import com.netflix.zuul.ZuulFilter;
import com.netflix.zuul.context.RequestContext;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
 
public class SimpleFilter extends ZuulFilter {
    private static Logger log = LoggerFactory.org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(SimpleFilter.class);
 
    @Override
    public String filterType() {
        return "pre"; // 定义为"pre"类型的过滤器
    }
 
    @Override
    public int filterOrder() {
        return 5; // 过滤器执行顺序，数字越小越早执行
    }
 
    @Override
    public boolean shouldFilter() {
        return true; // 是否执行该过滤器，此处为true，即执行
    }
 
    @Override
    public Object run() {
        RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
        HttpServletRequest request = ctx.getRequest();
 
        log.info(String.format("%s request to %s", request.getMethod(), request.getRequestURL().toString()));
 
        // 示例：检查URL中是否含有特定的字符串
        if (request.getRequestURL().toString().contains("forbidden")) {
            log.warn("Request blocked. URL contains 'forbidden'");
            ctx.setSendZuulResponse(false); // 不允许请求继续传递到后端服务
            ctx.setResponseStatusCode(403); // 设置HTTP响应状态码
            ctx.setResponseBody("Access Forbidden."); // 设置响应体内容
        }
 
        return null;
    }
}

这段代码定义了一个简单的Zuul过滤器，用于在请求到达后端服务之前检查URL是否包含特定的字符串。如果包含，则过滤器会阻止请求，并返回HTTP状态码403和一条消息给客户端。这是一个典型的用于实现访问控制、参数校验或其他预处理任务的过滤器示例。

// 首先，我们需要连接到MongoDB数据库
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'exampleDb';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
 
  // 创建一个TTL索引，数据在300秒后自动删除
  collection.createIndex("expireAt", { expireAfterSeconds: 300 }, function(err, results) {
    if(err) throw err;
    
    console.log("TTL索引创建成功");
    
    // 插入一条带有过期时间的文档
    collection.insertOne({
      name: "过期文档",
      expireAt: new Date() // 现在
    }, function(err, result) {
      if(err) throw err;
      
      console.log("文档插入成功，将在300秒后过期自动删除");
      
      // 关闭数据库连接
      client.close();
    });
  });
});

这段代码演示了如何在MongoDB中创建一个TTL索引，并插入一条将在300秒后过期的文档。代码中使用了MongoDB Node.js驱动程序的异步方法，并处理了可能发生的错误。在实际应用中，你需要根据自己的数据库连接信息和需求来调整代码。

// 假设我们有一个Spring Boot应用程序，我们想要了解自动配置是如何工作的。
 
// 自动配置类示例
@Configuration
@ConditionalOnClass({ Servlet.class, StandardServletMultipartResolver.class })
@ConditionalOnMissingBean(MultipartResolver.class)
@ConditionalOnProperty(prefix = "spring.servlet.multipart", name = "enabled", matchIfMissing = true)
public class MultipartAutoConfiguration {
 
    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean
    public MultipartResolver multipartResolver() {
        StandardServletMultipartResolver multipartResolver = new StandardServletMultipartResolver();
        // 可能会进行一些配置设置
        return multipartResolver;
    }
}
 
// 上述代码定义了一个标准的Servlet多部分解析器的MultipartResolver bean，仅在类路径上存在Servlet类和MultipartResolver bean缺失时才会创建。
// 这个配置类使用了多个条件注解来进行条件判断，这些条件可能包括类的存在与否、属性是否有指定的值、其他bean是否存在等。

在这个示例中，我们创建了一个简单的自动配置类，它定义了一个MultipartResolver的bean。这个配置仅在缺少MultipartResolver bean且满足其他一些条件时才会被应用。这种条件化的配置是Spring Boot自动配置的核心，它使得开发者可以非常灵活地配置和扩展应用程序。

解决PostgreSQL/openGauss单表查询缓慢的问题，可以从以下几个方面入手：

1. 检查是否有必要的索引：

   如果查询没有使用索引，添加适当的索引可以显著提高查询速度。

2. 优化查询语句：

   确保查询语句尽可能高效，避免使用SELECT *，而是只选择需要的列。

3. 检查数据库统计信息：

   如果统计信息过时，数据库可能选错执行计划。定期运行ANALYZE命令更新统计信息。

4. 检查表的大小和数据分布：

   对于大表，考虑分区或者使用更高效的查询方法。

5. 查看查询计划：

   使用EXPLAIN命令查看查询计划，确认是否使用了合适的方法执行查询。

6. 服务器性能：

   检查服务器的硬件性能，如CPU、内存和磁盘I/O，确保资源充足。

7. 配置参数：

   调整相关的配置参数，比如work\_mem、effective\_cache\_size等，以优化查询性能。

8. 定期维护：

   定期清理无用的数据和索引，避免数据库的膨胀导致查询变慢。

具体操作时，可以先从简单的优化措施开始，如优化查询语句、更新统计信息、查看和分析查询计划，逐步解决问题。如果问题复杂，可能需要更深入的分析和多方面的协调。

SQLite3是一个开源的嵌入式数据库引擎，实现了多数SQL标准的一个子集，其设计目标是轻量级、自包含、高可靠性。

在Python中，可以使用sqlite3模块来操作SQLite3数据库。以下是一个使用sqlite3模块创建数据库、执行查询以及关闭数据库的基本示例：

import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是test.db，如果文件不存在，会自动在当前目录创建:
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个Cursor:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句，创建user表:
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 提交事务：
conn.commit()
 
# 重新打开Cursor:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条插入语句:
cursor.execute("INSERT INTO user (id, name) VALUES ('1', 'Michael')")
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 重新打开Cursor查询数据:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行查询语句:
cursor.execute("SELECT * FROM user WHERE id=?", ('1',))
 
# 获取查询结果集:
values = cursor.fetchall()
print(values)
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 关闭数据库连接:
conn.close()

以上代码演示了如何使用Python的sqlite3模块创建一个数据库、创建表格、插入数据以及查询数据。在实际应用中，可以根据需要进行增删改查操作。

-- 假设Oracle GoldenGate 21c环境已经配置好，以下是检查和处理远程捕获进程延迟的示例SQL脚本：
 
-- 查看Oracle GoldenGate 远程捕获进程的状态
SELECT PROCESS_NAME, STATUS, CHECKPOINT_LAG, CHECKPOINT_LAG_UNITS
FROM DBA_GOLDENGATE_CAPTURE_PROCESSES
WHERE PROCESS_NAME = 'REPLICAT_PROCESS_NAME'; -- 替换为实际的进程名称
 
-- 如果检查到延迟，可以尝试以下步骤来解决：
-- 1. 重启Oracle GoldenGate 进程：
-- 使用GGSCI命令行工具，执行以下命令：
-- GGSCI> STOP REPLICAT REPLICAT_PROCESS_NAME
-- GGSCI> START REPLICAT REPLICAT_PROCESS_NAME
 
-- 2. 检查数据库日志以确定是否有阻塞问题或者资源瓶颈，如磁盘I/O、网络问题等。
-- 3. 调整trail文件的大小和数量，确保能够及时处理数据。
-- 4. 如果是参数配置问题，可以调整初始化参数，如READ_BATCH_SIZE、DDL_BATCH_SIZE等。
 
-- 注意：具体解决方法取决于实际的延迟原因，上述步骤为一般性指导。

这个示例提供了一个简化的视图来查看Oracle GoldenGate 远程捕获进程的状态，并根据状态指示采取相应的措施来解决可能的延迟问题。在实际操作中，需要根据具体情况调整解决方案。

搭建一个基本的Spring Cloud服务涉及以下步骤：

1. 创建一个Spring Boot项目作为服务提供者。
2. 添加Spring Cloud依赖到项目中。
3. 配置服务注册与发现（如使用Eureka）。
4. 配置分布式跟踪（如使用Spring Cloud Sleuth与Zipkin集成）。
5. 配置服务网关（如使用Spring Cloud Gateway）。
6. 配置配置管理（如使用Spring Cloud Config）。

以下是一个简化的例子，演示如何创建一个基本的Spring Cloud服务提供者：

1. 创建一个Spring Boot项目，例如使用Spring Initializr：https://start.spring.io/
2. 添加Spring Cloud依赖到pom.xml：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>
 
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

3. 在application.properties或application.yml中配置Eureka和Zipkin：

spring:
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 # 记录所有请求，可以根据需要调整采样率
 
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/

4. 启动类上添加注解：

@EnableFeignClients
@EnableZipkinStream
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class MyServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyServiceApplication.class, args);
    }
}

5. 使用Feign客户端调用其他服务：

@FeignClient("other-service")
public interface OtherServiceClient {
    @GetMapping("/api/resource")
    String getResource();
}

6. 将服务提供者注册到Eureka并发送跟踪信息到Zipkin。

这个例子展示了如何创建一个基本的Spring Cloud服务，包括服务注册与发现，分布式跟踪，以及如何使

错误解释：

这个错误通常发生在Spring Boot应用程序中集成了Spring Fox来生成Swagger文档时。documentationPluginsBootstrapper是Spring Fox用来启动Swagger文档的一个Bean。如果这个Bean无法启动，可能是由于以下原因：

1. 版本不兼容：Spring Boot和Spring Fox之间的版本不兼容。
2. 配置错误：可能是Swagger配置错误或者是Spring Boot配置文件中有错误。
3. 缺少依赖：可能是缺少了Spring Fox的依赖或者其他相关依赖。

解决方法：

1. 检查Spring Boot和Spring Fox的版本是否兼容。如果不兼容，尝试升级或降级到兼容的版本。
2. 仔细检查Swagger配置，确保没有错误配置。
3. 确保所有必要的依赖都已经正确添加到项目中。
4. 如果使用了Spring Security，确保Swagger的安全配置是正确的。

具体步骤：

• 查看项目的依赖管理文件（如pom.xml或build.gradle），确认Spring Boot和Spring Fox的版本。
• 如果有疑问，可以参考Spring Fox官方文档，找到推荐的版本组合。
• 清理并重新构建项目，确保没有编译错误。
• 如果问题依然存在，可以尝试在网上搜索错误信息，查看是否有其他开发者遇到并解决了相同的问题。

在Linux上安装文件上传工具lrzsz、JDK、文本编辑器vim、Servlet容器Tomcat和数据库管理系统MySQL的命令如下：

# 更新软件包列表
sudo apt-get update
 
# 安装lrzsz（文件上传工具）
sudo apt-get install lrzsz
 
# 安装OpenJDK（JDK）
sudo apt-get install openjdk-11-jdk
 
# 安装vim（文本编辑器）
sudo apt-get install vim
 
# 安装Tomcat（Servlet容器）
# 下载Tomcat
wget https://dlcdn.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.62/bin/apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
 
# 解压Tomcat
tar -xvzf apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
 
# 移动Tomcat到指定目录
sudo mv apache-tomcat-9.0.62 /opt/tomcat
 
# 安装MySQL（数据库管理系统）
# 安装MySQL服务器
sudo apt-get install mysql-server
 
# 启动MySQL服务
sudo systemctl start mysql
 
# 设置MySQL服务开机自启
sudo systemctl enable mysql

请注意，上述命令适用于基于Debian的系统，如Ubuntu。对于其他Linux发行版，如CentOS或Fedora，安装命令可能有所不同。例如，在CentOS中，您可能需要使用yum而不是apt-get。

微服务是一种软件架构风格，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行在自己的进程中，服务之间互相协调、互相配合，共同为用户提供最终价值。

微服务的主要特点包括：

1. 每个服务都是个小应用，只关注于执行单一业务功能。
2. 服务间通信通常使用轻量级API（如REST）。
3. 每个服务可以有自己的数据库。
4. 可以用不同的编程语言。
5. 使用集中化的管理（例如，使用Spring Cloud的服务发现和配置管理）。

Spring Cloud是一个提供工具支持以简化分布式系统构建的Spring子项目。

以下是一个简单的Spring Cloud微服务示例，使用Spring Boot和Eureka进行服务注册与发现。

1. 创建服务注册中心（Eureka Server）:

@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

2. 创建一个微服务（Eureka Client）:

@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class ServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceApplication.class, args);
    }
}

在application.properties或application.yml中配置Eureka Server的地址：

eureka:
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/

以上代码仅展示了微服务和Eureka Server的简单搭建，实际应用中还需要包含具体的业务逻辑和配置。