDB在系统启动时自动启动:



sudo systemctl enable mongod
  1. 检查MongoDB服务状态:



sudo systemctl status mongod

以上步骤适用于基于Debian的系统(如Ubuntu)。对于基于RPM的系统(如CentOS),你需要使用yum代替apt-get

2024-09-09

QPS:Queries Per Second,每秒查询数。这是衡量数据库性能的一个关键指标,它是对一个特定的查询服务器在规定时间内处理查询请求的速度。

TPS:Transactions Per Second,每秒事务数。一个事务是指客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程,简单地说就是客户机向服务器发送请求的次数。

在MySQL中,可以通过监控工具或者查询相关的系统表来计算这两个指标。

  1. 使用SHOW GLOBAL STATUS查询全局状态变量:



SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_commit';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_rollback';

Questions变量记录了自数据库上一次启动以来所处理的查询数。Com_commitCom_rollback分别记录了自数据库启动以来所处理的事务提交和回滚次数。

  1. 使用SHOW ENGINE INNODB STATUS查询InnoDB存储引擎的状态:



SHOW ENGINE INNODB STATUS;

在输出的信息中,可以看到每秒的事务处理数和查询数。

  1. 使用Performance Schema或者MySQL的慢查询日志来分析查询的耗时,从而间接获得QPS和TPS。

QPS和TPS的计算方法如下:




QPS = Questions / Seconds
TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Seconds

其中,Questions, Com_commit, Com_rollback是通过SHOW GLOBAL STATUS获取的值,Seconds是时间间隔的秒数。

请注意,为了获取准确的QPS和TPS,你需要在一段时间内持续监测数据库的状态,并计算这些值的变化率。

2024-09-09

Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的服务治理工具,它提供的功能包括服务注册与发现,配置管理,全局锁,路由,服务间调用,负载均衡等。

以下是一个简单的Spring Cloud微服务示例,包括服务注册与发现,使用Eureka。

  1. 创建Eureka服务注册中心:



@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}
  1. 创建服务提供者:



@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ServiceProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceProviderApplication.class, args);
    }
}
  1. 创建服务消费者:



@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ServiceConsumerApplication {
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
        return builder.build();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceConsumerApplication.class, args);
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个Eureka服务注册中心,两个服务提供者和一个服务消费者。服务提供者将自己注册到Eureka服务注册中心,服务消费者通过Eureka服务注册中心查找服务,并使用RestTemplate进行服务间调用。

这只是一个简单的示例,Spring Cloud还有许多其他功能和组件,如配置中心,断路器等,可以用于构建复杂的微服务系统。

2024-09-09



# 备份MongoDB数据库
 
# 定义数据库备份的目标目录
BACKUP_DIR="/path/to/backup/directory"
 
# 创建备份目录,如果不存在的话
mkdir -p "$BACKUP_DIR"
 
# 执行MongoDB的备份命令
mongodump --host mongodb1.example.net --port 27017 --db mydatabase \
  --out "$BACKUP_DIR" --gzip --oplog
 
# 备份完成后,可以选择性地压缩备份文件
tar -czf "$BACKUP_DIR/mydatabase-backup-$(date +%F).tar.gz" "$BACKUP_DIR/mydatabase"
 
# 删除原始的备份文件,只保留压缩后的备份
rm -r "$BACKUP_DIR/mydatabase"
 
# 打印备份成功的信息
echo "数据库备份成功,位于: $BACKUP_DIR/mydatabase-backup-$(date +%F).tar.gz"

这个脚本展示了如何使用mongodump命令来备份MongoDB数据库,并将备份文件压缩成一个tar.gz文件。备份后删除了原始的备份文件,只保留了压缩后的备份文件。最后,脚本打印出备份成功的信息。这个脚本可以作为DBA进行MongoDB数据库备份的参考。

2024-09-09

这个问题看起来是在寻求一个关于如何在Python中使用混淆算法、反序列化和打包生成器的指导。由于问题描述不够具体,我将提供一个简化的示例,展示如何使用PyInstaller打包一个简单的混淆算法脚本。

首先,安装PyInstaller:




pip install pyinstaller

然后,编写一个简单的混淆算法脚本(示例):




# confuse.py
import base64
 
def obfuscate(data):
    # 这是一个简单的混淆算法,实际项目中可能更复杂
    return base64.b64encode(data.encode('utf-8')).decode('ascii')
 
def main():
    original_code = "print('Hello, World!')"
    obfuscated_code = obfuscate(original_code)
    exec(obfuscated_code)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

最后,使用PyInstaller打包上述脚本:




pyinstaller --onefile confuse.py

这将生成一个独立的可执行文件,可以在没有Python环境的机器上运行。--onefile 参数指示PyInstaller创建单个打包文件。

请注意,这个示例只是为了展示如何使用PyInstaller打包一个Python脚本。实际的混淆算法和混淆执行环境会更复杂,并且可能涉及到更多的安全问题。

2024-09-09

Redis底层数据结构主要有:

  1. 字符串(String)
  2. 字典(Hash)
  3. 链表(List)
  4. 集合(Set)
  5. 有序集合(Sorted Set,或称为zset)

这些数据结构都可以用作Redis的键和值。

以下是Redis中这些数据结构的简单实现:

  1. 字符串(String):



// 简单实现一个字符串结构
typedef struct {
    char *str;
    size_t len;
} SimpleString;
 
// 设置字符串
void setString(SimpleString *str, const char *data, size_t len) {
    str->str = malloc(len);
    memcpy(str->str, data, len);
    str->len = len;
}
 
// 获取字符串
void getString(SimpleString *str, char *buf, size_t len) {
    memcpy(buf, str->str, str->len);
}
  1. 字典(Hash):



// 简单实现一个字典结构
typedef struct {
    char *key;
    SimpleString value;
} SimpleHashEntry;
 
typedef struct {
    SimpleHashEntry *entries;
    int size;
} SimpleHash;
 
// 设置字典中的值
void setHashValue(SimpleHash *hash, const char *key, const char *value) {
    for (int i = 0; i < hash->size; i++) {
        if (strcmp(hash->entries[i].key, key) == 0) {
            setString(&hash->entries[i].value, value, strlen(value));
            return;
        }
    }
    // 如果键不存在,则添加键值对
    SimpleHashEntry newEntry = {strdup(key), {NULL, 0}};
    setString(&newEntry.value, value, strlen(value));
    hash->entries = realloc(hash->entries, (hash->size + 1) * sizeof(SimpleHashEntry));
    hash->entries[hash->size++] = newEntry;
}
 
// 获取字典中的值
void getHashValue(SimpleHash *hash, const char *key, char *buf) {
    for (int i = 0; i < hash->size; i++) {
        if (strcmp(hash->entries[i].key, key) == 0) {
            getString(&hash->entries[i].value, buf, hash->entries[i].value.len);
            return;
        }
    }
    // 如果键不存在,则返回空字符串
    buf[0] = '\0';
}
  1. 链表(List):



// 简单实现一个链表结构
typedef struct ListNode {
    char *value;
    struct ListNode *next;
} ListNode;
 
typedef struct {
    ListNode *head;
    ListNode *tail;
    int length;
} SimpleList;
 
// 在链表尾部添加元素
void pushToList(SimpleList *list, const char *value) {
    ListNode *newNode = malloc(sizeof(ListNode));
    newNode->value = strdup(value);
    newNode->next = NULL;
 
    if (list->length == 0) {
        list->head = list->tail = newNode;
    } else {
        list->tail->next = newNode;
        list->tail = newNode;
    }
    list->length++;
}
 
// 从链表头部移除元素
void popFromList(SimpleList *list, char *buf) {
    if (list->length == 0) {
        buf[0
2024-09-09



@Configuration
public class RefreshConfig {
 
    @Autowired
    private ApplicationContext context;
 
    @Autowired
    private BusRefreshConfiguration busRefreshConfiguration;
 
    @Bean
    public WebMvcConfigurer corsConfigurer() {
        return new WebMvcConfigurer() {
            @Override
            public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
                registry.addMapping("/**/*").allowedOrigins("*");
            }
        };
    }
 
    @PostConstruct
    public void init() {
        busRefreshConfiguration.addRefreshListener(context.getEnvironment(), context);
    }
}

这段代码定义了一个配置类RefreshConfig,它注册了跨源资源共享(CORS),并在@PostConstruct初始化方法中添加了刷新配置监听器。这样,当接收到Spring Cloud Bus的刷新消息时,相关的配置就会被更新。这个例子展示了如何将Spring Cloud Bus与Spring Boot配置管理结合使用,以便在微服务架构中实现安全的配置更新。

2024-09-09



在这个示例中,我们将使用`go-zero`框架创建一个简单的分布式缓存服务。
 
首先,安装go-zero:
```shell
go get -u github.com/tal-tech/go-zero/tools/goctl

然后,使用goctl工具生成缓存服务模板:




goctl rpc protoc cache.proto

cache.proto文件内容如下:




syntax = "proto3";
 
package cache;
 
service Cache {
  // 获取缓存
  rpc Get(GetRequest) returns (GetResponse) {}
  // 设置缓存
  rpc Set(SetRequest) returns (SetResponse) {}
}
 
message GetRequest {
  string key = 1;
}
 
message GetResponse {
  string value = 1;
}
 
message SetRequest {
  string key = 1;
  string value = 2;
}
 
message SetResponse {
}

最后,我们可以通过以下命令生成对应的服务端和客户端代码:




goctl rpc protoc cache.proto --go_out=cache.go --go-grpc_out=cache.grpc.go

以上步骤将生成基于gRPC的分布式缓存服务框架,并且具备高性能和可靠性。使用go-zero框架,开发者可以轻松实现和管理大规模分布式缓存系统。

2024-09-09

要在Jenkins上部署Spring Boot项目,你需要执行以下步骤:

  1. 安装Jenkins:

    • 可以通过各种方式安装Jenkins,例如使用Docker、直接下载安装包或使用云服务。
  2. 配置Jenkins:

    • 安装必要的插件,如Git、Maven/Gradle、SSH Slaves等。
    • 设置全局工具配置,如JDK、Maven、Git等。
    • 创建或配置一个项目,设置源码管理、构建触发器、构建环境、构建步骤(使用Maven或Gradle命令)。
  3. 部署项目:

    • 在构建步骤中,添加执行部署脚本的步骤,如使用SSH进行远程部署。

以下是一个简化的Jenkinsfile示例,用于构建和部署Spring Boot项目:




pipeline {
    agent any
    stages {
        stage('Checkout') {
            steps {
                checkout([$class: 'GitSCM', branches: [[name: '*/main']], userRemoteConfigs: [[url: 'git@github.com:your-username/your-repo.git']]])
            }
        }
        stage('Build') {
            steps {
                sh 'mvn clean package'
            }
        }
        stage('Deploy') {
            steps {
                sshPublisher(publishers: [sshPublisherDesc(configName: 'Remote Server', transfers: [sshTransfer(cleanRemote: false, excludes: '', execCommand: '', execTimeout: 120000, flatten: false, makeEmptyDirs: false, noDefaultExcludes: false, patternSeparator: '\\n', remoteDirectory: '/path/to/deploy', remoteDirectorySDF: false, removePrefix: 'target', sourceFiles: 'target/*.jar')], usePromotionTimestamp: false, useWorkspaceInPromotion: false, verbose: true)])
            }
        }
    }
}

在这个例子中,我们使用了sshPublisher步骤来远程部署编译后的jar包。你需要在Jenkins中配置远程服务器的信息,包括主机名、用户名、密码等。

确保你的Jenkins服务器有权限执行这些步骤,并且远程服务器配置正确,以便部署能够顺利执行。

2024-09-09

在Linux环境下设置Tomcat、Docker,并使用脚本实现开机自启动的步骤如下:

  1. 安装Tomcat:



# 安装Java
sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jdk
 
# 下载Tomcat
wget https://dlcdn.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.65/bin/apache-tomcat-9.0.65.tar.gz
 
# 解压Tomcat
tar -xvf apache-tomcat-9.0.65.tar.gz
 
# 移动Tomcat到指定目录
sudo mv apache-tomcat-9.0.65 /opt/tomcat
 
# 设置环境变量
echo "export CATALINA_HOME=/opt/tomcat" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=\$CATALINA_HOME/bin:\$PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
  1. 安装Docker:



# 更新软件包索引
sudo apt-get update
 
# 允许APT使用通过HTTPS来传输仓库
sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg \
    lsb-release
 
# 添加Docker的官方GPG密钥
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
 
# 设置稳定版仓库
echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
 
# 安装Docker Engine
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
  1. 创建Tomcat启动脚本:



# 创建脚本文件
sudo nano /etc/init.d/tomcat
 
# 添加以下内容到脚本中
#!/bin/sh
 
# chkconfig: 2345 20 80
# description: Tomcat server init script
 
CATALINA_HOME=/opt/tomcat
 
case $1 in
    start)
        echo "Starting Tomcat..."
        $CATALINA_HOME/bin/startup.sh
        ;;
    stop)
        echo "Stopping Tomcat..."
        $CATALINA_HOME/bin/shutdown.sh
        ;;
    restart)
        echo "Restarting Tomcat..."
        $CATALINA_HOME/bin/shutdown.sh
        sleep 2
        $CATALINA_HOME/bin/startup.sh
        ;;
esac
exit 0
 
# 保存脚本并设置执行权限
sudo chmod +x /etc/init.d/tomcat
  1. 设置Tomcat开机自启:



# 添加到启动级别
sudo update-rc.d tomcat defaults
  1. 使用Docker运行Tomcat容器:



# 拉取官方Tomcat镜像
docker pull tomcat:latest
 
# 运行Tomcat容器
docker run --name my-tomcat -p 8080:8080 -d tomcat
  1. 设置Docker开机自启:



# 添加Docker服务到开机自启
sudo systemctl enable docker
 
# 启动Docker服务
sudo systemctl start docker

注意:以上步骤可能需要根据您的Linux发行版和环境进行适当的调整。