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。

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。

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：

1. 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。
2. 持续学习：不断提升自己的技能，保持对新技术的关注。
3. 创业：如果有好的创业点子，可以尝试自己创业。
4. 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。
5. 寻求援助：寻找政府或者志愿组织的帮助，获取失业救助。
6. 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。

要在Spring MVC中集成Redis，你需要做以下几步：

1. 添加依赖：确保你的项目中包含了Spring Data Redis和Jedis的依赖。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.data</groupId>
    <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
    <version>2.5.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.6.0</version>
</dependency>

2. 配置Redis连接：在Spring配置文件中配置Redis连接。

<bean id="jedisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
    <property name="hostName" value="localhost"/>
    <property name="port" value="6379"/>
</bean>
 
<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
    <property name="connectionFactory" ref="jedisConnectionFactory"/>
</bean>

3. 使用RedisTemplate进行操作：在你的服务或控制器中注入RedisTemplate，然后使用它来进行数据访问。

@Service
public class RedisService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public void setValue(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public Object getValue(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

4. 在Spring MVC控制器中使用RedisService：

@Controller
public class RedisController {
 
    @Autowired
    private RedisService redisService;
 
    @RequestMapping("/set")
    @ResponseBody
    public String setValue(@RequestParam String key, @RequestParam String value) {
        redisService.setValue(key, value);
        return "Value set";
    }
 
    @RequestMapping("/get")
    @ResponseBody
    public String getValue(@RequestParam String key) {
        Object value = redisService.getValue(key);
        return value != null ? value.toString() : "null";
    }
}

确保你的Spring配置文件被正确加载，并且你的应用程序上下文包括了这些配置。这样，你就可以在Spring MVC控制器中使用Redis了。

错误解释：

ORA-12154: TNS:could not resolve the connect identifier specified 错误表示 Oracle 客户端在尝试连接数据库时无法解析指定的连接标识符（通常是tnsnames.ora文件中的一个别名）。

ORA-12523: TNS:listener could not find available handler for the client 错误表示监听器无法为客户端服务找到可用的处理程序，这通常是因为数据库实例的最大进程数或会话数已达到配置的上限。

解决方法：

1. 检查tnsnames.ora文件中的连接标识符配置是否正确，包括主机名、端口号和服务名。
2. 确认Oracle监听器（listener）是否正在运行，可以使用lsnrctl status命令查看监听器状态。
3. 检查数据库实例是否已启动并处于可接受连接的状态。
4. 检查数据库的最大会话数和进程数参数（例如processes和sessions）是否已经达到了数据库允许的最大值，如有必要，增加这些参数的值。
5. 如果是在多租户环境（如Oracle Cloud 数据库或使用容器数据库），确保连接的服务可用，并且客户端使用正确的服务名称。
6. 确认网络配置正确，客户端和数据库服务器之间的网络通信没有问题。

如果以上步骤无法解决问题，可能需要查看更详细的错误日志或联系数据库管理员进一步诊断问题。

在Oracle中，在LEFT JOIN中实现多个条件排序，可以使用子查询或者WITH子句（公用表表达式CTE）来实现。以下是一个使用子查询的例子：

SELECT *
FROM table1 t1
LEFT JOIN (
  SELECT *
  FROM table2 t2
  ORDER BY t2.condition1, t2.condition2
) t2 ON t1.id = t2.foreign_id;

如果你想要在LEFT JOIN的过程中直接排序，可以使用ORDER SIBLINGS BY，但需要注意的是，ORDER SIBLINGS BY只在12c版本及以上的Oracle数据库中可用。

SELECT *
FROM table1 t1
LEFT JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.foreign_id
ORDER SIBLINGS BY t2.condition1, t2.condition2;

请确保你的Oracle数据库版本支持ORDER SIBLINGS BY，因为在早期版本中可能不支持这一特性。

#include <QApplication>
#include <QTableView>
#include <QSqlDatabase>
#include <QSqlQueryModel>
#include <QSqlError>
#include <QDebug>
 
class CenteredTextQueryModel : public QSqlQueryModel {
public:
    CenteredTextQueryModel(QObject *parent = nullptr) : QSqlQueryModel(parent) {}
 
protected:
    QVariant data(const QModelIndex &index, int role) const override {
        if (role == Qt::TextAlignmentRole) {
            return QVariant(Qt::AlignCenter);
        }
        return QSqlQueryModel::data(index, role);
    }
};
 
int main(int argc, char *argv[]) {
    QApplication app(argc, argv);
 
    // 连接数据库
    QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
    db.setDatabaseName("path_to_your_sqlite_db_file.sqlite3");
    if (!db.open()) {
        qDebug() << "数据库打开失败：" << db.lastError().text();
        return -1;
    }
 
    // 创建QTableView并设置模型
    QTableView tableView;
    CenteredTextQueryModel *model = new CenteredTextQueryModel(&tableView);
    model->setQuery("SELECT * FROM your_table_name", db);
    tableView.setModel(model);
    tableView.show();
 
    return app.exec();
}

这段代码演示了如何在Qt中连接SQLite数据库，并使用QSqlQueryModel和QTableView来实时显示数据。同时，我们创建了一个继承自QSqlQueryModel的CenteredTextQueryModel类，并重写了data函数，使得所有文本数据默认居中显示。这是一个实用且常见的Qt数据库和GUI编程技巧。

在PostgreSQL中，您可以使用pg_total_relation_size()函数来查看数据库对象（表、索引等）的总大小，使用pg_relation_size()函数来查看特定数据库对象的大小。

以下是查看特定表的大小的SQL查询示例：

SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('schema_name.table_name'));

如果您想查看所有表的大小，可以使用以下查询：

SELECT
  table_schema || '.' || table_name AS table_full_name,
  pg_size_pretty(pg_relation_size(table_schema || '.' || table_name)) AS size
FROM
  information_schema.tables
WHERE
  table_schema NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema')
ORDER BY
  pg_relation_size(table_schema || '.' || table_name) DESC;

这将列出当前数据库中所有用户定义表的大小，并按大小降序排列。请注意，pg_catalog和information_schema通常包含系统表和视图，它们的大小可能不是您关心的。您可以根据需要调整查询，例如，添加更多的过滤条件或者只查看您感兴趣的表。

在Linux服务器上安装和配置Redis的步骤如下：

1. 更新包管理器并安装Redis：

sudo apt-get update
sudo apt-get install redis-server

2. 启动Redis服务：

sudo systemctl start redis-server

3. 确认Redis正在运行：

sudo systemctl status redis-server

4. 配置Redis以允许远程连接（可选，如果需要远程连接）：

   编辑Redis配置文件redis.conf，通常位于/etc/redis/或/etc/目录下。

sudo nano /etc/redis/redis.conf

找到bind 127.0.0.1这行代码，将其注释掉或者改为bind 0.0.0.0，然后找到protected-mode yes并将其改为protected-mode no以允许远程连接。

5. 重启Redis服务以应用更改：

sudo systemctl restart redis-server

6. 如果有防火墙正在运行，允许远程连接端口（默认为6379）：

sudo ufw allow 6379/tcp

7. 使用Redis客户端测试远程连接：

redis-cli -h <your-redis-server-ip> -p 6379

替换<your-redis-server-ip>为你的Redis服务器的IP地址。如果可以成功连接，则表示配置正确。

报错“too many open files (打开的文件过多)”通常指的是程序打开的文件句柄数量超出了操作系统允许的最大限制。每个进程都有一个文件描述符表，用于跟踪打开的文件。当一个进程打开太多文件而没有正确关闭它们时，就可能达到这个限制。

解决方法：

1. 临时增加限制：

   • 在Linux中，可以使用ulimit -n <数量>命令来临时设置当前shell会话的文件描述符限制。
   • 例如，ulimit -n 2048将限制设置为2048。

2. 永久增加限制：

   • 编辑/etc/security/limits.conf文件，添加或修改相应的行来增加限制。
   • 例如，添加* soft nofile 4096和* hard nofile 4096来设置所有用户的软限制和硬限制。

3. 代码优化：

   • 确保程序在不再需要时关闭文件句柄。
   • 使用上下文管理器来自动关闭文件。
   • 对于需要打开大量文件的应用程序，考虑使用文件池或相关工具来管理文件的打开和关闭。

4. 检查程序：

   • 如果是服务器程序，检查是否有内存泄漏或无限循环创建文件句柄。
   • 使用工具如lsof或strace来追踪打开的文件和进程。

5. 操作系统参数调整：

   • 对于某些系统，可能需要调整内核参数，如fs.file-max。

确保在增加文件描述符限制时要小心，因为太高的值可能会耗尽系统资源，影响系统稳定性。