import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库（如果不存在，则会创建）
connection = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个cursor对象用于执行SQL命令
cursor = connection.cursor()
 
# 执行SQL命令来创建一个表（如果表不存在）
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks(
    date text,
    trans text,
    symbol text,
    qty real,
    price real
)
''')
 
# 执行SQL命令来插入新的数据行
cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")
 
# 执行SQL命令来更新数据行
cursor.execute("UPDATE stocks SET price = 50.00 WHERE symbol = 'RHAT'")
 
# 执行SQL命令来删除数据行
cursor.execute("DELETE FROM stocks WHERE symbol = 'RHAT'")
 
# 提交事务
connection.commit()
 
# 关闭cursor
cursor.close()
 
# 关闭连接
connection.close()

这段代码演示了如何使用Python连接到SQLite数据库，创建一个表（如果不存在），插入新数据，更新数据，删除数据，并在最后关闭数据库连接。这是数据库操作的基本流程，对于学习数据库编程有很好的教育价值。

import com.netflix.zuul.ZuulFilter;
import com.netflix.zuul.context.RequestContext;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
 
@Component
public class MyZuulFilter extends ZuulFilter {
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyZuulFilter.class);
 
    @Override
    public String filterType() {
        return "pre"; // 定义为"pre"类型的过滤器
    }
 
    @Override
    public int filterOrder() {
        return 5; // 过滤器执行顺序，数字越小越早执行
    }
 
    @Override
    public boolean shouldFilter() {
        return true; // 是否执行该过滤器，true表示执行
    }
 
    @Override
    public Object run() {
        RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
        HttpServletRequest request = ctx.getRequest();
 
        log.info(String.format("%s request to %s", request.getMethod(), request.getRequestURL().toString()));
 
        // 示例：检查请求中是否有token参数
        String token = request.getParameter("token");
        if (token == null || token.isEmpty()) {
            log.warn("Token is missing");
            ctx.setSendZuulResponse(false); // 不对请求进行路由
            ctx.setResponseStatusCode(401); // 设置响应状态码
            ctx.setResponseBody("Token is missing"); // 设置响应体
        }
 
        return null;
    }
}

这段代码定义了一个Zuul过滤器，用于在请求路由之前检查请求中是否包含了token参数。如果没有token，它会设置响应状态码为401，并返回错误信息，这样就不会将请求转发到后端服务。这种方式可以用来实现身份验证、服务鉴权等功能。

// 使用SqlSugar框架配置达梦数据库的高可用方案
public class SqlSugarDbContext
{
    private static SqlSugarClient db;
 
    // 单例模式确保全局只有一个实例
    public static SqlSugarClient Instance
    {
        get
        {
            if (db == null)
            {
                // 配置主库
                ConnectionConfig config = new ConnectionConfig()
                {
                    ConnectionString = "主库连接字符串",
                    DbType = DbType.Dm,
                    IsAutoCloseConnection = true,
                    InitKeyType = InitKeyType.Attribute
                };
 
                // 配置备库
                List<IClient> slaveClients = new List<IClient>
                {
                    new SqlSugarClient(new ConnectionConfig()
                    {
                        ConnectionString = "备库1连接字符串",
                        DbType = DbType.Dm,
                        IsAutoCloseConnection = true,
                        InitKeyType = InitKeyType.Attribute
                    }),
                    new SqlSugarClient(new ConnectionConfig()
                    {
                        ConnectionString = "备库2连接字符串",
                        DbType = DbType.Dm,
                        IsAutoCloseConnection = true,
                        InitKeyType = InitKeyType.Attribute
                    })
                };
 
                // 实例化SqlSugarClient并配置高可用
                db = new SqlSugarClient(new ClientInfo()
                {
                    IsAutoCloseConnection = true,
                    MasterDbConfig = config,
                    SlaveDbs = slaveClients
                });
            }
            return db;
        }
    }
 
    // 自定义高并发条件下的数据库重连机制
    public static void Reconnect()
    {
        var reconnectTimes = 0;
        while (true)
        {
            try
            {
                using (var db = Instance)
    

在Spring Cloud Alibaba中，使用Ribbon进行服务调用时，可以通过配置文件和编程的方式来配置Ribbon的属性。

配置文件的优先级高于编程的配置，因此如果同时配置了属性，优先使用配置文件中的配置。

以下是一些常见的Ribbon配置属性示例：

1. 配置连接超时时间和读取超时时间：

ribbon.ConnectTimeout=1000
ribbon.ReadTimeout=3000

2. 配置重试策略：

ribbon.MaxAutoRetries=2
ribbon.MaxAutoRetriesNextServer=1

3. 配置服务列表更新间隔：

ribbon.ServerListRefreshInterval=30000

4. 配置服务调用的规则（如顺序、随机等）：

ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName=com.netflix.loadbalancer.RandomRule

在编程的方式中，可以使用@Bean注解来覆盖Ribbon默认的配置，如下所示：

@Bean
public IRule ribbonRule() {
    return new RandomRule(); // 使用随机策略
}

如果同时在配置文件和编程方式中配置了相同的属性，优先使用配置文件中的配置。

在PostgreSQL中，可以使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE命令来查看查询的执行计划。EXPLAIN会显示查询计划，但不实际执行查询；EXPLAIN ANALYZE会执行查询并显示实际的执行计划和统计信息。

例如：

EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';

或者：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';

如果需要持续监控和分析查询性能，可以使用pg_stat_statements扩展。首先需要启用和配置该扩展：

1. 确保pg_stat_statements模块在PostgreSQL中可用。
2. 在postgresql.conf中启用：

shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'

3. 设置追踪的语句数量：

pg_stat_statements.max = 1000

4. 重新启动PostgreSQL服务器以应用更改。
5. 创建pg_stat_statements扩展：

CREATE EXTENSION pg_stat_statements;

启用后，可以查询pg_stat_statements视图来查看统计数据：

SELECT * FROM pg_stat_statements;

这将显示所有已记录的查询及其执行计划和统计信息，如执行次数、总执行时间、行数、共享区块读取次数等。

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ParameterController {
 
    // 使用@RequestParam绑定请求参数到方法参数
    @RequestMapping("/greeting")
    public String greeting(@RequestParam(name = "name", defaultValue = "World") String name) {
        return "Hello, " + name + "!";
    }
}

这段代码定义了一个简单的Spring MVC控制器，其中包含一个使用@RequestParam注解的方法。该方法通过映射/greeting路径，将请求中名为name的参数绑定到方法参数上。如果没有提供name参数，它会使用默认值World。这个例子展示了如何使用@RequestParam来简化参数获取和方法签名定义的过程。

Redis 是一个开源的使用 C 语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API。

Redis 存储结构主要有以下几种类型：

1. String：字符串类型是 Redis 最基本的数据类型，可以理解为与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value。

   实例代码：

   
   
   
   # 设置 key-value
   set('key', 'value')
   # 获取 key 对应的 value
   get('key')

2. List：列表类型，Redis 的列表是有序的，我们可以从两端进行插入和删除操作。

   实例代码：

   
   
   
   # 从列表右端插入一个元素
   rpush('list_key', 'value')
   # 从列表左端插入一个元素
   lpush('list_key', 'value')
   # 获取列表的全部元素
   lrange('list_key', 0, -1)

3. Set：集合类型，和列表类型不同，集合中的元素都是不重复的。

   实例代码：

   
   
   
   # 添加一个元素到集合
   sadd('set_key', 'value')
   # 获取集合中的所有元素
   smembers('set_key')

4. Hash：哈希类型，可以理解为一个 key-value 的集合。

   实例代码：

   
   
   
   # 设置哈希表中的字段的值
   hset('hash_key', 'field', 'value')
   # 获取哈希表中的所有字段和值
   hgetall('hash_key')

5. Zset（Sorted Set）：有序集合类型，是集合类型的一个升级版，它在集合的基础上增加了一个顺序属性，其每个元素都关联着一个顺序值。

   实例代码：

   
   
   
   # 添加一个元素到有序集合
   zadd('zset_key', {'value': score})
   # 获取有序集合中的所有元素
   zrange('zset_key', 0, -1)

以上就是 Redis 的主要存储结构和对应的实例代码。在实际应用中，可以根据需要选择合适的数据类型和操作命令。

在Spring Boot项目中，可以使用Redisson提供的分布式锁来确保对共享资源的同步访问。以下是一个使用Redisson实现分布式锁的示例：

1. 首先，在pom.xml中添加Redisson的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.2</version>
</dependency>

2. 在application.yml或application.properties中配置Redisson连接：

spring:
  redisson:
    address: redis://127.0.0.1:6379
    password: your_password

3. 在Spring Boot应用中使用Redisson提供的分布式锁：

import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.api.RLock;
 
@Service
public class DistributedLockService {
 
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
 
    public void lockAndExecute(String lockKey, Runnable runnable) {
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
        try {
            // 尝试获取锁，最多等待100秒，锁在10秒后自动释放
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                runnable.run();
            } else {
                // 如果未能获取锁，执行其他逻辑或者直接返回
                System.out.println("无法获取锁，操作被跳过。");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

在这个示例中，DistributedLockService提供了一个方法lockAndExecute，它尝试获取一个分布式锁，并在获取锁后执行传入的Runnable任务。如果无法在指定时间内获取锁，则会执行其他逻辑或直接返回。最后，在finally块中释放锁，确保即使发生异常也能正确释放锁。

在FastAPI中，要实现对MongoDB的事务处理，你需要使用MongoDB的事务功能，并结合FastAPI的依赖注入系统。以下是一个简化的例子，展示如何在FastAPI中集成MongoDB的事务处理：

首先，确保你的MongoDB服务器支持事务，并且在你的项目中安装了motor库，它是一个基于异步的MongoDB驱动。

pip install motor

然后，在你的FastAPI应用中设置数据库连接和事务处理的逻辑：

from fastapi import FastAPI, Depends
from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
from starlette.exceptions import HTTPException
 
app = FastAPI()
 
# 假设你已经有了一个MongoDB实例并且启用了事务支持
client = AsyncIOMotorClient("mongodb://localhost:27017")
database = client.your_database
 
async def get_database():
    return database
 
async def get_collection(collection_name: str):
    return database[collection_name]
 
# 事务处理的依赖项
async def transaction(fn):
    async with database.client.start_session() as session:
        with session.start_transaction():
            result = await fn(session)
    return result
 
# 示例路由，使用事务处理
@app.post("/transaction-example/")
async def transaction_example(data: dict, collection=Depends(get_collection("your_collection"))):
    async with database.client.start_session() as session:
        with session.start_transaction():
            # 在这里执行你的数据库操作
            await collection.insert_one(data, session=session)
            # 如果需要，可以继续添加更多操作
            # ...
            # 如果操作成功，会自动提交事务
            # 如果抛出异常，会自动回滚事务
 
# 启动应用
if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(database.client.server_info())
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

在这个例子中，我们定义了一个get_database和get_collection依赖项，它们返回数据库和集合的引用。transaction函数是一个高阶依赖项，它使用MongoDB的会话和事务处理来执行传入的函数。在transaction_example路由中，我们使用start_transaction来确保一系列的数据库操作要么全部成功，要么全部失败。

请注意，这个例子假设你已经有了一个运行中的MongoDB实例，并且该实例已经启用了对事务的支持。在实际部署时，你可能需要根据你的MongoDB设置来调整连接字符串和其他配置。

解释：

MaxConnection错误通常表示Redis链接池中已达到最大连接数，新的连接请求无法被满足，因为所有的连接都在使用中。这可能是因为应用程序没有正确关闭Redis连接，导致连接泄露。

解决方法：

1. 检查代码：确保在使用完Redis后正确关闭连接。如果是使用连接池，确保返回连接到池中，而不是直接关闭。
2. 调整配置：增加Redis连接池的最大连接数，以便应对高峰期需求。
3. 监控：实施监控系统，以便在达到最大连接数时收到警告。
4. 优化：优化应用程序逻辑，减少不必要的Redis连接，或者使用更有效的连接管理策略。

示例代码（以Python的redis-py库为例）：

from redis import Redis, ConnectionPool
 
pool = ConnectionPool(host='localhost', port=6379, max_connections=10)
redis = Redis(connection_pool=pool)
 
try:
    # 使用Redis
    pass
finally:
    # 确保连接被释放回连接池，而不是关闭
    redis.close()

确保在finally块中关闭连接，或者使用上下文管理器来自动管理连接的生命周期。