2024-09-04

在Spring Boot中配置动态数据源,通常需要实现AbstractRoutingDataSource来根据某种键(如当前用户的标识)动态路由到不同的数据源。以下是一个简化的例子:




import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
import javax.sql.DataSource;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
    private final Map<Object, Object> dynamicTargetDataSources = new ConcurrentHashMap<>();
 
    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        // 从ThreadLocal中获取数据源标识
        return DataSourceContextHolder.getDataSourceType();
    }
 
    public void addDataSource(Object key, DataSource dataSource) {
        this.dynamicTargetDataSources.put(key, dataSource);
        this.setTargetDataSources(dynamicTargetDataSources);
        // 在添加数据源后,需要调用afterPropertiesSet()方法来更新内部的数据源映射
        this.afterPropertiesSet();
    }
 
    public void removeDataSource(Object key) {
        this.dynamicTargetDataSources.remove(key);
        this.setTargetDataSources(dynamicTargetDataSources);
        // 在移除数据源后,需要调用afterPropertiesSet()方法来更新内部的数据源映射
        this.afterPropertiesSet();
    }
}
 
// 使用ThreadLocal保存当前数据源标识
public class DataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<>();
 
    public static void setDataSourceType(String dataSourceType) {
        contextHolder.set(dataSourceType);
    }
 
    public static String getDataSourceType() {
        return contextHolder.get();
    }
 
    public static void clearDataSourceType() {
        contextHolder.remove();
    }
}
 
// 在配置类中配置DynamicDataSource bean
@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
        // 配置默认数据源
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(primaryDataSource());
        // 配置动态数据源
        Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("primary", primaryDataSource());
        // 可以根据实际情况动态添加其他数据源
        // dynamicDataSource
2024-09-04

由于篇幅限制,这里我们只提供关键点解释和代码示例。

  1. NIO优化原理:

    • 非阻塞I/O(Non-blocking I/O)允许一个线程处理多个连接。
    • 选择器(Selector)可以同时监听多个通道的事件,消除了线程等待的需要。
  2. Tomcat线程池优化:

    • 通过自定义Executor,可以调整Tomcat的线程池大小。
    • 使用APR(Apache Portable Runtime)可以提升性能,通过本地库与操作系统协同工作。
  3. SpringBoot项目瘦身:

    • 使用Lombok来减少模板代码。
    • 根据需求排除不必要的自动配置。
    • 使用Spring Data,优化数据访问层代码。

代码示例:

NIO优化(关键部分):




Selector selector = Selector.open();
ServerSocketChannel serverSocket = ServerSocketChannel.open();
serverSocket.configureBlocking(false);
serverSocket.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
 
while(true) {
    selector.select();
    Set<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys();
    Iterator<SelectionKey> it = selectedKeys.iterator();
 
    while (it.hasNext()) {
        SelectionKey key = it.next();
        it.remove();
 
        if (key.isAcceptable()) {
            // 接受连接
        } else if (key.isReadable()) {
            // 读取数据
        } else if (key.isWritable()) {
            // 写入数据
        }
    }
}

Tomcat线程池优化(部分配置):




<Executor name="tomcatThreadPool" 
    namePrefix="catalina-exec-" 
    maxThreads="200" 
    minSpareThreads="20"/>

SpringBoot项目瘦身(使用Lombok):




import lombok.Data;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class MyApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApp.class, args);
    }
}
 
@Data
class MyModel {
    private String data;
}

以上代码仅展示了关键概念和技术,并未包含完整的实现。实际应用时,需要根据具体需求进行配置和编码。

2024-09-04

哨兵模式(Sentinel)是Redis的一个高可用解决方案,它由一个或多个哨兵(Sentinel)实例组成,这些实例会监控主服务器和其从服务器,并在主服务器下线时自动进行故障转移。

以下是一个基本的哨兵配置文件示例:




# sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

解释:

  • sentinel monitor mymaster: 这行指定了哨兵监控的主服务器名称和地址,最后的数字表示最少有几个哨兵同意下线时才会进行故障转移。
  • sentinel down-after-milliseconds: 如果一个服务器在指定的毫秒数内没有响应,则认为它是下线的。
  • sentinel parallel-syncs: 在故障转移期间,可以有几个从服务器同时进行同步。
  • sentinel failover-timeout: 故障转移超时时间,超过这个时间如果没有完成故障转移就会认为故障转移失败。

启动哨兵的命令:




redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

在实际应用中,哨兵模式通常与主从模式配合使用,以保障Redis的高可用性。当主服务器出现故障时,哨兵会自动进行故障转移,选举新的主服务器,并将其他的从服务器指向新的主服务器。

2024-09-04



import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.FindIterable;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import com.mongodb.client.model.Sorts;
import org.bson.Document;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class MongoDBExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        MongoClient mongoClient = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017");
        MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("yourDatabase");
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("yourCollection");
 
        // 分页参数
        int page = 1;
        int pageSize = 10;
        int skip = (page - 1) * pageSize;
 
        // 精确查询
        String exactFieldName = "fieldName";
        String exactFieldValue = "value";
 
        // 模糊查询
        String fuzzyFieldName = "fieldName";
        String fuzzyFieldValue = "value";
 
        // 时间区间查询
        String dateFieldName = "dateField";
        long startTime = 1609459200L; // Unix时间戳
        long endTime = 1612137599L; // Unix时间戳
 
        // 排序字段
        String sortFieldName = "sortField";
        int sortDirection = 1; // 1为升序, -1为降序
 
        // 创建查询条件
        List<Document> filters = new ArrayList<>();
        filters.add(new Document(exactFieldName, exactFieldValue));
        filters.add(new Document(fuzzyFieldName, new Document("$regex", fuzzyFieldValue).append("$options", "i")));
        filters.add(new Document(dateFieldName, new Document("$gte", startTime).append("$lte", endTime)));
 
        Document query = new Document();
        if (!filters.isEmpty()) {
            for (Document filter : filters) {
                query.putAll(filter);
            }
        }
 
        // 排序
        Document sort = new Document(sortFieldName, sortDirection);
 
        // 执行查询
        FindIterable<Document> iterable = collection.find(query).skip(skip).limit(pageSize).sort(sort);
        for (Document doc : iterable) {
            System.out.println(doc.toJson());
        }
 
        // 关闭客户端
        mongoClient.close();
    }
}

这段代码展示了如何使用MongoDB的Java驱动进行分页查询、精确查询、模糊查询、时间区间查询以及排序。它使用了MongoClients.create来创建MongoDB客户端,并通过getDatabasegetCollection方法选定数据库和集合。使用find方法进行查询,并结合skiplimit实现分页,使用sort方法实现排序。最后,使用\`toJso

2024-09-04

在Oracle数据库中,授予用户权限通常涉及到使用GRANT语句。以下是一些常见的权限类型以及如何为用户授予这些权限的示例。

  1. 授予用户连接数据库的权限:



GRANT CREATE SESSION TO username;
  1. 授予用户创建表的权限:



GRANT CREATE TABLE TO username;
  1. 授予用户查询特定表的权限:



GRANT SELECT ON table_name TO username;
  1. 授予用户插入、更新和删除特定表的权限:



GRANT INSERT, UPDATE, DELETE ON table_name TO username;
  1. 授予用户执行存储过程的权限:



GRANT EXECUTE ON procedure_name TO username;
  1. 授予用户创建视图的权限:



GRANT CREATE VIEW TO username;
  1. 授予用户对某个表空间的操作权限:



GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO username;

注意:在实际操作中,你需要将username替换为实际的用户名,将table_nameprocedure_name等替换为实际的数据库对象名。

如果你需要撤销权限,可以使用REVOKE语句。例如:




REVOKE SELECT ON table_name FROM username;

以上代码应该在具有相应权限的用户下执行,或者由数据库管理员执行。

2024-09-04

在MongoDB中,可以使用MongoDB shell或者驱动程序来创建、更新和删除集合。以下是使用MongoDB shell的示例:

创建集合:




// 创建名为 myCollection 的集合
db.createCollection("myCollection")

更新集合:




// 为 myCollection 集合添加新的字段或索引
db.myCollection.update({}, {$set: {newField: "value"}}, {multi: true})

删除集合:




// 删除名为 myCollection 的集合
db.myCollection.drop()

请注意,这些命令应在MongoDB shell中执行或通过驱动程序发送到MongoDB服务器。在实际的应用程序中,你可能会使用MongoDB的官方驱动程序,如Node.js的mongodb包或Python的pymongo。以下是使用Node.js的mongodb驱动程序的示例:




const { MongoClient } = require('mongodb');
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const client = new MongoClient(url);
 
async function run() {
  try {
    await client.connect();
    const database = client.db('myDatabase');
 
    // 创建集合
    await database.createCollection('myCollection');
 
    // 更新集合
    const collection = database.collection('myCollection');
    const updateResult = await collection.updateMany(
      {},
      {$set: {newField: "value"}}
    );
 
    // 删除集合
    const dropResult = await collection.drop();
 
    console.log(dropResult); // 输出集合是否被删除
  } finally {
    await client.close();
  }
}
 
run().catch(console.dir);

在这个Node.js示例中,首先导入mongodb驱动程序,连接到MongoDB实例,然后选择数据库,对集合进行创建、更新和删除操作。最后,记得关闭MongoDB客户端连接。

2024-09-04

在CentOS 7上编译安装SQLite 3的步骤如下:

  1. 安装编译工具和依赖库:



sudo yum groupinstall "Development Tools"
sudo yum install readline-devel
  1. 下载SQLite源码包:



wget https://www.sqlite.org/2022/sqlite-autoconf-3360000.tar.gz
  1. 解压源码包:



tar zxvf sqlite-autoconf-3360000.tar.gz
  1. 编译和安装:



cd sqlite-autoconf-3360000
./configure --prefix=/usr/local
make
sudo make install
  1. 验证安装:



/usr/local/bin/sqlite3 --version

以上步骤会在系统中安装SQLite 3到/usr/local/bin目录下,你可以通过运行sqlite3 --version来确认安装是否成功。

2024-09-04

在Spring Cloud中,我们可以使用Eureka作为服务注册和发现的组件。以下是如何创建一个Eureka Server的简单步骤和示例代码:

  1. 创建一个新的Spring Boot项目,并添加Eureka Server依赖。



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 在主应用类上添加@EnableEurekaServer注解来启用Eureka Server。



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;
 
@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}
  1. application.propertiesapplication.yml配置文件中配置Eureka Server。



# application.properties
spring.application.name=eureka-server
server.port=8761
 
eureka.instance.hostname=localhost
eureka.client.registerWithEureka=false
eureka.client.fetchRegistry=false
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/
  1. 启动Eureka Server,访问http://localhost:8761,你将看到Eureka的管理页面。

以上步骤创建了一个基本的Eureka Server,它可以运行并且可以使用来注册和发现服务。

2024-09-04

Oracle AVDF(Audit Vault and Database Firewall)是一个安全工具,用于审计保险库并防护数据库。以下是一些常见问题及其解决方案的概要:

  1. 配置问题:

    • 错误描述: 配置文件错误或丢失。
    • 解决方案: 确认所有必需的配置文件都存在,并且路径正确。
  2. 连接问题:

    • 错误描述: 无法连接到AVDF服务。
    • 解决方案: 检查网络连接,确认AVDF服务正在运行。
  3. 性能问题:

    • 错误描述: AVDF影响数据库性能。
    • 解决方案: 根据工作负载调整AVDF的性能参数。
  4. 日志记录问题:

    • 错误描述: AVDF无法记录审计数据。
    • 解决方案: 检查日志文件路径和权限,确保有足够的磁盘空间。
  5. 更新和兼容性问题:

    • 错误描述: AVDF与新版本的Oracle数据库不兼容。
    • 解决方案: 查看Oracle文档,确保AVDF与数据库版本兼容,并应用所有必要的补丁和更新。
  6. 认证和授权问题:

    • 错误描述: AVDF阻止了合法用户的访问。
    • 解决方案: 检查认证和授权策略,确保用户有适当的权限。
  7. 故障转移和高可用性问题:

    • 错误描述: AVDF影响数据库的故障转移和高可用性机制。
    • 解决方案: 根据Oracle官方文档优化配置,确保与RAC、Data Guard和 GoldenGate等高可用性工具的兼容性。

每个问题的解决方案都需要根据实际环境和错误信息进行具体分析。如果问题复杂或错误信息不明确,可能需要查看详细的日志文件,或者联系Oracle支持获取帮助。

2024-09-04

SQLite3是一个开源的嵌入式数据库引擎,其使用可以大大简化数据库的管理和维护。以下是一些SQLite3的使用和操作的常见示例:

  1. 创建数据库:



import sqlite3
 
# 创建一个数据库连接
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个cursor对象
c = conn.cursor()
 
# 创建表
c.execute('''CREATE TABLE stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()
  1. 查询数据库:



import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 查询表中所有数据
c.execute("SELECT * FROM stocks")
 
print(c.fetchall())
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()
  1. 插入数据到数据库:



import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 插入数据
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()
  1. 更新数据库中的数据:



import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 更新数据
c.execute("UPDATE stocks SET price = ? WHERE symbol = ?", (35.15, 'RHAT'))
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()
  1. 删除数据库中的数据:



import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 删除数据
c.execute("DELETE FROM stocks WHERE symbol = ?", ('RHAT',))
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()
  1. 使用事务:



import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 开始事务
conn.execute('BEGIN TRANSACTION')
 
try:
    c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
    c.execute("UPDATE stocks SET price = ? WHERE symbol = ?", (35.15, 'RHAT'))
    # 提交事务
    conn.commit()
except:
    # 发生错误时回滚
    conn.rollback()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

以上代码展示了如何使用Python的sqlite3库来创建和管理SQLite数据库。这些操作包括创建表、查询数据、插入数据、更新数据、删除数据以及如何使用事务来确保数据的一致性。