2024-09-04



import redis
 
# 连接到Redis服务器
redis_host = 'localhost'
redis_port = 6379
r = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, decode_responses=True)
 
# 将消息推送到Redis队列
def enqueue_task(queue_name, task):
    r.rpush(queue_name, task)
 
# 从队列中取出消息并处理
def process_tasks(queue_name):
    while True:
        # 从队列中取出一个任务,如果队列为空,这里会阻塞
        task = r.blpop(queue_name)[1]
        # 处理任务的代码放在这里
        print(f"Processing task: {task}")
        # 模拟任务处理
        # perform_task(task)
 
# 示例使用
queue_name = 'my_tasks'
enqueue_task(queue_name, 'task1')
enqueue_task(queue_name, 'task2')
process_tasks(queue_name)

这段代码使用了Redis的列表(list)数据结构来实现一个简单的任务队列。enqueue_task函数用于将任务添加到队列中,而process_tasks函数是一个无限循环,不断地从队列中取出任务并“处理”它们。这里的处理仅为打印出任务内容,实际应用中你会在这里编写处理任务的代码。

2024-09-04

Spring Boot 2.7.x 到 2.7.18 版本中存在一个安全漏洞,该漏洞可能允许远程攻击者执行代码或接管服务器。具体来说,这个漏洞与 org.springframework.boot:spring-boot-starter-oauth2-client 模块中的 @ConfigurationProperties 注解使用不当有关。攻击者可以通过构造特殊的请求利用这个漏洞。

解决方法:

升级到 Spring Boot 2.7.19 或更新的版本。升级方法如下:

  1. 修改项目的 pom.xmlbuild.gradle 文件,将 Spring Boot 的版本更新至 2.7.19 或更高。
  2. 重新构建并启动应用程序。

例如,如果你使用 Maven,你需要在 pom.xml 中做如下修改:




<properties>
    <spring-boot.version>2.7.19</spring-boot.version>
</properties>

如果使用 Gradle,则在 build.gradle 中修改:




dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-oauth2-client:2.7.19'
}

确保检查你的项目依赖,以确保所有相关的库都已更新到与 Spring Boot 2.7.19 兼容的版本。

2024-09-04

Oracle数据库的参考价格通常指的是Oracle软件的定价,而不是数据库的实际使用费用。Oracle数据库的版本包括标准版、标准版1、企业版、个人版等,价格根据不同版本和处理器配额有所不同。

Oracle的定价通常是基于CPU的数量和可选的额外特性,如高级安全、数据仓库、BI和分析等。定价通常是基于年订阅,并且可以在Oracle的官方网站上找到。

以下是一个示例,展示了一个可能的Oracle数据库参考价格范围(仅供参考,实际价格会根据具体版本和选项而变化):

  • Oracle数据库标准版:每个CPU核心$10,000/年
  • Oracle数据库企业版:每个CPU核心$20,000/年
  • Oracle数据库个人版:$5,000/年(适用于单一用户)

请注意,这些价格仅为示例,实际价格会根据不同版本、特性、支持和其他因素有所变动。用户应该直接从Oracle官方获取最新和最准确的定价信息。

要获取最新的Oracle数据库定价信息,请访问Oracle的官方网站或联系Oracle的销售代表。

2024-09-04

源码安装PostgreSQL通常遵循以下步骤:

  1. 安装依赖库
  2. 下载PostgreSQL源码
  3. 编译安装
  4. 初始化数据库
  5. 启动数据库

以下是在基于Linux的系统上安装PostgreSQL 14的示例步骤:




# 1. 安装依赖库
sudo apt-get install build-essential zlibc zlib1g-dev libreadline-dev libssl-dev libpam0g-dev libxml2-dev
 
# 2. 创建PostgreSQL用户和组
sudo groupadd postgres
sudo useradd -d /home/postgres -g postgres -m postgres
 
# 3. 下载PostgreSQL源码
wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/v14.0/postgresql-14.tar.gz
tar -zxvf postgresql-14.tar.gz
cd postgresql-14
 
# 4. 编译安装
./configure --prefix=/usr/local/pgsql --with-python --with-openssl
make
sudo make install
 
# 5. 初始化数据库
sudo -i -u postgres
/usr/local/pgsql/bin/initdb -D /home/postgres/data
 
# 6. 启动数据库
/usr/local/pgsql/bin/pg_ctl -D /home/postgres/data -l logfile start
 
# 配置环境变量
echo 'export PATH=/usr/local/pgsql/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
# 验证安装
psql --version

请根据您的操作系统和需求调整上述命令。确保在执行以上步骤之前,系统已经安装了所有必要的依赖库,并且根据自己的环境调整用户和组的创建以及文件路径。

2024-09-04



import os
import osm2gmr as ogr
 
# 设置数据库连接信息
dbname = 'gis'
user = 'postgres'
password = 'password'
host = 'localhost'
port = '5432'
 
# 创建连接
conn_string = "host='{}' dbname='{}' user='{}' password='{}' port='{}'".format(host, dbname, user, password, port)
 
# 创建一个新的数据库连接
conn = ogr.Open(conn_string, update=1)
 
# 创建一个新的图层
lyr = conn.CreateLayer('osm_buildings', geom_type=ogr.wkbMultiPolygon)
 
# 添加一个ID字段
id_field = ogr.FieldDefn('id', ogr.OFTInteger)
lyr.CreateField(id_field)
 
# 添加一个名称字段
name_field = ogr.FieldDefn('name', ogr.OFTString)
name_field.SetWidth(254)
lyr.CreateField(name_field)
 
# 从OpenStreetMap获取建筑数据
osm_data = osm2gmr.get_data('your_area.osm')
 
# 解析数据并创建要素
for feature in osm_data:
    if feature.type == 'way':
        geom = feature.geom
        fid = feature.id
        tags = feature.tags
 
        # 检查是否为建筑
        if 'building' in tags:
            feat = ogr.Feature(lyr.GetLayerDefn())
            feat.SetGeometry(geom)
            feat.SetField('id', fid)
            if 'name' in tags:
                feat.SetField('name', tags['name'])
            lyr.CreateFeature(feat)
 
# 关闭连接
conn = None

这段代码示例展示了如何使用Python和osm2gmr库从OpenStreetMap数据中提取建筑数据,并将其转换为一个3D场景。代码中包含了数据库连接设置、创建图层、添加字段、解析数据和创建要素的过程。需要注意的是,这个例子假设你已经有了一个名为your_area.osm的OpenStreetMap数据文件,并且osm2gmr库已经安装。

2024-09-04

在Spring Cloud Alibaba微服务实战中,我们通常需要记录请求和响应日志以便于调试和监控。对于Spring Cloud Gateway,我们可以通过定义全局过滤器来实现这一功能。

以下是一个简单的全局过滤器示例,用于记录请求和响应日志:




import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
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.server.reactive.ServerHttpRequest;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class RequestResponseLoggingFilter implements GlobalFilter {
 
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RequestResponseLoggingFilter.class);
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
 
        logger.info("Request Method: {}, URL: {}", request.getMethodValue(), request.getURI());
 
        return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> {
            ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
 
            // 由于response.getBody() 在之后的过滤器中可能被修改,所以我们需要先刷新并复制数据
            DataBufferUtils.join(response.getBody())
                    .subscribe(dataBuffer -> {
                        byte[] contents = new byte[dataBuffer.readableByteCount()];
                        dataBuffer.read(contents);
                        // 这里对响应内容进行了简单的转换,实际情况可能需要更复杂的处理
                        String responseBody = new String(contents, StandardCharsets.UTF_8);
                        logger.info("Response Body: {}", responseBody);
                    });
        }));
    }
}

然后,你需要将这个全局过滤器注册到Spring Cloud Gateway中:




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;
 
@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocator routeLocator) {
        // ... 定义路由规则 ...
    }
 
    @Bean
    public AbstractGatewayFilterFactory myGatewayFi
2024-09-04



# 项目名称:Redis 开源项目指南
 
## 前言
 
Redis 是一个开源的内存中数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息中间件。以下是一个如何为 Redis 贡献代码的指南。
 
## 贡献流程
 
1. **查看项目文档**:确保了解项目的贡献指南和开发文档。
2. **查找问题**:在问题追踪器中查找未解决的问题或新的问题。
3. **分析问题**:阅读相关的问题讨论和日志,了解需求。
4. **创建分支**:基于项目的主分支创建一个新的分支。
5. **编写代码**:实现解决方案。
6. **测试代码**:确保你的更改不会破坏现有的功能。
7. **提交拉取请求**:在 GitHub 提出拉取请求。
8. **讨论代码**:社区成员会评论你的代码,提供改进建议。
9. **代码审查**:审查者会审查你的代码,确保它符合项目标准。
10. **合并代码**:如果审查通过,你的代码将被合并到主分支。
 
## 代码示例
 
以下是一个简单的 Redis 命令实现示例:
 
```c
// 假设我们正在实现一个 SIMPLESET 命令
 
void simpleSet(redisClient *c) {
    // 设置键值对,假设 Redis 的键值对结构是 robin_kv 类型
    robin_kv *kv = robin_hcreate(c->db->dict, (char*)c->argv[1]->ptr, c->argv[2]->ptr);
    addReply(c, kv ? shared.ok : shared.err);
}

结论

遵循这个流程可以帮助你为 Redis 项目贡献代码。记得在实现新功能前先在项目论坛查看,确保你的想法尚未被实现或正在讨论中。同时,遵守项目的代码风格指南和测试规范是保证代码质量的关键。

2024-09-04

在Kubernetes (k8s) 环境中,使用 Helm 部署 Bitnami/Redis 时遇到无法解释的重启问题,可能的原因和解决方法如下:

  1. 资源限制: 检查 Redis Pod 的资源配置(CPU、内存)是否达到限制,导致 Pod 被系统重启。调整 values.yaml 文件中的资源限制参数,确保分配足够的资源。
  2. 配置错误: 检查 values.yaml 文件中的配置项是否正确,特别是关于持久化存储和网络的配置。
  3. 镜像问题: 确认使用的 Docker 镜像是最新的,且与 Kubernetes 集群兼容。可以尝试重新拉取镜像。
  4. Helm 版本: 检查你的 Helm 版本是否是最新稳定版,旧版本的 Helm 可能存在兼容问题。升级 Helm 到最新版本。
  5. 集群状态: 检查 Kubernetes 集群的健康状态,使用 kubectl get nodeskubectl get pods --all-namespaces 检查节点和 Pod 状态。
  6. 日志分析: 查看 Redis Pod 的日志,使用 kubectl logs <redis-pod-name> 命令,分析是否有异常信息,如内存不足、配置错误等。
  7. 更新 Chart: 如果是 Bitnami 提供的 Helm Chart 存在已知问题,可以尝试更新到最新版本的 Chart。
  8. 网络策略: 检查是否有 NetworkPolicy 或安全组规则限制了 Pod 网络通信。
  9. 持久化存储: 确认后端的持久化存储是否正常工作,如果是云服务,检查服务状态。
  10. 集群维护: 确认是否在维护窗口执行了升级操作或节点维护。

解决问题通常需要根据实际情况分析日志、监控数据和系统配置。如果问题依然无法解决,可以考虑联系 Bitnami 社区支持或者查看相关的 GitHub issues 页面。

2024-09-04



import org.apache.spark.sql.SparkSession
import com.mongodb.spark.config._
 
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MongoDB Spark Connector Example")
  .getOrCreate()
 
// 连接到 MongoDB
val readConfig = Map(
  "spark.mongodb.input.uri" -> "mongodb://localhost:27017/database.collection",
  "spark.mongodb.output.uri" -> "mongodb://localhost:27017/database.collection"
)
 
// 读取 MongoDB 数据
val df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").options(readConfig).load()
 
// 对数据进行处理
// ...
 
// 将处理后的数据写回 MongoDB
df.write.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").options(readConfig).save()
 
// 关闭 SparkSession
spark.stop()

这段代码展示了如何使用MongoDB Spark Connector在Spark中读取MongoDB数据库中的数据,进行简单处理,并将处理后的数据保存回MongoDB。代码首先创建了一个SparkSession,然后定义了连接MongoDB所需的配置,接着加载数据,进行操作,并保存数据。最后关闭了SparkSession。

2024-09-04

Spring Boot中的事务管理通常使用@Transactional注解来声明。以下是一个简单的例子,演示如何在Spring Boot应用中使用事务。

  1. 首先,确保你的Spring Boot项目已经添加了Spring Transaction依赖。
  2. 在服务层的方法上使用@Transactional注解,以声明事务边界。



import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
@Service
public class MyService {
 
    @Transactional
    public void someTransactionalMethod() {
        // 在这个方法内的所有数据库操作将在同一个事务内执行
        // 如果方法执行期间出现异常,默认Spring将会回滚这个事务
    }
}
  1. 确保你的Spring Boot应用开启了注解事务管理。在你的配置类上使用@EnableTransactionManagement



import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;
 
@Configuration
@EnableTransactionManagement
public class AppConfig {
    // 配置类的其他内容
}
  1. 确保你的应用使用了支持事务的数据源。例如,如果你使用Spring Data JPA,那么你需要配置LocalContainerEntityManagerFactoryBean以及PlatformTransactionManager的实现。



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.orm.jpa.JpaTransactionManager;
import org.springframework.orm.jpa.LocalContainerEntityManagerFactoryBean;
 
import javax.persistence.EntityManagerFactory;
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
public class DatabaseConfig {
 
    @Bean
    public LocalContainerEntityManagerFactoryBean entityManagerFactory(DataSource dataSource) {
        // 配置实体管理工厂
    }
 
    @Bean
    public PlatformTransactionManager transactionManager(EntityManagerFactory entityManagerFactory) {
        return new JpaTransactionManager(entityManagerFactory);
    }
}

以上是一个简化的事务管理配置示例。在实际应用中,你可能需要根据具体的数据访问技术(如JDBC、JPA、MyBatis等)以及数据源配置来调整配置。