2024-09-09

在Spring Cloud学习系列中,我们已经介绍了Elasticsearch的基本概念和安装配置。在这一部分中,我们将使用Spring Data Elasticsearch来实现分布式搜索功能。

首先,我们需要在Spring Boot项目中添加Spring Data Elasticsearch的依赖。




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

接下来,我们需要配置Elasticsearch的客户端。




@Configuration
public class ElasticsearchConfig {
 
    @Value("${elasticsearch.host}")
    private String hostname;
 
    @Value("${elasticsearch.port}")
    private int port;
 
    @Bean
    public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(hostname, port));
        return new RestHighLevelClient(builder);
    }
}

然后,我们可以创建一个Elasticsearch的Repository接口。




public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, String> {
}

最后,我们可以使用这个Repository来执行搜索操作。




@Service
public class ProductSearchService {
 
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
 
    public List<Product> searchByName(String name) {
        return productRepository.findByName(name);
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个简单的搜索方法searchByName,它使用了Elasticsearch的Repository提供的查询方法findByName。这个方法会在Elasticsearch中搜索所有名称字段包含指定关键字的文档。

这只是一个基本的例子,实际应用中可能需要更复杂的查询逻辑,例如基于多个字段的搜索、分页、排序等。Spring Data Elasticsearch提供了丰富的查询方法定义,可以通过定义相应的接口来实现复杂的搜索需求。

2024-09-09

SQLite、MySQL和PostgreSQL都是关系型数据库管理系统,但在处理大规模数据、高可用性、复杂的事务处理和并发性能等方面有所不同。

  1. 事务处理:

    • SQLite:不支持事务处理。
    • MySQL:支持事务处理,但在默认的“ISOLATION\_REPEATABLE\_READ”隔离级别下,在SELECT语句中使用了锁定读。
    • PostgreSQL:支持完全的事务处理,包括锁定机制和复杂的事务隔离级别。
  2. 复杂查询和性能:

    • SQLite:通常用于嵌入式系统,查询优化相对简单。
    • MySQL:优化了复杂查询,包括全文搜索和JOIN操作,通过查询优化器和索引支持高性能。
    • PostgreSQL:也优化了复杂查询,并提供了更多高级功能,如全文搜索、地理空间数据处理等。
  3. 大规模和高可用性:

    • SQLite:不支持大规模部署和高可用性。
    • MySQL:通过MySQL Cluster、Active-Active Cluster等方式支持大规模和高可用性。
    • PostgreSQL:通过流复制、Hot Standby等方式支持大规模部署和高可用性。
  4. 权限和角色管理:

    • SQLite:权限管理简单,通常依赖于文件系统权限。
    • MySQL:具有复杂的权限系统,支持基于角色的访问控制。
    • PostgreSQL:也具有复杂的权限系统,并支持更多高级特性,如 row security policies 和强密码策略。
  5. 开源协议:

    • SQLite:公共域
    • MySQL:GPLv2
    • PostgreSQL:BSD-like
  6. 语法和标准符合程度:

    • SQLite:语法相对简单,不完全符合标准SQL。
    • MySQL:语法符合大多数SQL标准。
    • PostgreSQL:语法非常严格符合SQL标准。
  7. 扩展性和可嵌入性:

    • SQLite:主要适用于嵌入式系统,不支持太多扩展。
    • MySQL:有丰富的插件扩展系统。
    • PostgreSQL:也有丰富的扩展系统,可以通过编写C代码扩展。
  8. 成本:

    • SQLite:免费开源
    • MySQL:需要购买授权,有免费和商业版
    • PostgreSQL:免费开源

选择哪个数据库管理系统取决于具体需求,例如应用的规模、事务需求、安全性、可靠性、可扩展性、兼容性和成本等因素。

2024-09-09



# 安装 KubeBlocks
curl -fsSL https://kubeblocks.io/install.sh | bash

# 安装 Dify
kubectl apply -f https://dify-dev.github.io/install/latest/dify.yaml

# 创建一个 AIGC 应用示例
kubectl apply -f https://kubeblocks.io/examples/aigc-app.yaml

这个例子展示了如何使用 KubeBlocks 和 Dify 快速部署一个 AIGC 应用。首先,通过运行 KubeBlocks 的安装脚本来安装 KubeBlocks。然后,使用 kubectl 应用 Dify 的 YAML 文件来安装 Dify。最后,应用一个 AIGC 应用的配置文件来创建一个示例应用。这个过程是快速开始在 Kubernetes 上部署 AIGC 应用的一个很好的例子。

2024-09-09



-- 以下是在PostgreSQL中安装pg_bigm插件的步骤:
 
-- 步骤1: 获取源码
git clone https://github.com/amalal/pg_bigm.git
cd pg_bigm
 
-- 步骤2: 编译安装
make
make install
 
-- 步骤3: 在PostgreSQL中加载插件
-- 首先登录到PostgreSQL
psql -U postgres
 
-- 然后在psql命令行中执行以下命令来启用插件
postgres=# CREATE EXTENSION pg_bigm;
 
-- 如果你使用Docker,可以通过以下步骤安装pg_bigm插件:
-- 1. 拉取PostgreSQL Docker镜像
docker pull postgres
 
-- 2. 运行PostgreSQL容器
docker run --name some-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -d postgres
 
-- 3. 进入容器
docker exec -it some-postgres bash
 
-- 4. 克隆源码并编译安装
git clone https://github.com/amalal/pg_bigm.git
cd pg_bigm
make
make install
 
-- 5. 加载pg_bigm插件
psql -U postgres -d postgres
postgres=# CREATE EXTENSION pg_bigm;

以上代码提供了源码获取、编译安装以及在PostgreSQL中加载pg\_bigm插件的步骤。对于Docker用户,提供了使用Docker运行PostgreSQL并在其中安装pg\_bigm插件的步骤。

2024-09-09

在银河麒麟V10 SP3系统上安装PostgreSQL 12.19数据库,可以按照以下步骤进行:

  1. 添加PostgreSQL官方仓库。
  2. 安装PostgreSQL 12.19。
  3. 初始化数据库。
  4. 设置数据库服务开机自启。

以下是具体的命令:




# 1. 添加PostgreSQL官方仓库
sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-8-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
 
# 2. 安装PostgreSQL 12.19
sudo yum install -y postgresql12-server
 
# 3. 初始化数据库
sudo /usr/pgsql-12/bin/postgresql-12-setup initdb
 
# 4. 启动PostgreSQL服务
sudo systemctl enable --now postgresql-12
 
# 5. 确认PostgreSQL服务状态
sudo systemctl status postgresql-12

请确保在执行以上命令时具备相应的系统权限,并且在执行添加仓库的步骤时,确保仓库的URL与您使用的系统版本和架构相匹配。如果在执行过程中遇到任何问题,请检查系统的包管理器是否有更新,或查看官方文档以获取针对该系统的安装指南。

2024-09-09

解释:

java.time.LocalDateTime 是 Java 8 引入的日期和时间类,用来表示没有时区的日期和时间。在尝试反序列化时,如果遇到无法解析为 LocalDateTime 的字符串,或者格式与预期不匹配,就可能抛出此异常。

解决方法:

  1. 确保序列化和反序列化时使用相同的格式。如果你在序列化时自定义了格式,确保在反序列化时使用相同的格式。
  2. 如果使用的是 JSON,确保 LocalDateTime 字段遵循标准的 ISO 8601 格式,例如 "2021-01-01T12:00:00"。如果使用了自定义格式,可以在反序列化时指定正确的格式。
  3. 如果是通过第三方库进行序列化和反序列化,检查该库是否支持 LocalDateTime 类型,并查看文档以了解如何正确配置。

示例代码:




import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
 
public class LocalDateTimeSerialization {
    public static void main(String[] args) {
        // 序列化
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        String serialized = now.format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME);
        System.out.println("Serialized: " + serialized);
 
        // 反序列化
        LocalDateTime deserialized = LocalDateTime.parse(serialized, DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME);
        System.out.println("Deserialized: " + deserialized);
    }
}

确保在序列化和反序列化过程中,使用的格式化方法一致,如果使用了自定义格式,也需要在反序列化时指定相同的格式。

2024-09-09

PostgreSQL中索引失效通常是因为数据分布不均导致查询优化器无法有效利用索引。为了解决这个问题,可以尝试以下方法:

  1. 重建索引:定期检查并重建那些大量变动或损坏的索引。



REINDEX INDEX index_name;
  1. 使用函数索引:对于包含复杂表达式的查询,创建函数索引可以提高效率。



CREATE INDEX index_name ON table_name USING btree (expression(column));
  1. 分析和调整表统计信息:确保PostgreSQL有最新的统计数据。



ANALYZE table_name;
  1. 使用适当的索引条件:在查询中使用合适的条件来引导优化器使用索引。
  2. 使用多列索引:如果查询经常涉及多个列,考虑创建多列索引。



CREATE INDEX index_name ON table_name USING btree (column1, column2);
  1. 监控和分析查询性能:使用EXPLAIN命令来分析查询计划,识别和解决索引失效的问题。



EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE condition;
  1. 定期维护和优化:定期执行VACUUM, ANALYZE和AUTOVACUUM来维护表。

总结,要有效应对因数据分布不均导致的索引失效问题,需要定期维护索引,更新统计信息,监控查询性能,并在必要时创建或调整索引策略。

2024-09-09



-- 假设我们已经有了IMDB的数据集,并且已经将其导入到名为imdb的PostgreSQL数据库中
-- 以下是一个简化的示例,展示如何使用JOB来查询和比较不同join方法的性能
 
-- 创建一个新的schema来存储JOB相关的对象
CREATE SCHEMA job;
 
-- 创建一个新的表来存储join方法的性能结果
CREATE TABLE job.join_performance (
    join_type text,
    time_taken numeric
);
 
-- 创建一个存储过程,用于测试和记录不同join类型的性能
CREATE OR REPLACE PROCEDURE job.test_join_performance()
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
    -- 测试不同的join类型并记录结果
    INSERT INTO job.join_performance(join_type, time_taken)
    VALUES ('inner join', EXECUTE (
        'EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM imdb.movies INNER JOIN imdb.ratings ON movies.movie_id = ratings.movie_id'
    ));
 
    -- 其他的join类型可以继续添加
END;
$$;
 
-- 调用存储过程来测试和记录join性能
CALL job.test_join_performance();
 
-- 查询join_performance表来查看结果
SELECT * FROM job.join_performance;

这个示例展示了如何在PostgreSQL中创建一个简单的JOB来测试和记录不同类型的join操作的性能。这对于数据库管理员和开发者来说是一个有用的学习和练习的例子。

2024-09-09

由于提供的信息较为模糊,并未提供具体的源代码或者查询问题,我将提供一个简单的使用Spring Boot和Vue.js创建多租户SaaS应用的示例。

技术栈:

  • Spring Boot
  • Vue.js
  • Vue-Element-Plus

简单的多租户SaaS架构示例:

  1. 认证服务(Auth Service): 用于处理用户注册、登录、权限验证等操作。
  2. 租户服务(Tenant Service): 管理租户数据,确保每个租户拥有独立的数据库或命名空间。
  3. 核心业务服务(Core Business Service): 提供核心业务逻辑,与租户数据分离。

代码示例:

认证服务(Auth Service):




@RestController
@RequestMapping("/api/auth")
public class AuthController {
    // 用户登录接口
    @PostMapping("/login")
    public ResponseEntity<?> login(@RequestBody UserLoginDto userLoginDto) {
        // 登录逻辑...
    }
 
    // 用户注册接口
    @PostMapping("/register")
    public ResponseEntity<?> register(@RequestBody UserRegisterDto userRegisterDto) {
        // 注册逻辑...
    }
}

租户服务(Tenant Service):




@Service
public class TenantService {
    // 为租户创建数据库或者命名空间
    public void createTenant(String tenantId) {
        // 创建租户逻辑...
    }
}

核心业务服务(Core Business Service):




@RestController
@RequestMapping("/api/core-business")
public class CoreBusinessController {
    // 核心业务接口
    @GetMapping("/data")
    public ResponseEntity<?> getCoreBusinessData() {
        // 核心业务逻辑...
    }
}

前端(Vue.js):




<!-- 登录页面 -->
<template>
    <div>
        <input type="text" v-model="loginForm.username" placeholder="Username" />
        <input type="password" v-model="loginForm.password" placeholder="Password" />
        <button @click="login">Login</button>
    </div>
</template>
 
<script>
export default {
    data() {
        return {
            loginForm: {
                username: '',
                password: ''
            }
        };
    },
    methods: {
        login() {
            // 发送登录请求...
        }
    }
};
</script>

以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体需求进行详细设计和编码。

注意: 实际SaaS应用还需要考虑更多因素,如租户数据隔离、权限管理、支付计费、部署管理等。

2024-09-09



apiVersion: kubesphere.io/v1alpha1
kind: ClusterConfiguration
metadata:
  name: ks-installer
  namespace: kubesphere-system
  labels:
    version: v3.1.0
spec:
  local_registry: ""
  persistence:
    storageClass: ""
  authentication:
    jwtSecret: ""
  redis:
    enabled: true
    mode: cluster
    replicas: 3
    image: "bitnami/redis-cluster:6.2.6"
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    resources:
    ...
  etcd:
    monitoring: true
    endpointIps: localhost
    port: 2379
    tlsEnable: true
  common:
    es:
      elasticsearchDataVolumeSize: 20Gi
      elasticsearchMasterVolumeSize: 4Gi
      elasticsearchLogVolumeSize: 2Gi
      elkPrefix: logstash
      basicAuth:
        enabled: true
        username: "elk"
        password: "changeme"
      externalElasticsearchUrl: ""
      externalElasticsearchPort: "9200"
    mysqlVolumeSize: 20Gi
    openldap:
      volumeSize: 2Gi
    minioVolumeSize: 20Gi
    etcdVolumeSize: 20Gi
    nfs:
      server: ""
      path: ""
      persistence: true
  console:
    enableMultiLogin: true
    port: 30880
  alerting:
    enabled: true
    image: "rancher/alertmanager:v0.20.0"
    version: v0.20.0
    config:
      global:
        smtp_from: "alert@example.com"
        smtp_smarthost: "smtp.example.com:25"
        smtp_auth_username: "username"
        smtp_auth_password: "password"
        smtp_require_tls: false
      routes:
      - match:
          alertname: Watchdog
        receiver: "web.hook"
      receivers:
      - name: "web.hook"
        webhook_configs:
        - url: "http://localhost:8060/api/v1/alerts"
  auditing:
    enabled: true
    image: "rancher/auditlog:v0.3.2"
    version: v0.3.2
    logMaxSize: 100Mi
    logMaxAge: 7
    policyBackend:
      url: "https://localhost:9443"
      auth:
        enabled: true
        username: "admin"
        password: "admin"
    kubeconfig: "/root/.kube/config"

这个代码实例展示了如何在KubeSphere容器平台上部署一个高可用的Redis集群。它定义了集群的配置,包括Redis的节点数量、镜像、资源配置等。这个配置可以根据具体的环境和需求进行调整。