from redisearch import Client, TextField, NumericField
 
# 创建一个Client实例来定义我们的搜索索引
client = Client('my_index')
 
# 定义文本和数值字段
client.add_document('id', searchable=TextField())
client.add_document('username', searchable=TextField())
client.add_document('join_day', filterable=NumericField())
 
# 连接到Redis服务器
client.connect()
 
# 创建索引
client.create_index(drop_on_exists=True)
 
# 添加文档到索引
client.add_document('user:1', title='Jane Doe', join_day=1)
client.add_document('user:2', title='John Doe', join_day=2)
 
# 执行搜索查询
res = client.search('John')
 
# 打印搜索结果
for doc in res.docs:
    print(doc.id, doc.title, doc.join_day)

这个简单的代码示例展示了如何使用redisearch-py库来创建一个基于Redis的搜索索引，并添加文档进行搜索。首先，我们创建一个Client实例来定义索引的结构，然后连接到Redis服务器。接着，我们创建索引，并添加两个文档。最后，我们执行一个搜索查询，并打印出返回的结果。这个例子是基于文本字段的，但是RedisSearch同样支持其他类型的字段，如标记字段（TagField）和地理空间字段（GeoField）。

在PostgreSQL中，您可以使用pg_total_relation_size()函数来获取表的总大小，包括索引和TOAST数据。同时，使用reltuples属性可以获取表中的行数。以下是相关的SQL查询示例：

-- 获取表的总大小（包括索引）
SELECT pg_size_pretty(pg_total_relation_size('schema_name.table_name')) AS total_size;
 
-- 获取表中的行数
SELECT reltuples AS row_count
FROM pg_class
WHERE relname = 'table_name';

请将schema_name替换为您的表所在的模式名称，将table_name替换为您要查询的表名。如果表在默认模式（public）中，您可以省略schema_name.部分。

注意：reltuples属性提供的行数是基于最后一次VACUUM操作之后的行数，可能不会实时更新。如果需要准确的行数，可以使用SELECT COUNT(*) FROM table_name;，但这可能会比较慢，尤其是对于大型表。

报错解释：

SSLError(1, '[SSL: WRONG_VERSION_NUMBER] wrong version number (_ssl.c:1129)') 表示客户端与服务器之间的SSL握手失败，因为它们无法就一个共同的SSL/TLS协议版本达成一致。

解决方法：

1. 确认客户端和服务器都支持的SSL/TLS版本。
2. 如果客户端使用的是较新的库，可能需要更新服务器的SSL/TLS库到相应版本或更高。
3. 检查服务器的SSL/TLS配置，确保它没有被错误配置为使用不支持的版本。
4. 如果是客户端问题，更新客户端使用的库到支持的SSL/TLS版本。
5. 有时候，可能是中间代理或负载均衡器造成的问题，需要检查它们的SSL/TLS配置。
6. 如果使用的是Python的requests库，可以尝试设置verify=False来忽略SSL证书验证，但这会降低安全性，仅在调试时使用。

Nginx、Apache和Tomcat都是web服务器，但它们各有优势，适用于不同的场景。

Nginx:

优点：

1. 高性能，处理静态内容快，能够承载高流量。
2. 负载均衡能力强，可以有效分配请求到不同的服务器。
3. 配置简单，易于维护。
4. 0-7680端口，专门用于监听HTTP请求。
5. 可作为反向代理服务器，负责分发请求到后端服务器。

缺点：

1. 不适合执行大量CPU密集型任务。
2. 不支持Java等服务器端脚本语言。

Apache:

优点：

1. 成熟稳定，广泛应用于各种web项目。
2. 模块丰富，可以通过各种模块扩展功能。
3. 支持各种脚本语言，如PHP、Python等。
4. 可以直接处理动态内容。

缺点：

1. 处理静态内容时不如Nginx快。
2. 在高并发下性能不如Nginx。
3. 占用更多系统资源。

Tomcat:

优点：

1. 支持Servlet和JSP，Java程序员的首选。
2. 动态内容处理能力强，适合运行Java应用。
3. 可以直接运行WAR包，部署方便。

缺点：

1. 性能不如Nginx，不适合高并发请求。
2. 占用系统资源较多。
3. 需要JVM环境，占用更多资源处理Java程序。

# 导入Django数据库相关模块
from django.db import models
 
# 定义一个名为Book的数据库模型
class Book(models.Model):
    # 定义一个名为'title'的字段，数据类型为CharField，最大长度为200
    title = models.CharField(max_length=200)
    # 定义一个名为'publication_date'的字段，数据类型为DateField
    publication_date = models.DateField(null=True, blank=True)
    # 定义一个名为'authors'的多对多关联字段
    authors = models.ManyToManyField('Author')
 
# 定义一个名为Author的数据库模型
class Author(models.Model):
    # 定义一个名为'name'的字段，数据类型为CharField，最大长度为100
    name = models.CharField(max_length=100)
 
# 定义一个名为Publisher的数据库模型
class Publisher(models.Model):
    # 定义一个名为'name'的字段，数据类型为CharField，最大长度为300
    name = models.CharField(max_length=300)
    # 定义一个名为'city'的字段，数据类型为CharField，最大长度为100
    city = models.CharField(max_length=100)
    # 定义一个名为'books'的反向关联对象，可以通过Publisher对象获取所有相关的Book对象
    books = models.ManyToManyField('Book')

这个代码示例展示了如何在Django中定义数据库模型。每个模型都有各自的字段，并且通过models.ManyToManyField定义了多对多关联。这样的模型可以用于创建数据库表，并且可以通过Django的ORM进行数据的增删改查操作。

SQL注入是一种安全漏洞，通过它攻击者可以执行意外的SQL命令，或者访问数据库中的敏感信息。以下是一个简单的PHP示例，演示了如何通过直接将用户输入插入到SQL查询中来防止SQL注入：

// 假设我们有一个名为$conn的数据库连接资源
// 假设我们有一个名为$username和$password的用户输入
 
// 不安全的做法：直接拼接用户输入到SQL查询中
$sql = "SELECT * FROM users WHERE username = '$username' AND password = '$password'";
$result = mysqli_query($conn, $sql);
 
// 检查结果
if (mysqli_num_rows($result) > 0) {
    echo "登录成功";
} else {
    echo "登录失败";
}
 
// 安全的做法：使用预处理语句和参数绑定
$stmt = mysqli_prepare($conn, "SELECT * FROM users WHERE username = ? AND password = ?");
mysqli_stmt_bind_param($stmt, 'ss', $username, $password); // 'ss' 表示两个参数都是字符串
mysqli_stmt_execute($stmt);
 
$result = mysqli_stmt_get_result($stmt);
 
if (mysqli_num_rows($result) > 0) {
    echo "登录成功";
} else {
    echo "登录失败";
}
 
// 关闭语句和连接资源
mysqli_stmt_close($stmt);
mysqli_close($conn);

在不安全的做法中，用户输入直接拼接到SQL查询中，攻击者可以通过在输入中插入恶意SQL代码来改变查询的意图。而在安全的做法中，使用了预处理语句和参数绑定，这有助于防止SQL注入，因为用户输入被视为参数值，而不是SQL指令的一部分。

在这个实战中，我们将完成Nacos配置中心和服务发现的整合，并通过一个简单的示例来演示如何使用。

1. 在nacos-config-client模块的bootstrap.properties文件中配置Nacos服务器地址和应用名：

spring.application.name=nacos-config-client
spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.cloud.nacos.config.namespace=8e0adefb-0153-4723-9768-993ba762166a
spring.cloud.nacos.config.group=DEFAULT_GROUP
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].data-id=nacos-config-client.properties
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].group=DEFAULT_GROUP
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].refresh=true

2. 在nacos-config-client模块中添加一个Controller来获取配置信息：

@RestController
public class ConfigController {
 
    @Value("${useLocalCache:false}")
    private boolean useLocalCache;
 
    @GetMapping("/useLocalCache")
    public boolean getUseLocalCache() {
        return useLocalCache;
    }
}

3. 启动nacos-config-client模块，并访问http://localhost:8080/useLocalCache，你将看到输出与你在Nacos中设置的配置相匹配。
4. 在nacos-discovery-client模块中添加对服务提供者的调用：

@RestController
public class TestController {
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @GetMapping("/test")
    public String test() {
        return restTemplate.getForObject("http://nacos-provider/test", String.class);
    }
}

5. 启动nacos-discovery-client模块，并访问http://localhost:8080/test，你将看到来自服务提供者的响应。

这样，你就完成了Nacos配置中心和服务发现的整合，并通过RestTemplate展示了服务间的调用。在实际应用中，你可以根据需要进一步扩展和定制。

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
public class DruidConfig {
 
    @Value("${spring.datasource.url}")
    private String dbUrl;
 
    @Value("${spring.datasource.username}")
    private String username;
 
    @Value("${spring.datasource.password}")
    private String password;
 
    @Value("${spring.datasource.driver-class-name}")
    private String driverClassName;
 
    @Value("${spring.datasource.initial-size}")
    private int initialSize;
 
    @Value("${spring.datasource.min-idle}")
    private int minIdle;
 
    @Value("${spring.datasource.max-active}")
    private int maxActive;
 
    @Value("${spring.datasource.max-wait}")
    private int maxWait;
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl(dbUrl);
        dataSource.setUsername(username);
        dataSource.setPassword(password);
        dataSource.setDriverClassName(driverClassName);
 
        //配置初始化大小、最小、最大
        dataSource.setInitialSize(initialSize);
        dataSource.setMinIdle(minIdle);
        dataSource.setMaxActive(maxActive);
 
        //配置获取连接等待超时的时间
        dataSource.setMaxWait(maxWait);
 
        return dataSource;
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot 3项目中配置Druid数据源。通过@Value注解，我们可以将配置文件中的数据库连接信息注入到对应的字段中。然后，我们创建了一个名为dataSource的Bean，该Bean会被Spring框架用来创建数据库连接。这个数据源被配置了初始化连接数、最小空闲连接和最大活跃连接数，以及获取连接时的等待超时时间。这样，我们就可以通过Druid提供的功能来监控数据库性能和管理数据库连接。

<template>
  <div>
    <!-- 使用 Element UI 的按钮组件 -->
    <el-button type="primary">点击我</el-button>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  name: 'MyComponent',
  // 其他组件选项...
};
</script>
 
<style>
/* 添加 CSS 样式 */
</style>

这个例子展示了如何在Vue组件中引入Element UI库并使用其中的一个按钮组件。在<template>标签内，我们通过添加<el-button>标签并设置type="primary"来创建一个主按钮。在<script>标签内，我们导出了一个Vue组件，其中定义了组件的名称。在<style>标签内，你可以添加自定义CSS来美化你的组件。

import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.*;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Aspect
@Component
public class LoggingAspect {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(LoggingAspect.class);
 
    @Pointcut("execution(* com.example.service.YourService.*(..))") // 根据实际情况修改包名和类名
    public void serviceLayerMethods() {
    }
 
    @Before("serviceLayerMethods()")
    public void logBefore(JoinPoint joinPoint) {
        LOGGER.info("Method: {}", joinPoint.getSignature().getName());
        // 打印参数等其他信息
    }
 
    @AfterReturning(pointcut = "serviceLayerMethods()", returning = "result")
    public void logAfterReturning(Object result) {
        LOGGER.info("Result: {}", result);
    }
 
    @AfterThrowing(pointcut = "serviceLayerMethods()", throwing = "ex")
    public void logAfterThrowing(Exception ex) {
        LOGGER.error("Exception: {}", ex.getMessage());
    }
}

这个示例代码展示了如何在Spring Boot应用中使用AOP来记录服务层（YourService所在包）的方法调用。这里使用了@Pointcut注解来定义一个切入点，@Before注解来在方法执行前记录日志，@AfterReturning注解来在方法成功返回后记录结果，以及@AfterThrowing注解来在方法抛出异常后记录异常信息。这个例子提供了一个简单的日志记录框架，可以根据实际需求进行扩展和定制。