2024-09-04

在Spring Boot中实现WebSocket服务端并允许URL中带参数连接,你可以使用Spring的@ServerEndpoint注解来定义WebSocket端点,并且可以在连接建立时处理URL中的参数。

以下是一个简单的例子:

  1. 添加依赖到你的pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId>
</dependency>
  1. 创建WebSocket端点并处理连接:



import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.util.UriTemplate;
 
import javax.websocket.*;
import javax.websocket.server.ServerEndpoint;
import java.io.IOException;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 
@Component
@ServerEndpoint(value = "/websocket/{userId}")
public class WebSocketEndpoint {
 
    // 保存所有的连接会话
    private static final ConcurrentHashMap<String, Session> sessions = new ConcurrentHashMap<>();
 
    @OnOpen
    public void onOpen(Session session, @PathParam("userId") String userId) {
        sessions.put(userId, session);
        try {
            // 连接建立时,可以根据userId进行逻辑处理
            System.out.println("Connected: " + session.getId() + " for userId: " + userId);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    @OnClose
    public void onClose(Session session, @PathParam("userId") String userId) {
        sessions.remove(userId);
        System.out.println("Disconnected: " + session.getId() + " for userId: " + userId);
    }
 
    @OnMessage
    public void onMessage(String message, @PathParam("userId") String userId) {
        // 处理接收到的消息
        System.out.println("Received Message from userId: " + userId + " - " + message);
    }
 
    @OnError
    public void onError(Session session, Throwable error) {
        System.out.println("Error for Session: " + session.getId() + " - " + error.getMessage());
    }
}
  1. 确保你的Spring Boot应用启动类上添加了@EnableWebSocket注解:



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.socket.config.annotation.EnableWebSocket;
 
@SpringBootApplication
@EnableWebSocket
public class WebSocketAp
2024-09-04

在PostgreSQL中,有许多可以使用的命令。以下是一些最常见和最有用的命令:

  1. 创建数据库:



CREATE DATABASE dbname;
  1. 删除数据库:



DROP DATABASE dbname;
  1. 创建用户:



CREATE USER username WITH PASSWORD 'password';
  1. 更改用户密码:



ALTER USER username WITH PASSWORD 'newpassword';
  1. 列出所有数据库:



\l
  1. 列出当前数据库中的表:



\dt
  1. 列出表的结构:



\d tablename
  1. 列出所有用户:



\du
  1. 连接到数据库:



psql -U username -d dbname
  1. 导入.sql文件:



psql -U username -d dbname -f filename.sql
  1. 导出.sql文件:



pg_dump -U username -d dbname -f filename.sql
  1. 创建表:



CREATE TABLE tablename (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    ...
);
  1. 删除表:



DROP TABLE tablename;
  1. 插入数据:



INSERT INTO tablename (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);
  1. 更新数据:



UPDATE tablename SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition;
  1. 删除数据:



DELETE FROM tablename WHERE condition;
  1. 查询数据:



SELECT * FROM tablename WHERE condition;
  1. 创建索引:



CREATE INDEX indexname ON tablename (column);
  1. 删除索引:



DROP INDEX indexname;
  1. 设置事务:



BEGIN;
COMMIT;
ROLLBACK;

这些命令涵盖了日常数据库操作的基本需求。在实际使用中,可以根据具体需求选择合适的命令。

2024-09-04

在这个例子中,我们将使用Nest.js的守卫(Guard)、修饰器(Decorator),并整合MongoDB来创建一个微服务。




// guard.ts
import { CanActivate, ExecutionContext, Injectable } from '@nestjs/common';
import { Observable } from 'rxjs';
 
@Injectable()
export class ExampleGuard implements CanActivate {
  canActivate(context: ExecutionContext): boolean | Promise<boolean> | Observable<boolean> {
    const request = context.switchToHttp().getRequest();
    return validateRequest(request); // 假设这是一个验证请求的函数
  }
}
 
// decorator.ts
import { SetMetadata } from '@nestjs/common';
 
export const Roles = (...roles: string[]) => SetMetadata('roles', roles);
 
// mongo.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { Model } from 'mongoose';
import { InjectModel } from '@nestjs/mongoose';
 
@Injectable()
export class MongoService {
  constructor(@InjectModel('YourModelName') private readonly yourModel: Model<any>) {}
 
  async findAll(): Promise<any[]> {
    return this.yourModel.find().exec();
  }
 
  // 其他数据库操作方法
}
 
// your.controller.ts
import { Controller, Get, UseGuards, Roles } from '@nestjs/common';
 
@Controller('your-path')
@UseGuards(ExampleGuard)
@Roles('admin')
export class YourController {
  constructor(private readonly mongoService: MongoService) {}
 
  @Get()
  async findAll(): Promise<any[]> {
    return this.mongoService.findAll();
  }
 
  // 其他的路由处理方法
}

在这个例子中,我们创建了一个守卫(ExampleGuard)来处理请求的验证,创建了一个修饰器(Roles)来处理角色的定义,并且整合了MongoDB来作为数据库。然后在控制器中使用了这些工具,在对应的路由处理方法上,通过守卫来验证请求并确保用户具有正确的角色,然后通过MongoService来进行数据库的操作。这样的实践体现了微服务的权限控制、数据库操作和可扩展性。

2024-09-04

为了使用Docker搭建MongoDB,你需要执行以下步骤:

  1. 安装Docker(如果尚未安装)。
  2. 拉取MongoDB的官方Docker镜像。
  3. 运行MongoDB容器。

以下是具体的命令:




# 拉取官方MongoDB镜像
docker pull mongo
 
# 运行MongoDB容器
docker run --name some-mongo -d mongo
 
# 如果需要将MongoDB的端口映射到宿主机上,可以使用以下命令
docker run --name some-mongo -d -p 27017:27017 mongo
 
# 如果需要挂载数据卷,以保存数据到宿主机,可以使用以下命令
docker run --name some-mongo -d -p 27017:27017 -v /my/own/datadir:/data/db mongo

这些命令会启动一个MongoDB实例,你可以通过 docker ps 查看正在运行的容器,并通过 docker logs some-mongo 查看MongoDB的日志输出。

如果你需要连接到MongoDB实例,可以使用MongoDB客户端,或者使用如下命令连接到容器中的MongoDB:




# 连接到MongoDB容器
docker exec -it some-mongo mongo

以上步骤和命令足以让你开始使用Docker搭建MongoDB。

2024-09-04



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/books")
public class BookController {
 
    private final BookService bookService;
 
    @Autowired
    public BookController(BookService bookService) {
        this.bookService = bookService;
    }
 
    // 获取所有图书
    @GetMapping
    public Flux<Book> getAllBooks() {
        return bookService.findAll();
    }
 
    // 根据ID查询图书
    @GetMapping("/{id}")
    public Mono<Book> getBookById(@PathVariable("id") String id) {
        return bookService.findById(id);
    }
 
    // 创建新图书
    @PostMapping
    public Mono<Book> createBook(@RequestBody Book book) {
        return bookService.create(book);
    }
 
    // 根据ID更新图书
    @PutMapping("/{id}")
    public Mono<Book> updateBook(@PathVariable("id") String id, @RequestBody Book book) {
        book.setId(id);
        return bookService.update(book);
    }
 
    // 根据ID删除图书
    @DeleteMapping("/{id}")
    public Mono<Void> deleteBook(@PathVariable("id") String id) {
        return bookService.deleteById(id);
    }
}

这个代码示例展示了如何使用Spring WebFlux框架创建RESTful风格的控制器。它使用了@RestController注解,并且通过@GetMapping@PostMapping等注解定义了HTTP方法的路由。代码中使用了Reactor的MonoFlux来处理异步的数据流。这是Spring WebFlux推荐的响应式方式,适合于处理大量的数据和高并发的场景。

2024-09-04

在Vue中使用Element UI的el-table组件时,可能会遇到表头和内容错位的问题。这通常是由于动态渲染导致的渲染延迟,或者是因为表格的列数过多,导致某些列的宽度计算不准确。

为了解决这个问题,可以尝试以下方法:

  1. 使用v-if来确保表格在数据加载后才渲染。
  2. 使用resize事件来在窗口大小改变时强制重新计算表格宽度。
  3. 使用Element UI的table组件提供的doLayout方法来强制重新计算列宽。

以下是一个简单的示例代码,展示如何在数据加载后刷新表格布局:




<template>
  <el-table
    :data="tableData"
    ref="myTable"
    @resize="handleResize"
  >
    <!-- 列定义 -->
  </el-table>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      tableData: []
    };
  },
  mounted() {
    this.fetchData();
  },
  methods: {
    fetchData() {
      // 模拟异步数据加载
      setTimeout(() => {
        this.tableData = [
          // 数据填充
        ];
        this.$nextTick(() => {
          this.$refs.myTable.doLayout();
        });
      }, 300);
    },
    handleResize() {
      this.$refs.myTable.doLayout();
    }
  }
};
</script>

在这个示例中,我们使用this.$nextTick()确保在DOM更新之后调用doLayout方法。我们也监听了resize事件,以便在窗口大小改变时强制重排表格。这些方法可以帮助解决表头和内容错位的问题。

2024-09-04



version: '3'
services:
  proxy:
    image: goodrain/proxy:latest
    environment:
      - PRIVATE_IP=127.0.0.1
      - PUBLIC_IP=127.0.0.1
      - SERVICE_PORT=5234
      - PROXY_MODE=http
    networks:
      - overlay-net
    restart: always
    labels:
      - "rainbond.app-env=enable"
      - "rainbond.proxy=gr-proxy"
 
  node1:
    image: goodrain.me/pgsql-ha:v1.0.0
    environment:
      - PG_MODE=master
      - CLUSTER_NAME=rainbond-pg
      - PG_DATABASE=rainbond
      - PG_USER=rainbond
      - PG_PASSWORD=rainbond
      - PG_ROOT_PASSWORD=rainbond
      - PG_PRIMARY_HOST=node2
      - PG_REPLICATION_USER=replica
      - PG_REPLICATION_PASSWORD=replica
    networks:
      - overlay-net
    restart: always
    labels:
      - "rainbond.app-env=enable"
      - "rainbond.node=gr-node"
      - "rainbond.cluster-init=true"
 
  node2:
    image: goodrain.me/pgsql-ha:v1.0.0
    environment:
      - PG_MODE=replica
      - CLUSTER_NAME=rainbond-pg
      - PG_DATABASE=rainbond
      - PG_USER=rainbond
      - PG_PASSWORD=rainbond
      - PG_ROOT_PASSWORD=rainbond
      - PG_PRIMARY_HOST=node1
      - PG_REPLICATION_USER=replica
      - PG_REPLICATION_PASSWORD=replica
    networks:
      - overlay-net
    restart: always
    labels:
      - "rainbond.app-env=enable"
      - "rainbond.node=gr-node"
 
networks:
  overlay-net:
    driver: overlay

这个YAML文件定义了一个基于Rainbond的PostgreSQL-HA集群的Docker Compose模板。它包括一个代理服务(proxy)和两个数据库节点(node1和node2),这两个节点配置为主从关系,从而形成一个高可用集群。环境变量被用来配置数据库的各种参数,确保集群的正常运行。这个模板展示了如何在Rainbond平台上部署一个高可用的PostgreSQL集群。

2024-09-04



from django import forms
from django.http import HttpResponseRedirect
from django.shortcuts import render
from .models import Document
 
# 定义上传文件的表单
class DocumentForm(forms.Form):
    file = forms.FileField()
 
# 处理文件上传的视图函数
def upload_file(request):
    if request.method == 'POST':
        form = DocumentForm(request.POST, request.FILES)
        if form.is_valid():
            new_doc = Document(docfile=request.FILES['file'])
            new_doc.save()
            # 重定向到一个新的URL,防止表单的重复提交
            return HttpResponseRedirect('/success/url/')
    else:
        form = DocumentForm()
    return render(request, 'upload.html', {'form': form})

在这个例子中,我们首先定义了一个名为DocumentForm的类来处理文件上传。然后,在upload_file视图函数中,我们检查请求是否是POST方法,如果是,我们实例化表单并将POST数据和文件传递给它。如果表单验证成功,我们将文件保存到数据库,并重定向到一个成功页面。如果请求不是POST或者表单不是有效的,我们渲染带有上传表单的页面供用户填写。

2024-09-04



import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
public class RequestRateLimiterGlobalFilter implements GlobalFilter {
 
    private final RequestRateLimiter requestRateLimiter;
 
    public RequestRateLimiterGlobalFilter(RequestRateLimiter requestRateLimiter) {
        this.requestRateLimiter = requestRateLimiter;
    }
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        return requestRateLimiter.isAllowed(exchange)
                .flatMap(response -> {
                    if (response.isCommitted()) {
                        return Mono.error(new RuntimeException("Request rejected"));
                    }
 
                    ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
                    response.setStatusCode(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS);
                    // 自定义响应体
                    String body = "Custom response for Too Many Requests";
                    response.getHeaders().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
                    return response.writeWith(Mono.just(response.bufferFactory().wrap(body.getBytes())));
                })
                .onErrorResume(e -> {
                    ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
                    response.setStatusCode(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
                    String body = "Internal Server Error, please try again later";
                    response.getHeaders().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
                    return response.writeWith(Mono.just(response.bufferFactory().wrap(body.getBytes())));
                })
                .then(Mono.empty()); // continue filtering other filters
    }
}

这个代码示例展示了如何实现一个自定义的全局过滤器,用于Spring Cloud Gateway的请求限流。它使用了RequestRateLimiter服务来决定是否允许请求通过,并提供了一个自定义的响应体,如果请求被拒绝则返回。同时,它还处理了可能发生的错误,并向客户端返回一个内部服务器错误的响应。

2024-09-04

在Spring Boot项目中整合MyBatis Plus和达梦数据库(DM8),你需要按照以下步骤操作:

  1. pom.xml中添加依赖:



<!-- MyBatis Plus -->
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
 
<!-- 达梦数据库驱动 -->
<dependency>
    <groupId>com.dameng</groupId>
    <artifactId>Dm8JdbcDriver18</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
  1. 配置application.propertiesapplication.yml文件:



# 数据源配置
spring.datasource.driver-class-name=dm.jdbc.driver.DmDriver
spring.datasource.url=jdbc:dm://localhost:5236/数据库名
spring.datasource.username=用户名
spring.datasource.password=密码
 
# MyBatis Plus 配置
mybatis-plus.mapper-locations=classpath:/mappers/**/*.xml
mybatis-plus.type-aliases-package=你的实体类所在包名
mybatis-plus.global-config.db-config.id-type=auto
mybatis-plus.global-config.db-config.field-strategy=not_empty
mybatis-plus.global-config.db-config.table-prefix=表前缀
  1. 创建Mapper接口和对应的XML文件。
  2. 配置MyBatis Plus:



@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        // 添加分页插件
        interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.DM));
        return interceptor;
    }
}
  1. 使用MyBatis Plus提供的CRUD方法进行数据库操作。

确保你已经在达梦数据库中创建了相应的数据库和表,并且有正确的用户名和密码。以上步骤提供了一个简化的整合流程,具体的依赖版本和配置可能会随着版本更新而变化,请根据实际情况选择合适的版本。