2024-09-03

time/tzdata 包是 Go 语言标准库中的一部分,它提供了时区数据的支持。在 Go 1.15 版本之前,time/tzdata 包是内置的,但在 Go 1.15 版本之后,时区数据已经不再内置在标准库中,而是作为一个单独的存储库维护。

如果你需要使用到时区数据,你可以通过以下方式进行引用:

  1. 如果你使用的是 Go 1.15 或更高版本,你需要单独获取时区数据的代码库。可以通过以下命令来获取:



go get -u golang.org/x/time/tzdata
  1. 在你的 Go 程序中,你可以通过导入该包来使用它:



import "golang.org/x/time/tzdata"
  1. 使用 tzdata 包中的函数来设置或获取时区数据:



loc, err := tzdata.GetZone("America/New_York")
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
fmt.Println(loc)

请注意,tzdata 包中的函数和行为可能随着 Go 语言版本的更新而变化,因此,在使用时,请参考相应版本的 Go 语言文档。

2024-09-03

在Java后端开发中,我们通常需要对数据库进行操作,并对查询结果进行缓存以提高性能。以下是一个使用Redis作为缓存和MyBatis作为ORM框架的示例代码:




import org.apache.ibatis.cache.CacheKey;
import org.apache.ibatis.executor.Executor;
import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement;
import org.apache.ibatis.session.Configuration;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.mybatis.caches.redis.RedisCache;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
 
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
 
public class MyRedisCache implements RedisCache {
    private final String id;
    private final JedisPool jedisPool;
    private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
    private final static String PREFIX = "mybatis_cache:";
 
    public MyRedisCache(String id, JedisPool jedisPool) {
        this.id = id;
        this.jedisPool = jedisPool;
    }
 
    @Override
    public String getId() {
        return id;
    }
 
    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        try (JedisPool jedis = jedisPool) {
            jedis.getResource().set(PREFIX.concat(String.valueOf(key)), String.valueOf(value));
        }
    }
 
    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        try (JedisPool jedis = jedisPool) {
            return jedis.getResource().get(PREFIX.concat(String.valueOf(key)));
        }
    }
 
    // ... 其他方法实现
}
 
class MyBatisConfig {
    public Configuration configuration() {
        Configuration configuration = new Configuration();
        // 配置自定义的缓存实现
        configuration.addCache(new MyRedisCache("defaultCache", jedisPool));
        // 其他配置...
        return configuration;
    }
}
 
class MyBatisMapperMethod {
    private final SqlSession sqlSession;
    private final MappedStatement mappedStatement;
    private final Executor executor;
    private final CacheKey cacheKey;
 
    public MyBatisMapperMethod(SqlSession sqlSession, MappedStatement mappedStatement, Executor executor, CacheKey cacheKey) {
        this.sqlSession = sqlSession;
        this.mappedStatement = mappedStatement;
        this.executor = executor;
        this.cacheKey = cacheKey;
    }
 
    public Object execute(Object[] args) {
        Object result = executor.query(sqlSession, mappedStatement, cacheKey, args, executionContext);
        // 如果缓存中没有数据,执行查询并放入缓存
     
2024-09-03

在Laravel框架中,如果你想要在用户更改密码或登录不同设备时使得其他设备上的会话失效,你可以使用以下方法:

  1. 在用户登录时,检查用户是否已在其他设备上登录,并使其他会话失效。
  2. 当用户更改密码时,应当使所有会话失效。

以下是实现这些功能的示例代码:




// 在 AuthController 或相关控制器中的 login 方法里面添加
if (Auth::attempt($credentials)) {
    $user = Auth::user();
    // 检查是否有其他会话并使其失效
    $this->invalidateOtherSessions($user, $request);
 
    // 其他登录成功后的操作...
}
 
// 修改密码时使当前会话之外的会话失效
public function changePassword(Request $request)
{
    // 验证密码等逻辑...
 
    // 更新用户密码
    $user->password = bcrypt($request->new_password);
    $user->save();
 
    // 使所有会话失效
    $user->sessions()->where('id', '!=', session()->getId())->delete();
 
    // 其他相关操作...
}
 
// 使其他会话失效的辅助函数
protected function invalidateOtherSessions($user, $request)
{
    // 获取当前会话ID以排除
    $currentSessionId = session()->getId();
 
    // 删除其他会话
    $user->sessions()->where('id', '!=', $currentSessionId)->delete();
 
    // 如果是其他设备登录,可以发送消息或者邮件通知当前设备登出
    // ...
}

确保你的 User 模型中有 sessions 关系定义,例如:




class User extends Authenticatable
{
    // ...
 
    public function sessions()
    {
        return $this->hasMany(Session::class);
    }
 
    // ...
}

以上代码假设你有一个 sessions 表来存储用户会话信息,并且在用户登录时有相应的记录。如果你的设置不同,你可能需要调整代码以适应你的数据库结构。

2024-09-03

由于您的问题涉及到很多Oracle数据库的操作,我将给出一些常见的Oracle数据库操作的示例代码。请注意,这些操作可能需要具体的数据库环境和权限才能执行。

  1. 创建用户并授权:



-- 创建用户
CREATE USER myuser IDENTIFIED BY mypassword;
 
-- 授权
GRANT CONNECT, RESOURCE TO myuser;
  1. 创建表:



-- 创建表
CREATE TABLE mytable (
  id NUMBER PRIMARY KEY,
  name VARCHAR2(50)
);
  1. 插入数据:



-- 插入数据
INSERT INTO mytable (id, name) VALUES (1, 'Alice');
  1. 更新数据:



-- 更新数据
UPDATE mytable SET name = 'Bob' WHERE id = 1;
  1. 删除数据:



-- 删除数据
DELETE FROM mytable WHERE id = 1;
  1. 创建视图:



-- 创建视图
CREATE VIEW myview AS SELECT * FROM mytable;
  1. 创建索引:



-- 创建索引
CREATE INDEX myindex ON mytable(name);
  1. 创建存储过程:



-- 创建存储过程
CREATE PROCEDURE myprocedure IS
BEGIN
  -- 这里放置过程逻辑
  NULL;
END;
  1. 创建触发器:



-- 创建触发器
CREATE OR REPLACE TRIGGER mytrigger
BEFORE INSERT ON mytable
FOR EACH ROW
BEGIN
  -- 这里放置触发器逻辑
  NULL;
END;
  1. 备份数据库:



expdp myuser/mypassword@mydb DIRECTORY=my_dir DUMPFILE=mydb.dmp LOGFILE=export.log
  1. 恢复数据库:



impdp myuser/mypassword@mydb DIRECTORY=my_dir DUMPFILE=mydb.dmp LOGFILE=import.log

这些操作都是Oracle数据库操作的基础,具体的使用可能需要根据实际的数据库环境和需求进行调整。在实际操作中,还需要考虑权限问题、事务处理、异常处理等复杂情况。

2024-09-03

MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,旨在为WEB应用提供高性能、易部署、易使用、存储高效的数据存储解决方案。

  1. 基本概念
  • 数据库(database):MongoDB中数据库的概念和关系型数据库中的数据库概念类似,一个MongoDB实例可以有多个数据库,每个数据库有独立的集合(collection)。
  • 集合(collection):数据库的一组记录,类似于关系型数据库中的表。
  • 文档(document):一个键值对(key-value)构成的数据,相当于关系型数据库中的一行记录。
  • 元数据:每个文档都有一个_id字段作为主键,用于唯一标识文档。
  1. 常用操作
  • 连接数据库:在Node.js环境中,可以使用mongodb模块来连接MongoDB数据库。



const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if (err) throw err;
  console.log("数据库连接成功!");
  const db = client.db('mydatabase');
  client.close();
});
  • 插入文档:使用insertOneinsertMany方法插入文档到集合中。



const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if (err) throw err;
  const db = client.db('mydatabase');
  const collection = db.collection('documents');
  collection.insertOne({a: 1}, function(err, result) {
    if (err) throw err;
    console.log("文档插入成功");
    client.close();
  });
});
  • 查询文档:使用findfindOne方法查询集合中的文档。



const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if (err) throw err;
  const db = client.db('mydatabase');
  const collection = db.collection('documents');
  collection.findOne({a: 1}, function(err, document) {
    if (err) throw err;
    console.log(document);
    client.close();
  });
});
  • 更新文档:使用updateOneupdateMany方法更新集合中的文档。



const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if (err) throw err;
  const db = client.db('mydatabase');
  const collection = db.collection('documents');
  collection.updateOne({a: 1}, {$set: {b: 1}}, function(err, result) {
    if (err) throw err;
    console.log("文档更新成功");
    client.close();
  });
});
  • 删除文档:使用deleteOnedeleteMany方法删除集合中的文档。



const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if (err) throw err;
  const db = client.db('mydatabase');
  const collectio
2024-09-03

在PostgreSQL中,可以使用CREATE TRIGGER语句来创建一个触发器,以自动更新时间戳字段。以下是一个如何设置触发器来自动更新时间戳的例子:

首先,创建一个表,其中包含一个用于自动更新的时间戳字段:




CREATE TABLE example_table (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    data JSONB,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

然后,创建一个触发器来在每次更新操作时更新updated_at字段:




CREATE FUNCTION update_timestamp() RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
    NEW.updated_at = CURRENT_TIMESTAMP;
    RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
 
CREATE TRIGGER update_example_table_timestamp
    BEFORE UPDATE ON example_table
    FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_timestamp();

现在,每当对example_table表进行更新操作时,updated_at字段都会自动更新为当前时间戳。

2024-09-03

math/bits 包提供了处理整数作为位序列的函数。这个包在Go 1.9版本引入。这个包中的函数主要用于处理无符号整数的位操作。

以下是math/bits包中的一些常用函数:

  1. Len:返回x在二进制表示下的位数。
  2. OnesCount:返回x在二进制表示下1的个数。
  3. LeadingZeros:返回x最高非零位前导的零位的数量。
  4. TrailingZeros:返回x最低非零位后的零位的数量。
  5. RotateLeft:将x左旋转k位。
  6. RotateRight:将x右旋转k位。
  7. Reverse:返回x的二进制表示的按位反转。
  8. Sub:计算x - y,结果以uint类型数组返回。
  9. Add:计算x + y + carry,结果以uint类型数组返回。
  10. Mul:计算x * y,结果以uint类型数组返回。
  11. Div:计算x / y,结果以uint类型数组返回。
  12. Rem:计算x % y。
  13. Le:如果x <= y,返回真。
  14. Lt:如果x < y,返回真。
  15. Ge:如果x >= y,返回真。
  16. Gt:如果x > y,返回真。
  17. TrailingZeros64:返回x最低非零位后的零位的数量。
  18. OnesCount64:返回x在二进制表示下1的个数。
  19. Len64:返回x在二进制表示下的位数。
  20. Reverse64:返回x的二进制表示的按位反转。
  21. ReverseBytes:返回x的字节顺序翻转。
  22. ReverseBytes64:返回x的字节顺序翻转。

以下是一些使用这些函数的示例代码:




package main
 
import (
    "fmt"
    "math/bits"
)
 
func main() {
    x := uint(45)
    fmt.Println("Len:", bits.Len(x))
    fmt.Println("OnesCount:", bits.OnesCount(x))
    fmt.Println("LeadingZeros:", bits.LeadingZeros(x))
    fmt.Println("TrailingZeros:", bits.TrailingZeros(x))
    fmt.Println("RotateLeft:", bits.RotateLeft(x, 2))
    fmt.Println("RotateRight:", bits.RotateRight(x, 2))
    fmt.Println("Reverse:", bits.Reverse(x))
    y := uint(12)
    fmt.Println("Sub:", bits.Sub(x, y))
    fmt.Println("Add:", bits.Add(x, y, 0))
    fmt.Println("Mul:", bits.Mul(x, y))
    fmt.Println("Div:", bits.Div(x, y))
    fmt.Println("Rem:", bits.Rem(x, y))
    fmt.Println("Le:", bits.Le(x, y))
    fmt.Println("Lt:", bits.Lt(x, y))
    fmt.Println("Ge:", bits.Ge(x, y))
    fmt.Println("Gt:", bits.Gt(x, y))
}

这个代码片段演示了如何使用math/bits包中的一些基本函数。这个包提供的函

2024-09-03

在Spring Cloud Gateway中,可以通过定义一个全局过滤器来捕捉异常,并返回统一的响应格式。以下是一个简单的实现示例:




import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.core.io.buffer.NettyDataBufferFactory;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class GlobalExceptionHandlerFilter implements GlobalFilter {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        return chain.filter(exchange).onErrorResume((throwable) -> {
            ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
            // 设置响应状态码
            response.setStatusCode(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
            // 设置响应头
            response.getHeaders().set("Content-Type", "application/json");
 
            // 创建返回的统一结果对象
            String errorResult = "{\"code\": 500, \"message\": \"系统异常,请联系管理员\"}";
            // 返回统一结果
            DataBufferUtils.write(response.bufferFactory(), errorResult, new NettyDataBufferFactory(ByteBufAllocator.DEFAULT))
                    .doOnError(err -> DataBufferUtils.release(response.getBody()))
                    .doOnTerminate(() -> response.close());
 
            return Mono.empty();
        });
    }
}

然后需要将这个全局过滤器注册到Spring Cloud Gateway中:




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public GlobalExceptionHandlerFilter globalExceptionHandlerFilter() {
        return new GlobalExceptionHandlerFilter();
    }
}

这样配置后,当GatewayFilterChain中的过滤器链发生异常时,GlobalExceptionHandlerFilter将会捕捉到异常,并返回统一的JSON格式的错误信息。

2024-09-03

在Flink DataWorks中,数据集成通常指的是将不同数据源的数据导入到Flink DataStream中进行处理。以下是使用Flink DataStream API进行数据集成的一个简单示例:




import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
 
import java.util.Properties;
 
public class FlinkKafkaConsumerExample {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test");
        properties.setProperty("auto.offset.reset", "earliest");
 
        DataStream<String> stream = env
            .addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(
                "test",            // topic name
                new SimpleStringSchema(),  // deserialization schema
                properties));     // consumer properties
 
        // 进行数据处理
        stream.print();
 
        env.execute("Flink Kafka Consumer Example");
    }
}

在这个例子中,我们使用了Flink的Kafka连接器从名为"test"的Kafka主题中读取数据。我们首先配置了一个Properties对象来设置Kafka消费者所需的基本属性,如bootstrap服务器地址和消费者组ID。然后,我们创建了一个FlinkKafkaConsumer实例,指定了主题名、数据反序列化方式和之前配置的属性。最后,我们将这个Kafka源添加到Flink的数据流中,并打印出数据流以进行处理。

请注意,这只是一个简单的示例,实际使用时需要根据具体的数据源和处理需求进行相应的调整。

2024-09-03

微服务是一种架构风格,它将单一应用程序拆分成一组小型服务,每个服务运行在自己的进程中,服务之间通过轻量级的通信机制互相协作。

Nacos是一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置和服务管理平台。

Feign是一个声明式的Web服务客户端,它使得编写Web服务客户端变得更加简单。

Zuul是Netflix开源的API路由和服务网关,提供动态路由、监控、弹性负载均衡等功能。

以下是一个简单的示例,演示如何使用Nacos作为服务注册中心,Feign进行服务间调用,以及Zuul作为API网关。

  1. 引入相关依赖(Maven示例):



<!-- Nacos客户端依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- Feign客户端依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
<!-- Zuul路由网关依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-zuul</artifactId>
</dependency>
  1. 配置application.properties或者application.yml文件:



spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848 # Nacos服务器地址
 
server:
  port: 8080
 
feign:
  hystrix:
    enabled: true # 开启Feign的熔断功能
 
zuul:
  routes:
    user-service: # 路由ID,可以自定义
      path: /user-service/** # 匹配路径
      serviceId: user-service # 对应的服务ID
  1. 启动类添加注解:



@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
@EnableZuulProxy
public class GatewayApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
    }
}
  1. Feign客户端调用示例:



@FeignClient(name = "user-service", fallback = UserServiceFallback.class)
public interface UserServiceClient {
    @GetMapping("/users/{id}")
    UserDto getUserById(@PathVariable("id") Long id);
}
 
@Component
public class UserServiceFallback implements UserServiceClient {
    @Override
    public UserDto getUserById(Long id) {
        return new UserDto("Error", "Error");
    }
}
  1. 启动Nacos服务,启动微服务,启动网关服务。

以上示例展示了如何将Nacos作为服务注册中心,Feign用于服务间的调用,以及Zuul作为API网关的简单使用。这些组件结合使用可以帮助开发者构建一个健壮的微服务架构。