2024-08-16

在NestJS中,中间件是一种组织应用程序逻辑的方式,它可以拦截进入的请求和传出的响应。

以下是一个简单的NestJS中间件示例,它会记录每个请求的路径,并可以对请求进行预处理或后处理:




import { Injectable, NestMiddleware } from '@nestjs/common';
import { Request, Response, NextFunction } from 'express';
 
@Injectable()
export class LoggerMiddleware implements NestMiddleware {
  use(req: Request, res: Response, next: NextFunction) {
    console.log(`Request path: ${req.path}`);
    // 可以在这里进行请求的预处理
    // ...
 
    // 继续执行下一个中间件或路由处理程序
    next();
 
    // 可以在这里处理响应的后处理
    // ...
  }
}

然后,你需要将这个中间件应用到你的模块或控制器中:




import { Module, NestModule, MiddlewareConsumer } from '@nestjs/common';
import { LoggerMiddleware } from './logger.middleware';
 
@Module({
  // ... (controllers and providers)
})
export class AppModule implements NestModule {
  configure(consumer: MiddlewareConsumer) {
    consumer
      .apply(LoggerMiddleware)
      .forRoutes('*'); // 这里可以指定具体的路由或控制器
      // .exclude(...); // 可以排除某些路由
  }
}

在这个例子中,LoggerMiddleware会被应用到所有路由上。你可以根据需要自定义中间件的功能,并且可以使用consumer对象来决定中间件应该应用于哪些路由以及排除哪些路由。

2024-08-16

报错解释:

com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException: Request nacos server failed: 表示尝试请求 Nacos 服务器时失败了。Nacos 是一个服务发现和配置管理平台,它提供了服务注册、服务发现等功能。这个错误通常意味着客户端无法与 Nacos 服务器建立连接或执行请求。

可能原因:

  1. 网络问题:客户端与服务器之间的网络连接可能存在问题。
  2. Nacos 服务器不可用:Nacos 服务器可能没有运行,或者不在预期的主机和端口上。
  3. 配置错误:客户端配置的服务器地址或端口可能不正确。
  4. 防火墙或安全组设置:防火墙或安全组规则可能阻止了客户端与服务器的通信。
  5. Nacos 服务器负载过高:服务器可能由于负载过重而无法处理请求。

解决方法:

  1. 检查网络连接,确保客户端能够访问 Nacos 服务器。
  2. 确认 Nacos 服务器正在运行,并且监听正确的主机和端口。
  3. 核对客户端配置,确保服务器地址和端口设置正确无误。
  4. 检查防火墙和安全组规则,确保客户端能够访问 Nacos 服务器所在的端口。
  5. 查看 Nacos 服务器的日志和监控指标,如果服务器负载过高,考虑扩容或优化。

在解决问题时,可以从最基础的网络连接检查开始,逐步排除可能的原因,直至找到问题根源并解决。

2024-08-16

PostgreSQL 分库分表间件可以使用开源项目 pg_partman 来实现。以下是如何使用 pg_partman 进行分库分表的简要步骤:

  1. 安装 pg_partman 插件。
  2. 配置 postgresql.confpg_hba.conf 文件以允许使用该插件。
  3. 创建分区表。

以下是一个简单的例子:




-- 安装 pg_partman
CREATE EXTENSION pg_partman;
 
-- 配置 postgresql.conf 和 pg_hba.conf
-- 在这里添加对 pg_partman 的支持配置
 
-- 创建一个范围分区的表
CREATE TABLE measurement (
    city_id         int not null,
    logdate         date not null,
    peaktemp        int,
    unitsales       int
) PARTITION BY RANGE (logdate);
 
-- 为分区创建模板
CREATE TABLE measurement_y2020 PARTITION OF measurement FOR VALUES FROM ('2020-01-01') TO ('2021-01-01');
CREATE TABLE measurement_y2021 PARTITION OF measurement FOR VALUES FROM ('2021-01-01') TO ('2022-01-01');
CREATE TABLE measurement_y2022 PARTITION OF measurement FOR VALUES FROM ('2022-01-01') TO ('2023-01-01');
-- 重复上述步骤为每一年创建分区
 
-- 现在可以像普通表一样插入和查询 measurement 表,
-- 插入的数据会根据 logdate 自动分配到正确的分区。
INSERT INTO measurement (city_id, logdate, peaktemp, unitsales) VALUES (1, '2021-05-15', 22, 100);

在实际应用中,你可能需要根据实际需求来调整分区类型(范围、列表、哈希)和分区策略。pg_partman 支持更多高级功能,如分区维护、备份和恢复等。

2024-08-16

在ElasticSearch中,你可能会被问到以下几个方面的问题:

  1. 集群健康状态
  2. 索引管理
  3. 分析查询性能
  4. 数据迁移和恢复
  5. 安全配置

以下是针对这些问题的简要解答和示例代码:

  1. 集群健康状态:



// 使用Elasticsearch RestClient
RestClient client = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")).build();
 
HttpGet request = new HttpGet("/_cluster/health");
Response response = client.performRequest(request);
String healthStatus = EntityUtils.toString(response.getEntity());
 
System.out.println(healthStatus);
  1. 索引管理:



// 创建索引
HttpPut createIndexRequest = new HttpPut("/my_index");
Response response = client.performRequest(createIndexRequest);
 
// 删除索引
HttpDelete deleteIndexRequest = new HttpDelete("/my_index");
Response response = client.performRequest(deleteIndexRequest);
  1. 分析查询性能:



// 使用Elasticsearch SQL功能分析查询
HttpPost explainRequest = new HttpPost("/_sql?format=txt");
explainRequest.setHeader("Content-Type", "application/json");
String jsonBody = "{\"query\": \"SELECT * FROM my_index LIMIT 10\"}";
StringEntity entity = new StringEntity(jsonBody);
explainRequest.setEntity(entity);
 
Response response = client.performRequest(explainRequest);
String explainResult = EntityUtils.toString(response.getEntity());
 
System.out.println(explainResult);
  1. 数据迁移和恢复:



// 使用Elasticsearch Repository进行数据迁移
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...);
 
GetSourceRequest getSourceRequest = new GetSourceRequest();
getSourceRequest.index("my_index");
getSourceRequest.id("my_id");
 
GetSourceResponse response = client.getSource(getSourceRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
Map<String, Object> source = response.getSource();
// 处理source数据,例如转存到另一个Elasticsearch集群
  1. 安全配置:



// 设置Elasticsearch节点的安全性
RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))
        .setHttpClientConfigCallback(new RestClientBuilder.HttpClientConfigCallback() {
            @Override
            public HttpAsyncClientBuilder customizeHttpClient(HttpAsyncClientBuilder httpClientBuilder) {
                return httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(new BasicCredentialsProvider());
            }
        });
 
RestClient client = build
2024-08-16

ShardingSphere 是一个分库分表中间件,它提供了一个强大的代理服务器,可以对SQL请求进行拦截和路由。其中,SHOW PROCESSLISTKILL 是MySQL中常用的两个命令,用于查看当前的进程列表和终止某个进程。

在ShardingSphere中,这两个命令同样受到支持,但是需要注意的是,被ShardingSphere拦截的SQL请求可能并不会出现在MySQL原生的SHOW PROCESSLIST中,因为这些请求是在ShardingSphere的代理服务器内部执行的。

以下是使用SHOW PROCESSLISTKILL命令的简单示例:

  1. 使用SHOW PROCESSLIST查看进程列表:



SHOW PROCESSLIST;

这将显示当前代理服务器中所有活跃的SQL请求。由于ShardingSphere可能会处理来自多个实际MySQL连接的请求,所以这里显示的请求可能是合并后的。

  1. 使用KILL终止进程:



KILL process_id;

其中process_id是通过SHOW PROCESSLIST看到的进程ID。使用KILL命令可以终止指定的进程,但请注意,如果这个进程是一个由ShardingSphere代理服务器合并的,实际上可能是在终止其中的一个或多个原始MySQL连接。

在使用这些命令时,请确保你有足够的权限,否则可能无法执行KILL操作。此外,在生产环境中,应谨慎操作,以免意外终止重要的进程。

2024-08-16



import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
 
// 定义Elasticsearch文档实体
@Document(indexName = "example_index")
public class ExampleEntity {
 
    @Id
    private String id;
    private String content;
 
    // 标准的getter和setter方法
    public String getId() {
        return id;
    }
 
    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }
 
    public String getContent() {
        return content;
    }
 
    public void setContent(String content) {
        this.content = content;
    }
}
 
// 使用Spring Data Elasticsearch仓库进行操作
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
 
public interface ExampleEntityRepository extends ElasticsearchRepository<ExampleEntity, String> {
    // 这里可以定义更多的查询方法
}
 
// 服务层进行业务逻辑处理
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class ExampleService {
 
    @Autowired
    private ExampleEntityRepository repository;
 
    public ExampleEntity create(ExampleEntity entity) {
        return repository.save(entity);
    }
 
    public Iterable<ExampleEntity> findAll() {
        return repository.findAll();
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用程序中集成Elasticsearch。首先定义了一个Elasticsearch文档实体,并使用@Document注解指定了索引名。接着定义了一个Elasticsearch仓库,继承自ElasticsearchRepository,以便可以使用Spring Data Elasticsearch自动生成的CRUD方法。最后,在服务层中注入仓库,并实现创建和查询所有实体的方法。

2024-08-16

Apache EventMesh 是一个动态的事件驱动消息传递中间件,旨在提供一个统一的事件驱动的通信基础设施,以支持云原生,边缘计算以及微服务架构。

以下是一个简单的示例,展示如何使用 EventMesh 的 Golang SDK 发送和接收事件:

首先,确保已经安装了 EventMesh Golang SDK:




go get github.com/apache/incubator-eventmesh-sdk-go

以下是一个简单的 Golang 程序,演示了如何使用 EventMesh Golang SDK 发送和接收事件:




package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"
 
    "github.com/apache/incubator-eventmesh-sdk-go/mesh"
    "github.com/apache/incubator-eventmesh-sdk-go/pkg/e2e"
)
 
func main() {
    // 创建 EventMesh 客户端
    client, err := mesh.NewClient(
        mesh.WithAddr("eventmesh-server-address:port"),
        mesh.WithClientID("unique-client-id"),
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("failed to create EventMesh client: %v", err)
    }
    defer client.Close()
 
    // 发送事件
    event := e2e.NewEvent(
        e2e.WithContentType("application/json"),
        e2e.WithBody([]byte(`{"message": "Hello, EventMesh!"}`)),
    )
    if err := client.Publish(context.Background(), "topic-name", event); err != nil {
        log.Fatalf("failed to publish event: %v", err)
    }
 
    // 接收事件
    go func() {
        sub := e2e.NewSubscriber(
            e2e.WithSubscriberMode(e2e.SubscriberModeClustering),
            e2e.WithConsumerGroupName("consumer-group-name"),
        )
        for {
            select {
            case event := <-sub.Events():
                fmt.Printf("Received event: %s\n", event.Body)
            case err := <-sub.Errors():
                log.Printf("Error receiving event: %v", err)
            case <-time.After(5 * time.Second):
                log.Println("Subscriber timeout, exiting...")
                return
            }
        }
    }()
 
    if err := client.Subscribe(context.Background(), "topic-name", sub); err != nil {
        log.Fatalf("failed to subscribe: %v", err)
    }
 
    // 阻塞主线程,以保持订阅活动
    select {}
}

在这个示例中,我们创建了一个 EventMesh 客户端,用于发布和订阅命名为 "topic-name" 的事件。发布的事件包含一个简单的 JSON 消息,订阅者会接收这个事件并打印出来。

请注意,这只是一个简化的示例,实际使用时需要根据 EventMesh 服务器的配置和你的具体需求进行相应的调整。

2024-08-16



// 引入Express
const express = require('express');
// 创建一个Express应用
const app = express();
 
// 引入中间件
const morgan = require('morgan'); // 日志中间件
const bodyParser = require('body-parser'); // 解析请求体中数据的中间件
 
// 使用中间件
app.use(morgan('combined')); // 日志记录请求信息
app.use(bodyParser.json()); // 解析JSON格式的请求体
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: false })); // 解析URL编码的请求体
 
// 定义一个GET路由
app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello World!');
});
 
// 定义一个POST路由
app.post('/login', (req, res) => {
  console.log(req.body); // 打印请求体中的数据
  res.send('Login successful!');
});
 
// 监听3000端口
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server running on http://localhost:3000');
});

这段代码演示了如何在Express框架中使用morgan和body-parser中间件来处理日志记录和请求体解析。同时,定义了两个路由,一个用于GET请求,一个用于POST请求,并且在POST路由中打印了请求体中的数据。最后,应用监听3000端口上的连接。

2024-08-16

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源搜索和分析引擎。它设计用于云计算中,能够达到实时搜索,高可用,和大规模可伸缩。

以下是一些常见的 Elasticsearch 用法:

  1. 创建索引



from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
index_name = 'test-index'
doc = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 30,
    'about': 'I love to go rock climbing'
}
 
response = es.index(index=index_name, id=1, document=doc)
 
print(response['result'])
  1. 获取文档



from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
index_name = 'test-index'
 
response = es.get(index=index_name, id=1)
 
print(response['_source'])
  1. 更新文档



from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
index_name = 'test-index'
doc_id = 1
doc = {
    'name': 'Jane Doe',
    'age': 35,
    'about': 'I love to collect rock albums'
}
 
response = es.update(index=index_name, id=doc_id, document=doc)
 
print(response['result'])
  1. 删除索引



from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
index_name = 'test-index'
 
response = es.delete(index=index_name)
 
print(response)
  1. 搜索文档



from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
index_name = 'test-index'
 
search_body = {
    'query': {
        'match': {
            'about': 'rock'
        }
    }
}
 
response = es.search(index=index_name, body=search_body)
 
print(response['hits']['hits'])
  1. 使用聚合分析



from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
index_name = 'test-index'
 
search_body = {
    'size': 0,
    'aggs': {
        'group_by_age': {
            'terms': {
                'field': 'age'
            }
        }
    }
}
 
response = es.search(index=index_name, body=search_body)
 
print(response['aggregations']['group_by_age']['buckets'])

注意:以上代码示例需要先安装 elasticsearch Python 客户端库,可以使用 pip install elasticsearch 命令进行安装。

以上就是 Elasticsearch 的一些基本用法,具体应用可能需要根据实际需求进行调整和扩展。

2024-08-16

安装ElasticSearch通常涉及以下步骤:

  1. 下载ElasticSearch:访问ElasticSearch官方网站(https://www.elastic.co/)下载对应操作系统的安装包。
  2. 解压安装包:将下载的压缩包解压到指定目录。
  3. 运行ElasticSearch:进入ElasticSearch的安装目录,运行ElasticSearch服务。

以Linux系统为例,以下是基本的命令操作:




# 下载ElasticSearch(以7.10版本为例)
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
 
# 解压安装包
tar -xvf elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
 
# 进入ElasticSearch目录
cd elasticsearch-7.10.0/
 
# 运行ElasticSearch
./bin/elasticsearch

注意:

  • 确保有足够的权限执行上述命令。
  • ElasticSearch默认使用9200和9300端口,确保这些端口没有被其他服务占用。
  • 出于安全考虑,ElasticSearch不应在生产环境中以root用户运行。
  • 根据服务器的内存和CPU资源,可能需要在elasticsearch.yml配置文件中调整相关设置。
  • 如果你想将ElasticSearch作为服务安装,你可能需要创建一个系统服务单元文件。
  • 确保Java已经安装在系统中,ElasticSearch需要Java运行环境。