2024-09-02

在C#中,你可以使用Windows的加密API来加密和解密SQLite数据库文件。以下是一个简单的例子,展示了如何使用BCrypt进行加密和解密:

首先,你需要安装System.Security.Cryptography.Algorithms NuGet包。




using System;
using System.IO;
using System.Security.Cryptography;
 
public class SQLiteEncrypter
{
    private readonly string _encryptionKey;
 
    public SQLiteEncrypter(string encryptionKey)
    {
        _encryptionKey = encryptionKey;
    }
 
    public void EncryptDatabase(string inputFilePath, string outputFilePath)
    {
        using (Aes aes = Aes.Create())
        {
            aes.Key = Encoding.UTF8.GetBytes(_encryptionKey);
            aes.GenerateIV();
 
            using (FileStream fsIn = new FileStream(inputFilePath, FileMode.Open))
            using (FileStream fsOut = new FileStream(outputFilePath, FileMode.Create))
            using (CryptoStream cs = new CryptoStream(fsOut, aes.CreateEncryptor(), CryptoStreamMode.Write))
            {
                fsIn.CopyTo(cs);
                fsOut.FlushFinalBlock();
 
                // Save the IV and the ciphertext to the output file
                byte[] iv = aes.IV;
                byte[] ciphertext = fsOut.ToArray();
                byte[] combined = CombineArrays(iv, ciphertext);
 
                // Write the IV and the ciphertext to the output file
                fsOut.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
                fsOut.Write(combined, 0, combined.Length);
            }
        }
    }
 
    public void DecryptDatabase(string inputFilePath, string outputFilePath)
    {
        using (Aes aes = Aes.Create())
        {
            aes.Key = Encoding.UTF8.GetBytes(_encryptionKey);
 
            using (FileStream fsIn = new FileStream(inputFilePath, FileMode.Open))
            using (FileStream fsOut = new FileStream(outputFilePath, FileMode.Create))
            using (CryptoStream cs = new CryptoStream(fsOut, aes.CreateDecryptor(), CryptoStreamMode.Write))
            {
                byte[] buffer = new byte[1024];
                int read;
 
                // Read t
2024-09-02

在使用MyBatis-Plus实现多租户数据权限隔离时,可以通过自定义拦截器来实现。以下是一个简化的示例代码:




import com.baomidou.mybatisplus.core.parser.ISqlParser;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.handlers.AbstractSqlParserHandler;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.handler.TenantLineHandler;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.TenantLineInnerInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import net.sf.jsqlparser.expression.Expression;
import net.sf.jsqlparser.expression.StringValue;
 
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
 
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        // 添加多租户拦截器
        interceptor.addInnerInterceptor(new TenantLineInnerInterceptor(new TenantLineHandler() {
            @Override
            public Expression getTenantId() {
                // 获取当前租户ID
                String tenantId = "your_tenant_id";
                return new StringValue(tenantId);
            }
 
            @Override
            public String getTenantIdColumn() {
                // 租户ID字段名
                return "tenant_id";
            }
 
            @Override
            public boolean ignoreTable(String tableName) {
                // 忽略不需要租户隔离的表
                return "user".equals(tableName); // 假设user表不需要租户隔离
            }
        }));
        // 分页插件
        interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor());
        return interceptor;
    }
}

在这个配置类中,我们定义了一个MybatisPlusInterceptor,并添加了TenantLineInnerInterceptor以及PaginationInnerInterceptorTenantLineInnerInterceptor使用了自定义的TenantLineHandler来提供租户ID以及相关配置。在执行数据库操作时,MyBatis-Plus会根据配置自动注入租户ID,从而实现多租户数据权限隔离。

注意:这只是一个简化的示例,实际应用中你需要根据自己的需求来实现getTenantIdignoreTable方法。同时,getTenantIdColumn方法中的字段名需要和数据库中实际存储租户ID的列名一致。

2024-09-02



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;
 
@EnableEurekaServer // 启用Eureka服务端功能
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

这段代码是一个Spring Cloud Eureka服务端的入门示例,它通过@EnableEurekaServer注解启用Eureka服务端的功能,并且通过SpringBootApplication注解开启Spring Boot的自动配置功能。在main方法中,使用SpringApplication.run启动了Spring Boot应用。这个应用将作为Eureka服务注册中心,其他服务可以将自己注册到这个中心,也可以从这个中心获取其他服务的信息。

2024-09-02

在Django中,我们可以使用模型(models)来定义数据库中的数据结构,并使用Django表达式来处理这些数据。

例如,我们可以定义一个简单的模型来表示一个图书:




from django.db import models
 
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    author = models.CharField(max_length=100)
    published_date = models.DateField()

然后,我们可以使用Django表达式来查询和处理这些数据。例如,我们可以查询所有作者名字为"John Doe"的图书:




from myapp.models import Book
 
books = Book.objects.filter(author='John Doe')

在这个例子中,Book.objects.filter(author='John Doe')是一个Django表达式,它查询了所有author字段为"John Doe"的Book对象。

另外,我们可以在模型中使用表达式来定义字段的默认值:




from django.db import models
from django.utils import timezone
 
class MyModel(models.Model):
    created_at = models.DateTimeField(default=timezone.now)

在这个例子中,default=timezone.now是一个表达式,它设置了created_at字段的默认值为当前时间。

2024-09-02

MyBatis 是一个优秀的持久层框架,它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 消除了几乎所有的 JDBC 代码和参数的手工设置以及结果集的检索。

MyBatis 的核心配置主要包括以下几个部分:

  1. 配置数据库信息
  2. 配置事务管理
  3. 配置连接池
  4. 配置Mapper映射文件

以下是一个简单的MyBatis配置示例:




<!DOCTYPE configuration
  PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
  "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
  <properties resource="database.properties"/>
 
  <settings>
    <!-- 全局配置的设置 -->
    <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
    <setting name="lazyLoadingEnabled" value="true"/>
    <setting name="multipleResultSetsEnabled" value="true"/>
    <setting name="useColumnLabel" value="true"/>
    <setting name="useGeneratedKeys" value="false"/>
    <setting name="defaultExecutorType" value="SIMPLE"/>
    <setting name="defaultStatementTimeout" value="25000"/>
  </settings>
 
  <typeAliases>
    <!-- 别名定义 -->
    <typeAlias alias="User" type="com.example.domain.User"/>
  </typeAliases>
 
  <environments default="development">
    <environment id="development">
      <transactionManager type="JDBC"/>
      <dataSource type="POOLED">
        <property name="driver" value="${driver}"/>
        <property name="url" value="${url}"/>
        <property name="username" value="${username}"/>
        <property name="password" value="${password}"/>
      </dataSource>
    </environment>
  </environments>
 
  <mappers>
    <!-- Mapper文件注册 -->
    <mapper resource="com/example/mapper/UserMapper.xml"/>
  </mappers>
</configuration>

在这个配置文件中,我们定义了数据库的连接信息,包括驱动、URL、用户名和密码。我们也配置了事务管理器和数据源。最后,我们注册了Mapper XML文件,这个文件包含了SQL语句和映射规则。

在实际开发中,你需要根据自己的数据库和需求来修改这些配置信息。

2024-09-02



import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.postgresql.PostgreSQLSource;
import com.ververica.cdc.debezium.StringDebeziumDeserializationSchema;
 
public class FlinkCDCPostgresExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("connector", "postgres-cdc");
        properties.setProperty("hostname", "your-db-host");
        properties.setProperty("port", "5432");
        properties.setProperty("username", "your-username");
        properties.setProperty("password", "your-password");
        properties.setProperty("database", "your-db-name");
        // 指定同步的表和字段,这里使用通配符同步所有表
        properties.setProperty("table-include-list", "your-db-name.%");
 
        // 创建 PostgreSQL-CDC source
        PostgreSQLSource<String> source = new PostgreSQLSource<>(
            properties,
            StringDebeziumDeserializationSchema.builder().build()
        );
 
        env.addSource(source).print();
 
        env.execute("Flink CDC Postgres Job");
    }
}

这段代码展示了如何使用Flink CDC连接器来同步PostgreSQL数据库的所有表。它创建了一个PostgreSQLSource,并将Debezium提供的变更事件(JSON字符串格式)作为数据源添加到Flink DataStream中。这个例子中使用了通配符来同步数据库中的所有表,并且没有指定具体的表名。实际使用时,需要根据具体情况调整配置属性,例如数据库的连接信息。

2024-09-02

在Spring Cloud Gateway中实现分布式限流,可以使用Spring Cloud Gateway内置的请求过滤器RequestRateLimiterGatewayFilterFactory,结合Redis实现分布式限流。

  1. 添加依赖(pom.xml):



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
  1. 配置application.yml:



spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: requestratelimiter_route
          uri: http://example.com
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                key-resolver: '#{@ipAddressKeyResolver}'
                redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 每秒填充平均速率
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 3 # 限流容量
    redis:
      host: localhost
      port: 6379
  1. 配置限流策略的KeyResolver:



@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public KeyResolver ipAddressKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
    }
}

这样配置后,每个IP地址访问路由时都会受到限流管理,每秒只允许1个请求通过,超过限制的请求会被拦截。

注意:RequestRateLimiterGatewayFilterFactory是依赖于Hystrix的,因此确保已经添加了spring-cloud-starter-netflix-hystrix依赖。

2024-09-02

Redis主从复制是一种可以让从服务器(replica)从主服务器(master)上复制数据的技术。

以下是一个基本的Redis主从复制的配置步骤:

  1. 在主服务器的redis.conf文件中,确保以下配置项被设置:



bind 0.0.0.0
port 6379
  1. 在从服务器的redis.conf文件中,确保以下配置项被设置:



bind 0.0.0.0
port 6380
  1. 在从服务器的redis.conf文件中,使用slaveof指令指定主服务器的IP和端口:



slaveof <master-ip> <master-port>

例如,如果主服务器的IP是192.168.1.100,端口是6379,从服务器的配置应该是:




slaveof 192.168.1.100 6379
  1. 启动主服务器和从服务器的Redis实例。

一旦配置完成并启动了Redis实例,主从复制将自动开始。从服务器会连接到主服务器,并开始接收来自主服务器的数据更新。

注意:在生产环境中,为了数据安全,建议设置密码验证来保护Redis实例,同时也可以考虑使用更复杂的配置,例如哨兵模式(Sentinel)或者集群模式(Cluster)来提供高可用性和数据分布。

2024-09-02

在Spring中配置Redis集群,你可以使用RedisClusterConfiguration类来设置集群的节点和其他属性。以下是一个配置Redis集群的示例:




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisClusterConfiguration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
 
@Configuration
public class RedisClusterConfig {
 
    @Bean
    public LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        RedisClusterConfiguration clusterConfig = new RedisClusterConfiguration();
        clusterConfig.setClusterNodes(new HashSet<>(Set.of(
                new RedisNode("127.0.0.1", 7000),
                new RedisNode("127.0.0.1", 7001),
                new RedisNode("127.0.0.1", 7002))));
        clusterConfig.setMaxRedirects(3);
 
        return new LettuceConnectionFactory(clusterConfig);
    }
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory());
        return template;
    }
}

在这个配置中,我们定义了一个RedisClusterConfiguration实例,并通过setClusterNodes方法设置了集群节点的信息。RedisNodeRedisClusterConfiguration中的一个内部类,代表单个节点。Set.of是Java 9及以上版本的新特性,用于创建不可变集合。

maxRedirects属性设置了在集群环境中执行命令时,如果因为节点迁移导向新节点的最大重定向次数。

redisConnectionFactory方法返回一个LettuceConnectionFactory实例,它使用了我们配置好的集群配置。

redisTemplate方法返回一个RedisTemplate实例,它使用了刚才定义的LettuceConnectionFactory。这个模板可以用来操作Redis集群。

2024-09-02

Ollama是一个开源的区块链数据平台,它提供了一种方法来查询和分析区块链数据。为了在Linux上搭建Ollama环境并编译其代码,你需要按照以下步骤操作:

  1. 克隆Ollama的代码仓库:



git clone https://github.com/ollama-org/ollama.git
  1. 安装依赖项:



cd ollama
./scripts/install_deps.sh
  1. 编译Ollama:



cargo build --release
  1. 运行Ollama:



./target/release/ollama

关于测试qwen大模型,你需要准备相应的数据集和模型配置,并通过Ollama提供的CLI工具或API进行测试。

如果你想要在本地快速运行,可以考虑减少工作线程的数量,例如:




./target/release/ollama --workers 4

以上步骤假设你已经在你的Linux系统上安装了Rust编译器cargo和Git版本控制工具。如果你遇到任何编译或者运行时的问题,请确保所有依赖项都已正确安装,并查看Ollama的文档以获取更多的配置和故障排除信息。