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2024-09-04

报错问题描述不够详细，但我可以提供一个通用的解决流程：

检查网络连接：确保客户端和Oracle数据库服务器之间的网络连接是正常的。
检查Oracle服务状态：确保Oracle数据库服务正在运行。
检查监听器状态：使用lsnrctl status命令查看监听器是否启动并运行中。
检查连接字符串：确保在PL/SQL Developer中输入的数据库连接信息是正确的，包括服务名、主机名、端口号等。
防火墙设置：检查是否有防火墙设置阻止了客户端和服务器之间的连接。
数据库认证问题：检查是否有正确的用户名和密码，以及用户是否有连接数据库的权限。
版本兼容性：确保PL/SQL Developer客户端版本与Oracle数据库服务器版本兼容。
配置文件：检查tnsnames.ora文件中的连接配置是否正确。

如果以上步骤不能解决问题，请提供更详细的错误信息，以便进行更深入的分析和解决。

(代码篇)java, spring整合redis最详解析

2024-09-04

所有,redis




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
 
@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    JedisPoolConfig jedisPoolConfig() {
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        config.setMaxIdle(10);
        config.setMaxTotal(50);
        config.setMinIdle(1);
        return config;
    }
 
    @Bean
    JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory(JedisPoolConfig poolConfig) {
        JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory();
        factory.setUsePool(true);
        factory.setPoolConfig(poolConfig);
        // 设置 Redis 服务器地址
        factory.setHostName("localhost");
        // 设置 Redis 服务器连接端口
        factory.setPort(6379);
        return factory;
    }
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory);
        return template;
    }
 
    @Bean
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) {
        StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
        template.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory);
        return template;
    }
}

这段代码定义了一个配置类RedisConfig，其中包含了创建JedisPoolConfig、JedisConnectionFactory以及RedisTemplate<String, Object>和StringRedisTemplate的方法。这些bean可以被Spring应用上下文所管理，并用于操作Redis数据库。

springboot中Hikari连接池常用参数含义

2024-09-04

所有,java

在Spring Boot中，HikariCP是默认的连接池实现。以下是一些常用的Hikari连接池配置参数及其含义：

maximumPoolSize：最大连接池大小，默认为10。
minimumIdle：最小空闲连接数，默认为10。
idleTimeout：空闲连接存活最大时间，默认600000（10分钟）。
maxLifetime：连接最大存活时间，0表示无限生命周期，默认1800000（30分钟）。
connectionTimeout：数据库连接超时时间，默认30000（30秒）。
validationTimeout：连接验证超时时间，默认5000（5秒）。
leakDetectionThreshold：检测连接泄露的阈值，0表示禁用，默认为0。

示例配置代码：




# application.properties 或者 application.yml
 
# 设置Hikari连接池最大连接数
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10
 
# 设置Hikari连接池最小空闲连接数
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5
 
# 设置Hikari连接池空闲连接存活最大时间（毫秒）
spring.datasource.hikari.idle-timeout=600000
 
# 设置Hikari连接池连接最大存活时间（毫秒）
spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000
 
# 设置Hikari连接池数据库连接超时时间（毫秒）
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
 
# 设置Hikari连接池连接验证超时时间（毫秒）
spring.datasource.hikari.validation-timeout=5000
 
# 设置Hikari连接泄露检测阈值（毫秒）
spring.datasource.hikari.leak-detection-threshold=300000

在Spring Boot中，你可以在application.properties或application.yml文件中配置这些属性，前缀为spring.datasource.hikari。

RK3568 移植Ubuntu

2024-09-04

移植Ubuntu到RK3568开发板涉及以下步骤：

准备工作：获取Ubuntu镜像、交叉编译工具链、RK3568的配置文件和必要的驱动程序。
交叉编译Ubuntu内核：使用提供的交叉编译工具链编译适合RK3568的内核。
制作启动介质：将编译好的内核与Ubuntu镜像制作进启动介质如SD卡或者EMMC。
烧录并启动系统：将启动介质烧录到RK3568的存储设备，并将设备接入显示器和键盘鼠标，启动设备。
安装Ubuntu系统：根据屏幕指引完成Ubuntu的安装过程。
配置系统：安装完成后，配置Ubuntu系统，包括更新软件源、安装必要的驱动程序等。

以下是可能用到的命令示例：




# 交叉编译内核
make ARCH=arm64 CROSS_COMPILE=aarch64-linux-gnu- rk3568_defconfig
make ARCH=arm64 CROSS_COMPILE=aarch64-linux-gnu- menuconfig
make ARCH=arm64 CROSS_COMPILE=aarch64-linux-gnu-
 
# 制作启动介质，这一步需要使用特定工具如Etcher或dd命令
# 使用Etcher将镜像写入SD卡
 
# 启动系统并安装Ubuntu
# 安装过程中根据指引操作
 
# 配置Ubuntu系统
# 更新软件源
sudo apt-get update
# 升级所有安装的包
sudo apt-get upgrade
# 安装驱动程序
sudo apt-get install <driver-name>

注意：具体步骤和命令可能根据Ubuntu版本和RK3568的支持情况有所不同。

PostgreSQL DBA之数据库指标监控

2024-09-04




-- 创建一个视图，提供有关PostgreSQL数据库大小的信息
CREATE OR REPLACE VIEW view_database_size AS
SELECT pg_database.datname as "Database",
pg_size_pretty(pg_database_size(pg_database.datname)) as "Size"
FROM pg_database;
 
-- 创建一个视图，提供有关数据库中每个表的大小信息
CREATE OR REPLACE VIEW view_table_size AS
SELECT
    table_schema || '.' || table_name as "Table",
    pg_size_pretty(pg_total_relation_size(table_schema || '.' || table_name)) as "Size"
FROM
    information_schema.tables
ORDER BY
    pg_total_relation_size(table_schema || '.' || table_name) DESC;
 
-- 创建一个函数，返回数据库的Bloat Factor
CREATE OR REPLACE FUNCTION get_bloat_factor(database_name text) RETURNS numeric AS $$
DECLARE
    bloat_ratio numeric;
BEGIN
    EXECUTE 'SELECT n_dead_tup / n_live_tup INTO ' || bloat_ratio || ' FROM pg_stat_user_tables WHERE n_live_tup + n_dead_tup <> 0';
    RETURN bloat_ratio;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

这个代码实例提供了创建视图和函数的基本模板，用于监控PostgreSQL数据库的大小和表的碎片程度。在实际使用时，需要根据具体的监控需求进行调整和扩展。

2024-09-04

PostgreSQL在频繁删除表数据后，表的数据很少，但查询速度超级慢的问题通常是因为空间未能正确释放。PostgreSQL在删除数据后，并不会自动释放磁盘空间，因为它保留这些空间以便将来快速插入新数据。

解决方法：

使用VACUUM FULL命令：这个命令会重建表并且释放未使用的空间。这个操作会锁定表，因此需要在低峰时段执行。
```
VACUUM FULL your_table_name;
```
使用CLUSTER命令：如果表中的数据是按照某个索引排序的，你可以使用CLUSTER命令重建索引并释放空间。
```
CLUSTER your_table_name USING your_index_name;
```
使用autovacuum参数：确保PostgreSQL的自动清理进程（autovacuum）运行正常。这可以在postgresql.conf文件中调整相关参数来实现。
考虑表的碎片整理策略，如重建索引、重新编排表等。
如果经常需要删除大量数据，可以考虑设计数据保留策略，如增加archive表或者定期备份、清理数据。
如果经常进行大量删除操作，可以考虑使用不同的表或分区来减少删除操作对性能的影响。

请根据实际情况选择合适的方法。如果删除操作不是常态，可能需要定期（例如每月或每季度）运行VACUUM操作以保持性能。

Spring Cloud + Vue前后端分离-第9章大文件断点续与极速秒传

2024-09-04

所有,java

在Spring Cloud和Vue前后端分离的环境中实现大文件断点续传和极速秒传，通常需要后端提供支持分片上传的API，并且前端使用相应的技术来管理分片的上传。

后端（Spring Cloud）:

提供一个接口来接收文件分片。
实现分片合并逻辑。

前端（Vue）:

使用文件切割技术将大文件分割成小分片。
使用axios或其他HTTP库发送分片到后端。
实现分片上传的逻辑，包括错误处理和重试机制。
提供暂停上传的功能，在用户希望继续上传时，能够继续上传未完成的分片。

以下是一个简化的例子：

后端接收分片的API:




@PostMapping("/uploadChunk")
public ResponseEntity<?> uploadChunk(
    @RequestParam("file") MultipartFile file,
    @RequestParam("chunkNumber") int chunkNumber,
    @RequestParam("totalChunks") int totalChunks,
    @RequestParam("identifier") String identifier) {
    // 存储逻辑
    // ...
    return ResponseEntity.ok("Chunk uploaded");
}

前端上传分片逻辑:




// 使用axios发送文件分片
function uploadChunk(file, chunk, chunkSize, totalChunks, uuid) {
    const chunkFile = file.slice(chunk * chunkSize, (chunk + 1) * chunkSize);
    const formData = new FormData();
    formData.append('file', chunkFile);
    formData.append('chunkNumber', chunk);
    formData.append('totalChunks', totalChunks);
    formData.append('identifier', uuid);
 
    axios.post('/uploadChunk', formData, {
        onUploadProgress: progressEvent => {
            // 处理上传进度
            // ...
        }
    }).then(response => {
        // 分片上传成功处理
        // ...
    }).catch(error => {
        // 错误处理
        // ...
    });
}

这个例子中，前端将文件分片后，使用axios发送请求到后端的/uploadChunk接口。后端需要实现文件分片的合并逻辑，并且在合适的时候响应前端。这里没有提供完整的代码，因为这取决于具体的业务逻辑和需求。

PostgreSQL Log 日志模块详解

2024-09-04

PostgreSQL的日志功能非常强大，可以记录数据库操作的各个阶段，包括连接、语句执行、检查点等。日志可以输出到控制台、文件或者系统日志中。

日志级别：

DEBUG5: 最低级别，通常用于开发调试
DEBUG4
DEBUG3
DEBUG2
DEBUG1
INFO：默认级别，记录关联用户操作
NOTICE：比INFO级别更为重要的事件
WARNING：警告信息，可能会导致一些问题
ERROR：错误信息，严重的问题
LOG：用于记录用户指定的消息
FATAL：致命错误，会导致数据库进程退出
PANIC：最高级别，表示系统不可恢复的致命错误

日志输出配置：

修改postgresql.conf文件，设置log_destination为stderr, csvlog, 或者 syslog。
设置logging_collector为on以启用日志收集器，这样可以将日志输出到文件中。
设置log_directory和log_filename来指定日志文件的存储路径和文件名。
设置log_statement来记录不同类型的SQL语句，例如all、mod或none。
设置log_min_duration_statement来记录执行时间超过指定毫秒数的语句。

示例配置：




# 日志输出目的地
log_destination = 'csvlog'
 
# 启用日志收集器
logging_collector = on
 
# 日志文件存储路径和文件名
log_directory = 'pg_log'
log_filename = 'postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log'
 
# 记录所有SQL语句
log_statement = 'all'
 
# 记录执行时间超过100毫秒的语句
log_min_duration_statement = 100

在实际操作中，你可以根据具体需求调整这些配置项。记得在修改配置后重启PostgreSQL服务使设置生效。

Redis使用场景---热点数据缓存

2024-09-04

所有,redis

在Web应用中，热点数据通常是指被频繁访问的数据。为了提升性能，可以将这些热点数据缓存到Redis中。以下是一个使用Python和redis-py库的示例代码：




import redis
 
# 连接到Redis
redis_host = 'localhost'
redis_port = 6379
redis_db = 0
r = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db)
 
# 热点数据的键
hot_data_key = 'hot_data'
 
# 尝试从Redis缓存中获取热点数据
hot_data = r.get(hot_data_key)
 
if hot_data is None:
    # 如果缓存中没有，则从数据库或其他数据源获取
    fetch_hot_data_from_db()  # 假设这是一个从数据库获取数据的函数
 
    # 将数据存储到Redis，并设置过期时间
    r.setex(hot_data_key, 3600, hot_data_from_db)  # 假设热点数据的有效期是1小时
 
else:
    # 如果缓存中有，直接使用
    use_hot_data(hot_data)  # 假设这是处理热点数据的函数
 
# 注意：fetch_hot_data_from_db() 和 use_hot_data(hot_data) 是假设的函数，
# 你需要根据你的应用逻辑来实现这些函数。

在这个例子中，我们假设fetch_hot_data_from_db()是一个从数据库或其他数据源获取热点数据的函数，use_hot_data(hot_data)是处理这些数据的函数。当热点数据不在Redis缓存中时，我们从数据源获取数据，并将其存储到Redis，并设置一个合理的过期时间。如果热点数据已经在缓存中，我们直接使用，从而避免了频繁访问数据库或其他数据源，提升了系统的性能。

Liunx部署java项目Tomcat、Redis、Mysql教程

2024-09-04

所有,java

以下是部署Java项目所需的Tomcat、Redis和MySQL的简要安装和配置步骤：

安装Java（如果尚未安装）：




sudo apt update
sudo apt install default-jdk

安装Tomcat：




sudo apt update
sudo apt install tomcat9 tomcat9-admin

配置Tomcat（可选）：
编辑/etc/tomcat9/tomcat-users.xml来设置管理员用户。
安装Redis：




sudo apt update
sudo apt install redis-server

配置Redis（可选）：
编辑/etc/redis/redis.conf来设置密码和其他配置。
安装MySQL：




sudo apt update
sudo apt install mysql-server

配置MySQL（可选）：
运行mysql_secure_installation来设置root密码和其他安全相关配置。
导入数据库（如果需要）：




mysql -u root -p < database_name.sql

将Java项目WAR包部署到Tomcat：
将WAR包复制到/var/lib/tomcat9/webapps/目录。
启动Tomcat：




sudo systemctl start tomcat9

配置Tomcat数据源以连接Redis和MySQL：
编辑<Tomcat安装目录>/webapps/你的应用名/WEB-INF/web.xml或在应用的配置文件中指定Redis和MySQL的连接。
测试应用是否正确运行：
在浏览器中输入http://<服务器IP>:8080/你的应用名。

注意：这些步骤可能会根据您的Linux发行版和项目具体配置而有所不同。