import org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool;
import org.springframework.boot.web.embedded.jetty.JettyServerCustomizer;
import org.springframework.boot.web.embedded.jetty.JettyServletWebServerFactory;
import org.springframework.boot.web.server.WebServerFactoryCustomizer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class JettyConfig {
 
    @Bean
    public WebServerFactoryCustomizer<JettyServletWebServerFactory> jettyWebServerFactoryCustomizer() {
        return server -> server.addServerCustomizers(jettyServerCustomizer());
    }
 
    @Bean
    public JettyServerCustomizer jettyServerCustomizer() {
        return server -> {
            QueuedThreadPool threadPool = new QueuedThreadPool();
            threadPool.setMinThreads(20); // 设置最小线程数
            threadPool.setMaxThreads(100); // 设置最大线程数
            threadPool.setIdleTimeout(60000); // 设置线程空闲超时时间（毫秒）
            server.setThreadPool(threadPool);
        };
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用中配置Jetty服务器的线程池。首先，我们创建了一个JettyServletWebServerFactory的定制器，并向其中添加了一个自定义的JettyServerCustomizer。在自定义器中，我们创建了一个QueuedThreadPool实例，并设置了它的最小、最大线程数和空闲超时时间。然后，我们将这个线程池设置为Jetty服务器的线程池。这样，我们就可以根据应用的需求对Jetty的线程池进行定制。

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.client.InMemoryRegisteredClientRepository;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.client.RegisteredClient;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.client.RegisteredClientRepository;
 
@Configuration
public class RegisteredClientConfiguration {
 
    @Bean
    public RegisteredClientRepository registeredClientRepository() {
        RegisteredClient registeredClient = RegisteredClient.withId(UUID.randomUUID().toString())
                .clientId("client-id")
                .clientSecret("client-secret")
                .clientAuthenticationMethod(ClientAuthenticationMethod.CLIENT_SECRET_BASIC)
                .authorizationGrantType(AuthorizationGrantType.AUTHORIZATION_CODE)
                .authorizationGrantType(AuthorizationGrantType.REFRESH_TOKEN)
                .redirectUri("http://127.0.0.1:8080/login/oauth2/code/custom-client")
                .scope(OidcScopes.OPENID)
                .scope("email")
                .scope("profile")
                .clientSettings(ClientSettings.builder()
                        .requireAuthorizationConsent(true)
                        .build())
                .build();
 
        return new InMemoryRegisteredClientRepository(registeredClient);
    }
}

这段代码定义了一个RegisteredClientConfiguration配置类，它创建了一个内存中的RegisteredClientRepository，并注册了一个新的客户端。这个客户端支持基本的认证方法，可以使用授权码流程和刷新令牌。它还定义了客户端需要请求的作用域和重定向URI。这个配置类可以作为Spring Security OAuth2 Authorization Server配置的一部分，帮助示例应用程序正确地管理客户端和授权信息。

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
 
@Controller
@RequestMapping("/api")
public class ApiController {
 
    private final Service service;
 
    public ApiController(Service service) {
        this.service = service;
    }
 
    @GetMapping("/greeting")
    @ResponseBody
    public Greeting greeting() {
        return service.greet();
    }
}
 
// Service.java
public interface Service {
    Greeting greet();
}
 
// ServiceImpl.java
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class ServiceImpl implements Service {
    @Override
    public Greeting greet() {
        return new Greeting("Hello, Spring Boot!");
    }
}
 
// Greeting.java
public class Greeting {
    private final String content;
 
    public Greeting(String content) {
        this.content = content;
    }
 
    public String getContent() {
        return content;
    }
}

在这个简化的代码示例中，我们创建了一个名为ApiController的Spring Boot控制器，它处理对/api/greeting的GET请求。它使用依赖注入的Service实例来处理请求，并返回一个简单的问候Greeting对象作为JSON响应。这个例子展示了如何在Spring Boot应用中实现请求处理、服务层的定义以及响应的生成，体现了分层架构的概念。

# 假设我们有一个名为JobCrawler的类，用于抓取职位数据。
class JobCrawler:
    def __init__(self, job_title, location):
        self.title = job_title
        self.location = location
        self.url = self.build_url()
 
    def build_url(self):
        # 构建用于抓取数据的URL
        pass
 
    def crawl(self):
        # 实现网页抓取逻辑
        pass
 
    def get_jobs(self):
        # 解析抓取结果，获取职位信息
        pass
 
# 实例化一个MongoDB DBA的职位爬虫
mongo_db_crawler = JobCrawler(job_title='MongoDB DBA', location='Mountain View, CA')
# 开始爬取职位数据
jobs = mongo_db_crawler.crawl()
# 打印获取的职位信息
for job in jobs:
    print(job)

这个例子展示了如何创建一个简单的职位爬虫类，并实例化该类以爬取特定职位（在这个例子中是MongoDB DBA）的数据。这个例子仅提供了基础框架，具体的实现细节（如URL构建、网页抓取、数据解析）需要根据实际情况填充。

在Django中，模板是用于构建网页的基础组件。以下是一个简单的例子，展示了如何在Django中使用模板的基本语法。

首先，在Django项目的views.py中创建一个视图函数，该函数将传递一个字典到模板上下文中：

from django.shortcuts import render
 
def my_view(request):
    context = {'current_time': 'Now'}
    return render(request, 'my_template.html', context)

接下来，创建一个模板文件my_template.html：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>My Template</title>
</head>
<body>
    <h1>Hello, Django!</h1>
    <!-- 模板标签 -->
    <p>The time is {{ current_time }}.</p>
    
    <!-- 过滤器 -->
    <p>The lowercased time is {{ current_time|lower }}.</p>
</body>
</html>

在这个例子中，{{ current_time }} 是一个模板标签，它被替换为传递到上下文中的current_time的值。{{ current_time|lower }} 使用了lower过滤器，它将current_time的值转换为小写。

这就是在Django中使用模板的基础知识。实际开发中，你可能会使用更复杂的模板标签和过滤器，以及模板继承等高级特性。

由于您没有提供具体的查询需求，我将给出一个简单的PostgreSQL查询示例。假设我们有一个名为employees的表，它有id, name 和 salary 三个字段，我们想要查询所有员工的信息。

SELECT * FROM employees;

如果您有更具体的查询需求，例如查询特定部门的员工信息，您可以使用WHERE子句。

SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

或者，如果您想根据薪水进行排序，您可以使用ORDER BY子句。

SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC;

请提供具体的查询需求以便我能提供更精确的帮助。

在Spring Cloud环境下，结合Spring Cloud+MyBatis Plus+DynamicDataSource多数据源动态切换、分布式数据库事务，可以使用下面的示例代码来实现：

1. 配置多数据源：

spring:
  datasource:
    dynamic:
      primary: db1 # 设置主数据源
      strict: false # 开启严格模式, 默认false不启用, 启用则未配置的数据源不允许使用
      datasource:
        db1:
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
          username: root
          password: 
          driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        db2:
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/db2
          username: root
          password: 
          driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

2. 配置DynamicDataSource：

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "你的mapper包路径", sqlSessionFactoryRef = "sqlSessionFactory")
public class DynamicDataSourceConfig {
 
    @Primary
    @Bean
    public DataSource dynamicDataSource(@Qualifier("db1") DataSource db1,
                                       @Qualifier("db2") DataSource db2) {
        DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(db1); // 设置默认数据源
        Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("db1", db1);
        dataSourceMap.put("db2", db2);
        dynamicDataSource.setTargetDataSources(dataSourceMap);
        return dynamicDataSource;
    }
 
    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource dynamicDataSource) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        sqlSessionFactoryBean.setDataSource(dynamicDataSource);
        return sqlSessionFactoryBean.getObject();
    }
}

3. 动态数据源切换：

public class DynamicDataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<String> CONTEXT_HOLDER = new ThreadLocal<>();
 
    public static void setDataSource(String dataSource) {
        CONTEXT_HOLDER.set(dataSource);
    }
 
    public static String getDataSource() {
        return CONTEXT_HOLDER.get();
    }
 
    public static void clearDataSource() {
        CONTEXT_HOLDER.remove();
    }
}

在服务调用时，通过DynamicDataSourceContextHolder.setDataSource("数据源名")来切换数据源。

4. 分布式事务管理：

确保你的Spring Cloud版本支持分布式事务，并且使用了如Rabbit

在Spring Boot 3中，GraalVM提供了原生图像支持，可以将应用程序及其依赖编译为一个高效的本地映像。但是，在使用GraalVM构建原生映像时，可能会遇到原生反射问题，因为某些Java类或方法可能无法在非标准路径下的类加载器中被正确地识别或使用。

为了解决这个问题，你需要确保所有需要反射的类都被GraalVM的反射处理注解@Reflective或者配置在reflect-config.json中。

以下是一个简单的例子，展示如何使用@Reflective注解来标记一个类是可反射的：

import org.springframework.stereotype.Service;
import com.oracle.svm.core.annotate.Reflective;
 
@Reflective
@Service
public class MyReflectiveService {
    public String doSomething() {
        return "Reflective operation";
    }
}

对于更复杂的反射情况，你可能需要在reflect-config.json文件中指定。这个文件应该位于META-INF/native-image目录下，并且可能需要在构建GraalVM原生映像时指定该文件的位置。

reflect-config.json的内容可能如下所示：

{
  "reflect": [
    {
      "name": "com.example.MyReflectiveService"
    },
    {
      "name": "com.example.AnotherReflectiveClass",
      "methods": [
        {
          "name": "specificMethod"
        }
      ]
    }
  ]
}

确保在Spring Boot的配置文件中启用了GraalVM的原生映像支持，并且在构建时指定了正确的类路径和资源。

native-image -jar your-application.jar

以上步骤应该可以解决大多数Spring Boot 3与GraalVM结合使用时遇到的原生反射问题。

from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('localhost', 27017)
 
# 连接到数据库
db = client['test_database']
 
# 连接到集合
collection = db['test_collection']
 
# 插入文档
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25, 'address': '123 Maple Lane'})
 
# 查询文档
alice = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(alice)
 
# 更新文档
collection.update_one({'name': 'Alice'}, {'$set': {'age': 30}})
 
# 再次查询文档以验证更新
alice = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(alice)
 
# 删除文档
collection.delete_one({'name': 'Alice'})
 
# 关闭连接
client.close()

这段代码展示了如何使用pymongo库来连接MongoDB，进行数据的插入、查询、更新和删除操作。首先，我们连接到本地的MongoDB实例，然后选择数据库和集合。接下来，我们插入一个新的文档，并查询它以验证操作成功。然后，我们更新这个文档，并再次查询以验证更新。最后，我们删除这个文档，并关闭连接。

PostgreSQL的日常运维主要包括以下几个方面：

1. 监控数据库性能：使用EXPLAIN, pgStatMonitor, or pg\_stat\_statements等工具监控SQL执行性能。
2. 数据库备份：定期使用pg\_dump进行数据备份。
3. 监控磁盘空间：定期检查数据库的磁盘空间使用情况。
4. 优化和调整数据库配置：根据工作负载和性能需求调整PostgreSQL配置参数。
5. 查看和处理日志文件：监控PostgreSQL日志文件以识别和处理问题。
6. 优化数据库结构：重新编排表、创建索引、优化数据类型等以提高性能。
7. 确保数据库安全性：定期更新密码、审计访问和配置安全措施。
8. 监控活动连接和会话：使用pg\_stat\_activity监控活动连接和查询。

以下是一些基本的命令和脚本示例：

-- 监控数据库性能
EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';
 
-- 数据库备份
pg_dump -U username -h hostname dbname > dbname_backup.sql
 
-- 监控磁盘空间
df -h
 
-- 优化和调整数据库配置
-- 修改postgresql.conf文件
 
-- 重新加载配置
pg_ctl reload
 
-- 查看日志
tail -f /var/log/postgresql/postgresql-12-main.log
 
-- 优化数据库结构
-- 重新编排表
-- 创建索引
CREATE INDEX index_name ON your_table(your_column);
 
-- 更新密码
ALTER USER username WITH PASSWORD 'newpassword';
 
-- 监控活动连接和会话
SELECT * FROM pg_stat_activity;

这些是日常运维中的基本操作，具体操作可能会根据实际的数据库环境和负载情况进行相应的调整。