2024-09-04

在Spring Boot中,你可以使用各种缓存解决方案,包括使用Spring Boot提供的缓存抽象或者集成Redis、EhCache等第三方缓存框架。

以下是一个使用Spring Boot Cache Abstraction的例子,使用内存中的ConcurrentMap作为缓存:

  1. pom.xml中添加Spring Boot Cache依赖(如果你使用的是Gradle,则对应添加到build.gradle中):



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
  1. 在Spring Boot应用的主类或配置类上添加@EnableCaching注解启用缓存:



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
 
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class MyApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApp.class, args);
    }
}
  1. 使用缓存注解:



import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class MyService {
 
    @Cacheable(value = "myCache")
    public String getData(String key) {
        // 模拟从数据库获取数据
        return "data for " + key;
    }
}

在上面的例子中,@Cacheable注解指定了getData方法的返回值应该被缓存。缓存的名字是myCache。当相同的key再次调用getData方法时,返回值将直接从缓存中获取,而不是执行实际的方法。

如果你想使用Redis作为缓存,你可以添加Spring Data Redis依赖并进行配置:




<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

然后在application.propertiesapplication.yml中配置Redis连接信息:




# application.properties
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

这样就可以使用Redis作为缓存解决方案了。只需要将@Cacheable注解的value属性更改为对应的缓存名称即可。

请根据你的具体需求选择合适的缓存解决方案,并进行相应的配置。

2024-09-04



from django.contrib.contenttypes.models import ContentType
from django_pghistory.models import pg_history
 
# 假设有一个名为MyModel的Django模型
# 我们想要获取这个模型的变更历史记录
 
# 获取MyModel的内容类型
content_type = ContentType.objects.get_for_model(MyModel)
 
# 获取所有与MyModel相关的变更记录
history = pg_history.filter(content_type=content_type)
 
# 打印出每条记录的详细信息
for entry in history:
    print(f"变更ID: {entry.id}")
    print(f"变更类型: {entry.history_type}")
    print(f"变更时间: {entry.history_date}")
    print(f"变更的数据: {entry.history_data}\n")

这个简单的代码示例展示了如何使用django_pghistory库来获取和打印特定Django模型的变更历史记录。它首先获取模型的内容类型,然后使用pg_history.filter来筛选出所有相关的历史记录,最后遍历并打印每条记录的详细信息。这是一个典型的使用django-pghistory的场景,可以帮助开发者更好地理解和利用数据变更的历史记录。

2024-09-04

在Docker中安装Oracle 10g并执行基本的增删改查操作涉及以下步骤:

  1. 拉取Oracle 10g的Docker镜像。
  2. 运行Oracle容器。
  3. 进入Oracle容器内部。
  4. 创建数据库。
  5. 连接数据库并执行SQL操作。

以下是实现上述步骤的示例代码:




# 步骤1: 拉取Oracle 10g镜像
docker pull registry.gitlab.com/oracle/database-10g:latest
 
# 步骤2: 运行Oracle容器
docker run -d --name oracle10g -p 1521:1521 registry.gitlab.com/oracle/database-10g
 
# 步骤3: 进入Oracle容器内部
docker exec -it oracle10g bash
 
# 步骤4: 创建数据库(在容器内部执行)
# 这一步通常涉及到运行dbca等Oracle数据库创建工具,但Oracle 10g镜像可能已经预先创建了数据库,因此这一步可能不需要。
 
# 步骤5: 连接数据库并执行SQL操作
# 使用sqlplus连接到数据库
sqlplus system/oracle@//localhost:1521/ORCL
 
# 在sqlplus中执行SQL操作
SQL> SELECT * FROM DUAL;
SQL> INSERT INTO DUAL (DUMMY) VALUES ('X');
SQL> UPDATE DUAL SET DUMMY = 'Y' WHERE DUMMY = 'X';
SQL> DELETE FROM DUAL WHERE DUMMY = 'Y';
SQL> COMMIT;
SQL> EXIT;

请注意,Oracle 10g是一个非常老旧的数据库版本,不再受官方支持,且安全性和性能不如更新版本的Oracle数据库。在生产环境中,强烈建议使用更新的数据库版本。

2024-09-04

在Docker环境中安装MongoDB并配置Prometheus监控,可以通过以下步骤实现:

  1. 安装Docker。
  2. 拉取MongoDB官方Docker镜像。
  3. 运行MongoDB容器,并暴露必要的端口。
  4. 配置Prometheus来抓取MongoDB的监控数据。
  5. 安装并配置Grafana,导入MongoDB的监控面板。

以下是具体的命令和配置示例:

  1. 安装Docker(这里假设您已经安装了Docker)。
  2. 拉取MongoDB官方Docker镜像:



docker pull mongo
  1. 运行MongoDB容器并开放端口(默认端口27017):



docker run --name mongodb -d -p 27017:27017 mongo
  1. 配置Prometheus来抓取MongoDB的监控数据。

首先,在Prometheus的配置文件prometheus.yml中添加一个新的job配置,指向MongoDB的metrics接口:




scrape_configs:
  - job_name: 'mongodb'
    static_configs:
      - targets: ['<MONGODB_DOCKER_IP>:27017']

这里的<MONGODB_DOCKER_IP>需要替换为MongoDB容器的IP地址或者如果在Docker环境中运行Prometheus,可以使用docker inspect -f '{{range.NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' mongodb命令获取容器IP。

  1. 安装并配置Grafana,导入MongoDB的监控面板。

安装Grafana:




docker run --name grafana -d -p 3000:3000 grafana/grafana

然后,在Grafana中导入MongoDB的监控面板。可以通过Grafana的Web界面操作,或者使用下面的命令导入面板:




docker exec -it grafana /bin/bash -c "grafana-cli plugins install mongodb-monitoring-app; grafana-cli restart"

导入面板时,需要在Grafana的Web界面上操作。

以上步骤完成后,您应该可以通过Prometheus和Grafana来监控MongoDB容器的性能。

2024-09-04

在Spring Boot中整合Redis实现限流,可以使用spring-boot-starter-data-redis依赖,并结合RedisRateLimiter来实现。以下是一个简单的示例:

  1. 添加依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
  1. 配置Redis:



@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public ReactiveRedisTemplate<String, String> reactiveRedisTemplate(ReactiveRedisConnectionFactory factory) {
        return new ReactiveRedisTemplate<>(factory, RedisSerializationContext.string());
    }
}
  1. 使用RedisRateLimiter实现限流:



@Configuration
public class RateLimiterConfig {
 
    @Bean
    public KeyResolver keyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value());
    }
 
    @Bean
    public ReactorRedisRateLimiter redisRateLimiter(ReactiveRedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        return new ReactorRedisRateLimiter(redisTemplate, "rate_limiter_", 1, 2);
    }
}
  1. 在路由中应用限流:



@Configuration
public class RoutesConfiguration {
 
    @Bean
    public SecurityWebFilterChain springSecurityWebFilterChain(ServerHttpSecurity http) {
        http
            .authorizeExchange()
            .pathMatchers("/limited").routeTo(route -> route.gatewayFilter(gatewayFilter).build())
            .and()
            // ... 其他配置
            ;
        return http.build();
    }
}

在上述配置中,ReactorRedisRateLimiter使用Redis作为存储,并对路径/limited的请求实施了每秒2个请求的限流。

确保你的Redis服务器正在运行并且配置信息(如主机名、端口和密码)在application.propertiesapplication.yml中正确设置。

2024-09-04

在Oracle中,你不能直接使用UPDATE ... FROM ... 这样的语法来更新一个表。在Oracle中,如果你想根据另一个表的数据来更新一个表,你需要使用子查询或者连接(JOIN)。

以下是两种常见的解决方案:

解决方案1:使用子查询




UPDATE table1
SET table1.column1 = (SELECT table2.column2 FROM table2 WHERE table1.id = table2.id)
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.id = table2.id);

在这个例子中,我们从table2中选择了一个子查询来更新table1的column1列。只有当table1的id列的值在table2中存在时,才会进行更新。

解决方案2:使用内连接(INNER JOIN)




UPDATE (SELECT table1.column1, table2.column2 FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id)
SET table1.column1 = table2.column2;

在这个例子中,我们使用了一个内连接来选择需要更新的行,然后更新table1的column1列。这个方法在Oracle中是允许的,并且比使用子查询更直观。

注意:在使用这些方法时,请确保你的子查询或连接能够返回你期望更新的行,否则你可能会无意中更新到其他的行。

2024-09-04

Redis 底层数据结构主要包括:

  1. 字符串(String)
  2. 字典(Hash)
  3. 链表(LinkedList)
  4. 跳跃表(SkipList)
  5. 哈希表(HashTable)
  6. 快速列表(QuickList)
  7. 整数集合(IntSet)
  8. 压缩列表(ZipList)

这些数据结构是 Redis 高效存储数据的基础。Redis 会根据数据的类型和场景选择合适的底层数据结构。

例如,当你使用 Redis 存储用户信息时,用户信息以键值对的形式存储,Redis 会使用哈希表(hash table)来存储键值对。

以下是一个简单的 Redis 命令示例,它使用哈希表来存储和检索用户信息:




# 设置用户信息
HSET user:1000 name "John Doe"
HSET user:1000 email "johndoe@example.com"
HSET user:1000 age 30

# 获取用户信息
HGETALL user:1000

在上述例子中,"user:1000" 是键,而每个键都关联着一个哈希表,哈希表存储了用户的属性。Redis 会使用哈希表作为底层数据结构来存储这些键值对。

2024-09-04

PostgreSQL 是一个强大的开源数据库系统,它支持SQL标准和一系列扩展。在PostgreSQL中,数据是以表的形式存储的,表是由一系列行和列组成的。

在PostgreSQL中,表的结构可以通过SQL语句CREATE TABLE来定义。以下是一个创建表的基本语法:




CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    column3 datatype,
    ...
);

其中,table_name是你要创建的表的名称,column1, column2, column3是列的名称,datatype是数据类型。

以下是一个具体的例子,创建一个名为employees的表,包含id, name, emailsalary四个列:




CREATE TABLE employees (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100),
    salary DECIMAL(10, 2)
);

在这个例子中,id列被指定为自增长的序列,并作为表的主键。name, emailsalary列被设置为可变长度的字符类型和十进制类型。

要查看表的结构,可以使用\d\dt命令在psql(PostgreSQL的命令行工具)中,或者使用以下SQL查询:




\d table_name;

或者




SELECT *
FROM information_schema.columns
WHERE table_name = 'table_name';

其中,table_name是你要查看结构的表的名称。

如果你想要修改表的结构,可以使用ALTER TABLE命令。例如,添加新列:




ALTER TABLE table_name
ADD COLUMN new_column datatype;

删除列:




ALTER TABLE table_name
DROP COLUMN column_to_drop;

更改列的数据类型或其他属性:




ALTER TABLE table_name
ALTER COLUMN column_name TYPE new_datatype;

记住,在进行任何结构性更改之前,请确保备份你的数据,并在数据库上执行适当的测试。

2024-09-04

在Spring Cloud OpenFeign中传递Token,你可以通过定义一个Feign的拦截器来实现。以下是一个简单的例子:

  1. 创建一个Feign的拦截器:



import feign.RequestInterceptor;
import feign.RequestTemplate;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
 
public class FeignTokenInterceptor implements RequestInterceptor {
    @Override
    public void apply(RequestTemplate template) {
        ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        if (attributes != null) {
            HttpServletRequest request = attributes.getRequest();
            String token = request.getHeader("Authorization"); // 假设token在请求头中
            template.header("Authorization", token); // 将token添加到请求头中
        }
    }
}
  1. 在Feign Client接口中添加该拦截器:



import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 
@FeignClient(name = "your-service-name", url = "http://your-service-url", configuration = FeignClientConfiguration.class)
public interface YourServiceClient {
 
    @GetMapping("/endpoint")
    String yourMethod();
}
 
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class FeignClientConfiguration {
 
    @Bean
    public RequestInterceptor requestInterceptor() {
        return new FeignTokenInterceptor();
    }
}

在这个例子中,FeignTokenInterceptor拦截器会从原始请求中提取出Authorization token,并将其添加到Feign客户端发起的每个请求中。这样,在服务间调用时,token就会被传递下去。

2024-09-04

数据定义语言(DDL)是指用于定义数据库中的数据结构的语句,比如创建、修改或删除数据库对象,如表、视图等。

常见的DDL操作:

  1. 创建数据库:CREATE DATABASE
  2. 删除数据库:DROP DATABASE
  3. 创建表:CREATE TABLE
  4. 删除表:DROP TABLE
  5. 添加列:ALTER TABLE ADD COLUMN
  6. 删除列:ALTER TABLE DROP COLUMN
  7. 创建索引:CREATE INDEX
  8. 删除索引:DROP INDEX

数据操纵语言(DML)是指用于操作数据库中的数据的语句,比如插入、更新、删除和查询数据。

常见的DML操作:

  1. 插入数据:INSERT
  2. 更新数据:UPDATE
  3. 删除数据:DELETE
  4. 查询数据:SELECT

举例:




-- 创建数据库
CREATE DATABASE mydatabase;
 
-- 删除数据库
DROP DATABASE mydatabase;
 
-- 创建表
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100)
);
 
-- 删除表
DROP TABLE users;
 
-- 添加列
ALTER TABLE users ADD COLUMN age INT;
 
-- 删除列
ALTER TABLE users DROP COLUMN age;
 
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_username ON users(username);
 
-- 删除索引
DROP INDEX idx_username;
 
-- 插入数据
INSERT INTO users (id, username, email) VALUES (1, 'user1', 'user1@example.com');
 
-- 更新数据
UPDATE users SET email = 'newemail@example.com' WHERE id = 1;
 
-- 删除数据
DELETE FROM users WHERE id = 1;
 
-- 查询数据
SELECT * FROM users;