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【吃透Java手写】4-Tomcat-简易版
System
2024-09-09
所有,java

以下是一个简化版的Tomcat服务器的核心代码示例，它展示了如何接收HTTP请求并返回响应：




import java.io.*;
import java.net.*;
 
public class SimpleTomcatServer {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(8080);
        while (true) {
            Socket socket = serverSocket.accept();
            handleRequest(socket);
        }
    }
 
    private static void handleRequest(Socket socket) throws IOException {
        InputStream inputStream = socket.getInputStream();
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();
 
        // 读取HTTP请求
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
        String line = reader.readLine();
        System.out.println("Received: " + line);
 
        // 写入HTTP响应
        PrintWriter writer = new PrintWriter(outputStream, true);
        writer.println("HTTP/1.1 200 OK");
        writer.println("Content-Type: text/html");
        writer.println();
        writer.println("<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>");
 
        socket.close();
    }
}

这段代码创建了一个简易的Web服务器，监听8080端口。每当接收到一个HTTP请求，它就会返回一个简单的HTML页面。这个示例主要用于教学目的，实际的Tomcat服务器要复杂得多，包含更多功能，如解析HTTP头部、处理静态资源、JSP支持、安全性等。

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MongoDB的Collection与MySQL的Table：深入比较
System
2024-09-09
所有,数据库

MongoDB的Collection与MySQL的Table都是数据库中存储数据的结构。以下是两者的主要区别和相似之处：

相似之处：

  • 都是数据库中存储数据的结构。
  • 可以通过各自的SQL语言（SQL for MySQL, MongoDB Query Language for MongoDB）进行数据的查询、添加、更新和删除操作。

区别：

  • 存储方式不同：MySQL的Table是基于行的存储，而MongoDB的Collection是基于文档的存储。
  • 数据结构：MySQL的Table中的数据需要预先定义好字段，而MongoDB的Collection中的每个文档可以有不同的结构。
  • 索引支持：MySQL的Table可以支持复合索引，而MongoDB的Collection可以索引文档中的任何字段。
  • 表与表之间的关系：MySQL通过JOIN操作可以实现Table之间的关联查询，而MongoDB可以通过嵌入文档或者引用的方式实现文档之间的关联。
  • 事务支持：MySQL支持ACID事务，而MongoDB原生不支持复杂的事务，但可以通过"多文档事务"来部分实现。
  • 性能：在某些特定场景下，MongoDB可能会有更好的性能表现，尤其是在非结构化数据存储和查询方面。

代码示例对比：

MySQL:




CREATE TABLE users (id INT, name VARCHAR(50), age INT);
INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1, 'Alice', 25);
SELECT * FROM users WHERE age > 20;

MongoDB:




use mydatabase; // 选择数据库
db.createCollection('users'); // 创建Collection
db.users.insertOne({id: 1, name: 'Alice', age: 25}); // 插入文档
db.users.find({age: {$gt: 20}}); // 查询文档
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C# 文件压缩解压与sqlite存储文件数据
System
2024-09-09
所有,数据库



using System;
using System.Data.SQLite;
using System.IO;
using System.IO.Compression;
 
public class FileCompressionExample
{
    public static void CompressFile(string sourceFile, string destinationFile)
    {
        using (FileStream originalFileStream = new FileStream(sourceFile, FileMode.Open, FileAccess.Read))
        {
            using (FileStream compressedFileStream = File.Create(destinationFile))
            {
                using (GZipStream compressionStream = new GZipStream(compressedFileStream, CompressionMode.Compress))
                {
                    originalFileStream.CopyTo(compressionStream);
                }
            }
        }
    }
 
    public static void DecompressFile(string sourceFile, string destinationFile)
    {
        using (FileStream compressedFileStream = new FileStream(sourceFile, FileMode.Open, FileAccess.Read))
        {
            using (GZipStream decompressionStream = new GZipStream(compressedFileStream, CompressionMode.Decompress))
            {
                using (FileStream originalFileStream = File.Create(destinationFile))
                {
                    decompressionStream.CopyTo(originalFileStream);
                }
            }
        }
    }
 
    public static void StoreDataInSQLite(string filePath, byte[] data)
    {
        using (SQLiteConnection connection = new SQLiteConnection($"Data Source={filePath}"))
        {
            connection.Open();
 
            using (SQLiteCommand command = new SQLiteCommand(connection))
            {
                command.CommandText = "INSERT INTO Files (Data) VALUES (@data)";
                command.Parameters.AddWithValue("@data", data);
                command.ExecuteNonQuery();
            }
        }
    }
 
    public static byte[] RetrieveDataFromSQLite(string filePath)
    {
        using (SQLiteConnection connection = new SQLiteConnection($"Data Source={filePath}"))
        {
            connection.Open();
 
            using (SQLiteCommand command = new SQLiteCommand(connection))
            {
                command.CommandText = "SELECT Data FROM Files LIMIT 1";
                using (SQLiteDataReader reader = command.ExecuteReader())
                {
                    if (reader.Read())
                    {
                        return
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Redisson分布式锁解决库存超卖
System
2024-09-09
所有,redis

在使用Redisson分布式锁解决库存超卖问题时，可以通过加锁保证库存的原子性操作。以下是一个简单的示例代码：




import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class StockService {
 
    private RedissonClient redissonClient;
 
    public StockService(RedissonClient redissonClient) {
        this.redissonClient = redissonClient;
    }
 
    public void decreaseStock() {
        RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");
        try {
            // 尝试获取锁，最多等待100秒，超过时间则失败
            if (lock.tryLock(100, 100, TimeUnit.SECONDS)) {
                // 获取锁成功后执行库存减少操作
                // 这里应该是对数据库的库存字段进行减法操作
                // int stockCount = ...; // 假设这是从数据库中获取的库存数量
                // if (stockCount > 0) {
                //     // 减少库存
                //     // update database set stock_count = stock_count - 1 where ...
                // } else {
                //     // 库存不足
                // }
                
                // 这里是模拟减库存的逻辑，实际应用中需要替换为数据库操作
                System.out.println("库存减少成功！");
            } else {
                // 获取锁失败，库存减少操作被延迟执行或者不执行
                System.out.println("获取锁失败，库存减少操作被延迟执行或者不执行！");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            // 处理异常情况
        } finally {
            // 释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

在这个示例中，RedissonClient 是用于获取锁的Redisson客户端实例。decreaseStock 方法尝试获取名为"stockLock"的锁，并在获取锁成功后执行库存减少的逻辑。如果尝试获取锁失败，则会打印相应的日志信息，并且不会执行减少库存的操作。这样可以防止在高并发情况下发生超卖现象。

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Qt 操作SQLite数据库
System
2024-09-09
所有,数据库



#include <QSqlDatabase>
#include <QSqlQuery>
#include <QVariant>
#include <QDebug>
 
// 连接到SQLite数据库
QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
db.setDatabaseName("path_to_your_database.sqlite");
 
if (!db.open()) {
    qDebug() << "无法打开数据库";
    return;
}
 
// 执行SQL查询
QSqlQuery query;
 
// 插入数据
query.prepare("INSERT INTO your_table_name (column1, column2) VALUES (:value1, :value2)");
query.bindValue(":value1", "value1_data");
query.bindValue(":value2", "value2_data");
if (!query.exec()) {
    qDebug() << "插入数据失败：" << query.lastError();
} else {
    qDebug() << "数据插入成功";
}
 
// 查询数据
query.prepare("SELECT * FROM your_table_name");
if (!query.exec()) {
    qDebug() << "查询失败：" << query.lastError();
} else {
    while (query.next()) {
        QString column1Data = query.value(0).toString();
        QString column2Data = query.value(1).toString();
        qDebug() << "从数据库中获取的数据：" << column1Data << column2Data;
    }
}
 
// 关闭数据库连接
db.close();

这段代码展示了如何在Qt中操作SQLite数据库的基本步骤。首先，它设置数据库连接参数并尝试打开数据库。接下来，它使用QSqlQuery对象来准备和执行SQL语句，包括插入数据和查询数据。最后，它关闭数据库连接。在实际应用中，你需要替换数据库名称、表名和列名以及数据值来匹配你的数据库结构和需求。

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Redis实现计数统计
System
2024-09-09
所有,redis

在Redis中，可以使用不同的数据类型和命令来实现计数功能，以下是几种常见的方法：

  1. 使用字符串（string）类型的 INCR 命令：



> SET mycounter "0"
OK
> INCR mycounter
(integer) 1
> INCR mycounter
(integer) 2
  1. 使用哈希表（hash）来存储多个计数器：



> HSET mycounters user_id 0
(integer) 1
> HINCRBY mycounters user_id 1
(integer) 1
> HINCRBY mycounters another_id 1
(integer) 1
  1. 使用列表（list）来进行计数，但不推荐这种方式，因为列表并非设计为计数工具：



> LPUSH mylist 0
(integer) 1
> INCR mylist
(error) ERR value is not an integer or out of range
  1. 使用集合（set）来进行计数，同样不推荐，因为集合不保证元素顺序且不允许重复：



> SADD myset 0
(integer) 1
> INCR myset
(error) ERR value is not an integer or out of range
  1. 使用有序集合（sorted set）来进行计数，也不推荐，因为有序集合是为了排序而设计的：



> ZADD myzset 0 member
(integer) 1
> INCR myzset
(error) ERR value is not an integer or out of range

在实际应用中，通常使用字符串类型的 INCR 命令或者哈希表的 HINCRBY 命令来进行简单的计数。如果需要更复杂的计数逻辑（例如分组计数或者是分布式计数），可能需要结合多种数据类型和命令，或者编写复杂的Lua脚本来实现。

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Django-聚合查询
System
2024-09-09
所有,数据库

在Django中，可以使用aggregate()函数来执行聚合查询。这个函数可以接受多个参数，每个参数对应一个聚合函数，如Sum、Count、Avg等。

以下是一个使用aggregate()进行聚合查询的例子：

假设你有一个模型Sales，它记录了每笔销售的信息，包含字段amount表示销售金额，date表示销售日期。




from django.db.models import Sum, Count, Avg
from myapp.models import Sales
 
# 计算总销售额
total_sales = Sales.objects.aggregate(total=Sum('amount'))
 
# 计算销售数量
total_sales_count = Sales.objects.aggregate(count=Count('id'))
 
# 计算平均销售额
average_sales = Sales.objects.aggregate(avg=Avg('amount'))

aggregate()函数返回一个字典，其中包含一个或多个键值对，键是你定义的聚合别名（如total、count、avg），值是计算后得到的结果。

如果你想同时进行多个聚合查询，可以这样做：




from django.db.models import Sum, Count, Avg
from myapp.models import Sales
 
# 同时计算总销售额、销售数量和平均销售额
result = Sales.objects.aggregate(total=Sum('amount'), count=Count('id'), avg=Avg('amount'))

result将包含total、count和avg三个键，分别对应总销售额、销售数量和平均销售额的计算结果。

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Spring Cloud Alibaba系列之：com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException: user not found!
System
2024-09-09
所有,java

com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException 是 Nacos 提供的一个异常类，它继承自 java.lang.Exception。Nacos 是阿里巴巴开源的一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。

当 Nacos 客户端在执行过程中遇到异常情况时，可能会抛出 NacosException。这个异常通常包含错误原因，可以帮助开发者快速定位问题。

解决方法：

  1. 查看异常信息：NacosException 通常会带有详细的错误信息，包括错误码和描述信息，这些信息可以帮助你了解错误的性质和可能的解决方案。
  2. 检查 Nacos 服务端：确保 Nacos 服务正常运行，并且网络连接没有问题。
  3. 检查客户端配置：确认客户端连接配置是否正确，例如服务地址、命名空间、认证信息等。
  4. 查看依赖版本：确保客户端和服务端的 Nacos 版本兼容。
  5. 查看日志：检查客户端和服务端的日志文件，可能会有更详细的错误信息或堆栈跟踪。
  6. 更新和重启：如果是 Nacos 服务端的问题，尝试更新到最新版本并重启服务。如果是客户端的问题，更新到兼容的版本并重新部署客户端应用。

在解决问题时，请根据具体的错误信息和上下文来采取相应的解决措施。

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【Redis系列】Redis布隆过滤之8亿大数据集实战
System
2024-09-09
所有,redis

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率高的元素存在性检查工具，可以用于检查元素是否可能在集合中，或者元素是否一定不在集合中。在Redis中，我们可以使用布隆过滤器来检查大量数据是否存在。

在这个实战中，我们将使用Redis的布隆过滤器功能来检查8亿个数据集中的元素是否存在。

首先，我们需要安装并启动Redis服务。

然后，我们可以使用Python的redis-py-cluster库和pybloom_live库来操作Redis布隆过滤器。

以下是一个简单的Python脚本，用于在Redis布隆过滤器中插入和查询元素：




from rediscluster import RedisCluster
from pybloom_live import BloomFilter
 
# 连接到Redis集群
startup_nodes = [{"host": "127.0.0.1", "port": "7000"}]
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
 
# 创建一个布隆过滤器实例
bf = BloomFilter(capacity=800000000, error_rate=0.001, filename='bf.bloom', initial_capacity=None, no_single_point_failure=True)
 
# 插入元素到布隆过滤器
bf.add('element1')
bf.add('element2')
 
# 查询元素是否可能在集合中
print('element1' in bf)  # 应该返回True
print('element3' in bf)  # 应该返回False，因为element3可能并不在集合中

在实际应用中，你可能需要将数据集分批插入布隆过滤器，并在查询时使用布隆过滤器的特性来减少无效查询。记得在插入数据之前初始化布隆过滤器，并选择合适的容量和错误率。

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Java SPI与Spring SPI全面解析（源码级别讲解）
System
2024-09-09
所有,java

Java SPI (Service Provider Interface) 和 Spring SPI 是Java中的服务提供机制，它们允许第三方为某个接口提供实现。

Java SPI 主要应用于库之间的解耦。库的设计者可以定义好接口，并且允许用户通过实现该接口并将JAR文件中的META-INF/services目录下的配置文件指定为接口的全限定名，文件内容为实现类的全限定名。Java通过ServiceLoader类加载这些实现。

Spring SPI 是Spring框架内部使用的一种机制，主要用于Spring内部扩展，如扩展IoC容器的功能、扩展Bean的后置处理器等。Spring SPI 的配置文件通常在META-INF/spring.factories，文件内容为key-value形式，key为接口的全限定名，value为实现类的全限定名，多个实现类用逗号隔开。Spring框架通过SpringFactoriesLoader类加载这些实现。

以下是一个简单的Java SPI和Spring SPI的示例：

Java SPI示例：

  1. 定义一个接口：



public interface MyService {
    void execute();
}
  1. 实现该接口：



public class MyServiceImpl implements MyService {
    @Override
    public void execute() {
        System.out.println("MyServiceImpl executed.");
    }
}
  1. 在JAR包的META-INF/services目录下创建文件，文件名为接口的全限定名：



com.example.MyService = com.example.MyServiceImpl
  1. 使用ServiceLoader加载实现：



Iterator<MyService> providers = Service.load(MyService.class).iterator();
while (providers.hasNext()) {
    MyService service = providers.next();
    service.execute();
}

Spring SPI示例：

  1. 实现Spring的接口：



public class MyBeanPostProcessor implements BeanPostProcessor {
    // BeanPostProcessor的实现
}
  1. 在JAR包的META-INF/spring.factories文件中添加配置：



org.springframework.context.beans.factory.config.BeanPostProcessor = com.example.MyBeanPostProcessor
  1. 在Spring应用中，Spring会自动加载并应用这些扩展点。

这些示例展示了如何定义接口、实现接口、配置实现，以及如何通过Java SPI和Spring SPI加载和使用这些实现。

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