2024-09-03

在Spring Boot中,可以使用AOP(面向切面编程)来实现防抖操作,以防止表单的重复提交。以下是一个简单的实现示例:

首先,创建一个注解来标记需要防抖的方法:




@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RepeatSubmit {
    // 可以添加一些配置属性,如超时时间等
}

然后,创建一个AOP切面来处理防抖逻辑:




@Aspect
@Component
public class RepeatSubmitAspect {
 
    // 配置一个超时时间,例如30秒内不允许重复提交
    private static final int TIMEOUT = 30;
 
    // 定义一个缓存,用于存储用户的提交记录
    private final Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(TIMEOUT, TimeUnit.SECONDS)
            .build();
 
    @Around("@annotation(com.yourpackage.RepeatSubmit)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
 
        // 获取方法上的注解
        RepeatSubmit repeatSubmit = method.getAnnotation(RepeatSubmit.class);
        if (repeatSubmit == null) {
            return joinPoint.proceed();
        }
 
        // 获取请求中的用户标识和请求参数等信息,用于确定是否为同一用户的重复提交
        // 这里假设用户标识存在于HTTP请求头中的"User-Id"字段
        ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        if (attributes != null) {
            String userId = attributes.getRequest().getHeader("User-Id");
            String key = userId + "_" + method.getName();
 
            // 检查缓存中是否存在该键,如果存在,则认为是重复提交
            if (cache.getIfPresent(key) != null) {
                // 这里可以返回一个错误信息或者抛出异常
                throw new RuntimeException("重复提交,请稍后再试。");
            } else {
                // 如果不是重复提交,将键存入缓存中
                cache.put(key, new Object());
            }
        }
 
        // 如果不是重复提交,执行原方法逻辑
        return joinPoint.proceed();
    }
}

最后,在需要防抖的Controller方法上使用@RepeatSubmit注解:




@RestController
public class YourController {
 
    @RepeatSubmit
    @PostMapping("/submit")
    public String submitForm(YourForm form) {
        // 处理提交逻辑
        return "提交成功";
    }
}

这样就通过AOP的方式实现了防抖操作,防止用户在短时间内对同一个接口进行重复提交。

2024-09-03

微服务网关是微服务架构中的一个关键组件,它负责处理客户端的请求,并将请求路由到合适的微服务。Spring Cloud Gateway是Spring Cloud的一个项目,它实现了微服务网关的功能。

以下是一个简单的Spring Cloud Gateway的配置示例:




import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.route.builder.RouteLocatorBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
                .route("path_route", r -> r.path("/api/service/**")
                        .uri("http://localhost:8080")
                )
                .build();
    }
}

在这个配置中,我们定义了一个路由,它将所有匹配/api/service/**路径的请求转发到http://localhost:8080。这个例子展示了如何使用Java配置来定义路由。

Spring Cloud Gateway还支持更多的功能,如过滤器、路由的重写、集成Spring Security等。通过这些功能,开发者可以构建出灵活、安全的微服务网关。

2024-09-03

GraphRAG是一个用于构建和分析图形数据的Python库。它不包含创建聊天机器人的直接功能,但可以用于处理图数据和机器人的对话逻辑。要使用GraphRAG创建聊天机器人,你需要结合其他库,如nltk(自然语言工具包)和flask(一个用于创建web应用的微型框架)。

以下是一个简单的示例,展示如何使用GraphRAG和Flask创建一个基本的本地化聊天机器人:




from graphrag import GraphRAG
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
# 构建图并进行预处理
graph = GraphRAG()
stemmer = PorterStemmer()
stop_words = set(stopwords.words('english'))
 
# 假设你有一个图形数据库,这里只是一个简单的示例
graph.add_node('greeting', {'text': 'Hello!'})
graph.add_node('goodbye', {'text': 'Goodbye!'})
graph.add_edge('greeting', 'goodbye', {'intent': 'exit'})
 
# 处理用户输入的函数
def process_user_input(user_input):
    # 这里可以添加更复杂的处理逻辑
    return user_input.strip().lower()
 
# 聊天机器人回复用户的函数
def get_response(user_input):
    # 这里可以添加更复杂的机器人逻辑
    response = 'Sorry, I did not understand you.'
    for edge in graph.edges:
        if graph.edges[edge]['intent'] in user_input:
            response = graph.nodes[edge[1]]['text']
            break
    return response
 
# Flask路由,处理用户请求并返回响应
@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_input = process_user_input(request.json['userInput'])
    response = get_response(user_input)
    return jsonify({'response': response})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个简单的例子展示了如何使用Flask创建一个web接口,并使用GraphRAG处理图形数据(在这个例子中是意图和回复)。实际应用中,你需要扩展图形数据库,添加更复杂的处理逻辑,以及使用机器学习或深度学习技术来提高理解和生成更自然的响应的能力。

2024-09-03

要在CentOS中安装和配置指定版本(例如9.0)的Tomcat,并将Tomcat配置为开机自启动,可以按照以下步骤操作:

  1. 安装Java Development Kit (JDK),因为Tomcat是一个基于Java的应用服务器,它需要Java环境来运行。



sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel
  1. 下载Tomcat 9.0的Tarball压缩包。



wget https://downloads.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.62/bin/apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
  1. 解压缩Tomcat压缩包到指定目录(例如/opt/tomcat)。



sudo mkdir /opt/tomcat
sudo tar xvf apache-tomcat-9.0.62.tar.gz -C /opt/tomcat --strip-components=1
  1. 创建一个Tomcat服务文件以便通过systemd管理。



sudo nano /etc/systemd/system/tomcat.service

在编辑器中粘贴以下内容:




[Unit]
Description=Tomcat 9 servlet container
After=network.target
 
[Service]
Type=forking
 
Environment=JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre
Environment=CATALINA_PID=/opt/tomcat/temp/tomcat.pid
Environment=CATALINA_HOME=/opt/tomcat
Environment=CATALINA_BASE=/opt/tomcat
Environment='CATALINA_OPTS=-Xms512M -Xmx1024M -server -XX:+UseParallelGC'
Environment='JAVA_OPTS=-Djava.awt.headless=true -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom'
 
ExecStart=/opt/tomcat/bin/startup.sh
ExecStop=/opt/tomcat/bin/shutdown.sh
 
User=tomcat
Group=tomcat
UMask=0007
RestartSec=10
Restart=always
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

确保JAVA_HOME指向你的JDK安装路径。

  1. 重新加载systemd以识别新的服务文件,并启动Tomcat服务。



sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start tomcat
  1. 设置Tomcat在开机时自动启动。



sudo systemctl enable tomcat

以上步骤安装了指定版本的Tomcat,并通过systemd配置了开机自启动。确保你有适当的权限执行这些命令,并且在执行前检查每个步骤中的命令是否有误。

2024-09-03



# 安装Chocolatey包管理器
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; Invoke-Expression ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://chocolatey.org/install.ps1'))
 
# 使用Chocolatey安装PostgreSQL
choco install postgresql
 
# 安装PostGIS扩展
choco install postgis
 
# 配置PostgreSQL的recovery.conf实现逻辑复制
# 假设PostgreSQL数据目录为C:\PostgreSQL\data
cd 'C:\Program Files\PostgreSQL\13\data'
Copy-Item -Path 'C:\PostgreSQL\recovery.conf' -Destination 'C:\Program Files\PostgreSQL\13\data\recovery.conf'
 
# 修改PostgreSQL配置文件postgresql.conf以启用逻辑复制
(Get-Content 'C:\Program Files\PostgreSQL\13\data\postgresql.conf') -replace '#wal_level = minimal','wal_level = logical' | Set-Content 'C:\Program Files\PostgreSQL\13\data\postgresql.conf'
(Get-Content 'C:\Program Files\PostgreSQL\13\data\postgresql.conf') -replace '#max_wal_senders = 0','max_wal_senders = 3' | Set-Content 'C:\Program Files\PostgreSQL\13\data\postgresql.conf'
(Get-Content 'C:\Program Files\PostgreSQL\13\data\postgresql.conf') -replace '#max_replication_slots = 0','max_replication_slots = 3' | Set-Content 'C:\Program Files\PostgreSQL\13\data\postgresql.conf'
(Get-Content 'C:\Program Files\PostgreSQL\13\data\postgresql.conf') -replace '#max_logical_replication_workers = 0','max_logical_replication_workers = 2' | Set-Content 'C:\Program Files\PostgreSQL\13\data\postgresql.conf'
 
# 重启PostgreSQL服务以应用配置
Restart-Service postgresql
 
# 登录PostgreSQL并创建复制用户和复制槽位
psql -U postgres -c "CREATE ROLE replica LOGIN REPLICATION PASSWORD 'replica';"
psql -U postgres -c "SELECT * FROM pg_create_physical_replication_slot('slot_name');"

这个例子展示了如何在Windows环境下使用Chocolatey安装PostgreSQL,并配置其recovery.conf以启用逻辑复制。修改了PostgreSQL配置文件以允许足够的复制进程,并重启了服务以应用更改。最后,演示了如何在PostgreSQL中创建用于逻辑复制的角色和复制槽位。

2024-09-03

在使用Element UI的el-dialog组件首次打开包含百度地图(BMap)的页面时,可能会遇到地图不显示的问题。这个问题通常是因为在对话框初次显示之前,地图容器的尺寸未能正确计算导致的。

解决方法:

  1. 监听对话框打开的事件,并在事件回调中重新初始化百度地图。
  2. 使用Vue的$nextTick方法确保DOM已经更新后再初始化地图。

示例代码:




<template>
  <el-dialog
    :visible.sync="dialogVisible"
    @open="handleDialogOpen"
  >
    <div id="map" style="width: 100%; height: 400px;"></div>
  </el-dialog>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      dialogVisible: false,
      map: null,
    };
  },
  methods: {
    handleDialogOpen() {
      this.$nextTick(() => {
        if (!this.map) {
          this.map = new BMap.Map('map'); // 初始化地图
          this.map.centerAndZoom(new BMap.Point(116.404, 39.915), 11); // 设置中心点和缩放级别
        } else {
          this.map.resize(); // 如果地图已存在,调用resize方法更新地图大小
        }
      });
    },
  },
};
</script>

在上述代码中,handleDialogOpen方法会在对话框打开时被调用。我们使用this.$nextTick来确保DOM已经更新完成,然后初始化百度地图,并调用resize方法以适应新的容器尺寸。这样就可以解决在首次打开对话框时地图不显示的问题。

2024-09-03

Spring Cloud 配置加载主要依赖于Spring Cloud Config和Spring Environment。

  1. Spring Cloud Config: 用于集中配置管理,可以使用Git存储配置,应用启动时从Config Server加载。
  2. Spring Environment: 封装了Spring应用的环境信息,包括配置信息。

加载配置的一般步骤如下:

  • 应用启动时,向Spring Cloud Config Server请求加载配置。
  • Config Server从配置仓库(如Git)中拉取配置信息。
  • Config Server处理请求,将配置信息返回给应用。
  • 应用接收到配置信息后,将其绑定到Spring Environment中,便于后续使用。

以下是一个简化的Spring Cloud Config Server配置加载示例:




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

在bootstrap.properties或bootstrap.yml中配置Config Server的信息和Git仓库的位置:




spring.cloud.config.server.git.uri=https://github.com/your-repo/config-repo.git
spring.cloud.config.server.git.username=your-username
spring.cloud.config.server.git.password=your-password
spring.cloud.config.label=master
spring.cloud.config.server.git.searchPaths=config-repo

客户端应用会通过如下URL获取配置信息:




http://config-server-url/{application}/{profile}/{label}

例如:




http://localhost:8888/myapp/development/master

配置信息将以JSON格式返回,客户端会解析并加载这些信息到Spring Environment中。

2024-09-03

以下是使用Helm部署MongoDB和Kafka的示例代码:




# 添加MongoDB的Helm仓库
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
 
# 安装MongoDB,可以根据需要修改参数
helm install my-mongodb bitnami/mongodb --set auth.username=user,auth.password=password,auth.database=admin
 
# 添加Kafka的Helm仓库
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
 
# 安装Kafka,可以根据需要修改参数
helm install my-kafka bitnami/kafka --set auth.username=user,auth.password=password

在这个例子中,我们使用Helm快速部署了MongoDB和Kafka,并且设置了用户名和密码,以及其他相关配置。这些步骤可以帮助你快速地在Kubernetes环境中部署你的服务。

2024-09-03

若依是一个开源的企业级平台,其前后端分离版本中包含了文件预览的功能。以下是一个简化的文件预览功能的实现示例,假设你已经有了文件的存储路径和相关的权限控制。

后端(Spring Boot):




import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.core.io.UrlResource;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
 
@RestController
public class FilePreviewController {
 
    // 假设文件存储在这个路径下
    private final Path fileStorageLocation = Paths.get("upload-dir");
 
    @GetMapping("/preview-file/{fileName:.+}")
    public ResponseEntity<Resource> previewFile(@PathVariable String fileName) {
        try {
            Path filePath = fileStorageLocation.resolve(fileName).normalize();
            Resource resource = new UrlResource(filePath.toUri());
 
            if (resource.exists()) {
                // 根据文件类型设置不同的响应类型
                return ResponseEntity.ok()
                        .body(resource);
            } else {
                return ResponseEntity.notFound().build();
            }
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.internalServerError().build();
        }
    }
}

前端(Vue.js):




<template>
  <div>
    <iframe :src="fileUrl" width="100%" height="500px"></iframe>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      fileUrl: ''
    };
  },
  methods: {
    fetchFileUrl(fileName) {
      this.fileUrl = `http://your-backend-server/preview-file/${fileName}`;
    }
  },
  mounted() {
    this.fetchFileUrl('your-file-name.pdf');
  }
};
</script>

在这个例子中,后端提供了一个API接口/preview-file/{fileName}来预览存储在服务器上的文件。前端Vue组件通过iframe嵌入了文件预览的URL。这个例子假设文件已经存储在服务器上,并且有适当的权限和安全措施来保护文件预览接口。

2024-09-03

在分布式系统中实现高可用和可伸缩设计,可以通过以下方式实现:

  1. 服务注册与发现:使用服务注册中心如Eureka、Consul、Zookeeper等,实现服务的自动注册与发现,保证服务的高可用。
  2. 负载均衡:使用Ribbon或Feign进行客户端负载均衡,分散请求到不同的服务实例,提高系统的处理能力。
  3. 断路器模式:使用Hystrix实现断路器模式,防止服务雪崩,保护系统不被某些不稳定服务影响。
  4. 服务熔断:当服务依赖的外部系统出现网络连接问题、服务超时或错误率过高时,Hystrix会启动服务熔断机制,停止对该服务的调用一段时间。
  5. 配置管理:使用Spring Cloud Config服务器集中管理配置,无需改变代码即可实现配置的动态更新。
  6. 消息总线:使用Spring Cloud Bus实现服务实例之间的消息广播和消息订阅,配合配置管理实现动态更新。
  7. 分布式跟踪:使用Zipkin、Brave等进行分布式跟踪,追踪请求在系统中的传播路径,便于问题排查。
  8. 分布式锁:使用RedLock算法等实现分布式锁,保证在分布式系统中的数据一致性。
  9. 分库分表:使用ShardingSphere等实现数据的分库分表,提高系统的数据处理能力。
  10. 高可用部署:将服务部署多个实例,并通过负载均衡器分发请求,提高系统的可用性。
  11. 异步通信:使用消息队列如Kafka、RabbitMQ等实现服务间的异步通信,降低服务耦合度。
  12. 自动扩展:使用Kubernetes、Docker Swarm等容器编排工具实现系统的自动扩展。

以下是一个简化的Spring Cloud示例代码,展示服务注册与发现的使用:




@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class MyServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyServiceApplication.class, args);
    }
}
 
@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;
 
    @GetMapping("/services")
    public List<String> services() {
        List<String> services = new ArrayList<>();
        discoveryClient.getServices().forEach(service -> services.add(service));
        return services;
    }
}

在这个例子中,@EnableEurekaClient注解使得服务能够注册到Eureka服务器,DiscoveryClient被注入到控制器中,用于获取服务实例的信息。这个简单的REST接口返回当前注册的服务列表。