2024-09-09

Redis中的简单动态字符串(SDS)是一种二进制安全的字符串表示,用于存储和操作字符串。以下是一个简单的SDS实现的例子:




// sds.h
 
struct sdshdr {
    int len; // 记录buf中已使用的字节数
    int free; // 记录buf中未使用的字节数
    char buf[]; // 存储字符串的数组
};
 
// 创建一个包含特定内容的SDS
sdshdr* sdsnew(const char* init) {
    size_t initlen = (init == NULL) ? 0 : strlen(init);
    struct sdshdr* sh;
 
    // 根据初始内容长度,分配足够的空间
    sh = malloc(sizeof(struct sdshdr) + initlen + 1);
    if (sh == NULL) return NULL;
 
    // 设置SDS的属性
    sh->len = initlen;
    sh->free = 0;
 
    // 如果有初始内容,将其复制到buf中
    if (initlen != 0) {
        memcpy(sh->buf, init, initlen);
    }
 
    // 以空字符结束buf
    sh->buf[initlen] = '\0';
 
    return sh;
}
 
// 释放SDS占用的内存
void sdsfree(sdshdr* sh) {
    if (sh == NULL) return;
    free(sh);
}
 
// 获取SDS的长度
size_t sdslen(const sdshdr* sh) {
    if (sh == NULL) return 0;
    return sh->len;
}
 
// 在SDS末尾追加内容
int sdscatlen(sdshdr* sh, const void* t, size_t len) {
    size_t curlen = sdslen(sh);
 
    // 如果空间不足,则扩展空间
    if (len > sh->free) {
        // 这里省略扩展空间的代码
    }
 
    // 将新内容追加到SDS的末尾
    memcpy(sh->buf + curlen, t, len);
    sh->len += len;
    sh->free -= len;
    sh->buf[curlen + len] = '\0';
 
    return 0; // 操作成功返回0
}
 
// 在SDS末尾追加一个C字符串
int sdscat(sdshdr* sh, const char* t) {
    return sdscatlen(sh, t, strlen(t));
}
 
// 示例使用
int main() {
    sdshdr* s = sdsnew("Hello ");
    sdscat(s, "World!");
    printf("%s\n", s->buf); // 输出: Hello World!
    sdsfree(s);
    return 0;
}

这个简单的实现展示了如何创建一个SDS,如何释放内存,如何获取SDS的长度,以及如何在SDS末尾追加内容。注意,这个实现没有包含扩展空间或其他复杂操作的详细代码,以保持示例的简洁。

2024-09-09



// 引入MongoDB客户端
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
 
// 定义连接URL
const url = 'mongodb://localhost:27017';
 
// 连接到服务
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if (err) throw err;
 
  // 选择数据库和集合
  const db = client.db('mydatabase');
  const collection = db.collection('mycollection');
 
  // 创建索引
  collection.createIndex({ "field1": 1, "field2": -1 }, { unique: true }, function(err, result) {
    if (err) throw err;
 
    console.log("索引创建成功");
    client.close();
  });
});

这段代码演示了如何在MongoDB中创建一个复合索引,并指定索引的排序方向和唯一性。这是一个常见的操作,对于提高数据库查询性能非常有帮助。在实际应用中,应该根据具体的数据模型和查询模式来定义索引。

2024-09-09

Spring Cloud Config Admin 是一个用于Spring Cloud配置管理的项目,它提供了一个简单易用的界面来管理配置服务器Spring Cloud Config后端的配置信息。

以下是如何使用Spring Cloud Config Admin的简单示例:

  1. 首先,确保你有Spring Cloud Config服务器运行并且可以访问。
  2. 接下来,在你的Spring Boot应用中添加Spring Cloud Config Admin的依赖。



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>de.codecentric</groupId>
        <artifactId>spring-boot-admin-server</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>de.codecentric</groupId>
        <artifactId>spring-boot-admin-server-ui</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 在你的应用配置中指定Spring Cloud Config服务器的位置。



spring:
  cloud:
    config:
      server:
        git:
          uri: https://github.com/your-repository
          username: your-username
          password: your-password
  1. 启动你的应用并访问http://<your-app-host>:<port>,你将看到Spring Cloud Config Admin的管理界面,可以在这里管理你的配置信息。

以上步骤展示了如何将Spring Cloud Config Admin集成到你的项目中,并通过一个用户友好的界面来管理配置信息。这个项目为配置管理员提供了一个强大的工具,可以简化管理过程并提高工作效率。

2024-09-09



-- 假设我们有一个名为my_table的表,它有id和geom两个字段,分别表示要连接的对象的ID和几何形状
-- 首先,我们需要创建一个临时表来存储连接的结果
CREATE TEMP TABLE temp_connections AS
SELECT
  id1,
  id2
FROM
  my_table AS a,
  my_table AS b
WHERE
  ST_DWithin(a.geom, b.geom, 0.001) -- 假设我们的几何形状是要在1米内连接的
  AND a.id <> b.id; -- 确保不是自连接
 
-- 然后,我们使用pgrouting的函数进行连通性分析
SELECT pgr_convexhullMatrix(temp_connections, id1, id2, 'id1 = integer, id2 = integer');
 
-- 最后,清理临时表
DROP TABLE temp_connections;

这个例子展示了如何使用PostgreSQL和pgrouting扩展来进行连通性分析。首先,我们创建了一个临时表来存储所有可能需要连接的对象。然后,我们使用pgr\_convexhullMatrix函数来计算连通性矩阵。最后,我们清理了临时表。这个例子假设我们的几何数据类型是几何形状,并且我们正在寻找1米以内的连接。

2024-09-09



import ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender;
import ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy;
import ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder;
import ch.qos.logback.classic.Level;
import ch.qos.logback.classic.LoggerContext;
import org.slf4j.LoggerFactory;
 
public class LogConfig {
 
    public static void configLog() {
        // 获取日志上下文
        LoggerContext loggerContext = (LoggerContext) LoggerFactory.getILoggerFactory();
 
        // 创建一个滚动文件appender
        RollingFileAppender rollingFileAppender = new RollingFileAppender<>();
        rollingFileAppender.setContext(loggerContext);
        rollingFileAppender.setName("memberAppender");
 
        // 设置滚动策略
        TimeBasedRollingPolicy rollingPolicy = new TimeBasedRollingPolicy<>();
        rollingPolicy.setContext(loggerContext);
        rollingPolicy.setParent(rollingFileAppender);
        rollingPolicy.setFileNamePattern("logs/member.log.%d{yyyy-MM-dd}.%i");
        rollingPolicy.setMaxHistory(10);
        rollingPolicy.setTotalSizeCap(10 * 1024 * 1024); // 10 MB
        rollingPolicy.setTimeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy(
            TimeBasedRollingPolicy.DAILY);
 
        // 设置布局编码器
        PatternLayoutEncoder encoder = new PatternLayoutEncoder();
        encoder.setContext(loggerContext);
        encoder.setPattern("%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5level %logger{36} - %msg%n");
        encoder.start();
 
        // 关联滚动策略和编码器
        rollingFileAppender.setRollingPolicy(rollingPolicy);
        rollingFileAppender.setEncoder(encoder);
 
        // 设置日志级别
        rollingFileAppender.setAppend(true);
        rollingFileAppender.setTriggeringPolicy(rollingPolicy);
        rollingFileAppender.setContext(loggerContext);
        rollingFileAppender.start();
 
        // 设置日志级别
        ch.qos.logback.classic.Logger logger =
            loggerContext.getLogger("com.myapp.member");
        logger.addAppender(rollingFileAppender);
        logger.setLevel(Level.INFO);
 
        // 刷新日志配置
        loggerContext.reset();
    }
}

这段代码展示了如何使用LogBack来配置一个会每天滚动并且最多保留10天日志的Appender。同时,它设置了日志的格式和级别,并且通过LoggerContext来刷新日志配置。这是一个简化版本的日志配置,适合入门学习和实际生产环境的基本需求。

2024-09-09



from django.contrib.auth import views as auth_views
from django.urls import path
 
urlpatterns = [
    # 其他已有的url配置
    path('password_reset/', auth_views.PasswordResetView.as_view(), name='password_reset'),
    path('password_reset_done/', auth_views.PasswordResetDoneView.as_view(), name='password_reset_done'),
    path('reset/<uidb64>/<token>/', auth_views.PasswordResetConfirmView.as_view(), name='password_reset_confirm'),
    path('reset/done/', auth_views.PasswordResetCompleteView.as_view(), name='password_reset_complete'),
]

这段代码演示了如何在Django中添加密码重置的相关URL配置。这是Django内置的认证视图,它们提供了处理密码重置流程的不同阶段的界面。这里的PasswordResetView是用户填写其注册邮箱以接收重置密码链接的界面,PasswordResetDoneView是用户提交邮箱后看到的确认界面,PasswordResetConfirmView是通过邮件中的重置链接进行密码重置的界面,以及PasswordResetCompleteView是密码重置完成后的确认界面。

2024-09-09

MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,旨在为WEB应用提供高性能、易开发的数据存储解决方案。在前端开发中,MongoDB常用于以下几个方面:

  1. 数据存储:前端应用可以直接使用MongoDB存储用户生成的数据,如评论、用户信息等。
  2. 数据缓存:MongoDB的内存型数据库版本(如MongoDB Cloud)可以作为缓存层,提高数据访问速度。
  3. 数据同步:MongoDB支持数据复制,可以用于不同数据中心或云服务之间的数据同步。
  4. 大数据分析:MongoDB的聚合框架可以处理大量数据,并提供强大的查询和分析功能。

前端与MongoDB的交互通常通过后端服务器代码实现,因为MongoDB的驱动程序通常不适合在前端直接使用。以下是一个使用Node.js和MongoDB的简单示例:




const express = require('express');
const mongodb = require('mongodb');
 
// 创建连接URL
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
// 创建Express服务器
const app = express();
const port = 3000;
 
// 连接到MongoDB
mongodb.MongoClient.connect(url, { useUnifiedTopology: true }, (err, client) => {
  if (err) throw err;
  console.log('Connected to MongoDB server');
  const db = client.db(dbName);
 
  // 路由处理
  app.get('/data', (req, res) => {
    const collection = db.collection('documents');
    collection.find({}).toArray((err, docs) => {
      if (err) throw err;
      res.json(docs);
    });
  });
 
  // 启动服务器
  app.listen(port, () => {
    console.log(`Server running on port ${port}`);
  });
});

在这个示例中,我们使用Express框架创建了一个简单的服务器,并通过MongoDB的Node.js驱动程序连接到MongoDB数据库。我们定义了一个路由/data,当访问这个路由时,它会从名为documents的集合中检索所有文档,并将它们作为JSON响应发送回前端。

请注意,前端直接操作MongoDB通常不推荐,因为这会涉及到安全性和性能的问题。在生产环境中,通常会有一个RESTful API作为前端与数据库之间的中间层。

2024-09-09

报错解释:

java.lang.ClassNotFoundException: dm.jdbc.driver.DmDriver 表示 JVM 在尝试加载名为 dm.jdbc.driver.DmDriver 的类时未找到该类。这通常意味着 JVM 无法在类路径上找到对应的类文件。

解决方法:

  1. 确认是否已经将包含 DmDriver 类的 JAR 文件添加到项目的依赖中。如果是 Maven 或 Gradle 项目,检查 pom.xmlbuild.gradle 文件中是否有对应的依赖项。
  2. 如果已经添加了依赖,请检查是否正确安装或下载了该 JAR 文件,并且确保它已经出现在编译和运行时的类路径上。
  3. 如果是在 IDE 中开发,确保依赖已经被正确导入到项目中。在 Eclipse 或 IntelliJ IDEA 中,可以通过右键点击项目 -> Properties -> Java Build Path -> Libraries 来检查。
  4. 如果是在 Spring Boot 应用中,确保在 application.propertiesapplication.yml 配置文件中正确配置了数据库驱动类名。
  5. 如果以上都没问题,尝试清理并重新构建项目,有时候 IDE 或构建工具可能会缓存旧的信息。
  6. 如果使用的是数据库是达梦数据库,可能需要访问达梦的官方网站或 Maven 仓库来查找正确的驱动依赖,并添加到项目中。
  7. 如果在部署应用时出现此错误,请确保在部署环境中的类路径包括了需要的 JAR 文件。
2024-09-09



# Django 项目的settings.py中配置数据库连接
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',  # 使用mysql数据库
        'NAME': 'mydatabase',                  # 数据库名
        'USER': 'mydatabaseuser',              # 数据库用户名
        'PASSWORD': 'mypassword',              # 数据库密码
        'HOST': 'localhost',                   # 数据库主机地址
        'PORT': '3306',                        # 数据库端口
    }
}
 
# 定义模型(Model)
from django.db import models
 
class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()
 
    def __str__(self):
        return self.name
 
# 运行迁移命令,创建或更新数据库表结构
# 在Django项目的根目录下运行以下命令:
# python manage.py makemigrations
# python manage.py migrate
 
# 使用Django ORM进行数据库操作
from myapp.models import Person
 
# 创建一个Person对象
person = Person(name='John Doe', age=25)
person.save()
 
# 获取所有Person对象
all_persons = Person.objects.all()
 
# 过滤Person对象
older_than_20 = Person.objects.filter(age__gt=20)
 
# 更新Person对象
person.name = 'Jane Doe'
person.save()
 
# 删除Person对象
person.delete()

这段代码展示了如何在Django中定义一个模型,运行数据库迁移,并展示了如何使用Django ORM进行基本的数据库操作,包括创建、读取、更新和删除(CRUD)。这是Web开发中数据持久化的一个基本例子,对于学习者来说具有很好的教育价值。

2024-09-09

Spring Cloud是一系列框架的有序集合,它提供了一些简单的编程模型,使得开发者可以快速地构建出一套分布式的系统。

以下是一个使用Spring Cloud构建微服务的简单例子:




// 引入Eureka客户端依赖
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class MyServiceApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyServiceApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
        return builder.build();
    }
 
}
 
@RestController
public class MyController {
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @GetMapping("/call-service")
    public String callService() {
        return restTemplate.getForObject("http://other-service/get-data", String.class);
    }
 
}

在这个例子中,我们创建了一个简单的Spring Boot应用,并通过@EnableEurekaClient注解标明这是一个Eureka客户端,意味着它会在Eureka服务注册中心进行服务注册。RestTemplate被用来调用其他服务。

Spring Cloud为开发者提供了服务发现(Eureka),配置管理(Spring Cloud Config),路由(Zuul),负载均衡(Ribbon),断路器(Hystrix)等一系列的工具,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的开发,而不用过多关注底层的服务发现和服务管理问题。