2024-09-04

Lettuce 是一个高级 Redis 客户端,用于线程安全的、可编程的、异步和同步的 Redis 连接。它提供了一个清晰的API,并且可以用于构建非块的、高性能的应用程序。

Lettuce 的主要特性包括:

  1. 同步和异步的连接以及编程模型。
  2. 高级的 Redis 集群支持,包括自动发现和完整的集群通信。
  3. 高度可定制的超时和重试机制。
  4. 可以使用 Netty 线程池或者 Reactor 线程模型。
  5. 完整的 Redis 命令支持和实现。
  6. 可以使用 Redis 的新特性,比如 ACLLOGSTORE。

以下是一个使用 Lettuce 连接 Redis 并执行基本命令的示例代码:




import io.lettuce.core.RedisClient;
import io.lettuce.core.api.StatefulRedisConnection;
import io.lettuce.core.api.sync.RedisCommands;
 
public class LettuceExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接到 Redis 服务器
        RedisClient redisClient = RedisClient.create("redis://localhost");
        StatefulRedisConnection<String, String> connection = redisClient.connect();
        RedisCommands<String, String> syncCommands = connection.sync();
 
        // 设置键值对
        syncCommands.set("key", "value");
 
        // 获取键对应的值
        String value = syncCommands.get("key");
        System.out.println("key 对应的值是: " + value);
 
        // 关闭连接
        connection.close();
        redisClient.shutdown();
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个 RedisClient 实例,然后使用它连接到本地的 Redis 服务器。接着,我们通过连接获取了同步命令接口 RedisCommands,并使用它来执行 set 和 get 命令。最后,我们关闭了连接和客户端,释放资源。

2024-09-04

在Spring框架中,面向切面编程(AOP)是一种强大的工具,它可以让你在不修改现有代码的情况下增加额外的功能。以下是一个使用Spring AOP的示例,它展示了如何在方法执行前后添加自定义的行为。

首先,确保你的项目中包含了Spring AOP的依赖,例如使用Spring Boot时,通常已经包含了这些依赖。

然后,创建一个切面类,并使用@Aspect注解标记它。在切面类中,你可以定义各种通知(Advice),例如@Before@After@AfterReturning@AfterThrowing@Around




import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Aspect
@Component
public class LoggingAspect {
 
    @Before("execution(* com.example.service.YourService.*(..))")
    public void logBeforeMethod(JoinPoint joinPoint) {
        String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
        System.out.println("Before: " + methodName);
    }
}

在上面的例子中,@Before注解表示这是一个前置通知,它将在匹配的方法执行前执行。execution(* com.example.service.YourService.*(..))是一个切点表达式,它匹配com.example.service.YourService中所有方法的执行。

确保你的Spring配置启用了注解驱动的AOP,在你的配置类上添加@EnableAspectJAutoProxy注解。




import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;
 
@Configuration
@EnableAspectJAutoProxy
public class AopConfig {
}

以上代码展示了如何创建一个简单的切面来在特定方法执行前打印日志。Spring AOP提供了强大而灵活的工具,可以用于日志记录、性能监控、事务管理、权限校验等多种场景。

2024-09-04

MongoDB的安装取决于你使用的操作系统。以下是在几种常见操作系统上安装MongoDB的简要步骤:

在Ubuntu上安装MongoDB:

  1. 导入MongoDB公钥:

    
    
    
    wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.4.asc | sudo apt-key add -
  2. 创建MongoDB列表文件:

    
    
    
    echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] http://repo.mongodb.org/apt/ubuntu $(lsb_release -cs)/mongodb-org/4.4 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-4.4.list
  3. 更新本地包数据库:

    
    
    
    sudo apt-get update
  4. 安装MongoDB包:

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

    
    
    
    sudo systemctl start mongod
  6. 设置MongoDB在启动时自动运行:

    
    
    
    sudo systemctl enable mongod

在CentOS上安装MongoDB:

  1. 创建MongoDB仓库文件:

    
    
    
    echo '[mongodb-org-4.4]
    name=MongoDB Repository
    baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/4.4/x86_64/
    gpgcheck=1
    enabled=1
    gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.4.asc' | sudo tee /etc/yum.repos.d/mongodb-org-4.4.repo
  2. 安装MongoDB包:

    
    
    
    sudo yum install -y mongodb-org
  3. 启动MongoDB服务:

    
    
    
    sudo systemctl start mongod
  4. 设置MongoDB在启动时自动运行:

    
    
    
    sudo systemctl enable mongod

在Windows上安装MongoDB:

  1. 访问MongoDB官方下载页面:https://www.mongodb.com/try/download/community
  2. 选择对应你的Windows系统的版本下载(32位或64位)。
  3. 运行下载的MongoDB安装程序。
  4. 按照安装向导的指示进行安装。
  5. 启动MongoDB服务。

在macOS上安装MongoDB:

  1. 访问MongoDB官方下载页面:https://www.mongodb.com/try/download/community
  2. 下载适用于macOS的MongoDB压缩包。
  3. 解压缩下载的文件。
  4. 打开终端,进入MongoDB的bin目录。
  5. 通过运行mongod启动MongoDB服务器。

请根据你的操作系统选择合适的安装步骤。对于生产环境,你可能还需要进一步配置MongoDB,例如设置身份验证、配置网络访问权限等。

2024-09-04

在Mac上使用Homebrew安装Tomcat的步骤如下:

  1. 打开终端。
  2. 如果尚未安装Homebrew,请先安装Homebrew。运行以下命令:

    
    
    
    /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  3. 更新Homebrew的公式(可选步骤,但推荐):

    
    
    
    brew update
  4. 使用Homebrew安装Tomcat:

    
    
    
    brew install tomcat

安装完成后,Tomcat会被安装在/usr/local/opt/tomcat目录下,你可以通过以下命令启动Tomcat服务器:




brew services start tomcat

你可以通过访问 http://localhost:8080 来验证Tomcat是否成功运行。

2024-09-04

当Oracle数据库中出现锁表问题时,可以通过以下步骤来处理:

  1. 确定锁表的用户和对象:

    
    
    
    SELECT s.sid, s.serial#, l.type, l.lmode, s.username, s.osuser, o.object_name, s.machine
    FROM v$session s, v$lock l, dba_objects o
    WHERE l.sid = s.sid
    AND l.id1 = o.object_id
    AND o.object_type = 'TABLE';
  2. 杀掉锁表会话:

    
    
    
    ALTER SYSTEM KILL SESSION 'sid,serial#';

    其中sidserial#从上一个查询结果中获取。

  3. 如果需要,可以查询dba\_objects视图来获取更多关于被锁表的信息。
  4. 如果是长事务导致的锁,考虑优化事务设计,减少锁的持有时间。
  5. 如果是业务逻辑错误导致的锁表,需要根据具体业务场景调整相关的数据访问策略。
  6. 如果是通过应用程序操作数据库,检查应用程序的数据库连接管理和事务管理策略。
  7. 在操作前确保已经备份好相关数据和对象,以防止由于杀会话导致的数据不一致或者其他问题。

注意:在杀掉会话之前,确保这个会话不是正在进行重要操作,并且确实需要终止该会话,因为强制终止会话可能会导致数据不一致或其他问题。

2024-09-04

在Spring Boot中,使用AOP切面可以在不修改原始代码的情况下增加额外的行为,例如日志记录、事务管理、权限校验等。以下是一个使用@Aspect注解定义切面的简单例子:




import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.aspectj.lang.annotation.AfterReturning;
import org.aspectj.lang.annotation.AfterThrowing;
import org.aspectj.lang.annotation.After;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Aspect
@Component
public class MyAspect {
 
    // 定义切点,这里以服务层的所有公共方法为例
    @Pointcut("execution(public * com.example.service.*.*(..))")
    public void serviceLayerMethods() {
    }
 
    // 在切点方法执行前执行
    @Before("serviceLayerMethods()")
    public void beforeMethod(JoinPoint joinPoint) {
        System.out.println("Before method: " + joinPoint.getSignature());
    }
 
    // 在切点方法成功执行后执行
    @AfterReturning("serviceLayerMethods()")
    public void afterReturningMethod(JoinPoint joinPoint) {
        System.out.println("After returning method: " + joinPoint.getSignature());
    }
 
    // 在切点方法抛出异常后执行
    @AfterThrowing("serviceLayerMethods()")
    public void afterThrowingMethod(JoinPoint joinPoint) {
        System.out.println("After throwing method: " + joinPoint.getSignature());
    }
 
    // 在切点方法执行后执行(无论成功与否)
    @After("serviceLayerMethods()")
    public void afterMethod(JoinPoint joinPoint) {
        System.out.println("After method: " + joinPoint.getSignature());
    }
 
    // 环绕通知,可以在方法执行前后执行自定义逻辑
    @Around("serviceLayerMethods()")
    public Object aroundMethod(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) throws Throwable {
        System.out.println("Around before method: " + proceedingJoinPoint.getSignature());
        Object result = proceedingJoinPoint.proceed();
        System.out.println("Around after method: " + proceedingJoinPoint.getSignature());
        return result;
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个切面MyAspect,它将会在com.example.service包下所有公共方法执行时被应用。我们使用了不同的注解来定义了五种不同的通知类型:

  • @Before:在切点方法执行前执行。
  • @AfterReturning:在切点方法成功执行后执行。
  • @AfterThrowing:在切点方法抛出异常后执行。
  • @After:在切点方法执行后执行(无论成功与否)。
  • @Around:环绕通知,可以在方法执行前后执行自定义逻辑。

这些通知方法都可以注入JoinPoint,它代表了当前连接点的信息,例如目标对象和执行的方法等。对于@Around注解的方法,我们可以使用ProceedingJoinPoint,它继承自JoinPoint,并提供了proceed()方法来执行目标方法。

要使切面生效,需要确保Spring Boot应用程序扫描到这个切面类,并且通过@EnableAspectJAutoProxy注解开

2024-09-04



# 使用官方的CUDA镜像作为基础镜像
FROM nvcr.io/nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu20.04
 
# 安装Python和必要的依赖
ENV PYTHON_VERSION 3.10.6
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends python3="$(< /usr/lib/python3/DISTUTILS_USE_SDK>)" python3-distutils && \
    apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/* && \
    python3 -m pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
    python3 -m pip install --no-cache-dir setuptools wheel
 
# 安装PyTorch
ENV TORCH_VERSION 1.13.0+cu118
RUN python3 -m pip install --no-cache-dir torch==$TORCH_VERSION+${CUDA_VERSION}-cp${PYTHON_VERSION}-cp${PYTHON_VERSION}-linux_x86_64.whl
 
# 安装transformers和gradio
RUN python3 -m pip install --no-cache-dir transformers gradio
 
# 复制当前目录下的所有文件到容器内的/app目录
COPY . /app
 
# 设置容器启动时运行的命令
ENTRYPOINT ["python3"]
CMD ["/app/app.py"]

这个Dockerfile为构建一个可以在Ollama上运行大型语言模型的Docker镜像提供了一个基本的框架。它首先从官方的CUDA镜像开始,安装了Python和必要的系统依赖,然后安装了PyTorch,transformers和gradio库,并最终复制应用代码到镜像中,设置了启动命令。这为离线运行大型语言模型提供了一个可能的基础环境。

2024-09-04



import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import com.netflix.discovery.shared.Pair;
import com.netflix.eureka.cluster.PeerEurekaNodes;
import com.netflix.eureka.resources.DefaultServerCodecs;
 
@EnableEurekaServer
@Configuration
public class EurekaServerConfig {
 
    // 假设这是一个配置好的Eureka服务器实例
    private DiscoveryClient discoveryClient;
 
    public EurekaServerConfig(DiscoveryClient discoveryClient) {
        this.discoveryClient = discoveryClient;
    }
 
    // 使用配置好的Eureka服务器实例来获取所有服务的信息
    @Bean
    public PeerEurekaNodes peerEurekaNodes() {
        // 获取所有服务的信息
        Applications applications = discoveryClient.getApplications();
        // 过滤出Eureka服务,构建成对等节点
        // ...
    }
 
    // 使用默认的ServerCodecs来处理Eureka服务器的编解码
    @Bean
    public DefaultServerCodecs serverCodecs() {
        // 构建默认的ServerCodecs实例
        // ...
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用中配置Eureka服务器。它使用了@EnableEurekaServer注解来启用Eureka服务器的自动配置,并且通过构造器注入了DiscoveryClient的实例。代码中还展示了如何创建PeerEurekaNodesDefaultServerCodecs的Bean,这些Bean可能是在进行Eureka服务器的高级配置或者处理特定的逻辑时所需要的。

2024-09-04

在Oracle中,可以使用DBMS\_SCHEDULER包来创建、查看和修改Job。以下是创建、查看和修改Job的示例代码:

创建Job:




BEGIN
  DBMS_SCHEDULER.create_job (
    job_name        => 'my_sample_job',  -- 指定作业名称
    job_type        => 'PLSQL_BLOCK',    -- 作业类型,例如PL/SQL块、EXECUTABLE或SQL脚本
    job_action      => 'BEGIN NULL; END;', -- 作业要执行的操作,例如PL/SQL块
    start_date      => SYSTIMESTAMP,     -- 作业开始时间
    repeat_interval => 'FREQ=DAILY',     -- 作业重复间隔,例如每天
    end_date        => NULL,             -- 作业结束时间
    enabled         => FALSE,            -- 指定作业是否启用
    comments        => 'My Sample Job'   -- 作业的注释
  );
END;
/

查看Job:




SELECT job_name, status, last_start_date, next_run_date, repeat_interval, end_date
FROM dba_scheduler_jobs
WHERE job_name = 'my_sample_job';

修改Job:




BEGIN
  DBMS_SCHEDULER.set_attribute('my_sample_job', 'end_date', TO_TIMESTAMP('2025-01-01 00:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'));
END;
/

以上代码块展示了如何创建一个简单的PL/SQL块作业,如何查看作业的详细信息,以及如何修改作业的属性。这些操作都需要相应的权限,通常由数据库管理员执行。

2024-09-04

搭建一个基本的Python网站通常需要几个步骤,包括选择一个框架(如Flask、Django),搭建服务器环境,配置数据库等。如果使用虚拟环境,这个过程可以很快完成。以下是一个使用Flask框架的基本网站架构示例:




from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def home():
    return 'Hello, World!'
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

上述代码创建了一个简单的Flask应用,定义了一个路由/,当访问网站根目录时,会显示“Hello, World!”。app.run()启动了一个开发服务器,通常用于快速测试,生产环境下需要配置更复杂的部署。

如果你想要一个快速的开始,并且不介意使用虚拟环境,可以在终端执行以下命令(假设你已经安装了Python和pip):




# 安装 Flask
pip install Flask
 
# 创建一个简单的app.py文件,并写入上述代码

然后运行python app.py,你的网站将在本地运行,默认情况下可以在http://127.0.0.1:5000/访问。

如果你想要更快的速度,并且准备好进行更复杂的部署,可以考虑使用Docker等工具进行虚拟化,这样可以快速搭建生产环境。在实际部署时,你可能需要考虑服务器的购买、域名的注册、DNS设置、安全性和负载均衡等多个方面,这通常需要更多的时间来完成。