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2024-09-04

在PostgreSQL中，数据是以表格的形式存储的，表格间的数据可以通过SQL语句进行查询和操作。以下是一些基本的SQL语句，用于创建、查询和修改PostgreSQL中的数据结构。

创建表格：




CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    column3 datatype,
    ....
);

插入数据：




INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...)
VALUES (value1, value2, value3, ...);

查询数据：




SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

更新数据：




UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;

删除数据：




DELETE FROM table_name
WHERE condition;

创建索引以提高查询速度：




CREATE INDEX index_name 
ON table_name (column1, column2, ...);

创建视图以简化复杂查询：




CREATE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

创建外键约束以保持数据的完整性：




ALTER TABLE table_name
ADD CONSTRAINT fk_constraint_name
FOREIGN KEY (column1)
REFERENCES parent_table_name(parent_column1);

这些是PostgreSQL中常见的数据操作语句，可以用来创建表格、插入数据、查询数据、更新数据、删除数据、创建索引、创建视图和添加外键约束。

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Redis health check failed

System

2024-09-04

所有,redis

解释：

"Redis health check failed" 表示对Redis服务器进行健康检查时失败了。这可能是由于多种原因造成的，比如Redis服务未运行、网络问题、配置错误、权限问题、资源不足或者Redis版本不兼容等。

解决方法：

确认Redis服务是否正在运行：可以使用如 systemctl status redis 或 service redis status 命令检查。
检查Redis配置文件：确认是否有错误的配置，如端口号、密码、网络设置等。
检查网络连接：确保客户端和Redis服务器之间的网络连接没有问题。
检查防火墙设置：确保没有防火墙规则阻止访问Redis端口。
查看Redis日志：日志文件可能包含有用的错误信息。
资源检查：确认服务器是否有足够的内存和CPU资源来运行Redis。
版本兼容性：如果你最近升级了Redis或相关软件，确保它们是兼容的版本。
权限问题：确保运行Redis服务的用户有足够的权限访问Redis配置文件和数据目录。

如果以上步骤无法解决问题，可能需要进一步的调试或者查看Redis客户端库的文档，以确定特定于应用程序的错误原因。

System

2024-09-04

所有,java

在Spring Boot中，你可以使用jakarta.validation.constraints包中的注解来对接口参数进行验证。以下是一个简单的例子，演示如何使用@NotBlank注解来验证一个字符串参数不为空白。

首先，确保你的项目中包含了Spring Boot的起步依赖以及validation的依赖，如下：




<!-- Spring Boot Starter -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
 
<!-- Bean Validation API -->
<dependency>
    <groupId>jakarta.validation</groupId>
    <artifactId>jakarta.validation-api</artifactId>
    <version>2.0.2</version>
</dependency>
 
<!-- Hibernate Validator -->
<dependency>
    <groupId>org.hibernate.validator</groupId>
    <artifactId>hibernate-validator</artifactId>
    <version>6.2.0.Final</version>
</dependency>

然后，在你的Controller中使用注解：




import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
import jakarta.validation.constraints.NotBlank;
 
@RestController
@Validated
public class MyController {
 
    @PostMapping("/validate")
    public String validateParameter(@RequestBody @Validated MyRequest request) {
        return "Validation succeeded";
    }
 
    static class MyRequest {
        @NotBlank(message = "The name cannot be blank")
        private String name;
 
        // Getter and setter
        public String getName() {
            return name;
        }
 
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
    }
}

在上面的例子中，@Validated注解被用于激活验证功能，@NotBlank注解用于确保name字段不为空白字符串。如果参数验证失败，Spring将会返回一个400 Bad Request响应，并包含验证错误信息。

System

2024-09-04

所有,数据库

以下是一个基于 Ubuntu 20.04 和 Containerd 的 Kubernetes 1.28.1 集群部署的示例步骤：

系统要求：确保系统满足 Kubernetes 和 Docker 的最小要求。

更新系统并安装必要的包：




sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl
sudo apt-get install -y software-properties-common

添加 Docker 和 Kubernetes 的官方 GPG 密钥：




curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-key adv --fetch-keys https://apt.kubernetes.io/kubernetes.gpg

添加 Docker 和 Kubernetes 的稳定仓库：




sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
sudo add-apt-repository "deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main"

再次更新包列表并安装 Docker Engine 和 Kubernetes 相关包：




sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl

初始化 Kubernetes 集群：




sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

设置 kubectl 的配置文件：




mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

安装 Pod 网络插件（如 Calico）：




kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml

添加工作节点：
```
kubeadm token create --print-join-command
```
执行上述命令输出的节点加入指令，其他工作节点将通过该指令加入集群。

以上步骤为部署 Kubernetes 1.28.1 集群提供了一个基本的框架。记得根据具体环境调整网络配置和安全设置。

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SpringBoot集成AI，接入大模型框架，LangChain4j

System

2024-09-04

所有,java

要在Spring Boot中集成AI和大型模型框架LangChain4j，你需要按照以下步骤操作：

在Spring Boot项目的pom.xml中添加LangChain4j的依赖。
配置必要的模型和资源。
创建服务以使用LangChain4j的功能。

以下是一个简化的例子：

Step 1: 添加LangChain4j依赖到pom.xml：




<dependencies>
    <!-- 其他依赖 -->
 
    <!-- 添加 LangChain4j 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.o11y.jvm</groupId>
        <artifactId>langchain4j</artifactId>
        <version>最新版本</version>
    </dependency>
</dependencies>

Step 2: 配置模型和资源。

在application.properties或application.yml中配置模型路径等信息：




# application.properties
 
# 模型路径配置
model.path=/path/to/your/model

Step 3: 创建服务。




import com.o11y.jvm.langchain4j.LangChain4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class LangChainService {
 
    @Value("${model.path}")
    private String modelPath;
 
    public String processInput(String input) {
        // 使用LangChain4j处理输入
        return LangChain4j.processInput(input, modelPath);
    }
}

Step 4: 创建一个REST Controller来使用服务。




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class LangChainController {
 
    @Autowired
    private LangChainService langChainService;
 
    @PostMapping("/process")
    public String processInput(@RequestBody String input) {
        return langChainService.processInput(input);
    }
}

以上代码提供了一个简单的Spring Boot集成示例，其中包含了集成LangChain4j的基本步骤。在实际应用中，你需要根据LangChain4j的具体API和你的模型进行调整。

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Spring Boot集成Spring AI实现快速接入openAI

System

2024-09-04

所有,java




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
@Service
public class OpenAiService {
 
    private final RestTemplate restTemplate;
    private final String openAiApiKey;
 
    @Autowired
    public OpenAiService(RestTemplate restTemplate, @Value("${openai.api-key}") String openAiApiKey) {
        this.restTemplate = restTemplate;
        this.openAiApiKey = openAiApiKey;
    }
 
    public String getCompletion(String prompt) {
        String url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions";
        CompletionRequest completionRequest = new CompletionRequest(prompt);
        ResponseEntity<CompletionResponse> responseEntity = restTemplate.postForEntity(url, completionRequest, CompletionResponse.class, "Authorization: Bearer " + openAiApiKey);
        if (responseEntity.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {
            return responseEntity.getBody().getChoices()[0].getText();
        } else {
            throw new RuntimeException("Error occurred while calling OpenAI API");
        }
    }
 
    static class CompletionRequest {
        private String prompt;
        private String max_tokens;
        private String n;
        private String stop;
 
        public CompletionRequest(String prompt) {
            this.prompt = prompt;
            this.max_tokens = "1000";
            this.n = "1";
            this.stop = null;
        }
        // getters and setters
    }
 
    static class CompletionResponse {
        private Choice[] choices;
 
        public Choice[] getChoices() {
            return choices;
        }
        // getters and setters
    }
 
    static class Choice {
        private String text;
 
        public String getText() {
            return text;
        }
        // getters and setters
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用程序中使用RestTemplate与OpenAI的API进行交互。首先，它定义了一个OpenAiService服务类，该类使用RestTemplate来发送POST请求到OpenAI的completions端点。它还展示了如何创建请求和响应对象来符合OpenAI API的要求。最后，它提供了一个getCompletion方法，该方法接受一个提示并返回一个基于OpenAI模型的响应。

System

2024-09-04

所有,java

报错信息不完整，但根据提供的部分信息，可以推测是在使用Spring Cloud与Docker进行整合时，在使用Maven进行项目打包时遇到了问题。具体来说，是在执行com.spotify:docker-maven-plugin插件目标时失败了。

这个问题可能有多种原因，比如Docker守护进程没有运行、Docker配置不正确、Docker镜像构建时出错、网络问题、Maven配置错误等。

解决方法通常包括以下几个步骤：

确认Docker服务正在运行：
执行docker info或docker ps来检查Docker服务是否正常。
检查docker-maven-plugin插件配置：
确保pom.xml中配置的registry、baseImage、entryPoint等参数正确无误。
检查网络连接：
确保你的机器可以连接到Docker Hub或者私有Docker Registry。
查看Maven输出的错误日志：
错误日志通常会提供更详细的信息，帮助你定位问题。
检查防火墙设置：
确保没有防火墙规则阻止Maven与Docker守护进程的通信。
如果问题依然存在，尝试重启Docker服务。
如果使用的是Windows或其他操作系统，可能需要检查是否存在特定于操作系统的问题。
查看Docker官方文档或社区支持，以获取更多帮助。

由于缺少具体的错误信息，这里只能给出一般性的指导。如果能提供完整的错误信息，可能会有更具体的解决方案。

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基于Spring-AI框架实现RAG增强检索(附源码)

System

2024-09-04

所有,java




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import ai.spring.core.ResolutionContext;
import ai.spring.core.annotation.AiComponent;
import ai.spring.core.annotation.Qualifier;
 
@Service
public class RagEnrichmentService {
 
    @Autowired
    private ResolutionContext resolutionContext;
 
    @AiComponent
    public void enhanceWithRagStatus(MyDataObject dataObject) {
        // 获取RAG服务
        RagService ragService = resolutionContext.getService(RagService.class, "ragService");
        // 假设MyDataObject有一个方法getRagStatus可以设置RAG状态
        dataObject.setRagStatus(ragService.getRagStatus(dataObject.getId()));
    }
}
 
// 假设的MyDataObject类
class MyDataObject {
    private String id;
    private String ragStatus;
 
    // getter和setter方法
    public String getId() {
        return id;
    }
 
    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }
 
    public String getRagStatus() {
        return ragStatus;
    }
 
    public void setRagStatus(String ragStatus) {
        this.ragStatus = ragStatus;
    }
}
 
// 假设的RAG服务接口
interface RagService {
    String getRagStatus(String dataObjectId);
}

这个代码示例展示了如何在Spring-AI框架中使用ResolutionContext来获取服务，并且如何将服务的功能应用到数据对象上。这里的enhanceWithRagStatus方法是一个AiComponent，它接受一个MyDataObject实例，并使用注入的RagService来设置数据对象的RAG状态。这个例子是基于原代码的简化版，去除了一些复杂性，并提供了必要的注释。

System

2024-09-04

所有,数据库

错误解释：

ORA-00054 错误表示在尝试执行操作时，Oracle 发现所需的资源正被另一个会话锁定。具体来说，这通常发生在尝试对表进行结构性更改（如重命名表、修改表结构、删除表等）时，而这些操作需要在表上获取排他锁。如果在没有 WAIT 参数并且没有超时的情况下无法获取锁，就会发生这个错误。

解决方法：

查找并等待：查询当前锁定资源的会话，并等待其完成操作。可以使用以下SQL命令查询当前锁定的会话信息：
```
SELECT s.sid, s.serial#, l.type, s.username, s.program
FROM v$session s, v$lock l
WHERE s.sid=l.sid AND s.username IS NOT NULL;
```
等待锁释放后，再次尝试执行你的操作。
杀掉会话：如果等待锁释放不是一个选项，可以考虑终止锁定资源的会话。这应当作为最后的手段，因为它会中断该会话正在进行的任何重要工作。使用以下命令杀掉会话：
```
ALTER SYSTEM KILL SESSION 'sid,serial#';
```
其中 'sid,serial#' 是从上述查询中获得的 SID 和 serial# 数字。
使用 NOWAIT 选项：如果你不想等待，可以在你的操作中添加 NOWAIT 选项，这样即使锁被占用，Oracle 也不会等待锁释放，而是会立即返回错误。
使用 DROP TABLE 语句：如果问题是因为需要删除一个表，并且这个表正被其他会话使用，可以使用 DROP TABLE 语句的 PURGE 选项来立即删除表而不需要等待锁定释放。
使用 DBMS\_REDEFINITION.CANCEL\_REDEF\_TABLE 或类似的方法：如果问题是由于重定义表的过程导致的锁定，可以使用 Oracle 提供的相应方法来取消重定义过程，这也会释放掉锁。

在执行任何操作之前，请确保你了解操作的影响，并在生产环境中谨慎操作，避免不必要的中断。

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Ubuntu16.04安装Xenomai3.1

System

2024-09-04

所有,数据库

在Ubuntu 16.04上安装Xenomai 3.1，你需要遵循以下步骤：

更新系统包列表：




sudo apt-update

安装构建Xenomai所需的依赖项：




sudo apt-get install build-essential gcc-multilib g++-multilib git libncurses5-dev

获取Xenomai源码：




git clone https://github.com/xenomai/xenomai.git

检出Xenomai 3.1版本（如果需要）：




cd xenomai
git checkout v3.1

配置Xenomai：




make menuconfig

在配置菜单中选择适合你的硬件和需求的选项。

编译Xenomai：




make all

安装Xenomai：




sudo make install

配置内核模块的安装路径：




sudo make modules_install

重新生成initramfs（如果你的系统使用initramfs）：




sudo update-initramfs -u

重启你的系统。

请注意，这些步骤是基于通用安装指南。具体步骤可能会根据你的系统配置和Xenomai版本的不同而有所变化。如果在安装过程中遇到问题，请参考Xenomai的官方文档或者社区支持。

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