2024-09-03

在Spring Boot中,您可以通过创建自定义的@ControllerAdvice类来设置全局的业务异常处理器。以下是一个简单的示例:




import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.web.bind.MethodArgumentNotValidException;
import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseStatus;
import org.springframework.web.context.request.WebRequest;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ResponseEntityExceptionHandler;
 
@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler extends ResponseEntityExceptionHandler {
 
    // 处理所有的BusinessException
    @ExceptionHandler(BusinessException.class)
    @ResponseStatus(HttpStatus.BAD_REQUEST)
    public final Object handleBusinessException(BusinessException ex, WebRequest request) {
        // 返回自定义的错误信息
        ErrorResponse response = new ErrorResponse(ex.getErrorCode(), ex.getMessage());
        return response;
    }
 
    // 处理方法参数验证不通过的异常
    @Override
    protected ResponseEntity<Object> handleMethodArgumentNotValid(MethodArgumentNotValidException ex,
                                                                  HttpHeaders headers,
                                                                  HttpStatus status, 
                                                                  WebRequest request) {
        // 返回自定义的错误信息
        ErrorResponse response = new ErrorResponse("INVALID_PARAMETER", "Invalid request parameters");
        return new ResponseEntity<>(response, HttpStatus.BAD_REQUEST);
    }
}
 
// 自定义的错误响应类
class ErrorResponse {
    private String errorCode;
    private String message;
 
    public ErrorResponse(String errorCode, String message) {
        this.errorCode = errorCode;
        this.message = message;
    }
 
    // Getters and Setters
}

在这个示例中,GlobalExceptionHandler类通过@ControllerAdvice注解被标记为全局异常处理器。它有一个针对自定义BusinessException的异常处理方法和一个覆盖方法,用于处理方法参数验证失败的异常。这里的ErrorResponse类用于封装错误信息。

当你在控制器中抛出BusinessException时,Spring Boot会自动调用这个全局异常处理器中的handleBusinessException方法来处理这个异常,并返回自定义的错误信息。同样,如果方法参数验证失败,也会调用handleMethodArgumentNotValid方法返回相应的错误信息。

2024-09-03



#!/bin/bash
# 一键安装PostgreSQL 12.8 绿色版脚本
# 确保您已经下载了PostgreSQL的绿色版压缩包并放置在当前目录
# 例如: postgresql-12.8-1-windows-x64.7z
 
# 安装目录
INSTALL_DIR="C:\\Program Files\\PostgreSQL\\12.8-1"
# 数据目录
DATA_DIR="C:\\Program Files\\PostgreSQL\\12.8-1\\data"
# 端口号
PORT=5432
# 用户名
USERNAME=postgres
# 用户密码
PASSWORD=postgres
 
# 解压缩文件到安装目录
7z x -o"${INSTALL_DIR}" -bd *.7z
 
# 初始化数据库
"${INSTALL_DIR}"\\bin\\initdb.exe --pgdata="${DATA_DIR}" --encoding=UTF-8 --locale=Chinese --username="${USERNAME}" --pwprompt
 
# 修改配置文件
sed -i 's/# listen_addresses = '\"'localhost'\"'/listen_addresses = '\"'*'\"'/' "${DATA_DIR}"\\postgresql.conf
echo "host    all             all             127.0.0.1/32            md5" >> "${DATA_DIR}"\\pg_hba.conf
echo "host    all             all             0.0.0.0/0               md5" >> "${DATA_DIR}"\\pg_hba.conf
 
# 启动数据库
"${INSTALL_DIR}"\\bin\\pg_ctl.exe -D "${DATA_DIR}" -l logfile.txt -w start
 
# 连接数据库并创建角色和数据库
"${INSTALL_DIR}"\\bin\\psql.exe -U postgres -c "CREATE ROLE ${USERNAME} WITH LOGIN PASSWORD '${PASSWORD}';"
"${INSTALL_DIR}"\\bin\\psql.exe -U postgres -c "CREATE DATABASE ${USERNAME};"
 
echo "PostgreSQL 安装并初始化完成。"

这个脚本是基于原始脚本的一个简化版,去除了一些冗余的命令和注释,并修正了一些可能导致脚本执行失败的问题。在实际使用时,需要确保7z命令可用,并且已经下载了PostgreSQL的安装包。此外,还需要确保PostgreSQL的安装目录和数据目录存在,否则脚本执行时会报错。

2024-09-03

报错解释:

这个错误表明在尝试将一个JSON字符串解析成Java中的ArrayList对象时遇到了问题。具体来说,JSON解析器无法将JSON中的某个值正确地反序列化为ArrayList对象,因为JSON的格式或内容可能与ArrayList的预期结构不匹配。

解决方法:

  1. 检查JSON字符串的格式是否正确,它应该是一个有效的JSON数组,例如:[element1, element2, ...]
  2. 确认ArrayList中期望的元素类型,并确保JSON数组中的每个元素都是正确的类型。
  3. 如果ArrayList中包含自定义对象,确保JSON中的每个元素都有相应的字段和格式,以便能够正确地映射到Java对象。
  4. 使用合适的JSON库来进行解析,比如Jackson或Gson,并确保库版本是最新的或者与你的项目兼容。
  5. 如果问题仍然存在,可以考虑使用JSON校验工具来找出具体的问题所在。

示例代码(使用Jackson库):




import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 
// ...
 
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
ArrayList<YourType> list = mapper.readValue(jsonString, new TypeReference<ArrayList<YourType>>() {});

确保替换YourType为实际的目标类型。如果JSON中的元素不是具体的类型,而是原始类型或简单类型的话,确保JSON中的值与Java中的类型匹配。

2024-09-03

在Spring Boot中使用PostgreSQL存储图片时,你可以将图片转换为字节流(byte array)并存储到Blob字段中。以下是一个简化的例子:

  1. 实体类(ImageEntity.java):



import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;
import javax.persistence.Lob;
 
@Entity
public class ImageEntity {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    @Lob
    private byte[] imageData;
 
    // 标准的getter和setter
    // ...
}
  1. Repository接口(ImageRepository.java):



import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
 
public interface ImageRepository extends JpaRepository<ImageEntity, Long> {
}
  1. 服务类(ImageService.java):



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
 
import java.io.IOException;
 
@Service
public class ImageService {
 
    @Autowired
    private ImageRepository imageRepository;
 
    public ImageEntity saveImage(MultipartFile file) throws IOException {
        ImageEntity imageEntity = new ImageEntity();
        imageEntity.setImageData(file.getBytes());
        return imageRepository.save(imageEntity);
    }
 
    public byte[] getImage(Long id) {
        ImageEntity imageEntity = imageRepository.findById(id).orElse(null);
        return imageEntity == null ? null : imageEntity.getImageData();
    }
}
  1. 控制器类(ImageController.java):



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
 
@RestController
@RequestMapping("/images")
public class ImageController {
 
    @Autowired
    private ImageService imageService;
 
    @PostMapping
    public ImageEntity saveImage(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException {
        return imageService.saveImage(file);
    }
 
    @GetMapping("/{id}")
    @ResponseBody
    public byte[] getImage(@PathVariable Long id) {
        return imageService.getImage(id);
    }
}

在这个例子中,我们使用了Spring Data JPA来简化数据访问层的代码。saveImage方法将MultipartFile转换为字节流并保存到数据库中,而getImage方法则从数据库中检索图片数据并以字节流的形式返

2024-09-03



-- 创建一个新的schema
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS my_schema;
 
-- 在新的schema中创建一个表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_schema.my_table (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL
);
 
-- 给用户授权,使其能够访问新的schema
GRANT USAGE ON SCHEMA my_schema TO my_user;
 
-- 在新的schema中创建函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION my_schema.my_function(a_id INT)
RETURNS VARCHAR AS $$
BEGIN
    RETURN 'Function in my_schema';
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
 
-- 给函数授权
GRANT EXECUTE ON FUNCTION my_schema.my_function(INT) TO my_user;

这段代码展示了如何在PostgreSQL中创建一个新的schema,在该schema中创建一个表和一个函数,并给一个指定用户授权以访问这个schema及其包含的对象。这是数据库管理和组织结构化数据的一个基本实践。

2024-09-03

PostgreSQL的进程主要分为以下几种:

  1. Postmaster (守护进程): 是数据库系统的主进程,负责初始化数据库环境,监听并接收客户端的连接请求。
  2. Backend (后端进程): 对应于每一个正在运行的服务器进程,可以处理SQL语句,执行查询计划等。
  3. BgWriter (后台写入器进程): 负责将共享缓冲区中的脏页写回磁盘。
  4. WAL Writer (WAL写入器进程): 负责将数据库的变更写入到WAL(Write-Ahead Logging)文件中。
  5. Checkpointer (检查点进程): 负责在事务提交时更新共享表示的Checkpoint,并把Checkpoint信息写入数据文件和WAL文件。
  6. Autovacuum (自动清理进程): 负责清理数据库中的死Tuple和索引。

PostgreSQL的内存结构主要包括以下几个部分:

  1. Shared Memory: 为数据库系统提供共享内存区,用于不同的后端进程之间进行通信和数据共享。
  2. Work Memory: 为数据库操作提供临时内存,比如排序、哈希表等操作。
  3. Main Memory: 主内存区域,用于存储数据库的页面,包括数据文件中的页面以及在操作过程中产生的页面。

示例代码(查看PostgreSQL进程):




SELECT pid, usename, datname, query, state 
FROM pg_stat_activity;

示例代码(查看PostgreSQL内存配置):




SHOW shared_buffers;
SHOW work_mem;

以上代码可以在psql命令行工具中执行,以查看当前数据库的进程和内存配置信息。

2024-09-03



from rest_framework.views import exception_handler as drf_exception_handler
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
from django.contrib.auth import authenticate
from django.utils.translation import ugettext_lazy as _
 
def custom_exception_handler(exc, context):
    response = drf_exception_handler(exc, context)
    if response is None:
        # 未被DRF处理的异常
        return Response({'detail': str(exc)}, status=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR)
    return response
 
def custom_authenticate(request):
    # 示例自定义认证逻辑
    # 假设我们使用一个自定义的认证方式,比如token
    auth_header = request.META.get('HTTP_AUTHORIZATION', b'')
    token = auth_header.decode()
 
    user = authenticate(request, token=token)
    if user is not None:
        # 用户认证成功
        request.user = user
        return True
    else:
        # 用户认证失败
        return False
 
# 在settings.py中设置
REST_FRAMEWORK = {
    'EXCEPTION_HANDLER': 'path.to.custom_exception_handler',  # 指向自定义异常处理函数的路径
    'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': (
        'path.to.custom_authenticate',  # 指向自定义认证函数的路径
    ),
}

在这个例子中,我们定义了一个自定义异常处理函数custom_exception_handler,它会被用来替换默认的异常处理函数。同时,我们定义了一个自定义认证方法custom_authenticate,它可以用来替换默认的认证方式。在settings.py文件中,我们通过指定REST_FRAMEWORK字典来使用这些自定义设置。这样,我们就可以根据自己的需求来扩展和自定义DRF的行为。

2024-09-03

解释:

在PostgreSQL中,如果你尝试将一个超出该数据类型可表示范围的数值存储到整型(如integer)列中,就会发生整数溢出错误。例如,如果你尝试将一个大于2147483647(正数整数的最大值)或小于-2147483648(负数整数的最小值)的数值插入到integer列中,就会遇到整数溢出错误。

解决方法:

  1. 检查数据:确保你不是在尝试插入或更新超出整型可接受范围的数值。
  2. 使用更大的数据类型:如果你需要存储更大的数值,可以考虑使用bigint数据类型,它的范围是-9223372036854775808 到 9223372036854775807。
  3. 数据类型转换:如果你不能改变列的数据类型,但需要临时处理大数值,可以在计算中使用::bigint进行类型转换。
  4. 错误处理:如果溢出是偶然事件,可以在应用程序中捕获异常并作出适当响应。

示例:




-- 假设我们有一个整型字段需要更新
UPDATE your_table SET your_integer_column = 2147483647 + 1; -- 这将导致溢出错误
 
-- 解决方法:使用bigint
UPDATE your_table SET your_integer_column = (2147483647 + 1)::bigint; -- 将值转换为bigint
2024-09-03

报错解释:

NoResourceFoundException 是 Spring Framework 抛出的异常,表明在尝试访问静态资源时没有找到资源。这通常发生在配置了静态资源处理器(如 ResourceHandlerRegistry)但实际的静态资源文件不存在于预期位置时。

解决方法:

  1. 检查静态资源文件是否确实存在于项目中指定的目录下。
  2. 确认你的静态资源的路径配置是否正确。在 Spring 配置中,你需要使用 addResourceHandlers 方法来指定资源位置。
  3. 如果你使用的是 Spring Boot,确保资源放在 src/main/resources/staticpublic 目录下。
  4. 如果你有多个资源处理器或者多个服务器实例,确保没有冲突。
  5. 如果配置了版本控制或缓存控制,确保资源的命名没有违反这些规则。

示例配置代码:




@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void addResourceHandlers(ResourceHandlerRegistry registry) {
        registry.addResourceHandler("/resources/**")
                .addResourceLocations("/resources/")
                .setCachePeriod(31556926); // 设置缓存周期为一年(秒)
    }
}

以上步骤应该能帮助你定位问题并解决 NoResourceFoundException 异常。

2024-09-03

在PostgreSQL中,实现Oracle数据库中的一些特性,如“从上到下”的词法分析,可以通过使用PostgreSQL的查询优化器和一些扩展插件来实现。

以下是一个简化的例子,展示如何在PostgreSQL中实现类似Oracle的“从上到下”分析:




-- 创建一个表来模拟Oracle中的分析函数使用
CREATE TABLE sales_data (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    year INT NOT NULL,
    month INT NOT NULL,
    amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL
);
 
-- 插入一些示例数据
INSERT INTO sales_data (year, month, amount) VALUES
(2020, 1, 100.00),
(2020, 2, 150.00),
(2020, 3, 200.00),
(2020, 4, 250.00);
 
-- 创建一个SQL函数模拟Oracle的分析函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION row_number_from_1_to_n()
RETURNS trigger AS $$
BEGIN
    -- 这里可以实现更复杂的逻辑,例如处理分析函数的窗口定义等
    -- 这里的例子只是简单地为每行分配一个序号
    NEW.row_number := NEW.id;
    RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
 
-- 创建触发器,在插入数据之前调用上面的函数
CREATE TRIGGER before_insert_row_number_example
BEFORE INSERT ON sales_data
FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION row_number_from_1_to_n();
 
-- 查询数据,这里可以模拟Oracle的分析函数的使用
SELECT
    id,
    year,
    month,
    amount,
    row_number() OVER () AS row_number
FROM
    sales_data;

在这个例子中,我们创建了一个表sales_data来模拟数据,并且定义了一个SQL函数row_number_from_1_to_n来模拟Oracle分析函数的行为。然后我们创建了一个触发器,在插入数据之前,为每行数据分配一个行号。最后,我们通过row_number()函数模拟了Oracle中的分析函数使用。

这个例子展示了如何在PostgreSQL中实现类似Oracle的分析函数使用,虽然没有Oracle强大和复杂的分析函数,但是可以通过这种方式来模拟一些基本的行为。