2024-09-04

在Spring Boot中,你可以通过以下方式实现拦截器、过滤器和监听器:

  1. 拦截器(Interceptor): 使用Spring MVC的HandlerInterceptor



import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
@Component
public class CustomInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        // 在请求处理之前进行调用
        return true; // 如果返回false,则停止流程,api不会被调用
    }
 
    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) {
        // 请求处理之后进行调用,但是在视图被渲染之前
    }
 
    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) {
        // 在整个请求结束之后调用,也就是在DispatcherServlet渲染了视图执行
    }
}

然后注册拦截器:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
 
@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
 
    @Autowired
    private CustomInterceptor customInterceptor;
 
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(customInterceptor)
                .addPathPatterns("/**"); // 拦截所有请求
    }
}
  1. 过滤器(Filter): 实现javax.servlet.Filter接口。



import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.io.IOException;
 
public class CustomFilter implements Filter {
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        // 过滤器初始化
    }
 
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) 
            throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
        // 可以在调用chain.doFilter(request, response)之前进行你想要的操作
        chain.doFilter(request, response); // 继续执行其他的过滤器或servlet
        // 可以在调用chain.doFilter(request, response)之后进行你想要的操作
    }
 
    @Override
    public void destroy() {
        // 过滤器销毁
    }
}
2024-09-04



// 导入Spring Cloud Eureka服务器的依赖
dependencies {
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-eureka-server'
}
 
// 在Spring Boot应用的主类上添加@EnableEurekaServer注解
@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}
 
// 在application.properties或application.yml中配置Eureka服务器
application.properties:
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/

这个代码示例展示了如何创建一个简单的Spring Cloud Eureka服务器。首先,添加了必要的依赖。接着,在主类上使用@EnableEurekaServer注解来指示这是一个Eureka服务器。最后,在配置文件中设置了Eureka服务器的端口、主机名以及其他必要的配置。这个例子是学习Spring Cloud Eureka服务发现的基础。

2024-09-04

半同步复制是MySQL的复制特性的一种,它是一种折衷的方法,结合了异步复制和同步复制的特点。在半同步复制中,主库在提交事务之前需要确保至少一个从库已经收到并记录了事务的数据变更。这种方式既提供了数据的备份,也能保证在出现故障时数据的一致性。

要配置MySQL的半同步复制,需要以下步骤:

  1. 在主库上安装并配置半同步插件。
  2. 在主库上启用半同步复制。
  3. 在从库上配置连接到主库。

以下是一个简单的示例:




-- 在主库上安装半同步插件
INSTALL PLUGIN rpl_semi_sync_master SONAME 'semisync_master.so';
 
-- 启用半同步复制
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_enabled = 1;
 
-- 设置超时时间(可选)
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_timeout = 1000; -- 超时时间为1000毫秒

在从库上,你需要确保已经配置了复制,并且可以连接到主库。半同步复制是自动启用的,只要主库开启了半同步复制。

请注意,半同步复制可能会影响性能,因为它增加了延迟和资源消耗。在配置时需要权衡利弊。

2024-09-04

在Spring框架中,MyBatis的Mapper接口可以通过@Mapper注解或者@MapperScan注解来进行扫描和注册。

  1. @Mapper注解:直接在每个Mapper接口类上添加@Mapper注解,用于注册这个接口。



@Mapper
public interface UserMapper {
    // ...
}
  1. @MapperScan注解:通过指定扫描的包路径,自动注册该包及其子包下所有的Mapper接口。



@Configuration
@MapperScan("com.example.mapper")
public class MyAppConfig {
    // ...
}

在使用@MapperScan时,可以指定多个包,用逗号或空格分隔。

有时候,你可能会遇到一些不是MyBatis的Mapper接口,但是你想要通过Spring自动注入。这时,可以使用@Component或者类似的注解(如@Service@Repository)来注册这些接口。




@Component
public interface SomeService {
    // ...
}

使用@Component注解后,这个接口会被Spring容器扫描并注册为一个Bean,然后就可以在其他地方通过@Autowired或者@Inject注入使用。

2024-09-04

Oracle数据库提供了多种高可用性解决方案,包括Real Application Clusters (RAC)、Data Guard和Oracle GoldenGate (OGG)。

  1. RAC: RAC是一个多节点集群解决方案,允许多个实例访问同一个数据库。当一个节点出现故障时,另一个节点可以接管服务。
  2. Data Guard: Data Guard是一个数据复制解决方案,主数据库(primary database)生成日志,这些日志被传输到一个或多个备份数据库(standby database),以防主数据库失效。
  3. Oracle GoldenGate: Oracle GoldenGate是一个复制解决方案,用于在不同的数据库系统之间同步和复制数据。

以下是简单的配置示例:

RAC配置示例:




-- 安装Oracle RAC数据库
-- 配置网络
-- 安装Oracle Clusterware
-- 配置数据库实例

Data Guard配置示例:




-- 安装主数据库和备份数据库
-- 配置主数据库日志传输到备用服务器
-- 在备用数据库上配置Data Guard

Oracle GoldenGate配置示例:




-- 安装GoldenGate
-- 配置源数据库和目标数据库
-- 定义GoldenGate复制进程

这些示例提供了高可用性解决方案的概念和配置方法,但是实际配置会更加复杂,并且需要详细的安装文档和管理策略。

2024-09-04

PostgreSQL 之所以成为主流数据库管理系统,主要原因包括:

  1. 功能强大:PostgreSQL 提供了强大的查询功能,支持复杂操作,如子查询、连接、聚合等;同时,它也支持用户定义的数据类型、函数、触发器等功能。
  2. 兼容性好:PostgreSQL 遵循 SQL 标准,支持 ACID 事务,提供了良好的兼容性,可以运行在多种操作系统上。
  3. 可靠性高:PostgreSQL 提供了多种数据备份和恢复机制,包括流复制、热备份等,以保障数据的安全性。
  4. 扩展性强:PostgreSQL 提供了扩展插件,如 PostGIS(地理信息处理)、pg\_partman(分区管理)等,方便用户根据需求进行定制。
  5. 性能优秀:PostgreSQL 通过查询优化器、并发控制、物理存储等多方面优化提升性能,尤其在处理复杂查询和大规模数据时表现突出。
  6. 社区活跃:PostgreSQL 有一个活跃的开源社区,不断更新和改进,为用户提供了持续的技术支持。
  7. 开源免费:PostgreSQL 是开源免费的,用户可以免费使用并根据需要自行修改和分发。

以下是一个简单的 SQL 示例,展示了 PostgreSQL 的基本查询操作:




-- 创建一个简单的表
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('user1', 'user1@example.com');
 
-- 查询数据
SELECT * FROM users WHERE username = 'user1';
 
-- 更新数据
UPDATE users SET email = 'newemail@example.com' WHERE username = 'user1';
 
-- 删除数据
DELETE FROM users WHERE username = 'user1';

以上代码演示了创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据的基本操作,这是 PostgreSQL 作为一个关系型数据库管理系统的基本应用场景。

2024-09-04

在Spring Boot中整合Quartz进行集群部署时,需要确保Quartz的数据存储方式能够支持集群环境。以下是一个基本的配置示例:

  1. application.propertiesapplication.yml中配置Quartz属性:



# 数据源配置
spring.quartz.job-store-type=jdbc
spring.quartz.jdbc.initialize-schema=always
 
# 集群配置
spring.quartz.properties.org.quartz.scheduler.instanceId=AUTO
spring.quartz.properties.org.quartz.scheduler.instanceName=MyScheduler
spring.quartz.properties.org.quartz.scheduler.rmi.export=false
spring.quartz.properties.org.quartz.scheduler.rmi.proxy=false
spring.quartz.properties.org.quartz.jobStore.isClustered=true
spring.quartz.properties.org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval=20000
spring.quartz.properties.org.quartz.jobStore.maxMisfiresToHandleAtStartup=2000
  1. pom.xml中添加Quartz集群所需依赖:



<!-- Quartz -->
<dependency>
    <groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
    <artifactId>quartz</artifactId>
    <version>2.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
    <artifactId>quartz-jobs</artifactId>
    <version>2.3.2</version>
</dependency>
  1. 创建定时任务:



@Component
public class SampleJob extends QuartzJobBean {
    @Override
    protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        // 定时任务的逻辑
        System.out.println("执行定时任务:" + new Date());
    }
}
  1. 配置定时任务:



@Configuration
public class QuartzConfig {
 
    @Bean
    public JobDetail sampleJobDetail() {
        return JobBuilder.newJob(SampleJob.class)
                .withIdentity("sampleJob")
                .usingJobData("name", "World")
                .storeDurably()
                .build();
    }
 
    @Bean
    public Trigger sampleJobTrigger() {
        SimpleScheduleBuilder scheduleBuilder = SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
                .withIntervalInSeconds(10)
                .repeatForever();
 
        return TriggerBuilder.newTrigger()
                .forJob(sampleJobDetail())
                .withIdentity("sampleTrigger")
                .withSchedule(scheduleBuilder)
                .build();
    }
}

确保数据库中有Quartz所需的表,如果没有,可以通过设置spring.quartz.jdbc.initialize-schema

2024-09-04

Llama Coder是一个基于人工智能的代码生成工具,它可以生成Python代码。以下是使用Llama Coder生成Python代码的示例:

假设你想让Llama Coder生成一个简单的Python程序,该程序计算列表中所有数字的总和。

首先,你需要准备一个提示,描述你想要生成的代码功能:




给定一个包含数字的Python列表,生成代码来计算这些数字的总和。

然后,你将这个提示发送给Llama Coder。Llama Coder会生成相应的代码:




# Llama Coder生成的代码
def sum_list_numbers(num_list):
    total = 0
    for num in num_list:
        total += num
    return total
 
# 示例使用
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sum_list_numbers(my_list))  # 输出应该是15

这个生成的代码片段是一个函数sum_list_numbers,它接受一个数字列表作为参数,通过循环累加每个数字来计算总和,并返回这个总和。然后,我们可以创建一个列表my_list并调用这个函数,打印出列表数字的总和。

请注意,Llama Coder生成的代码可能会根据提供的提示和内部模型的不同而有所变化。

2024-09-04



-- 创建测试用的表和数据
CREATE TABLE t1 (id NUMBER);
INSERT INTO t1 VALUES (1);
COMMIT;
 
-- 备份数据库
RMAN> BACKUP DATABASE;
 
-- 故意破坏数据文件
SHUTDOWN IMMEDIATE;
HOST_MOVE('D:\ORACLE\ORADATA\TEST\SYSTEM01.DBF', 'D:\ORACLE\ORADATA\TEST\SYSTEM01.DBF');
STARTUP MOUNT;
 
-- 使用RMAN进行恢复
RMAN> RESTORE DATABASE;
RMAN> ALTER DATABASE MOUNT;
RMAN> RECOVER DATABASE;
 
-- 恢复后可能需要执行此步骤以确保所有文件都已正确打开
RMAN> ALTER DATABASE OPEN;
 
-- 验证数据完整性
SELECT * FROM t1;

以上代码示例展示了如何在Oracle数据库中使用RMAN工具进行数据库的完整备份和在发生数据文件损坏后的恢复过程。在恢复过程中,包含了RESTORE、RECOVER和ALTER DATABASE OPEN命令,确保数据库能够正常启动并且数据完整。

2024-09-04

在MySQL中操作线上数据时,确保有备份和恢复计划是非常重要的。以下是一个简单的备份和恢复MySQL数据库的例子:

备份数据库:




mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 备份文件名.sql

在执行这个命令时,系统会提示你输入密码。输入正确的密码后,指定的数据库就会被备份到一个SQL文件中。

恢复数据库:




mysql -u 用户名 -p 数据库名 < 备份文件名.sql

同样,系统会提示你输入密码。确保你有足够的权限来操作目标数据库。

注意:

  • 替换用户名数据库名备份文件名.sql为实际使用的用户名、数据库名和备份文件名。
  • 备份和恢复操作应在低峰时段进行,以减少对生产环境的影响。
  • 确保备份文件的安全,避免存储介质失效导致备份数据丢失。
  • 如果数据库很大,考虑使用mysqldump的其他参数,如--quick--opt来优化备份过程。