2024-09-05

在Spring Boot中,使用@Async注解可以创建异步方法,但默认情况下,@Async注解的方法是在独立的线程中执行的,它们不会自动地传递当前的Spring应用上下文。如果需要传递上下文,可以使用Executor接口来自定义线程池,并通过Spring的ApplicationContext来获取需要的bean。

以下是一个简单的例子,演示如何创建一个自定义的Executor,并通过它来传递上下文:




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.AsyncConfigurer;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
 
import java.util.concurrent.Executor;
 
@Configuration
public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
 
    @Bean(name = "threadPoolTaskExecutor")
    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(5);
        executor.setMaxPoolSize(10);
        executor.setQueueCapacity(50);
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

然后,在服务类中使用自定义的Executor




import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
 
import java.util.concurrent.Executor;
 
@Service
public class AsyncService {
 
    private final Executor executor;
 
    @Autowired
    public AsyncService(@Qualifier("threadPoolTaskExecutor") Executor executor) {
        this.executor = executor;
    }
 
    @Async("threadPoolTaskExecutor")
    public void executeAsyncTask() {
        // 异步执行的任务
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个名为threadPoolTaskExecutorExecutor bean,并在AsyncService中注入了它。通过使用@Async("threadPoolTaskExecutor"),我们指定了异步方法executeAsyncTask应该在这个自定义的线程池中执行,这样就可以保持Spring应用上下文的传递。

2024-09-05



-- 查询正在运行的长时间SQL语句
SELECT s.sid,
       s.serial#,
       s.username,
       s.program,
       s.type,
       s.terminal,
       s.machine,
       s.osuser,
       s.status,
       s.schemaname,
       t.start_time,
       t.sql_text,
       ROUND(t.elapsed_seconds, 2) AS elapsed_seconds
FROM v$session s
JOIN v$sql t ON s.sql_id = t.sql_id
WHERE t.elapsed_seconds > 60 -- 设置阈值,这里是60秒
  AND s.type != 'BACKGROUND';
 
-- 查询DDL操作的死锁信息
SELECT dl.xidusn,
       dl.object_id,
       dl.session_id,
       o.object_name,
       s.username,
       s.sid,
       s.serial#,
       s.status
FROM dba_objects o,
     v$locked_object dl
LEFT JOIN v$session s ON dl.session_id = s.sid
WHERE o.object_id = dl.object_id
  AND o.object_type = 'DDL';
 
-- 查询锁表的会话信息
SELECT l.session_id,
       s.serial#,
       s.username,
       s.osuser,
       s.machine,
       s.terminal,
       s.program,
       s.type,
       s.schemaname,
       o.object_name,
       o.object_type
FROM v$locked_object l
JOIN dba_objects o ON l.object_id = o.object_id
JOIN v$session s ON l.session_id = s.sid
WHERE o.object_type = 'TABLE';
 
-- 杀掉长时间运行的会话
ALTER SYSTEM KILL SESSION 'sid,serial#';

在实际操作中,你需要根据实际情况调整查询条件和阈值,并确保你有足够的权限执行这些操作。对于杀掉会话的操作,应谨慎执行,因为这可能会导致数据一致性问题。

2024-09-05

在实现接入上千数据库的Debezium时,你需要考虑以下几个方面:

  1. 部署与管理:确保Debezium的部署方式能够满足上千个数据库的需求,可能需要自动化的部署方式,比如使用容器化技术如Kubernetes。
  2. 配置管理:为了简化管理,你可以使用配置管理工具来集中管理所有数据库的Debezium配置。
  3. 监控与日志:为了追踪Debezium的运行状态和问题排查,你需要有一套有效的监控和日志系统。
  4. 资源管理:确保有足够的计算资源来支持上千个数据库的Debezium实例。
  5. 网络要求:确保所有数据库服务器的网络连接是安全和稳定的。

以下是一个简化版的Debezium配置示例,用于MongoDB:




{
  "name": "my-mongodb-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector",
    "mongodb.hosts": "mongodb0.example.com:27017",
    "mongodb.name": "myMongoDbConnector",
    "tasks.max": "1",
    "database.whitelist": "mydb",
    "database.history.kafka.bootstrap.servers": "kafka01:9092,kafka02:9092",
    "database.history.kafka.topic": "mydb.myconnector",
    "include.schema.changes": "true",
    "snapshot.mode": "initial_schema_only",
    "tombstones.on.delete": "false",
    "transforms": "unwrap,changetopic",
    "transforms.unwrap.type": "io.debezium.transforms.ExtractNewRecordState",
    "transforms.changetopic.type": "io.debezium.transforms.ChangelogTopic",
    "transforms.changetopic.topic.format": "mydb-{database}-{table}"
  }
}

针对上千数据库,你需要自动化这个过程,可以使用如Kubernetes的CronJob来定期检查数据库配置变更并启动Debezium连接器。同时,你可以使用Kafka的消息路由机制来确保不同的Debezium实例写入正确的Kafka主题。

记住,实际部署时要考虑安全性、可用性和性能等多个方面,并且要有详细的监控和报警机制。

2024-09-05

Oracle 提供了 SQLT 工具来帮助进行 SQL 调优。以下是使用 SQLT 进行调优的基本步骤:

  1. 安装 SQLT 工具:通常需要从 Oracle 官方网站或者 Oracle 支持下载相应的 SQLT 工具包,并按照说明进行安装。
  2. 使用 SQLT 进行分析:安装完成后,可以使用 SQLT 提供的命令行工具或者图形界面工具对数据库中的 SQL 语句进行性能分析。
  3. 调整建议:根据 SQLT 提供的分析报告,应用其给出的性能调整建议。

以下是一个简单的 SQLT 使用示例,假设我们已经安装了 SQLT 并且可以在命令行中使用 sqlt 命令:




sqlt -u username/password@database -q "SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'some_value'"

这个命令会对指定的 SQL 查询进行性能分析,并在命令行中输出分析报告。

请注意,SQLT 是 Oracle 提供的商业工具,需要有效的许可才能使用,并且在不同版本的 Oracle 数据库中可能会有所不同。上述命令行示例仅为 SQLT 使用的一种可能方式,实际使用时需要根据具体环境和版本进行相应调整。

2024-09-05

要在Spring Boot项目中集成jodconverter进行文档转换,你需要做以下几步:

  1. 添加依赖到你的pom.xml文件中。
  2. 配置jodconverter相关的bean。
  3. 使用jodconverter进行文档转换。

以下是一个简单的例子:

1. 添加依赖到pom.xml




<dependencies>
    <!-- 添加 OpenOffice 或 LibreOffice 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.jodconverter</groupId>
        <artifactId>jodconverter-local</artifactId>
        <version>4.2.2</version>
    </dependency>
    <!-- 如果你想要转换成PDF,可以添加以下依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.pdfbox</groupId>
        <artifactId>pdfbox</artifactId>
        <version>2.0.24</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置jodconverter




@Configuration
public class JodConverterConfig {
 
    @Bean
    public LocalOfficeManager localOfficeManager() {
        LocalOfficeManagerBuilder builder = LocalOfficeManager.builder();
        builder.officeHome("C:\\Program Files (x86)\\OpenOffice 4"); // OpenOffice或LibreOffice安装目录
        builder.portNumbers(8100);
        builder.maxTasksPerProcess(100);
        LocalOfficeManager localOfficeManager = builder.build();
        try {
            localOfficeManager.start();
        } catch (OfficeException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return localOfficeManager;
    }
 
    @Bean
    public DocumentConverter documentConverter(LocalOfficeManager localOfficeManager) {
        return new OpenOfficeDocumentConverter(localOfficeManager);
    }
}

3. 使用jodconverter进行文档转换




@Service
public class DocumentConversionService {
 
    private final DocumentConverter documentConverter;
 
    @Autowired
    public DocumentConversionService(DocumentConverter documentConverter) {
        this.documentConverter = documentConverter;
    }
 
    public void convert(String inputFilePath, String outputFilePath) {
        try {
            documentConverter.convert(new File(inputFilePath)).to(new File(outputFilePath)).execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

确保你的Spring Boot应用程序有OpenOffice或LibreOffice的安装,并且在application.propertiesapplication.yml中配置了正确的路径。

以上代码提供了一个简单的服务来转换文档,你可以根据自己的需求进行调整。

2024-09-05

在分布式系统中,缓存是一个非常重要的组件,用于提高系统的性能和可伸缩性。然而,如果缓存服务器(例如Redis)不可用,缓存降级就成了必须考虑的问题。

缓存降级通常有以下几种策略:

  1. 只读缓存:如果缓存服务不可用,则应用只能从数据库读取数据,但不能更新缓存。
  2. 缓存空值:如果缓存服务不可用,则应用可以缓存一个特殊值(如空值或默认值),表示该数据不可用。
  3. 缓存预留:在数据被请求但未被缓存时,可以使用一个占位符或占位数据来预留缓存的空间。
  4. 缓存过期:设置一个合理的缓存过期时间,即使缓存服务不可用,也能保证旧数据的有效性。

以下是一个简单的缓存降级策略的Java示例代码,使用了Guava库的CacheBuilder来构建缓存:




import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class CacheDegradationExample {
 
    private static final LoadingCache<String, String> cache;
 
    static {
        cache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(1000)
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
                .build(new CacheLoader<String, String>() {
                    @Override
                    public String load(String key) throws Exception {
                        // 如果缓存服务不可用,返回一个默认值
                        return "default_value";
                    }
                });
    }
 
    public static String getValueFromCache(String key) {
        try {
            // 尝试从缓存中获取数据
            return cache.get(key);
        } catch (Exception e) {
            // 如果缓存服务不可用,返回默认值
            return "default_value";
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        // 假设有一个key
        String key = "example_key";
        // 获取缓存的值
        String value = getValueFromCache(key);
        System.out.println("Value from cache: " + value);
    }
}

在这个例子中,我们使用了Guava库的LoadingCache来模拟缓存。如果缓存服务不可用(例如,Redis服务不可用),load方法将返回一个默认值。这样,即使缓存服务不可用,应用程序也能够使用默认值继续运行,但是会丢失缓存的功能。这种策略是缓存降级的一个简单示例,实际应用中可能需要更复杂的处理逻辑来保证系统的健壮性和可用性。

2024-09-05

解释:

PostgreSQL数据库使用默认密码导致kdevtmpfsi挖矿病毒入侵是一个安全事件,其中kdevtmpfsi是一个挖矿病毒,它会在系统上占用资源进行挖矿活动,从而导致系统性能下降和安全风险。

解决方法:

  1. 立即更改默认密码:进入PostgreSQL的命令行工具,使用高权限用户(如postgres)执行以下命令来更改数据库用户的密码:

    
    
    
    ALTER USER postgres WITH PASSWORD '新密码';

    其中'新密码'应替换为强密码。

  2. 确保更新所有配置文件中的密码设置,并在应用程序连接字符串中使用新密码。
  3. 使用防病毒软件全面扫描系统,删除所有已知的挖矿病毒文件。
  4. 实施安全措施,包括定期更新操作系统和数据库软件,使用防火墙和入侵检测系统(IDS/IPS),以及定期的安全审计和系统检查。
  5. 如果发现系统已被挖矿病毒感染,建议联系专业的安全服务进行清理和恢复。
2024-09-05

在上一篇文章中,我们已经搭建了一个基础的Spring Boot 3多模块项目。在这篇文章中,我们将继续完善这个项目,增加一些团队开发中常用的配置和工具类。

  1. 添加Swagger配置

trade-common模块中添加Swagger的依赖:




<dependency>
    <groupId>io.springfox</groupId>
    <artifactId>springfox-boot-starter</artifactId>
    <version>3.0.0</version>
</dependency>

然后在trade-common模块中创建一个Swagger配置类:




package com.example.trade.common.config;
 
import io.swagger.v3.oas.models.OpenAPI;
import io.swagger.v3.oas.models.info.Info;
import io.swagger.v3.oas.models.info.License;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class SwaggerConfig {
    @Bean
    public OpenAPI customOpenAPI() {
        return new OpenAPI()
                .info(new Info()
                        .title("示例项目API文档")
                        .version("v1.0.0")
                        .license(new License().name("Apache 2.0").url("http://springdoc.org")));
    }
}
  1. 添加统一异常处理

trade-common模块中添加统一异常处理的类:




package com.example.trade.common.exception;
 
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
 
@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
 
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public ResponseEntity<String> handleException(Exception e) {
        // 这里只是简单处理,实际项目中应根据不同异常类型进行更详细的处理
        return new ResponseEntity<>("An error occurred: " + e.getMessage(), HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
    }
}
  1. 添加全局配置属性

trade-common模块中添加配置属性类:




package com.example.trade.common.config;
 
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "app")
public class AppConfig {
    private String name;
    private String version;
 
    // standard getters and setters
}

然后在application.propertiesapplication.yml中添加配置:




app.name=示例项目
app.version=1.0.0
  1. 添加日志配置

trade-common模块中添加日志配置文件\`logback-s

2024-09-05

在ElementUI的表格组件中,如果你想要在横向滚动条滚动到指定位置,可以使用$refs来引用表格元素,并调用其原生的scrollLeft属性。

以下是一个简单的例子:




<template>
  <el-table
    :data="tableData"
    ref="myTable"
    @scroll.native="handleScroll"
  >
    <!-- 列定义 -->
  </el-table>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      tableData: [
        // 数据列表
      ],
      scrollPosition: 0, // 指定的滚动位置
    };
  },
  methods: {
    handleScroll(event) {
      // 当需要更新滚动位置时调用此方法
      this.$refs.myTable.bodyWrapper.scrollLeft = this.scrollPosition;
    },
    scrollToPosition(position) {
      // 设置需要滚动到的位置
      this.scrollPosition = position;
      // 在DOM更新后执行滚动操作
      this.$nextTick(() => {
        this.$refs.myTable.bodyWrapper.scrollLeft = this.scrollPosition;
      });
    }
  },
  mounted() {
    // 组件挂载后滚动到指定位置
    this.scrollToPosition(100); // 假设我们要滚动到100像素的位置
  }
};
</script>

在这个例子中,我们定义了一个scrollToPosition方法来设置需要滚动到的位置,并在组件的mounted生命周期钩子中调用它。handleScroll方法是可选的,可以用来监听滚动事件并做相应处理。注意,滚动操作应该在DOM更新之后进行,这就是为什么我们使用this.$nextTick

2024-09-05

首先,需要安装fastgpt库和whisper库。




pip install fastgpt
pip install whisper

以下是一个简单的示例,展示如何使用fastgpt接入whisper本地模型进行语音识别输入:




from fastgpt.fastgpt import FastGPT
from fastgpt.utils import load_model
from whisper import load_model as whisper_load_model
 
# 加载Whisper本地模型
whisper_model = whisper_load_model('path_to_your_whisper_model')
 
# 加载FastGPT模型
fastgpt_model = load_model('path_to_your_fastgpt_model')
 
# 语音识别函数
def speech_to_text(audio):
    # 使用Whisper模型将音频转换为文本
    text = whisper_model(audio)
    # 使用FastGPT模型改善语境化的文本输出
    output = fastgpt_model.generate(text, max_length=100)
    return output
 
# 示例音频数据
audio = "path_to_your_audio_file"
 
# 执行语音识别
transcription = speech_to_text(audio)
print(transcription)

在这个例子中,我们首先加载了Whisper模型和FastGPT模型。然后定义了一个函数speech_to_text,它接受音频作为输入,先使用Whisper模型将音频转化为文本,然后使用FastGPT模型改善文本输出。最后,我们用示例音频数据执行语音识别过程。

请注意,你需要替换path_to_your_whisper_model, path_to_your_fastgpt_model, 和 path_to_your_audio_file 为你自己的模型路径和音频文件路径。