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2024-09-04

在Spring Cloud中，OpenFeign支持自定义超时和重试机制。以下是如何配置的示例：

在application.yml或application.properties中配置Feign客户端的超时时间和重试策略：




# 设置Feign客户端的超时时间（毫秒）
feign:
  client:
    config:
      my-feign-client:
        connectTimeout: 10000 # 连接超时时间（毫秒）
        readTimeout: 10000    # 读取超时时间（毫秒）
 
# 设置重试策略
ribbon:
  ConnectTimeout: 10000      # 连接超时时间（毫秒）
  ReadTimeout: 10000         # 读取超时时间（毫秒）
  OkToRetryOnAllOperations: true   # 是否对所有操作都进行重试
  MaxAutoRetriesNextServer: 1       # 切换实例的最大重试次数
  MaxAutoRetries: 1                # 对同一实例的最大重试次数

使用OpenFeign的配置属性进行配置：




@Configuration
public class FeignConfig {
 
    @Bean
    public Request.Options feignOptions() {
        return new Request.Options(10000, 10000); // 连接超时和读取超时时间（毫秒）
    }
}

使用Feign的注解指定特定客户端的配置：




@FeignClient(name = "my-feign-client", configuration = FeignConfig.class)
public interface MyFeignClient {
    // 定义接口方法
}

在这个例子中，我们配置了Feign客户端的超时时间为10秒，并启用了重试机制。这样，当Feign客户端调用远程服务时，如果在指定时间内没有响应或者遇到连接问题，它会尝试重新发起请求。

System

2024-09-04

所有,java

报错解释：

org.apache.tomcat.util.http.fileupload.impl.SizeLimitExceededException 是由 Apache Tomcat 抛出的异常，表示上传的文件大小超过了服务器配置的最大允许值。

解决方法：

检查并增加服务器配置中的文件上传大小限制。如果你使用的是 Tomcat，可以在 server.xml 中的 <Connector> 标签中调整 maxPostSize 属性，例如设置为 -1 表示无限制，或者设置一个更大的值来允许更大的文件上传。
如果你使用的是 Apache Commons FileUpload，可以通过 DiskFileItemFactory 或 ServletFileUpload 设置 sizeMax 属性来控制单个文件的最大大小。
如果上传的是部分或分块数据，确保这些部分或分块在合并时不会超过最大文件大小限制。
在客户端，确保上传文件时不要超过设定的最大限制。
如果这个限制是由应用程序代码设置的，检查并修改应用程序代码中相关设置以允许更大的文件上传。

请根据实际使用的服务器和上传库进行相应的配置调整。

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MySQL 选择数据库

System

2024-09-04

所有,数据库

在MySQL中，选择（切换）数据库通常使用USE语句。以下是一个简单的例子：




USE database_name;

将database_name替换为你想要选择的数据库名。执行这条命令后，所有接下来的操作都会在这个指定的数据库上执行，直到你再次切换到另一个数据库。

例如，如果你想要选择名为mydatabase的数据库，你可以这样做：




USE mydatabase;

执行这条命令后，你就已经切换到了mydatabase数据库，可以进行查询、插入、更新或删除操作等。

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深入Django系列

System

2024-09-04

所有,数据库

由于提问中没有具体的代码问题，我将提供一个简单的Django模型类示例，以及如何通过Django管理后台添加数据的步骤。

假设我们正在创建一个简单的博客应用，其中包含一个Post模型，用于存储文章信息。

首先，在你的models.py文件中定义模型类：




from django.db import models
from django.utils import timezone
 
class Post(models.Model):
    author = models.ForeignKey('auth.User', on_delete=models.CASCADE)
    title = models.CharField(max_length=200)
    text = models.TextField()
    created_date = models.DateTimeField(default=timezone.now)
    published_date = models.DateTimeField(blank=True, null=True)
 
    def publish(self):
        self.published_date = timezone.now()
        self.save()
 
    def __str__(self):
        return self.title

然后，你需要运行以下命令来生成迁移文件并应用迁移，以创建数据库表：




python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

最后，你可以通过Django管理后台添加文章。首先需要注册模型到管理后台：




from django.contrib import admin
from .models import Post
 
admin.site.register(Post)

现在，你可以通过运行python manage.py runserver启动服务器，并访问http://localhost:8000/admin/来登录管理后台，并开始添加文章了。

注意：这个过程假设你已经有了一个运行中的Django项目，并且已经设置好了数据库。如果你还没有创建项目，你可以使用django-admin startproject myproject命令来创建一个新的Django项目。

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Spring cloud初探遇到的问题

System

2024-09-04

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由于您没有提供具体的错误信息，我将提供一个通用的解决Spring Cloud问题的流程：

检查日志：查看错误日志，找到详细的异常信息和堆栈跟踪。
验证配置：确保application.properties或application.yml中的配置正确，包括Spring Cloud配置。
依赖检查：确认项目的pom.xml或build.gradle中引入的Spring Cloud相关依赖版本兼容且没有遗漏。
网络问题：如果涉及到服务注册与发现，确保网络通畅，服务注册中心正常运行。
版本兼容：确保Spring Boot版本和Spring Cloud版本相互兼容。
重启应用：尝试重启应用，有时候简单的重启可以解决临时性的问题。
查看文档：查看Spring Cloud的官方文档或社区支持，可能会找到特定问题的解决方案。
搜索问题：使用错误信息在搜索引擎中搜索，可能会找到其他开发者遇到相同问题的讨论和解决方案。

如果您能提供具体的错误信息，我可以给出更加精确的解决方案。

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探索Spring Cloud学习示例项目: 构建微服务架构的强大工具

System

2024-09-04

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import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceApplication.class, args);
    }
}

这个简单的Java代码示例展示了如何使用Spring Cloud创建一个服务注册与发现的客户端。@EnableDiscoveryClient注解告诉Spring Cloud这是一个需要注册到服务发现组件的服务。这个示例代码是微服务架构中一个服务的基本设置，展示了如何开始构建微服务应用。

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SpringBoot 中获取yml文件的值

System

2024-09-04

所有,java

在Spring Boot中，你可以使用@Value注解来获取YAML文件中的值。首先，确保你的项目中包含了Spring Boot配置处理器依赖，例如spring-boot-starter。

以下是一个简单的例子：

在application.yml文件中定义你的配置：




my:
  property: someValue

在你的Spring Boot应用中的一个组件中注入这个值：




import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class MyBean {
 
    @Value("${my.property}")
    private String myProperty;
 
    public String getMyProperty() {
        return myProperty;
    }
}

当Spring Boot应用启动时，它会自动将my.property的值注入到myProperty字段中。

确保你的Spring Boot版本和配置没有问题，这样就可以从YAML文件中获取值了。

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【Oracle】Oracle优化５３个规则详解

System

2024-09-04

所有,数据库

Oracle优化通常指的是SQL优化和索引优化。以下是一些常见的优化策略和示例：

选择最有效的表连接顺序：




SELECT /*+ LEADING(a) USE_HASH(b c) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ ORDERED */强制执行提示中的顺序：




SELECT /*+ ORDERED USE_HASH(b) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ USE_HASH(table_name) */提示来指定散列连接：




SELECT /*+ USE_HASH(b) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ USE_MERGE(table_name) */提示来指定合并连接：




SELECT /*+ USE_MERGE(a) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ DRIVING_SITE(table_name) */提示将小表放在远程站点：




SELECT /*+ DRIVING_SITE(a) */ ...
FROM a@remote_site, b, c
WHERE ...

使用/*+ APPEND */提示在快速批量加载时避免日志记录：




INSERT /*+ APPEND */ INTO my_table ...
SELECT ...

使用/*+ PARALLEL(table, degree) */提示启用并行查询：




SELECT /*+ PARALLEL(a, 4) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ FULL(table_name) */提示来指定全表扫描：




SELECT /*+ FULL(a) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ INDEX(table_name index_name) */提示来强制使用索引：




SELECT /*+ INDEX(a a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ NO_INDEX(table_name index_name) */提示来禁止使用索引：




SELECT /*+ NO_INDEX(a a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ DROP_INDEX(index_name) */提示来删除不需要的索引：




SELECT /*+ DROP_INDEX(a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ ADD_INDEX(table_name, index_name) */提示来添加缺失的索引：




SELECT /*+ ADD_INDEX(a, a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ STAR_TRANSFORMATION */提示来启用星形转换：




SELECT /*+ STAR_TRANSFORMATION */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ NO_STAR_TRANSFORMATION */提示来禁止星形转换：




SELECT /*+ NO_STAR_TRANSFORMATION */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ RULE */提示来启用优化器规则：




SELECT /*+ RULE */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ NO_RULE */提示来禁用优化器规则：




SELECT /*+ NO_RULE */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...

使用/*+ DRIVING_SITE */提示来指定驱动站点：

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C++操作PostgreSQL数据库

System

2024-09-04

所有,数据库

要在C++中操作PostgreSQL数据库，你可以使用libpq，这是PostgreSQL提供的C语言库，用于与数据库服务器进行通信。以下是一个简单的例子，展示了如何使用libpq在C++中连接到PostgreSQL数据库并执行一个查询。

首先，确保你的系统上安装了PostgreSQL和对应的开发库。

然后，编写如下代码：




#include <iostream>
#include <pqxx/pqxx> // Include the libpqxx headers
 
int main() {
  try {
    // 连接数据库字符串，格式为 "host=hostname user=username dbname=database password=password"
    std::string connectionString = "host=localhost user=postgres dbname=mydatabase password=mypassword";
 
    // 创建连接对象
    pqxx::connection conn(connectionString);
 
    // 检查是否连接成功
    if (conn.is_open()) {
      std::cout << "连接数据库成功!" << std::endl;
 
      // 创建一个事务对象
      pqxx::work txn(conn);
 
      // 执行查询
      pqxx::result r = txn.exec("SELECT * FROM my_table;");
 
      // 输出查询结果
      for (auto row : r) {
        std::cout << row[0].as<int>() << ", " << row[1].as<std::string>() << std::endl;
      }
 
      // 提交事务
      txn.commit();
    } else {
      std::cout << "无法连接数据库!" << std::endl;
      return 1;
    }
  } catch (const std::exception &e) {
    std::cerr << e.what() << std::endl;
    return 1;
  }
 
  return 0;
}

确保你已经在你的系统上安装了libpqxx库，因为上面的代码使用了这个C++封装的库。如果没有安装，你可以通过你的包管理器（如apt-get, yum等）或从源代码构建libpqxx。

这个例子展示了如何连接到一个PostgreSQL数据库，开始一个事务，执行一个查询，并输出结果。记得替换连接字符串中的host, user, dbname和password为你自己的数据库信息，以及将"SELECT * FROM my\_table;"替换为你自己的SQL查询。

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postgreSql使用postgis实现空间聚簇

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2024-09-04

所有,数据库

在PostgreSQL中使用PostGIS扩展实现空间聚簇可以通过以下步骤完成：

确保PostGIS扩展已经安装在数据库上。
创建一个带有Geometry列的表，用于存储空间数据。
使用PostGIS提供的聚簇函数来计算空间聚簇。

以下是一个简单的例子，假设我们有一个名为locations的表，它有一个名为geom的Geometry列，用于存储空间数据点：




-- 假设表已经创建且有Geometry列
CREATE TABLE locations (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    geom GEOMETRY(Point, 4326) -- 假设使用WGS 84坐标系统
);
 
-- 插入一些示例数据
INSERT INTO locations (geom) VALUES
(ST_GeomFromText('POINT(-71.064544 42.28787)')),
(ST_GeomFromText('POINT(-71.066823 42.28865)')),
-- ... 更多点
;
 
-- 使用ST_ClusterKMeans函数进行聚簇，这里k=10是指要形成的聚簇数量
SELECT * FROM ST_ClusterKMeans(
    tablename => 'locations',
    columnname => 'geom',
    num_clusters => 10,
    distance_threshold => 0.0001
);

在上面的例子中，ST_ClusterKMeans函数用于计算locations表中geom列的数据点的空间聚簇，将数据分为10个聚簇类。distance_threshold参数定义了聚簇的粒度，较小的值可能产生更多的聚簇，较大的值可能产生较少的聚簇。

请注意，实际使用时，你可能需要根据你的具体数据和需求调整聚簇函数的参数。

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