2024-09-02



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
public class ActivitiConfig {
 
    @Bean
    public PlatformTransactionManager transactionManager(DataSource dataSource) {
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }
}

这段代码定义了一个配置类ActivitiConfig,其中包含一个方法transactionManager,该方法使用Spring的DataSourceTransactionManager来创建一个平台事务管理器。这个管理器用于管理Spring Boot应用中的数据库事务,确保Activiti流程引擎操作的事务性。在实际的业务代码中,你可以通过@Autowired注入这个transactionManager,然后使用它来管理你的业务逻辑。

2024-09-02

MongoDB索引用于提高数据检索效率。它们就像书的索引一样,可以帮助数据库快速找到存储在集合中的特定数据。

MongoDB中的索引通常有以下几种类型:

  1. 单字段索引(Single Field Indexes)
  2. 复合索引(Compound Indexes)
  3. 唯一索引(Unique Indexes)
  4. 全文索引(Text Indexes)
  5. 地理位置索引(Geospatial Indexes)
  6. 哈希索引(Hashed Indexes)

以下是创建这些索引的示例代码:




// 连接到MongoDB数据库
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
const client = new MongoClient(url, { useUnifiedTopology: true });
 
async function createIndexes() {
  try {
    await client.connect();
    console.log('Connected to server');
    const db = client.db(dbName);
    const collection = db.collection('documents');
 
    // 单字段索引
    collection.createIndex({ field1: 1 }); // 升序索引
    collection.createIndex({ field1: -1 }); // 降序索引
 
    // 复合索引
    collection.createIndex({ field1: 1, field2: -1 });
 
    // 唯一索引
    collection.createIndex({ field1: 1 }, { unique: true });
 
    // 全文索引
    collection.createIndex({ field1: 'text' });
 
    // 地理位置索引
    collection.createIndex({ field1: '2dsphere' });
 
    // 哈希索引
    collection.createIndex({ field1: 'hashed' });
 
  } finally {
    await client.close();
  }
}
 
createIndexes().catch(console.error);

在实际应用中,你需要根据数据的使用情况和查询模式来选择合适的索引类型和字段。不必要的索引可能会降低写操作的性能,因此在创建索引时需要权衡利弊。

2024-09-02

报错解释:

"GC overhead limit exceeded"错误表示Java虚拟机(JVM)中的垃圾收集器(GC)花费了太多时间(默认情况下超过了98%的总运行时间)来回收非常少的内存(不到2%的堆),这通常指示着内存资源有很大的问题。这可能是由于内存泄漏,或者是因为应用程序需要的内存超过了JVM堆大小。

解决方法:

  1. 增加JVM堆内存:可以通过调整启动参数-Xms(初始堆大小)和-Xmx(最大堆大小)来增加JVM的堆内存。例如:java -Xms512m -Xmx1024m -jar tomcat.jar
  2. 检查应用程序内存使用情况:分析应用程序的内存使用情况,确认是否有内存泄漏或者是否有不需要的大对象被创建。
  3. 优化代码:优化代码以减少内存使用,比如减少内存消耗的数据结构大小,避免创建不必要的对象等。
  4. 调整GC策略:根据应用程序的行为调整垃圾收集器的选择和参数,比如调整新生代与老年代的大小比例,或者选择不同的垃圾收集器。
  5. 使用内存分析工具:使用如VisualVM, JProfiler, 或MAT(Memory Analyzer Tool)等内存分析工具来帮助识别内存泄漏或者过渡消耗内存的位置。

确保在调整JVM参数或进行代码优化时,要有详细的测试来验证改动是否有效果,并确保不会对应用程序的性能和稳定性造成负面影响。

2024-09-02



@Controller
public class AsyncController {
 
    @Autowired
    private AsyncService asyncService;
 
    // 异步查询分页数据
    @RequestMapping("/asyncList")
    @ResponseBody
    public String asyncList(HttpServletRequest request, @RequestParam("page") int page, @RequestParam("rows") int rows) {
        Map<String, Object> result = asyncService.asyncList(page, rows);
        return JSON.toJSONString(result);
    }
 
    // 异步添加数据
    @RequestMapping("/asyncAdd")
    @ResponseBody
    public String asyncAdd(HttpServletRequest request, @RequestParam("name") String name, @RequestParam("age") int age) {
        asyncService.asyncAdd(name, age);
        return "success";
    }
 
    // 异步删除数据
    @RequestMapping("/asyncDelete")
    @ResponseBody
    public String asyncDelete(HttpServletRequest request, @RequestParam("id") int id) {
        asyncService.asyncDelete(id);
        return "success";
    }
 
    // 异步更新数据
    @RequestMapping("/asyncUpdate")
    @ResponseBody
    public String asyncUpdate(HttpServletRequest request, @RequestParam("id") int id, @RequestParam("name") String name, @RequestParam("age") int age) {
        asyncService.asyncUpdate(id, name, age);
        return "success";
    }
}

在这个示例中,我们创建了一个简单的Spring MVC控制器,它使用@Controller注解。每个方法都通过@RequestMapping注解映射到一个特定的URL路径。使用@ResponseBody注解,这些方法会直接返回字符串作为HTTP响应的主体。这种模式与前端的Ajax请求相结合,可以实现前后端的异步交互,提升用户体验。

2024-09-02



import io.minio.MinioClient;
import io.minio.errors.MinioException;
import java.io.IOException;
import java.security.InvalidKeyException;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
 
public class MinioClientExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException, NoSuchAlgorithmException, InvalidKeyException {
        try {
            // 使用MinIO客户端操作MinIO服务
            MinioClient minioClient = new MinioClient("http://127.0.0.1:9000", "minioadmin", "minioadmin");
 
            // 检查存储桶是否存在
            boolean isExist = minioClient.bucketExists("my-bucketname");
            if(isExist) {
                System.out.println("Bucket already exists.");
            } else {
                // 创建存储桶
                minioClient.makeBucket("my-bucketname");
            }
 
            // 使用putObject上传一个文件到存储桶中
            minioClient.putObject("my-bucketname","my-objectname", "my-filename.txt");
 
            // 获取对象信息
            ObjectStat stat = minioClient.statObject("my-bucketname", "my-objectname");
            System.out.println("Size: " + stat.size());
 
        } catch (MinioException e) {
            System.out.println("Error occurred: " + e);
            System.out.println("HTTP trace: " + e.httpTrace());
        }
    }
}

这段代码展示了如何使用MinIO的Java客户端库来与MinIO服务进行交互。首先,它尝试检查存储桶是否存在,如果不存在,则创建存储桶。然后,它使用putObject方法上传一个文件到存储桶中。接着,它获取了上传的对象的信息。最后,它处理了可能发生的异常。这个例子简洁明了,并且注重于展示核心功能,而不是全部细节。

2024-09-02

Spring Cloud整合Dubbo和Nacos作为注册中心的示例代码如下:

  1. pom.xml中添加依赖:



<!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- Dubbo Spring Cloud Starter -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
    <artifactId>dubbo-spring-cloud-starter</artifactId>
    <version>具体版本号</version>
</dependency>
  1. application.ymlapplication.properties中配置Nacos作为注册中心:



spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848 # Nacos Server 地址
  1. 配置Dubbo的消费者或生产者:



dubbo:
  application:
    name: dubbo-provider-service # 应用名称
  registry:
    address: spring-cloud://localhost # 指定 Dubbo 注册中心地址
  protocol:
    name: dubbo  # 使用的协议
    port: -1    # 端口号 (使用随机端口)
  scan:
    base-packages: com.example.service # Dubbo 服务扫描包路径
  1. 创建Dubbo服务接口和实现:



// DubboService.java
public interface DubboService {
    String sayHello(String name);
}
 
// DubboServiceImpl.java
@DubboService // 标记为 Dubbo 服务
public class DubboServiceImpl implements DubboService {
    @Override
    public String sayHello(String name) {
        return "Hello, " + name;
    }
}
  1. 启动类添加@EnableDubbo注解启用Dubbo:



@SpringBootApplication
@EnableDubbo
public class DubboProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DubboProviderApplication.class, args);
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Cloud应用中整合Dubbo和Nacos作为服务注册中心。记得替换<version>标签中的内容为具体的Dubbo Spring Cloud Starter版本号。

2024-09-02

在Python中连接Oracle数据库,可以使用cx_Oracle模块。首先,确保已经安装了cx_Oracle模块。如果没有安装,可以通过pip安装:




pip install cx_Oracle

以下是一个简单的示例,展示如何使用cx_Oracle连接到Oracle数据库:




import cx_Oracle
 
# 连接字符串的格式为:用户名/密码@数据库主机IP:端口/服务名
connection_str = 'user/password@127.0.0.1:1521/orcl'
 
# 建立连接
conn = cx_Oracle.connect(connection_str)
 
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
 
# 执行SQL语句
cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
 
# 获取查询结果
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

请替换user, password, 127.0.0.1, 1521, orclyour_table为您的实际Oracle数据库用户名、密码、主机地址、端口、服务名和需要查询的表名。

2024-09-02

在Laravel框架中,可以使用请求(Request)实例的hasFile方法检查是否存在文件,以及file方法获取文件实例,然后使用文件实例的isValid方法验证文件是否有效,最后使用文件存储(Storage)系统的put方法尝试保存文件。以下是一个简单的示例:




use Illuminate\Http\Request;
use Illuminate\Support\Facades\Storage;
 
// 假设这是控制器中的方法
public function uploadFile(Request $request)
{
    // 检查是否有文件上传
    if ($request->hasFile('file')) {
        $file = $request->file('file');
 
        // 验证文件是否上传成功并且文件是否有效
        if ($file->isValid()) {
            // 确定文件上传路径和文件名
            $path = $file->store('uploads', 'public');
 
            if ($path) {
                return response()->json(['message' => '文件上传成功', 'path' => $path], 200);
            }
        }
    }
 
    return response()->json(['message' => '文件上传失败'], 400);
}

在这个例子中,我们首先检查是否通过file键提交了文件。如果存在,我们检查文件是否有效,然后使用store方法将文件保存到public磁盘的uploads目录。如果文件保存成功,我们返回一个成功消息和文件的路径,否则返回一个错误消息。

2024-09-02

在Oracle数据库中,您可以使用以下SQL查询来获取给定日期的当前月所有日期。

获取给定日期所在月份的所有日期:




SELECT TRUNC(TO_DATE('2023-03-15', 'YYYY-MM-DD'), 'MM') + LEVEL - 1 AS date_of_month
FROM DUAL
CONNECT BY LEVEL <= LAST_DAY(TO_DATE('2023-03-15', 'YYYY-MM-DD')) - TRUNC(TO_DATE('2023-03-15', 'YYYY-MM-DD'), 'MM') + 1;

在这个例子中,'2023-03-15' 是给定的日期,您可以根据需要替换为其他日期。

如果您想获取数据库中所有日期的列表,这通常不是一个推荐的做法,因为这将是一个非常大的结果集。不过,如果您的目的是了解如何做,可以使用以下查询:

获取数据库中所有唯一日期:




SELECT DISTINCT TRUNC(date_column) AS unique_date
FROM your_table_name;

请将 your_table_name 替换为您的实际表名,并将 date_column 替换为包含日期数据的列名。这将为您提供表中所有不同的日期列表。

2024-09-02

在Spring Cloud学习系列中,我们已经介绍了如何使用Spring Cloud的配置管理功能,以及如何使用Spring Cloud的服务发现和服务注册。在这一部分中,我们将介绍如何使用Elasticsearch作为分布式搜索引擎。

Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索引擎,它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Spring Data Elasticsearch为Elasticsearch提供了Spring Data的支持,使得在Spring应用中使用Elasticsearch变得很简单。

在开始之前,确保你已经安装了Elasticsearch。你可以从Elasticsearch官方网站下载并安装。

  1. 添加依赖

在Maven项目的pom.xml文件中添加Spring Data Elasticsearch的依赖:




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置Elasticsearch

在application.properties或application.yml文件中配置Elasticsearch的连接信息:




spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300
  1. 创建实体

创建一个实体类,并使用@Document注解标记,以便Elasticsearch可以索引和查询该类的实例:




import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
 
@Document(indexName = "sampleindex", type = "sampletype")
public class SampleEntity {
    @Id
    private String id;
    private String content;
 
    // Getters and Setters
}
  1. 创建Repository

创建一个Elasticsearch仓库接口,继承ElasticsearchRepository




import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
 
public interface SampleEntityRepository extends ElasticsearchRepository<SampleEntity, String> {
    // 自定义查询方法
}
  1. 使用Repository

现在你可以在你的服务中注入SampleEntityRepository,并使用它来执行CRUD操作以及复杂的搜索操作:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class SampleService {
 
    @Autowired
    private SampleEntityRepository repository;
 
    public SampleEntity findById(String id) {
        return repository.findById(id).orElse(null);
    }
 
    public SampleEntity save(SampleEntity entity) {
        return repository.save(entity);
    }
 
    // 更多方法...
}
  1. 执行搜索

ElasticsearchRepository提供了基于方法名的查询自动生成,但你也可以自定义查询,例如:




import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchReposit