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2024-09-02




import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class SentinelController {
 
    @GetMapping("/testSentinel")
    @SentinelResource(value = "test", blockHandler = "handleException")
    public String testSentinel() {
        return "Sentinel is working!";
    }
 
    public String handleException(BlockException ex) {
        return "Sorry, the system is busy now, please try again later.";
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Cloud项目中使用Sentinel进行流量控制。@SentinelResource注解用于定义资源，并指定了当资源访问受限时的回退方法handleException。在实际使用中，你需要配置Sentinel的规则来适应你的服务负载和并发要求。

System

2024-09-02

所有,java

org.springframework.dao.DataAccessException 是 Spring 框架中用于表示数据访问层的异常的根类。这个异常通常表示底层数据库操作失败。

解决 DataAccessException 异常的有效方法：

查看异常信息和堆栈跟踪：首先，需要查看异常的详细信息和堆栈跟踪，以确定异常的确切原因。
检查数据库连接：确保数据库服务正在运行并且应用程序可以成功连接到数据库。
SQL语句检查：检查触发异常的SQL语句是否有语法错误或逻辑错误。
数据库权限：确认执行SQL语句的数据库用户具有适当的权限。
数据库资源：检查数据库服务器的资源（如内存、连接池）是否足够，以确保不是资源问题导致的异常。
Spring配置：检查Spring的数据源配置是否正确，包括数据库驱动、URL、用户名和密码。
日志记录：开启详细的日志记录，以便能捕捉到更多异常信息。
测试环境：在测试环境中重现问题，以便进行更深入的调试。
更新依赖：确保所有的Spring及数据库驱动依赖是最新的，以排除已知的bug。
社区支持：如果问题仍然无法解决，可以在Stack Overflow等社区寻求帮助，并提供足够的信息以便于他人帮助解决问题。

在解决过程中，应该从异常信息中获取最直接的线索，逐步缩小问题范围，直至找到并解决根本原因。

System

2024-09-02

所有,java

在Spring Security中配置OAuth2.0授权服务器和资源服务器涉及以下步骤：

添加Maven依赖
配置授权服务器
配置资源服务器
配置客户端
测试授权流程和访问资源

以下是配置授权服务器和资源服务器的核心配置：




@Configuration
@EnableAuthorizationServer // 启用授权服务器
public class AuthServerConfig extends AuthorizationServerConfigurerAdapter {
 
    @Override
    public void configure(ClientDetailsServiceConfigurer clients) throws Exception {
        clients.inMemory() // 使用内存存储客户端详情
            .withClient("client") // 客户端ID
            .secret("secret") // 客户端密钥
            .authorizedGrantTypes("authorization_code", "refresh_token") // 授权类型
            .scopes("read", "write") // 授权范围
            .redirectUris("http://localhost:8080/callback"); // 重定向URI
    }
 
    // 其他配置略...
}
 
@Configuration
@EnableResourceServer // 启用资源服务器
public class ResourceServerConfig extends ResourceServerConfigurerAdapter {
 
    @Override
    public void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
            .antMatchers("/api/**").authenticated(); // 保护API路径
    }
 
    // 其他配置略...
}

在实际应用中，你可能需要使用数据库来存储客户端和授权信息，并且要配置令牌的存储和管理策略。

请注意，以上代码仅为示例，实际配置时需要考虑安全性、性能和业务需求。

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mysql+tomcat+jsp增删改查

System

2024-09-02

所有,java

在上一节中，我们已经创建了数据库和表，并在MySQL中插入了一些数据。接下来，我们将创建一个简单的JSP页面来显示和编辑这些数据。

首先，在Tomcat的webapps目录下创建一个新的文件夹，例如叫crudapp。
在crudapp文件夹内，创建一个WEB-INF文件夹。
在WEB-INF文件夹内，创建一个web.xml文件来配置应用程序。这是一个最简单的web.xml文件的例子：




<web-app xmlns="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee
                      http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee/web-app_4_0.xsd"
         version="4.0">
  <display-name>CrudApp</display-name>
  <welcome-file-list>
    <welcome-file>index.jsp</welcome-file>
  </welcome-file-list>
</web-app>

在crudapp文件夹中创建一个index.jsp文件，这将是我们的主页面。
在index.jsp中，我们将使用JDBC来查询MySQL数据库，并显示结果。这是一个简单的index.jsp文件的例子：




<%@ page import="java.sql.*" %>
<%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %>
<html>
<head>
    <title>CRUD Example</title>
</head>
<body>
<%
    Connection conn = null;
    Statement stmt = null;
    try {
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        conn = DriverManager.getConnection(
                "jdbc:mysql://localhost:3306/cruddb", "root", "password");
        stmt = conn.createStatement();
        ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM users");
%>
        <table border="1">
            <tr>
                <th>ID</th>
                <th>Name</th>
                <th>Email</th>
            </tr>
            <% while (rs.next()) { %>
                <tr>
                    <td><%= rs.getString("id") %></td>
                    <td><%= rs.getString("name") %></td>
                    <td><%= rs.getString("email") %></td>
                </tr>
            <% } %>
        </table>
<%
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        try { if (stmt != null) stmt.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }
        try { if (conn != null) conn.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }
    }
%>
</body>
</html>

在这个例子中，请确保更改数据库连接字符串中的root和password为你自己的MySQL用户名和密码。

这个JSP页面将显示一个表格，列出所有用户的ID、姓名和电子邮件地址。这是一个简单的增删改查(CRUD)的示例，实际项目中可能会更复杂。

现在，你可以将crudapp文件夹部署到Tomcat，并通过访问http://localhost:8080/crudapp来查看结果。

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Django中的缓存

System

2024-09-02

所有,数据库

在Django中，缓存是一种常见的性能优化手段，可以显著提高应用的运行速度。Django提供了一个强大的缓存框架，允许你在不同层面上使用缓存：

全站缓存：使用中间件自动为所有页面提供缓存。
视图缓存：为单个视图提供缓存。
模板片段缓存：缓存模板片段，提高页面渲染速度。
缓存API：一个灵活的缓存API，允许你直接与缓存系统交互。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用Django缓存API在视图中缓存数据库查询结果：

首先，在Django设置文件中配置缓存：




# settings.py
 
CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
        'LOCATION': '/var/tmp/django_cache',
    }
}

然后，在视图中使用缓存：




# views.py
 
from django.core.cache import cache
from django.http import HttpResponse
from .models import MyModel
 
def my_view(request):
    data = cache.get('my_view_data')
    if data is None:
        data = list(MyModel.objects.values_list('id', 'name'))
        cache.set('my_view_data', data, timeout=60*15)  # 缓存15分钟
    return HttpResponse(json.dumps(data), content_type='application/json')

在这个例子中，我们首先尝试从缓存中获取名为 'my_view_data' 的数据。如果缓存中没有数据，我们就从数据库中获取，并将数据存储到缓存中，同时设置一个超时时间为15分钟。

这只是Django缓存功能的一个简单介绍。Django缓存框架支持多种缓存后端，如数据库缓存、文件系统缓存、Memcached、Redis等，并且可以很容易地自定义缓存行为。

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eureka注册中心和RestTemplate

System

2024-09-02

所有,java

Eureka是Netflix开源的一个用于实现服务注册和发现的项目。RestTemplate是Spring框架提供的用于访问Rest服务的客户端。

问题中的"eureka注册中心和RestTemplate"可能是想了解如何使用这两个工具进行服务间的通信。

解决方案：

使用Eureka作为服务注册中心，可以让服务之间的调用变得更加简单。
使用RestTemplate调用Eureka注册中心的服务，可以通过服务的名称来实现。

以下是一个简单的例子：

首先，你需要在Eureka服务器上注册你的服务。
然后，在你想要调用服务的客户端，使用RestTemplate来调用服务。

例如，你有一个服务叫做"service-provider"，你想从另一个服务"service-consumer"中调用它。

在"service-consumer"服务中，你可以这样配置RestTemplate：




@Bean
public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
    return builder.build();
}

然后，你可以在你的服务中使用RestTemplate来调用"service-provider"：




@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
 
public String callServiceProvider() {
    return restTemplate.getForObject("http://service-provider/some-endpoint", String.class);
}

在上面的代码中，"http://service-provider/some-endpoint"是你想要调用的服务的URL，这个URL是服务在Eureka上注册的名称，后面跟着服务提供的具体路径。

这样，你就可以通过Eureka注册中心和RestTemplate在服务间进行通信了。

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在 Django Model ViewSet 中实现多对多字段的搜索

System

2024-09-02

所有,数据库




from django.db.models import Q
from rest_framework import viewsets
from rest_framework.decorators import action
from .models import Article, Tag
from .serializers import ArticleSerializer
 
class ArticleViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Article.objects.all()
    serializer_class = ArticleSerializer
    
    @action(detail=False, methods=['get'])
    def search(self, request):
        query = self.request.query_params.get('query', '')
        # 对查询参数进行空格分割，以支持多个标签搜索
        tags = query.split()
        # 使用Q对象构建复杂查询，每个标签作为OR条件
        tag_query = reduce(lambda q, tag: q | Q(tags__name=tag), tags, Q())
        articles = Article.objects.filter(tag_query)
        serializer = self.get_serializer(articles, many=True)
        return Response(serializer.data)

在这个代码实例中，我们首先从Django的Q对象导入，然后定义了一个名为ArticleViewSet的视图集，它使用ModelViewSet并设置了文章的查询集和序列化器。我们还定义了一个名为search的操作，它会根据提供的标签搜索文章。如果用户提供了多个空格分隔的标签，我们将使用这些标签构建一个复杂的Q对象查询，每个标签作为OR条件。最后，我们过滤出符合这些标签的文章，并返回它们的序列化数据。

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spring cloud gateway 网关 server Web Exchange方法

System

2024-09-02

所有,java

Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目，该项目是基于 Spring 5.0，Spring WebFlux 和 Project Reactor 等技术构建的 API 网关，它旨在提供一种简单且有效的方式来转发请求。

在 Spring Cloud Gateway 中，我们可以使用过滤器（Filter）来修改 HTTP 请求和响应。Filter 可以在网关处理请求的过程中拦截请求和响应，并可以进行一些自定义处理。

在 Filter 中，我们可以通过 ServerWebExchange 方法来获取 HTTP 请求和响应的相关信息。

以下是一个简单的例子，展示如何在 Filter 中使用 ServerWebExchange 方法：




import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
        
        // 自定义处理逻辑
        // ...
 
        // 返回响应
        return chain.filter(exchange);
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个 CustomGlobalFilter，实现了 GlobalFilter 接口。在 filter 方法中，我们通过 ServerWebExchange 对象获取了 ServerHttpResponse 对象，并对其进行了自定义处理。最后，我们调用了 chain.filter(exchange) 方法将请求传递给下一个过滤器或处理请求。

ServerWebExchange 是 Spring WebFlux 中定义的一个接口，它封装了 HTTP 请求与响应，并且提供了一些便捷的方法来获取或操作请求与响应。例如，我们可以使用以下方法：

ServerWebExchange.getRequest()：获取 HTTP 请求
ServerWebExchange.getResponse()：获取 HTTP 响应
ServerWebExchange.getAttributes()：获取网关处理请求时用到的属性
ServerWebExchange.getPrincipal()：获取用户身份信息
ServerWebExchange.getLog()：获取日志

以上就是 Spring Cloud Gateway 中 ServerWebExchange 方法的基本使用。在实际开发中，可以根据具体需求，对 ServerWebExchange 进行更复杂的操作，以便实现更多的功能。

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使用LangChain和Llama-Index实现多重检索RAG

System

2024-09-02

所有,AIGC




from langchain.llms import LlamaIndex
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.document_loaders import MarkdownLoader
from langchain.vectorstores import VectorStore
 
# 创建LlamaIndex
llama_index = LlamaIndex(model_name="tiktoker/rag-llama-7b-int4")
 
# 创建MarkdownLoader来加载文档
loader = MarkdownLoader()
 
# 加载文档
documents = loader.load_from_file("documents.md")
 
# 将文档添加到LlamaIndex中
llama_index.add_documents(documents)
 
# 创建一个基于LlamaIndex的VectorStore
vectorstore = VectorStore.from_llm(llama_index)
 
# 创建多重检索问答链
qa_chain = RetrievalQA(
    vectorstore=vectorstore,
    retriever_options={"k": 10},
    reader_options={"top_p": 0.95, "max_length": 500},
)
 
# 设置用户查询
query = "请解释RAG模型的工作原理。"
 
# 执行查询并获取结果
result = qa_chain.run(query)
print(result)

这段代码展示了如何使用LangChain和LlamaIndex创建一个简单的多重检索RAG模型问答系统。首先，我们创建了一个LlamaIndex，并加载了一些Markdown格式的文档。然后，我们将这些文档添加到LlamaIndex中，并使用它来初始化一个VectorStore。最后，我们创建了一个RetrievalQA对象，并设置了一些参数，如k-nearest neighbors的数量、生成文本的顶部概率和最大长度。用户提交一个查询，系统会根据RAG模型的知识来回答问题。

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Nodejs中mongodb的使用及封装，35岁之后找不到工作怎么办

System

2024-09-02

所有,数据库

在Node.js中使用MongoDB并进行封装，首先需要安装MongoDB的官方驱动程序mongodb。




npm install mongodb

接下来，创建一个封装了MongoDB操作的类。




const { MongoClient } = require('mongodb');
 
class Database {
  constructor(url) {
    this.client = new MongoClient(url);
  }
 
  async connect() {
    await this.client.connect();
    console.log('Connected to database');
  }
 
  async find(collection, query) {
    const db = this.client.db('mydatabase');
    const collectionData = db.collection(collection);
    return await collectionData.find(query).toArray();
  }
 
  async insert(collection, data) {
    const db = this.client.db('mydatabase');
    const collectionData = db.collection(collection);
    return await collectionData.insertOne(data);
  }
 
  async update(collection, filter, data) {
    const db = this.client.db('mydatabase');
    const collectionData = db.collection(collection);
    return await collectionData.updateOne(filter, {$set: data});
  }
 
  async delete(collection, filter) {
    const db = this.client.db('mydatabase');
    const collectionData = db.collection(collection);
    return await collectionData.deleteOne(filter);
  }
 
  close() {
    return this.client.close();
  }
}
 
module.exports = Database;

使用该类进行数据库操作：




const Database = require('./database');
 
const db = new Database('mongodb://localhost:27017');
 
async function run() {
  await db.connect();
 
  const users = await db.find('users', { age: { $gt: 30 } });
  console.log(users);
 
  await db.insert('users', { name: 'John Doe', age: 35 });
 
  await db.update('users', { name: 'John Doe' }, { age: 40 });
 
  await db.delete('users', { name: 'John Doe' });
 
  db.close();
}
 
run().catch(console.error);

在实际应用中，你需要替换掉连接字符串和数据库名称，并且确保MongoDB服务正在运行。

如果35岁后找不到工作，可以考虑以下措施：

重新培训或转行：如果不是最适合的工作，可以考虑重新进行培训或者转行到另一个领域。
持续学习：不断提升自己的技能，保持对新技术的关注。
创业：如果有好的创业点子，可以尝试自己创业。
自由职业者：如果不适合传统的工作，可以选择成为自由职业者。
寻求援助：寻找政府或者志愿组织的帮助，获取失业救助。
保持健康的生活方式：保证充足的运动和健康的饮食，保持身心健康，提升自己的竞争力。

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