在Spring Boot应用中，默认使用的是内嵌的Tomcat容器。如果你想要替换为Undertow容器，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，在项目的pom.xml中添加Undertow的依赖。

<dependencies>
    <!-- 添加 Undertow 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- 移除 Tomcat 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
</dependencies>

2. 确保没有其他地方在pom.xml中引入spring-boot-starter-web，以避免重复引入Tomcat。
3. 在application.properties或application.yml中，可以进行Undertow的配置，例如设置IO线程数、任务队列的大小等。

# application.properties 示例
 
# 设置 Undertow 的 IO 线程数
server.undertow.io-threads=4
# 设置 Undertow 的 worker 线程数
server.undertow.worker-threads=20
# 设置 Undertow 的连接队列大小
server.undertow.buffer-size=1024

4. 重新打包并运行你的Spring Boot应用，此时应用将使用Undertow作为Web服务器容器。

以上步骤完成后，你的Spring Boot应用将使用Undertow代替Tomcat作为Web服务器。

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.context.ContextUtil;
 
// 配置限流规则
private static void initFlowRules(){
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
    FlowRule rule = new FlowRule();
    rule.setResource(KEY);
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    // 设置限流阈值类型为QPS，每秒允许通过的请求数为1
    rule.setCount(1);
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
 
public static void main(String[] args) {
    // 初始化限流规则
    initFlowRules();
 
    // 通过SphU.entry("key")进行资源保护，如果被限流，则抛出BlockException异常
    while (true) {
        try (Entry entry = SphU.entry(KEY)) {
            // 业务逻辑
            System.out.println("业务逻辑被执行");
        } catch (BlockException e) {
            // 业务逻辑
            System.out.println("被限流了");
        }
    }
}

这段代码演示了如何使用Sentinel进行限流操作。首先，我们配置了一个限流规则，规定了资源的QPS阈值。接着，在一个无限循环中，我们使用SphU.entry(KEY)来保护我们的业务代码，如果请求的QPS超过了规则中设定的阈值，则会抛出BlockException异常，我们可以在catch块中处理这种情况，例如打印一条日志或者进行服务降级。

Tomcat多实例部署通常是为了提高服务器的处理能力，通过启动多个Tomcat实例来分担负载。动静分离是为了提高系统的性能和可维护性，将静态资源（HTML、CSS、JavaScript、图片等）与动态资源（如JSP、Servlet等）分开部署。

以下是一个简单的步骤指导如何进行Tomcat多实例部署和动静分离：

1. 安装Tomcat多个实例：

   • 将Tomcat解压到多个不同的目录。
   • 为每个实例创建独立的server.xml和其他配置文件，确保端口号不冲突。

2. 动静分离配置：

   • 在静态资源服务器（例如Nginx或Apache）上配置静态资源的服务。
   • 配置动态资源服务器（Tomcat），让其只处理动态内容。
   • 通过反向代理服务器将静态请求转发到静态资源服务器，动态请求转发到动态资源服务器。

以下是一个简化的Tomcat多实例部署示例（以Linux系统为例）：

# 下载Tomcat
wget https://downloads.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.62/bin/apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
 
# 解压到多个目录
tar xzvf apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
mv apache-tomcat-9.0.62 /usr/local/tomcat9-instance1
 
# 复制实例（如果需要第二个实例）
cp -r /usr/local/tomcat9-instance1 /usr/local/tomcat9-instance2
 
# 修改实例1和实例2的端口号，防止冲突
# 修改/usr/local/tomcat9-instance1/conf/server.xml 和 /usr/local/tomcat9-instance2/conf/server.xml
 
# 启动实例1和实例2
/usr/local/tomcat9-instance1/bin/startup.sh
/usr/local/tomcat9-instance2/bin/startup.sh

动静分离配置（以Nginx为静态资源服务器，Tomcat为动态资源服务器为例）：

# Nginx配置文件（/etc/nginx/nginx.conf或相关配置目录下的文件）
server {
    listen 80;
 
    location / {
        root /path/to/static/resources;
        try_files $uri $uri/ =404;
    }
 
    location ~ \.jsp$ {
        proxy_pass http://tomcat_dynamic_resource_server;
    }
 
    # 其他需要代理到Tomcat的动态资源
}

在这个配置中，Nginx接收到对静态资源的请求时，直接返回静态资源文件。对于JSP文件的请求，它将请求代理到Tomcat服务器。

注意：以上示例仅为概念性说明，实际部署可能需要考虑更多因素，如安全性、性能等。

CREATE OR REPLACE FUNCTION core.delete_records_from_schema_older_than(p_days_old integer, p_schema_name text)
RETURNS void LANGUAGE plpgsql AS $$
DECLARE
    v_table_name text;
    v_partition_table_name text;
    v_delete_sql text;
    v_partition_delete_sql text;
BEGIN
    -- 删除主表数据
    FOR v_table_name IN
        SELECT table_name
        FROM information_schema.tables
        WHERE table_schema = p_schema_name
          AND table_type = 'BASE TABLE'
    LOOP
        v_delete_sql := format('DELETE FROM %I.%s WHERE c_time < now() - interval ''%s days''', p_schema_name, v_table_name, p_days_old);
        EXECUTE v_delete_sql;
    END LOOP;
 
    -- 删除分区表数据
    FOR v_partition_table_name IN
        SELECT table_name
        FROM information_schema.tables
        WHERE table_schema = p_schema_name
          AND table_type = 'PARTITIONED TABLE'
    LOOP
        v_partition_delete_sql := format('ALTER TABLE %I.%s DELETE WHERE c_time < now() - interval ''%s days''', p_schema_name, v_partition_table_name, p_days_old);
        EXECUTE v_partition_delete_sql;
    END LOOP;
END;
$$;

这段代码修复了原始代码中的问题，并使用了format函数来创建动态SQL语句，这样可以避免SQL注入的风险，并且使得代码更加健壮和可维护。此外，分区表的删除操作也从DROP TABLE更改为了ALTER TABLE DELETE WHERE，这是因为直接删除分区表不仅不常见，而且在大多数情况下是不可能的。

一分钟不到的代码实例可能不全，但我们可以提供一个简化版本的房间预订服务的核心方法。以下是一个简化的RoomService类的例子，它可以处理房间预订的核心功能。

import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
@Service
public class RoomService {
 
    private Map<String, Boolean> roomStatus = new HashMap<>();
 
    public RoomService() {
        // 假设有10个房间，全部空闲
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            roomStatus.put("Room" + i, Boolean.TRUE); // 空闲
        }
    }
 
    public boolean bookRoom(String roomNumber, String checkInDate, String checkOutDate) {
        if (!roomStatus.containsKey(roomNumber)) {
            return false; // 房间不存在
        }
 
        if (!roomStatus.get(roomNumber)) {
            return false; // 房间已被预订
        }
 
        // 执行预订逻辑，例如更新数据库等
        // 此处省略数据库操作代码
 
        // 标记房间为预订状态
        roomStatus.put(roomNumber, Boolean.FALSE);
        return true;
    }
 
    public boolean cancelBooking(String roomNumber, String checkInDate) {
        if (!roomStatus.containsKey(roomNumber)) {
            return false; // 房间不存在
        }
 
        // 执行取消预订的逻辑，例如更新数据库等
        // 此处省略数据库操作代码
 
        // 标记房间为空闲状态
        roomStatus.put(roomNumber, Boolean.TRUE);
        return true;
    }
}

这个简化版本的RoomService类提供了bookRoom和cancelBooking方法，用于处理房间预订和取消预订的逻辑。在实际的应用中，你需要将其扩展为与数据库交互，并添加更多的业务逻辑，例如安全性检查、日志记录等。

在Spring Cloud Gateway中配置CORS（跨源资源共享）可以通过定义一个全局的过滤器来实现。以下是一个配置全局CORS过滤器的示例代码：

import org.springframework.cloud.gateway.filter.Factory;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class CorsGlobalFilter implements Factory<CorsGlobalFilter> {
    @Override
    public CorsGlobalFilter apply(ServerWebExchange exchange) {
        return new CorsGlobalFilter();
    }
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
 
        HttpHeaders headers = response.getHeaders();
        headers.set("Access-Control-Allow-Origin", "*");
        headers.set("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS");
        headers.set("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type");
        headers.set("Access-Control-Max-Age", "3600");
 
        if (exchange.getRequest().getMethod() == HttpMethod.OPTIONS) {
            response.setStatusCode(HttpStatus.OK);
            return Mono.empty();
        }
 
        return chain.filter(exchange);
    }
}

然后在配置类中注册这个全局过滤器：

import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class CorsConfiguration {
 
    @Bean
    public CorsGlobalFilter corsGlobalFilter() {
        return new CorsGlobalFilter();
    }
}

这样配置后，Spring Cloud Gateway将会对所有的请求添加CORS头部，允许跨域请求。在实际使用时，您可能需要根据实际需求设

在Spring Boot中配置动态数据源，通常需要实现AbstractRoutingDataSource来根据某种键（如当前用户的标识）动态路由到不同的数据源。以下是一个简化的例子：

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
import javax.sql.DataSource;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
    private final Map<Object, Object> dynamicTargetDataSources = new ConcurrentHashMap<>();
 
    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        // 从ThreadLocal中获取数据源标识
        return DataSourceContextHolder.getDataSourceType();
    }
 
    public void addDataSource(Object key, DataSource dataSource) {
        this.dynamicTargetDataSources.put(key, dataSource);
        this.setTargetDataSources(dynamicTargetDataSources);
        // 在添加数据源后，需要调用afterPropertiesSet()方法来更新内部的数据源映射
        this.afterPropertiesSet();
    }
 
    public void removeDataSource(Object key) {
        this.dynamicTargetDataSources.remove(key);
        this.setTargetDataSources(dynamicTargetDataSources);
        // 在移除数据源后，需要调用afterPropertiesSet()方法来更新内部的数据源映射
        this.afterPropertiesSet();
    }
}
 
// 使用ThreadLocal保存当前数据源标识
public class DataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<>();
 
    public static void setDataSourceType(String dataSourceType) {
        contextHolder.set(dataSourceType);
    }
 
    public static String getDataSourceType() {
        return contextHolder.get();
    }
 
    public static void clearDataSourceType() {
        contextHolder.remove();
    }
}
 
// 在配置类中配置DynamicDataSource bean
@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
        // 配置默认数据源
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(primaryDataSource());
        // 配置动态数据源
        Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("primary", primaryDataSource());
        // 可以根据实际情况动态添加其他数据源
        // dynamicDataSource

由于篇幅限制，这里我们只提供关键点解释和代码示例。

1. NIO优化原理：

   • 非阻塞I/O（Non-blocking I/O）允许一个线程处理多个连接。
   • 选择器（Selector）可以同时监听多个通道的事件，消除了线程等待的需要。

2. Tomcat线程池优化：

   • 通过自定义Executor，可以调整Tomcat的线程池大小。
   • 使用APR（Apache Portable Runtime）可以提升性能，通过本地库与操作系统协同工作。

3. SpringBoot项目瘦身：

   • 使用Lombok来减少模板代码。
   • 根据需求排除不必要的自动配置。
   • 使用Spring Data，优化数据访问层代码。

代码示例：

NIO优化（关键部分）:

Selector selector = Selector.open();
ServerSocketChannel serverSocket = ServerSocketChannel.open();
serverSocket.configureBlocking(false);
serverSocket.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
 
while(true) {
    selector.select();
    Set<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys();
    Iterator<SelectionKey> it = selectedKeys.iterator();
 
    while (it.hasNext()) {
        SelectionKey key = it.next();
        it.remove();
 
        if (key.isAcceptable()) {
            // 接受连接
        } else if (key.isReadable()) {
            // 读取数据
        } else if (key.isWritable()) {
            // 写入数据
        }
    }
}

Tomcat线程池优化（部分配置）:

<Executor name="tomcatThreadPool" 
    namePrefix="catalina-exec-" 
    maxThreads="200" 
    minSpareThreads="20"/>

SpringBoot项目瘦身（使用Lombok）:

import lombok.Data;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class MyApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApp.class, args);
    }
}
 
@Data
class MyModel {
    private String data;
}

以上代码仅展示了关键概念和技术，并未包含完整的实现。实际应用时，需要根据具体需求进行配置和编码。

哨兵模式（Sentinel）是Redis的一个高可用解决方案，它由一个或多个哨兵（Sentinel）实例组成，这些实例会监控主服务器和其从服务器，并在主服务器下线时自动进行故障转移。

以下是一个基本的哨兵配置文件示例：

# sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

解释：

• sentinel monitor mymaster: 这行指定了哨兵监控的主服务器名称和地址，最后的数字表示最少有几个哨兵同意下线时才会进行故障转移。
• sentinel down-after-milliseconds: 如果一个服务器在指定的毫秒数内没有响应，则认为它是下线的。
• sentinel parallel-syncs: 在故障转移期间，可以有几个从服务器同时进行同步。
• sentinel failover-timeout: 故障转移超时时间，超过这个时间如果没有完成故障转移就会认为故障转移失败。

启动哨兵的命令：

redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

在实际应用中，哨兵模式通常与主从模式配合使用，以保障Redis的高可用性。当主服务器出现故障时，哨兵会自动进行故障转移，选举新的主服务器，并将其他的从服务器指向新的主服务器。

import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.FindIterable;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import com.mongodb.client.model.Sorts;
import org.bson.Document;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class MongoDBExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        MongoClient mongoClient = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017");
        MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("yourDatabase");
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("yourCollection");
 
        // 分页参数
        int page = 1;
        int pageSize = 10;
        int skip = (page - 1) * pageSize;
 
        // 精确查询
        String exactFieldName = "fieldName";
        String exactFieldValue = "value";
 
        // 模糊查询
        String fuzzyFieldName = "fieldName";
        String fuzzyFieldValue = "value";
 
        // 时间区间查询
        String dateFieldName = "dateField";
        long startTime = 1609459200L; // Unix时间戳
        long endTime = 1612137599L; // Unix时间戳
 
        // 排序字段
        String sortFieldName = "sortField";
        int sortDirection = 1; // 1为升序, -1为降序
 
        // 创建查询条件
        List<Document> filters = new ArrayList<>();
        filters.add(new Document(exactFieldName, exactFieldValue));
        filters.add(new Document(fuzzyFieldName, new Document("$regex", fuzzyFieldValue).append("$options", "i")));
        filters.add(new Document(dateFieldName, new Document("$gte", startTime).append("$lte", endTime)));
 
        Document query = new Document();
        if (!filters.isEmpty()) {
            for (Document filter : filters) {
                query.putAll(filter);
            }
        }
 
        // 排序
        Document sort = new Document(sortFieldName, sortDirection);
 
        // 执行查询
        FindIterable<Document> iterable = collection.find(query).skip(skip).limit(pageSize).sort(sort);
        for (Document doc : iterable) {
            System.out.println(doc.toJson());
        }
 
        // 关闭客户端
        mongoClient.close();
    }
}

这段代码展示了如何使用MongoDB的Java驱动进行分页查询、精确查询、模糊查询、时间区间查询以及排序。它使用了MongoClients.create来创建MongoDB客户端，并通过getDatabase和getCollection方法选定数据库和集合。使用find方法进行查询，并结合skip和limit实现分页，使用sort方法实现排序。最后，使用\`toJso