在这个案例中，我们将使用Docker来部署Tomcat和实现负载均衡。以下是一个简化的步骤和示例代码：

1. 安装Docker。
2. 编写Dockerfile来创建一个包含Tomcat的Docker镜像。
3. 使用Docker命令构建镜像。
4. 运行多个容器实例，并使用Docker命令配置Docker网络以实现负载均衡。

以下是示例代码：

Dockerfile:

FROM tomcat:9-jdk11
COPY your_webapp.war /usr/local/tomcat/webapps/

构建镜像：

docker build -t my-tomcat-app .

启动Tomcat容器并创建网络：

docker network create my-tomcat-network
docker run -d --name tomcat1 --network my-tomcat-network -p 8080:8080 my-tomcat-app
docker run -d --name tomcat2 --network my-tomcat-network -p 8080:8080 my-tomcat-app

这将启动两个Tomcat容器实例，并将它们加入同一个Docker网络。通过Docker的默认负载均衡机制，两个容器现在都可以通过相同的8080端口访问，从而实现负载均衡。

注意：这只是一个非常简化的示例，实际部署时需要考虑更多因素，例如持久化数据、配置管理、安全性等。

import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
public class CustomInterceptor implements HandlerInterceptor {
 
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        // 在请求处理之前进行调用（Controller方法调用之前）
        System.out.println("CustomInterceptor preHandle");
        return true; // 如果返回false，则停止流程，api不会被调用
    }
 
    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) {
        // 请求处理之后进行调用，但是在视图被渲染之前（Controller方法调用之后）
        System.out.println("CustomInterceptor postHandle");
    }
 
    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) {
        // 在整个请求结束之后调用，也就是在DispatcherServlet渲染了视图执行
        System.out.println("CustomInterceptor afterCompletion");
    }
}

这个代码示例展示了如何实现一个简单的Spring Boot拦截器。通过实现HandlerInterceptor接口，并重写其preHandle、postHandle和afterCompletion方法，你可以在请求处理的不同阶段加入自己的逻辑。这个拦截器仅仅是打印了一些信息，实际应用中你可以在这些方法中加入认证、日志记录、处理属性等功能。

Spring Boot中的拦截器（HandlerInterceptor）可以用于在控制器方法执行前后进行一些操作，比如权限校验、日志记录、参数校验等。

以下是一个简单的Spring Boot拦截器的示例：

1. 创建一个拦截器类实现HandlerInterceptor接口：

import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
public class CustomInterceptor implements HandlerInterceptor {
 
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 在请求处理之前进行调用（Controller方法调用之前）
        System.out.println("Pre Handle");
        return true; // 如果返回false，则停止流程，api不会被调用
    }
 
    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception {
        // 请求处理之后进行调用，但是在视图被渲染之前（Controller方法调用之后）
        System.out.println("Post Handle");
    }
 
    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        // 在整个请求结束之后调用，也就是在DispatcherServlet渲染了视图执行
        System.out.println("After Completion");
    }
}

2. 注册拦截器。在Spring Boot配置类中添加拦截器：

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
 
@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
 
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new CustomInterceptor())
                .addPathPatterns("/**"); // 这里可以配置拦截的路径
                //.excludePathPatterns("/login", "/error"); // 这里可以配置不拦截的路径
    }
}

在上述配置中，我们创建了一个拦截器CustomInterceptor并将其应用

在Oracle中，可以使用SUBSTR函数来截取字符串。SUBSTR函数的基本语法如下：

SUBSTR(string, start_position, [length])

• string 是要从中截取子串的字符串表达式。
• start_position 是开始截取的起始位置（从1开始计数）。
• length 是可选参数，表示要截取的字符数。

如果省略length，则会从start_position开始截取直到字符串的末尾。

例子：

假设有一个字符串'Hello World'，要截取从第2个字符开始的3个字符：

SELECT SUBSTR('Hello World', 2, 3) FROM DUAL;

输出结果将会是 'ell'。

如果只需要从第2个字符开始截取直到字符串的末尾：

SELECT SUBSTR('Hello World', 2) FROM DUAL;

输出结果将会是 'ello World'。

在RabbitMQ中实现延迟消息队列功能，可以通过以下两种方式：

1. 使用RabbitMQ的插件 rabbitmq-delayed-message-exchange。
2. 使用RabbitMQ的 "死信队列" (Dead Letter Exchanges) 配合消息的TTL (Time-To-Live)。

以下是使用第一种方式的示例代码：

首先，确保RabbitMQ服务器已安装并启用了 rabbitmq-delayed-message-exchange 插件。

# 启用插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

然后，在代码中创建一个带有延迟交换机的队列：

import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个延迟交换机
channel.exchange_declare(exchange='delayed_exchange',
                         type='x-delayed-message',
                         arguments={'x-delayed-type': 'direct'})
 
# 声明一个用于延迟消息的队列
channel.queue_declare(queue='delayed_queue', arguments={'x-delayed-type': 'direct'})
 
# 将队列绑定到交换机上，并指定路由键
channel.queue_bind(exchange='delayed_exchange',
                   queue='delayed_queue',
                   routing_key='delayed_key')
 
# 发送一条延迟消息
message = "Hello, RabbitMQ delayed queue!"
delay = 5000  # 延迟时间为5000毫秒
 
channel.basic_publish(exchange='delayed_exchange',
                      routing_key='delayed_key',
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # 使消息持久化
                          headers={'x-delay': delay}
                      ))
 
# 关闭连接
connection.close()

在这个示例中，我们创建了一个名为 delayed_exchange 的延迟交换机，以及一个名为 delayed_queue 的队列。我们通过 x-delayed-type 参数指定了延迟消息的类型，并且在发布消息时通过 headers 参数中的 x-delay 指定了消息的延迟时间。

在MongoDB中，可以使用MongoDB的官方驱动程序或者MongoDB的shell来操作数据库文档。以下是一些常见的文档操作：

1. 插入文档：

// 使用Node.js的MongoDB驱动程序
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
  collection.insertOne({a: 1}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log(result.insertedId);
    client.close();
  });
});

2. 查询文档：

// 使用Node.js的MongoDB驱动程序
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
  collection.findOne({a: 1}, function(err, document) {
    if(err) throw err;
    console.log(document);
    client.close();
  });
});

3. 更新文档：

// 使用Node.js的MongoDB驱动程序
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
  collection.updateOne({a: 1}, {$set: {b: 1}}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log(result.modifiedCount);
    client.close();
  });
});

4. 删除文档：

// 使用Node.js的MongoDB驱动程序
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
  collection.deleteOne({a: 1}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log(result.deletedCount);
    client.close();
  });
});

以上代码示例展示了如何在Node.js环境中使用MongoDB的官方驱动程序来进行文档的插入、查询、更新和删除操作。在实际应用中，你需要根据自己的数据库URL、数据库名、集合名以及你要操作的文档的具体条件来修改这些代码。

-- 创建一个简单的用户表
CREATE TABLE users (
  id NUMBER PRIMARY KEY,
  username VARCHAR2(50) NOT NULL,
  email VARCHAR2(100),
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
 
-- 向users表中插入一条新记录
INSERT INTO users (id, username, email) VALUES (1, 'john_doe', 'john.doe@example.com');
 
-- 查询users表中的所有记录
SELECT * FROM users;
 
-- 更新users表中id为1的记录的email
UPDATE users SET email = 'new_email@example.com' WHERE id = 1;
 
-- 删除users表中id为1的记录
DELETE FROM users WHERE id = 1;

这段代码展示了如何在Oracle数据库中创建一个简单的用户表，以及如何对表进行插入、查询、更新和删除操作。这对于新手来说是一个很好的入门示例，它涵盖了基本的SQL操作，同时也展示了时间戳和默认值的使用。

报错问题解释：

"Shiro"是一个强大且易用的Java安全框架，用于进行认证、授权、加密和会话管理。如果在升级Shiro版本后遇到“循环调用”的报错，这通常意味着在访问控制逻辑中存在逻辑问题，导致了一个方法不断地递归调用自身，最终引起了栈溢出错误（Stack Overflow Error）。

解决方法：

1. 检查自定义的Realm、过滤器、拦截器等Shiro组件中的代码，确保没有编写导致循环调用的逻辑。
2. 如果使用了Shiro注解，例如@RequiresPermissions，确保它们没有引起循环调用。
3. 检查Shiro配置文件或Java配置类，确保没有配置错误导致循环调用。
4. 如果升级Shiro后引入了新的特性或修复了某些问题，仔细阅读发布说明，确认是否有相关的变更可能导致循环调用。
5. 使用调试工具或日志输出，跟踪方法调用栈，找到循环调用的起点。
6. 修复循环调用的问题，可能需要重构代码或修改逻辑以避免不当的递归。
7. 完成修改后，重新测试项目，确保问题已解决。

务必在升级后的测试环境中进行彻底测试，以确保没有引入新的问题。

import org.quartz.JobBuilder;
import org.quartz.JobDetail;
import org.quartz.Trigger;
import org.quartz.TriggerBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean;
import org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerFactoryBean;
 
@Configuration
public class QuartzConfig {
 
    @Bean
    public MethodInvokingJobDetailFactoryBean jobDetail() {
        MethodInvokingJobDetailFactoryBean jobDetail = new MethodInvokingJobDetailFactoryBean();
        jobDetail.setTargetBeanName("scheduledTaskService"); // 指定目标Bean名称
        jobDetail.setTargetMethod("execute"); // 指定目标方法
        jobDetail.setConcurrent(false); // 设置为false表示任务不并发执行
        jobDetail.setName("scheduledTaskJob"); // 设置任务名称
        return jobDetail;
    }
 
    @Bean
    public SimpleTriggerFactoryBean simpleTrigger(MethodInvokingJobDetailFactoryBean jobDetail) {
        SimpleTriggerFactoryBean trigger = new SimpleTriggerFactoryBean();
        trigger.setJobDetail(jobDetail.getObject());
        trigger.setStartTime(new Date()); // 设置开始时间
        trigger.setRepeatInterval(2000); // 设置重复间隔时间，单位为毫秒
        trigger.setRepeatCount(10); // 设置重复次数
        trigger.setName("simpleTrigger"); // 设置触发器名称
        return trigger;
    }
 
    // 注册SchedulerFactoryBean，Spring Boot会自动完成初始化
}

这个配置类定义了一个任务详情和一个简单触发器，它们将会触发ScheduledTaskService的execute方法。这个例子展示了如何在Spring Boot中配置Quartz来执行定时任务。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import java.util.Collections;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@Component
public class RedisLock {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    @Autowired
    private DefaultRedisScript<Long> lockScript;
 
    @Autowired
    private DefaultRedisScript<String> unlockScript;
 
    public boolean lock(String key, long expireTime) {
        String value = UUID.randomUUID().toString();
        Long result = redisTemplate.execute(lockScript, Collections.singletonList(key), value, String.valueOf(expireTime));
        return result != null && result.equals(1L);
    }
 
    public boolean unlock(String key, String value) {
        String result = redisTemplate.execute(unlockScript, Collections.singletonList(key), value);
        return "OK".equals(result);
    }
}
 
// Lua 脚本用于加锁
String lockScript = "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[1], 1) redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]) return 1 elseif redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then return 0 else return -1 end";
 
// Lua 脚本用于解锁
String unlockScript = "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then redis.call('hdel', KEYS[1], ARGV[1]) return 'OK' else return 'INVALID_REQUEST' end";

在这个代码实例中，我们使用了Lua脚本来实现Redis分布式锁。这样做的好处是可以保证加锁和解锁的操作是原子的，避免了在解锁之前有其他线程获得锁的情况发生。同时，我们使用了UUID来生成唯一的客户端标识，避免了因为客户端重复请求导致的问题。这个实现是简化版的，但是它展示了如何在Spring Boot应用程序中使用Redis实现分布式锁的基本概念。