2024-09-06

在Oracle中,您可以使用$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql脚本来生成AWR (Automatic Workload Repository) 报告。以下是使用SQL*Plus执行该脚本的步骤:

  1. 打开SQL*Plus并连接到数据库。
  2. 在SQL*Plus提示符下,输入以下命令来调用脚本:



@?/rdbms/admin/awrrpt.sql
  1. 脚本将加载并显示一系列选项,您可以选择生成一个基于时间的AWR报告或者是比较两个快照之间差异的报告。
  2. 根据提示输入所需的参数,例如报告类型(html或text)、开始和结束时间等。

以下是一个简单的示例,展示了如何生成一个基于时间的AWR报告:




-- 在SQL*Plus中执行
@?/rdbms/admin/awrrpt.sql
-- 输入您的报告类型,例如HTML
HTML
-- 输入开始和结束的快照编号,例如12345和12349
12345 12349
-- 输入保存报告的路径,例如/home/oracle/awr_report.html
/home/oracle/awr_report.html
-- 输入REPORT来生成报告
REPORT

执行上述命令后,AWR报告将会生成并保存到指定的路径。请确保您有足够的权限来访问和写入指定的文件路径。

2024-09-06



package main
 
import (
    "bytes"
    "encoding/gob"
    "fmt"
    "log"
)
 
func main() {
    // 创建一个缓冲区用于Gob编码和解码
    var network bytes.Buffer
 
    // 编码
    encoder := gob.NewEncoder(&network)
    if err := encoder.Encode(map[string]int{"one": 1, "two": 2, "three": 3}); err != nil {
        log.Fatal("Error encoding:", err)
    }
 
    // 解码
    decoder := gob.NewDecoder(&network)
    var decodedMap map[string]int
    if err := decoder.Decode(&decodedMap); err != nil {
        log.Fatal("Error decoding:", err)
    }
 
    fmt.Println("Decoded map:", decodedMap)
}

这段代码演示了如何在Go语言中使用Gob包进行数据的编码和解码。首先创建了一个bytes.Buffer用于缓存数据,然后使用gob.NewEncoder()创建一个编码器并将一个字典结构编码到缓冲区中。接着使用gob.NewDecoder()创建一个解码器,将编码的数据从缓冲区中解码回原来的字典结构。最后打印出解码后的数据以验证结果。

2024-09-06

您的问题似乎是想要检查Oracle服务是否已经切换到某个表(例如GV$表)。在Oracle中,GV$表是一种动态性能视图(Dynamic Performance Views, DV$),用于显示有关数据库实例的信息。

要检查Oracle服务是否正在访问GV$表,您可以查询动态性能视图V$DIAG_ALERT。这个视图包含了关于Oracle诊断事件的信息,如果Oracle服务正在访问GV$表,并且出现了诊断警告或错误,您可能会在这个视图中找到相关信息。

以下是一个SQL查询示例,用于检查是否有与GV$相关的诊断警告:




SELECT * FROM v$diag_alert WHERE message LIKE '%GV$%';

这个查询会检索V$DIAG_ALERT视图中所有包含GV$字符串的条目。如果查询结果为空,说明没有与GV$相关的诊断警告。如果查询结果非空,则表示有相关的诊断事件发生。

请注意,这个查询只是检查了是否有与GV$相关的诊断信息,并不一定意味着Oracle服务正在使用GV$表。实际上,GV$表是Oracle用于显示全局视图信息的一种特殊视图,通常情况下,Oracle的后台进程会定期查询这些视图来获取系统的运行状态。

如果您需要检查Oracle服务是否正在运行,或者是否有特定的服务在运行,您可以使用以下命令:




SELECT * FROM v$services;

这个查询会显示所有Oracle服务的状态,包括服务名称、实例名称、启动模式等信息。通过检查这些信息,您可以确定Oracle服务是否正在运行,以及它们是否按预期启动。

2024-09-06

在Maven项目的pom.xml文件中添加Oracle JDBC驱动的依赖,可以使用以下代码:




<dependencies>
    <!-- Oracle JDBC driver -->
    <dependency>
        <groupId>com.oracle.database.jdbc</groupId>
        <artifactId>ojdbc8</artifactId>
        <version>19.3.0.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

请注意,由于Oracle JDBC驱动并不在公共的Maven仓库中,你需要在你的pom.xml中添加Oracle Maven仓库的仓库配置:




<repositories>
    <repository>
        <id>Oracle Maven Repository</id>
        <url>https://maven.oracle.com</url>
        <layout>default</layout>
        <releases>
            <enabled>true</enabled>
        </releases>
        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
</repositories>

你还需要在你的~/.m2/settings.xml文件中添加Oracle Maven仓库的认证信息:




<servers>
    <server>
        <id>Oracle Maven Repository</id>
        <username>你的Oracle账号</username>
        <password>你的Oracle密码</password>
    </server>
</servers>

请替换你的Oracle账号你的Oracle密码为你的Oracle账号和密码。这样配置后,Maven就能从Oracle的Maven仓库下载所需的JDBC驱动了。

2024-09-06

在Oracle数据库中,您可以通过查询v$session视图来查看当前所有活跃会话的客户端IP地址。以下是一个SQL查询示例,它将列出所有活跃会话的客户端IP:




SELECT machine, program, type, schemaname, osuser, username, terminal, action, module, machine, program
FROM v$session
WHERE type != 'BACKGROUND';

在这个查询中:

  • machine 列包含了客户端机器的名称或IP地址。
  • program 列包含了客户端程序名称。
  • type 列可以帮助区分不同类型的会话,比如BACKGROUNDUSER

请注意,为了执行这个查询,您需要具有访问v$session视图的权限。通常,这需要DBA级别的权限。如果您没有这些权限,您可能需要联系您的数据库管理员来获取这些信息。

2024-09-06

在Spring Cloud 3中,可以使用Spring Boot Actuator来监控微服务。Spring Boot Actuator提供了多个端点(endpoints),可以用来检查应用程序的健康状况、性能指标、环境信息等。

  1. 首先,在Spring Boot项目中添加Spring Boot Actuator依赖:



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
  1. 然后,在application.propertiesapplication.yml中配置Actuator的端点:



management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,info,metrics,prometheus
  endpoint:
    health:
      show-details: always
    metrics:
      tags: application,http_server,process
  1. 启动应用程序,Actuator的端点将会暴露在/actuator/下,例如健康检查端点http://localhost:8080/actuator/health
  2. 可以使用第三方工具,如Prometheus结合Grafana来进行监控和可视化。

Prometheus配置:




scrape_configs:
  - job_name: 'spring-boot-app'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    scrape_interval: 2s
    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:8080']

Grafana dashboard可以导入Prometheus数据源,并使用预定义的图表来展示微服务的健康状况、负载、内存使用情况等。

以上步骤提供了基本的监控配置,实际应用中可能需要更复杂的配置,如安全控制、认证、监控级别设置等。

2024-09-06

在Spring Boot中配置Hikari数据库连接池,你需要在application.propertiesapplication.yml文件中设置相关属性。

以下是application.properties中配置Hikari的一个示例:




spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb
spring.datasource.username=dbuser
spring.datasource.password=dbpass
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
 
# 可选配置
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
spring.datasource.hikari.idle-timeout=600000
spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000
spring.datasource.hikari.pool-name=MyAppPool
spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1

或者使用application.yml配置:




spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb
    username: dbuser
    password: dbpass
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    hikari:
      maximum-pool-size: 10
      minimum-idle: 5
      connection-timeout: 30000
      idle-timeout: 600000
      max-lifetime: 1800000
      pool-name: MyAppPool
      connection-test-query: SELECT 1

确保你的项目中包含了Hikari的依赖,如果是使用Spring Boot Starter Data JPA或者Spring Boot Starter JDBC的话,通常这个依赖已经包含了。如果需要手动添加,可以在pom.xml中添加如下依赖:




<dependency>
    <groupId>com.zaxxer</groupId>
    <artifactId>HikariCP</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>

替换版本号为当前你需要使用的Hikari版本。

Spring Boot会自动配置HikariCP作为数据库连接池,无需额外的配置。如果需要自定义Hikari数据源,可以在配置类中定义一个HikariDataSource的Bean:




import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
        dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb");
        dataSource.setUsername("dbuser");
        dataSource.setPassword("dbpass");
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        // 其他配置...
        return dataSource;
    }
}

在这个配置类中,你可以设置更多的Hikari特有属性,如\`dataSou

2024-09-06

在云服务器上安装MySQL、MariaDB、Redis、Tomcat和Nginx可以通过使用命令行界面(CLI)来完成。以下是基于Linux系统的安装指令示例:

  1. 更新系统包列表:



sudo apt-get update
  1. 安装MySQL或MariaDB(以MariaDB为例):



sudo apt-get install mariadb-server
  1. 启动MariaDB服务:



sudo systemctl start mariadb
  1. 安全设置MariaDB(设置root密码,移除匿名用户,禁止root远程登录等):



sudo mysql_secure_installation
  1. 安装Redis:



sudo apt-get install redis-server
  1. 启动Redis服务:



sudo systemctl start redis-server
  1. 安装Tomcat(以Tomcat 9为例,需要先下载并上传到服务器):



# 下载Tomcat (以9.0为例)
wget https://downloads.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.62/bin/apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
# 解压缩
tar -xvzf apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
# 移动到合适的位置
mv apache-tomcat-9.0.62 /opt/tomcat
# 启动Tomcat
/opt/tomcat/bin/startup.sh
  1. 安装Nginx:



sudo apt-get install nginx
  1. 启动Nginx服务:



sudo systemctl start nginx

请根据你的云服务器的具体操作系统(如CentOS、Ubuntu等)和版本选择合适的包管理命令(如apt-get、yum等)以及软件包的版本和安装方法。以上步骤可能会根据你的具体需求和云服务提供商的安全策略有所不同。

2024-09-06

MongoDB提供了全文索引功能,可以使用$text操作符进行全文搜索。

以下是一个简单的例子,演示如何在MongoDB中创建全文索引并进行查询:




// 假设我们有一个名为articles的集合,并且我们想要对title字段建立全文索引
 
// 1. 创建全文索引
db.articles.createIndex({ title: "text" });
 
// 2. 使用$text进行全文搜索
db.articles.find({ $text: { $search: "java spring" } });
 
// 这将返回所有title字段中包含"java"和"spring"这两个词的文档

注意:

  • 在创建全文索引之前,确保所有需要搜索的字段都是文本类型(即字符串)。
  • 全文索引可能不区分大小写,具体取决于服务器的配置。
  • 全文索引只适用于英文单词的分词。对于非英文或者需要更复杂的分词支持,可以考虑使用专业的全文搜索引擎如Elasticsearch。
2024-09-06

在Redis中,缓存淘汰策略主要是通过配置文件中的maxmemory-policy参数来设定的。这个参数决定了Redis当内存达到最大限制时如何选择和淘汰键。

以下是一些常见的淘汰策略:

  1. noeviction: 不进行淘汰,如果内存不足会返回错误。
  2. allkeys-random: 随机淘汰键。
  3. volatile-random: 随机淘汰设置了过期时间的键。
  4. allkeys-lru: 基于最少最近使用算法来淘汰键。
  5. volatile-lru: 基于最少最近使用算法来淘汰设置了过期时间的键。
  6. allkeys-lfu: 基于最少频率使用算法来淘汰键。
  7. volatile-lfu: 基于最少频率使用算法来淘汰设置了过期时间的键。

设置淘汰策略的命令:




redis-cli config set maxmemory-policy allkeys-lru

在实际应用中,你可以根据你的应用需求选择合适的淘汰策略。例如,如果你的应用对缓存命中率有较高要求,可以选择allkeys-lru策略;如果希望淘汰更早期的数据,可以选择其他策略如allkeys-random或allkeys-lfu。