2024-09-04



// 假设存在一个简单的Java类,使用Spring框架的依赖注入功能
public class SimpleMovieLister {
 
    // 使用@Autowired注解自动注入MovieFinder的依赖
    private MovieFinder movieFinder;
 
    // 使用构造器注入MovieFinder的依赖
    @Autowired
    public SimpleMovieLister(MovieFinder movieFinder) {
        this.movieFinder = movieFinder;
    }
 
    // 设置movieFinder的setter方法,用于依赖注入
    @Autowired
    public void setMovieFinder(MovieFinder movieFinder) {
        this.movieFinder = movieFinder;
    }
 
    public void printMovieList() {
        // 使用movieFinder来查找和打印电影列表
        List<Movie> movies = movieFinder.findMovies();
        for (Movie movie : movies) {
            System.out.println(movie.getTitle());
        }
    }
}
 
// 对应的Spring配置文件(XML格式)
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
                           http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
 
    <!-- 定义一个bean,这个bean将会自动注入依赖 -->
    <bean id="simpleMovieLister" class="com.example.SimpleMovieLister">
        <!-- 通过构造器注入MovieFinder的依赖 -->
        <constructor-arg ref="movieFinder"/>
    </bean>
 
    <!-- 定义一个bean,它是SimpleMovieLister需要的MovieFinder的实现 -->
    <bean id="movieFinder" class="com.example.DefaultMovieFinder"/>
 
</beans>

这个简单的例子展示了如何在Spring中使用依赖注入。SimpleMovieLister类中的movieFinder属性通过构造器和setter方法的组合使用@Autowired注解来自动注入依赖。在Spring配置文件中,我们定义了simpleMovieListermovieFinder两个bean,并通过<constructor-arg><property>元素将它们关联起来。这样,当Spring容器启动时,它会自动创建SimpleMovieLister的实例,并将movieFinder的实例注入到SimpleMovieLister中,使得SimpleMovieLister能够使用MovieFinder的功能。

2024-09-04



# 在你的Django项目的__init__.py文件中添加以下代码
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
 
# 这将确保Celery将在任务中使用Django设置
import os
from celery import Celery
 
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', '你的项目名称.settings')
 
app = Celery('你的项目名称')
 
# 通过在此文件中导入Django的设置模块,
# Celery将自动使用Django的数据库设置、时间区域设置等。
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
 
# 自动从所有已安装的Django应用程序中发现任务
app.autodiscover_tasks()
 
# 你的Django应用中的tasks.py文件现在可以定义Celery任务了

这段代码配置了Celery,使其可以使用Django的设置,并且自动发现在Django应用中定义的任务。这样,开发者可以专注于任务的实现,而不用担心配置问题。

2024-09-04

在Spring Boot项目中引入SQLite3并使用MyBatis Generator (MBG) 自动生成Mapper、Model和Mapper XML文件的步骤如下:

  1. 添加依赖到pom.xml



<!-- SQLite JDBC Driver -->
<dependency>
    <groupId>org.xerial</groupId>
    <artifactId>sqlite-jdbc</artifactId>
    <version>YOUR_SQLITE_JDBC_VERSION</version>
</dependency>
 
<!-- MyBatis Generator -->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.generator</groupId>
    <artifactId>mybatis-generator-core</artifactId>
    <version>YOUR_MYBATIS_GENERATOR_VERSION</version>
</dependency>
  1. 配置generatorConfig.xml



<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE generatorConfiguration
  PUBLIC "-//mybatis.org//DTD MyBatis Generator Configuration 1.0//EN"
  "http://mybatis.org/dtd/mybatis-generator-config_1_0.dtd">
<generatorConfiguration>
 
    <context id="SqliteContext" targetRuntime="MyBatis3">
 
        <jdbcConnection driverClass="org.sqlite.JDBC"
                        connectionURL="jdbc:sqlite:path_to_your_sqlite_db_file.db" />
 
        <javaModelGenerator targetPackage="com.yourpackage.model" targetProject="src/main/java"/>
        <sqlMapGenerator targetPackage="com.yourpackage.mapper" targetProject="src/main/resources"/>
        <javaClientGenerator type="XMLMAPPER" targetPackage="com.yourpackage.mapper" targetProject="src/main/java"/>
 
        <table tableName="your_table_name">
            <property name="useActualColumnNames" value="true"/>
        </table>
 
    </context>
 
</generatorConfiguration>
  1. 在Spring Boot应用中运行MyBatis Generator:



import org.mybatis.generator.api.MyBatisGenerator;
import org.mybatis.generator.config.Configuration;
import org.mybatis.generator.config.xml.ConfigurationParser;
import org.mybatis.generator.internal.DefaultShellCallback;
 
import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class MBGLauncher {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> warnings = new ArrayList<>();
        boolean overwrite = true;
        File configFile = new File("generatorConfig.xml");
        ConfigurationParser cp = new ConfigurationParser(warnings);
        Configuration config = cp.parseConfiguration(configFile);
        DefaultShellCallback callback = new DefaultShellCallback(overwrite);
        MyBatisGenerator myBatisGenerator = new MyBatisGenerator(config, callback, warnings);
        myBatisGenerator.generate(null);
    }
}

确保替换\`YOUR\_SQLI

2024-09-04

在将MySQL数据库迁移到DM8(达梦数据库)时,可以使用达梦数据库自带的数据传输工具DTS(Data Transformation Service)进行数据迁移。以下是使用DTS进行数据迁移的基本步骤和示例:

  1. 在MySQL数据库中准备迁移数据所需的数据表、视图、存储过程和事件。
  2. 在DM8数据库中创建与MySQL中对应结构相同的数据库、表、视图等对象。
  3. 使用DTS工具创建迁移任务,指定源数据库为MySQL,目标数据库为DM8。
  4. 配置源端和目标端的连接信息,包括主机、端口、用户名、密码等。
  5. 在DTS中选择需要迁移的数据对象,并根据需要配置相关的过滤条件和映射规则。
  6. 启动迁移任务,DTS将按照配置自动执行数据从MySQL到DM8的迁移。
  7. 监控迁移任务的进度,并在必要时处理可能出现的数据冲突或错误。

以下是使用DTS进行数据迁移的示例代码,这是一个在命令行中使用DTS工具的简化示例,实际使用时需要根据具体环境进行调整:




dts --type=mysql2dm -s "host=127.0.0.1;port=3306;user=root;password=your_mysql_password" -t "host=127.0.0.1;port=5236;user=SYSDBA;password=your_dm8_password" --job-dir=/path/to/your/job/directory -d your_mysql_db_name -o your_dm8_db_name

在这个示例中,dts是DTS工具的命令,--type=mysql2dm指定了迁移的类型是从MySQL到DM8。-s后面是源数据库的连接信息,-t后面是目标数据库的连接信息。--job-dir指定了任务文件夹,-d指定了要迁移的MySQL数据库名,-o指定了DM8中的目标数据库名。

请注意,实际使用时需要根据自己的环境配置正确的主机地址、端口、用户名和密码。此外,具体的参数和命令可能会根据不同版本的DTS工具有所不同,请参考您使用的DM8版本的具体文档。

2024-09-04

Redis安装:

  1. 下载源码:从官网下载Redis的最新稳定版源码包。
  2. 编译安装:解压后进入目录,编译安装。

    
    
    
    make
    make install
  3. 配置文件:将/path/to/redis-source/redis.conf 复制到某个目录下作为配置文件。
  4. 启动Redis:使用redis-server命令启动Redis服务器,并指定配置文件。

    
    
    
    redis-server /path/to/your/redis.conf

Redis数据类型及使用场景:

Redis支持五种数据类型:字符串(String), 列表(List), 集合(Set), 有序集合(Sorted Set), 哈希(Hash)。

  • 字符串:简单的key-value存储,可用于缓存、计数等。
  • 列表:可以用来实现队列、堆栈等数据结构。
  • 集合:可以用来实现标签系统等,不含重复元素。
  • 有序集合:可以用来实现排行榜等功能,元素有分数,可排序。
  • 哈希:可以用来存储对象,每个字段是键值对。

Redis事务:

Redis事务可以一次执行多个命令,有以下三个保证:

  • 执行过程中任何命令执行失败,所有命令都不会执行。
  • 执行过程中可以使用DISCARD命令撤销事务。
  • 事务不支持回滚。

使用MULTI命令开启事务,EXEC命令执行事务中的所有命令。




MULTI
SET key1 value1
INCR key2
EXEC

Redis持久化:

Redis支持两种持久化方式:

  • RDB:定时将内存中的数据快照保存到磁盘的一个压缩二进制文件中。
  • AOF:将每个写命令保存到文件中。

可以同时使用两种方式,RDB用于快速恢复,AOF用于数据安全。

Redis淘汰策略:

Redis提供了多种淘汰策略:

  • noeviction:不进行淘汰,当内存不足时,新写入操作会报错。
  • allkeys-random:在键空间中随机淘汰键。
  • volatile-random:在设置了过期时间的键中随机淘汰。
  • allkeys-lru:基于最少最近使用算法淘汰键。
  • volatile-lru:基于最少最近使用算法淘汰设置了过期时间的键。
  • volatile-ttl:淘汰即将过期的键。

通过配置文件中的maxmemory-policy指定。




maxmemory-policy allkeys-lru
2024-09-04



/*
 * PostmasterMain -- Initialize process environment, fork child processes, etc.
 */
void
PostmasterMain(int argc, char *argv[])
{
    ...
    /*
     * Create a listening socket to be used by the postmaster, and listen on it.
     */
    if ((PostmasterProcessPointer->sock = InitProcessServer(NULL, 0)) < 0)
        ereport(FATAL,
                (errcode(ERRCODE_OPERATING_SYSTEM),
                 errmsg("could not create IPC socket")));
    ...
    /*
     * Loop accepting connections.  Exits only on error or exit signal.
     */
    for (;;)
    {
        Port       *port;
 
        /*
         * Accept a new connection request and process it.  We repeat this loop
         * for each new connection.
         */
        port = ConnCreate(PostmasterProcessPointer->sock);
        ...
        /*
         * Perform authentication.
         */
        if (!AuthenticateUser(port, NULL))
            ereport(FATAL,
                    (errcode(ERRCODE_INVALID_AUTHORIZATION_SPECIFICATION),
                     errmsg("authentication failed for username \"%s\"",
                            port->user_name)));
        ...
        /*
         * OK, we successfully authenticated.  Now give the client an
         * End-of-Startup marker, and start sending back commands.
         */
        if (PG_PROTOCOL_MAJOR(FrontendProtocol) >= 3)
            pq_putemptymessage('S');
        ...
        /*
         * Now we can report the connection to the collector, if it's available.
         */
        if (IsUnderPostmaster)
            pgstat_report_activity(port->database_name, port->user_name);
        ...
    }
    ...
}

这段代码是PostgreSQL中的核心函数之一,用于初始化进程环境,创建和监听套接字以接受客户端连接,并处理用户认证。代码中包含了创建监听套接字、接受连接、认证用户,并向客户端发送启动标记的关键步骤。这为学习PostgreSQL源码提供了一个很好的示例,展示了服务端处理客户端连接和交互的核心逻辑。

2024-09-04

在Spring Boot中实现日志追踪traceId的配置,可以通过自定义日志配置文件或者使用AOP来为每个请求生成并追踪唯一的traceId。以下是一个使用AOP实现的简单示例:

  1. 添加依赖(如果使用Spring Boot 2.x,则不需要额外添加):



<!-- AOP依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
  1. 创建一个切面来为每个请求生成traceId:



import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.UUID;
 
@Aspect
@Component
public class LoggingAspect {
 
    private static final String TRACE_ID = "traceId";
 
    @Pointcut("execution(public * com.yourpackage..*.*(..))")
    public void loggingPointcut() {
    }
 
    @Before("loggingPointcut()")
    public void logBefore(JoinPoint joinPoint) {
        String traceId = MDC.get(TRACE_ID);
        if (traceId == null) {
            traceId = UUID.randomUUID().toString();
            MDC.put(TRACE_ID, traceId);
        }
        // 可以在这里添加额外的日志信息,例如方法签名等
    }
}
  1. 配置日志格式,在application.propertiesapplication.yml中添加以下内容:



logging.pattern.console=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - %X{traceId} - %-5level %logger{36} - %msg%n

在这个配置中,%X{traceId}占位符会被替换为当前日志请求的traceId

确保你的日志配置文件(如logback-spring.xml)包含了对应的pattern。

这样,每当有日志记录时,都会附带上生成的traceId,实现了全链路追踪。

2024-09-04



# 安装Vue-cli
npm install -g @vue/cli
 
# 创建一个新的Vue项目
vue create my-project
 
# 进入项目目录
cd my-project
 
# 添加ElementUI
vue add element

这段代码首先确保Vue-cli被全局安装。然后创建一个新的Vue项目,并将项目名称设置为my-project。最后,使用vue add element命令来安装ElementUI。这是在Vue项目中整合ElementUI的一种快速方法。

2024-09-04

在Oracle数据库中,B-树索引、位图索引和函数索引是常用的索引类型。

  1. B-树索引(B-tree index)

    • 适用于全键值、范围查询、模糊查询等。
    • 示例创建语句:

      
      
      
      CREATE INDEX idx_tablename_colname ON tablename(colname);
  2. 位图索引(Bitmap index)

    • 适用于频繁进行AND、OR操作的查询,尤其是在某个范围内查询时效率较高。
    • 示例创建语句:

      
      
      
      CREATE BITMAP INDEX idx_tablename_colname ON tablename(colname);
  3. 函数索引(Function-based index)

    • 适用于对列值进行函数操作后的结果进行查询。
    • 示例创建语句:

      
      
      
      CREATE INDEX idx_tablename_func ON tablename(FUNCTION(colname));
  4. 单列索引与复合索引

    • 单列索引是针对单个列创建的索引。
    • 复合索引是针对多个列的组合创建的索引。
    • 示例创建语句:

      
      
      
      -- 单列索引
      CREATE INDEX idx_tablename_colname1 ON tablename(colname1);
       
      -- 复合索引
      CREATE INDEX idx_tablename_colname1_colname2 ON tablename(colname1, colname2);

以上是Oracle数据库中常见索引的创建方法。在实际应用中,需要根据查询需求和数据特点选择合适的索引类型以提高查询效率。

2024-09-04

在Redis中,我们可以通过Redis的集群功能来创建不同的组,以便进行数据的隔离。Redis集群是一种使用分片来处理数据的方式,其中每个节点负责处理一部分数据。

在Redis中,我们可以通过以下方式来定制组:

  1. 使用Redis Cluster:Redis Cluster是Redis官方提供的分布式解决方案,它将数据分布在不同的节点上。我们可以通过指定不同的keys来将数据分布到不同的组中。
  2. 使用Redis的分片功能:我们可以通过编写代码来手动实现分片逻辑,从而将数据分布到不同的组中。

以下是一个简单的例子,展示如何使用Redis Cluster来定制组:




import redis
 
# 连接到Redis Cluster
startup_nodes = [
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7000"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7002"},
]
 
# 创建一个Redis Cluster对象
rc = redis.RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
 
# 设置key-value对,其中key可以包含不同的前缀来定制组
rc.set('group1:mykey', 'myvalue')
rc.set('group2:mykey', 'myvalue')
 
# 获取key对应的value
print(rc.get('group1:mykey'))
print(rc.get('group2:mykey'))

在这个例子中,我们使用了Redis Cluster的起始节点来创建一个RedisCluster对象。然后,我们通过在key前添加不同的前缀(例如group1:和group2:)来定制不同的组。这样,我们就可以将不同的数据放入不同的组中。