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2024-09-04

报错解释：

这个错误表明应用程序在尝试启动服务时无法与数据库服务器建立连接。这可能是由于多种原因造成的，包括但不限于：数据库服务未运行、网络问题、错误的连接字符串、数据库驱动问题、权限不足等。

解决方法：

检查数据库服务是否正在运行。如果数据库服务未运行，请启动它。
检查网络连接是否正常，确保应用程序可以访问数据库服务器。
检查应用程序的数据库连接字符串是否正确，包括服务器地址、端口、数据库名称、用户凭据等。
确认数据库驱动程序是否正确安装，并且版本与应用程序兼容。
检查应用程序是否有足够的权限连接到数据库。
查看数据库服务器的日志文件，以获取更多错误信息，这可能会提供更具体的解决方案。
如果使用连接池，请确保连接池配置正确，并且没有耗尽。
如果问题依然存在，尝试在不同的网络环境或计算机上重新运行应用程序，以排除环境问题。

确保在每次尝试后检查应用程序和数据库服务器的状态，以便找出问题所在。

Linux上无法启动Postgresql遇到的问题

2024-09-04

要回答这个问题，我们需要具体的错误信息。"Linux上无法启动PostgreSQL"是一个非常广泛的描述，没有具体的错误代码或者描述，我们无法给出精确的解决方案。

不过，我可以提供一些常见的PostgreSQL启动问题及其解决方法的概要：

数据目录权限问题：确保PostgreSQL的数据目录（通常在/var/lib/postgresql）具有正确的权限，通常需要设置为PostgreSQL用户（通常是postgres）拥有访问权限。
配置文件问题：检查postgresql.conf和pg_hba.conf文件的配置是否正确，没有语法错误，并且适合你的环境。
端口冲突：确保PostgreSQL想要监听的端口（默认是5432）没有被其他服务占用。
服务未正确安装：确保PostgreSQL已经正确安装，如果是通过包管理器安装的，可以尝试重新安装或升级。
日志文件查看：查看PostgreSQL的日志文件，通常在/var/log/postgresql，里面可能包含了启动失败的具体原因。
系统资源问题：确保系统有足够的内存和CPU资源来启动PostgreSQL。
系统服务管理工具问题：如果你是通过systemd启动PostgreSQL，可能需要使用systemctl进行相关的管理和故障排查。

如果你能提供具体的错误信息或日志，我可以给出更精确的解决方案。

2024-09-04




import psycopg2
from psycopg2.extras import RealDictCursor
from shapely.wkb import loads as wkb_loads
 
# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(
    dbname="your_db", 
    user="your_user", 
    password="your_password", 
    host="your_host", 
    port="your_port"
)
 
# 创建游标
cursor = conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor)
 
# 查询语句
cursor.execute("SELECT geom FROM your_table WHERE id = %s", (your_id,))
 
# 获取查询结果
rows = cursor.fetchall()
 
# 解析geometry数据
geometries = [wkb_loads(row['geom']) for row in rows]
 
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

在这个代码实例中，我们首先导入了psycopg2库和它的extras模块中的RealDictCursor。然后，我们使用提供的数据库连接信息连接到PostgreSQL数据库。接下来，我们创建了一个游标对象，并使用它来执行查询语句，从数据库中检索特定ID的geometry数据。我们使用wkb_loads函数从WKB格式转换geometry数据为Shapely对象。最后，我们关闭了游标和数据库连接。

PostgreSQL慢sql原因和优化方案

2024-09-04

PostgreSQL中的慢SQL通常是由以下几个原因造成的：

复杂的查询逻辑：包含多个关联（JOIN）和子查询。
大数据量：查询的表数据量巨大，导致扫描时间长。
索引缺失或不恰当：没有索引或索引选择不佳。
无效的统计信息：过时的数据库统计信息导致查询优化器选择不佳的执行计划。
系统资源限制：CPU、内存或I/O资源不足。

针对这些原因，可以采取以下优化措施：

简化查询：拆分复杂查询为多个简单查询。
使用索引：为常查询的列创建合适的索引。
定期分析和优化：使用ANALYZE命令更新统计信息，使用EXPLAIN分析查询计划。
资源优化：提升硬件性能或调整PostgreSQL的资源配置。
查询优化：使用SET enable_seqscan = OFF禁用顺序扫描，优先使用索引扫描。

示例代码：




-- 更新统计信息
ANALYZE VERBOSE my_table;
 
-- 查看查询计划（EXPLAIN命令）
EXPLAIN SELECT * FROM my_table WHERE my_column = 'some_value';
 
-- 禁用顺序扫描，强制使用索引
SET enable_seqscan = OFF;
 
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_my_column ON my_table(my_column);

在实际操作中，应根据具体的慢SQL查询和数据库环境进行针对性优化。

Postgresql数据中的LATERAL

2024-09-04

LATERAL关键字在PostgreSQL中用于在一个查询中引用之前FROM子句中提到的表的输出值。LATERAL JOIN允许在查询的FROM子句中使用子查询或函数，并且可以在这个子查询或函数内部引用外部表的字段。

以下是一个使用LATERAL的例子：

假设我们有两个表，一个是product表，一个是product\_sales表。product表有字段product\_id和product\_name，product\_sales表有字段sale\_id, product\_id和sale\_amount。我们想要找出每个产品的销售总额。




SELECT p.product_id, p.product_name, SUM(s.sale_amount) AS total_sales
FROM product p
JOIN LATERAL (
    SELECT product_id, sale_amount
    FROM product_sales
    WHERE product.product_id = product_sales.product_id
) s ON TRUE
GROUP BY p.product_id, p.product_name;

在这个例子中，我们使用LATERAL关键字创建了一个临时表（子查询），并在其中引用了外部表product的字段product\_id。然后我们对这个临时表的销售总额进行了求和，并且在GROUP BY中包含了产品的ID和名称。这样我们就可以得到每个产品的销售总额。

收集kubernetes集群中以tomcat运行的应用日志

2024-09-04

所有,java

要收集Kubernetes集群中以Tomcat运行的应用日志，可以使用以下方法：

使用kubectl logs命令直接从Pod获取日志：




kubectl logs <pod-name> -n <namespace>

使用stdout输出，配置Tomcat以将日志输出到容器的标准输出。
使用sidecar容器模式，其中一个容器负责运行Tomcat应用，另一个容器负责收集日志。
使用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈进行集中日志管理。

以下是一个使用sidecar容器收集日志的示例。

首先，创建一个sidecar容器的配置，它将监控主容器的日志文件并将其转发到ELK或其他日志收集系统。




apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: tomcat-sidecar-logs
  labels:
    app: tomcat
spec:
  containers:
  - name: tomcat
    image: tomcat:latest
    ports:
    - containerPort: 8080
  - name: log-collector
    image: googlecontainer/fluentd-gcp:latest
    env:
    - name: FLUENTD_ARGS
      value: -c /etc/fluentd-config.properties
    volumeMounts:
    - name: tomcat-logs
      mountPath: /var/log/tomcat
    - name: fluentd-config-volume
      mountPath: /etc/fluentd-config.properties
      subPath: fluentd-config.properties
    resources:
      limits:
        memory: 200Mi
        cpu: 100m
  volumes:
  - name: fluentd-config-volume
    configMap:
      name: fluentd-config
  - name: tomcat-logs
    emptyDir: {}

然后，创建一个ConfigMap来存储fluentd配置：




apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluentd-config
data:
  fluentd-config.properties: |
    <source>
      @type tail
      path /var/log/tomcat/*.log
      pos_file /var/log/tomcat/tomcat.log.pos
      tag tomcat.log
      format none
    </source>
    <match tomcat.log>
      @type google_cloud
      buffer_type file
      buffer_path /var/log/fluentd-buffers/tomcat.log
      num_threads 1
    </match>

这个配置定义了一个Pod，其中包含一个Tomcat容器和一个fluentd容器。fluentd容器负责收集Tomcat日志文件并将其转发到Google Cloud日志系统。你可以根据自己的日志收集需求和云服务进行相应的调整。

PostgreSQL在windows下如何启动

2024-09-04

在Windows下启动PostgreSQL服务的步骤如下：

安装PostgreSQL:
如果你还没有安装PostgreSQL，请访问官方网站下载安装程序并安装。
启动PostgreSQL服务:
- 打开命令提示符（CMD）或PowerShell。
- 输入以下命令启动服务：
```
net start postgresql-x64-12
```
  注意："postgresql-x64-12"是服务名称的示例，根据你的安装版本可能有所不同。
连接到数据库:
打开psql（PostgreSQL的命令行工具），通过以下命令连接到数据库：
```
psql -U username -d databasename
```
替换username和databasename为你的用户名和数据库名。

如果PostgreSQL服务无法启动，检查是否有错误信息，可能是由于端口冲突或配置问题。确保PostgreSQL的配置文件（postgresql.conf）中的端口设置没有冲突，并且更改了监听地址以允许远程连接（如果需要）。

如果你想让PostgreSQL服务在开机时自动启动，可以通过服务管理器设置：




sc create "PostgreSQL" binpath= "\"C:\Program Files\PostgreSQL\12\bin\pg_ctl.exe\"" run as service -D "C:\Program Files\PostgreSQL\12\data" -w -t 60

这条命令创建了一个名为"PostgreSQL"的服务，并指定了启动PostgreSQL所需的路径和参数。

2024-09-04

所有,AIGC

报错信息不完整，但从提供的信息来看，这个错误通常与Python包的安装有关。scikit-build-core是一个用于构建Python C/C++扩展的工具，而llama-cpp-python可能是一个依赖于scikit-build-core的Python包。

解决方法通常包括以下几个步骤：

确保你的Python环境是干净的，没有其他包的干扰。
确保你的pip和setuptools是最新版本，可以使用以下命令更新：
```
pip install --upgrade pip setuptools
```
如果你使用的是conda环境，尝试创建一个新的conda环境并在其中安装包。
尝试手动安装scikit-build-core，可以使用pip：
```
pip install scikit-build-core==0.8.2
```
如果上述步骤不奏效，尝试清除pip的缓存：
```
pip cache purge
```
查看完整的错误日志，以获取更多关于为什么scikit-build-core无法安装的信息。

如果你能提供更详细的错误信息，可能会有更具体的解决方案。

Docker部署 PostgreSQL 12.4主从环境

2024-09-04

以下是一个使用Docker部署PostgreSQL 12.4主从环境的示例。

首先，创建一个docker-compose.yml文件，内容如下：




version: '3.7'
 
services:
  master:
    image: postgres:12.4
    environment:
      POSTGRES_DB: 'mydb'
      POSTGRES_USER: 'myuser'
      POSTGRES_PASSWORD: 'mypassword'
    volumes:
      - pgdata_master:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - "5432:5432"
 
  slave:
    image: postgres:12.4
    environment:
      POSTGRES_DB: 'mydb'
      POSTGRES_USER: 'myuser'
      POSTGRES_PASSWORD: 'mypassword'
      POSTGRES_REPLICA_USER: 'replica'
      POSTGRES_REPLICA_PASSWORD: 'replicapassword'
    volumes:
      - pgdata_slave:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - "5433:5432"
    depends_on:
      - master
 
volumes:
  pgdata_master:
  pgdata_slave:

然后，在该docker-compose.yml文件所在目录下运行以下命令来启动服务：




docker-compose up -d

这将会启动一个PostgreSQL主实例（master）和一个PostgreSQL从实例（slave）。

接下来，您需要设置从实例以连接到主实例。这通常涉及到在从实例上执行基于语句的复制。您可以通过Docker执行进入PostgreSQL从实例的交互式shell来执行这些步骤：




docker-compose exec slave psql -U myuser -d mydb

然后在psql提示符下运行以下SQL命令：




ALTER ROLE replica WITH REPLICATION PASSWORD 'replicapassword';
CREATE PUBLICATION pub_mydb FOR ALL TABLES;
SELECT * FROM pg_publication;

然后，在主实例中，获取二进制文件的位置：




SELECT pg_wal_lsn_diff(pg_current_wal_lsn(), replay_lsn) FROM pg_stat_replication;

然后在从实例中运行：




STANDBY_MODE = 'on';
primary_conninfo = 'host=master port=5432 user=myuser password=mypassword';
trigger_file = '/tmp/trigger_file';

确保将host=master替换为Docker网络中主实例的主机名或IP地址。

这样，您就设置了一个基本的PostgreSQL 12.4主从环境。根据实际情况，您可能需要进一步配置复制权限、SSL、连接池等。

Spring RequestMappingHandlerMapping详解

2024-09-04

所有,java

Spring的RequestMappingHandlerMapping是Spring MVC中负责处理请求映射的组件，它负责将请求的URL映射到对应的处理方法（Handler Method）。

以下是RequestMappingHandlerMapping的一些关键特性和使用方法：

初始化映射信息：RequestMappingHandlerMapping在容器启动时自动扫描@Controller标注的Bean，并建立请求和处理方法的映射关系。
获取Handler Method：getHandlerMethod方法可以根据请求获取对应的处理方法。
获取URL的模式：getPatternsCondition方法可以获取映射到处理方法的URL模式。
获取请求方法：getCustomMethodCondition方法可以获取处理方法支持的请求方法（如GET, POST等）。
拦截器集成：RequestMappingHandlerMapping可以集成自定义的拦截器，通过setInterceptors方法设置。

以下是一个简单的使用示例：




import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurationSupport;
 
@Configuration
public class WebConfig extends WebMvcConfigurationSupport {
 
    @Override
    protected void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        // 添加自定义拦截器
        registry.addInterceptor(new MyInterceptor());
        super.addInterceptors(registry);
    }
}

在这个配置类中，我们通过addInterceptors方法添加了一个自定义的拦截器MyInterceptor。这样，Spring MVC框架会在处理请求前后调用拦截器中定义的方法。