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2024-09-04

报错问题："高风险代码: Access Control: Database" 可能指的是在使用数据库时，存在着不安全的访问控制措施。这可能涉及到数据库的权限设置、认证方式、加密策略等。

解决方法：

权限管理：确保数据库用户权限严格按照最小权限原则分配。仅提供必要的数据访问权限，避免超级用户或具有过高权限的用户。
身份验证：使用强认证机制，如密码、密钥、双因素认证等，确保用户身份的真实性。
加密数据：对敏感数据进行加密存储，如使用Transparent Data Encryption (TDE)、column-level encryption等。
审计日志：记录所有访问数据库的行为，用于安全审计和事后追责。
更新策略：定期更新数据库系统和相关组件，应用安全补丁和最佳实践。
安全配置：审查并严格遵守数据库的安全配置指南，包括网络隔离、防火墙规则、访问控制列表等。
定期审核：定期测试和审计数据库的访问控制策略，确保安全性不断提高。

在实施上述措施时，应参考特定数据库系统的最佳实践和安全指南。

2024-09-04

所有,redis




from typing import Any, Dict, List, Optional, Union
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chat_models.memory import RedisChatMemory
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.memory import Memory
from langchain.vectorstores import DensePassageVectorstore
 
# 初始化OpenAI LLM
openai = OpenAI(model_name="text-davinci-002")
 
# 初始化ChatOpenAI模型，并指定使用Redis作为记忆组件
redis_chat_memory = RedisChatMemory()
chat = ChatOpenAI(llm=openai, memory=redis_chat_memory)
 
# 初始化向量存储和查询
vectorstore = DensePassageVectorstore(model_name="text-embed-ada-002", content_type="text/plain")
chat.vectorstore = vectorstore
 
# 定义一个函数，用于将用户的输入添加到记忆中
def add_to_memory(input_message: str, message_history: List[str]) -> None:
    # 这里可以添加额外的逻辑，例如处理输入消息和消息历史
    # 将输入消息添加到记忆中
    redis_chat_memory.add_messages_to_conversation(messages=[input_message], conversation_id="general")
 
# 示例：用户输入了一条消息
user_input = "Hello, who are you?"
 
# 调用函数，将用户输入添加到记忆中
add_to_memory(user_input, [])  # 假设这是一个空的消息历史列表
 
# 继续你的代码逻辑...

这个代码示例展示了如何初始化一个使用Redis作为记忆组件的ChatOpenAI模型，并演示了如何将用户的输入添加到记忆中。这是一个简化的例子，实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理消息历史和用户输入。

Kubernetes实战指南：零宕机无缝迁移Spring Cloud至k8s

2024-09-04

所有,java




apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-spring-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-spring-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-spring-app
    spec:
      containers:
      - name: my-spring-app
        image: my-spring-app:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 10
          timeoutSeconds: 5
          successThreshold: 1
          failureThreshold: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 10
          timeoutSeconds: 5
          successThreshold: 1
          failureThreshold: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-spring-app-service
spec:
  selector:
    app: my-spring-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
  type: LoadBalancer

这个代码实例展示了如何在Kubernetes上部署一个带有健康检查的Spring Boot应用。它定义了一个Deployment来创建应用的实例，并且定义了一个Service来暴露应用，使用LoadBalancer类型使得可以从外部访问应用。此外，健康检查被配置为HTTP GET请求，以确保Kubernetes知道应用实例是否健康。

postgresql把日期作为表名的一部分动态建立分区表

2024-09-04

在PostgreSQL中，你可以通过执行动态SQL来根据日期创建分区表。以下是一个简化的例子，展示了如何根据给定日期创建一个按月分区的表：




DO $$
DECLARE
    table_name TEXT := 'your_table_prefix_' || to_char(DATE '2021-01-01', 'YYYY_MM');
    partition_name TEXT := 'your_table_prefix_' || to_char(DATE '2021-01-01', 'YYYY_MM');
    table_exists BOOLEAN;
BEGIN
    -- 检查表是否已存在
    EXECUTE 'SELECT EXISTS (SELECT 1 FROM pg_tables WHERE schemaname = current_schema() AND tablename = ''' || partition_name || ''')'
    INTO table_exists;
 
    -- 如果表不存在，则创建它
    IF NOT table_exists THEN
        EXECUTE 'CREATE TABLE ' || table_name || ' (
            id SERIAL PRIMARY KEY,
            created_at TIMESTAMP NOT NULL
        ) PARTITION BY RANGE (created_at) (
            PARTITION ' || partition_name || ' VALUES LESS THAN (''' || (DATE '2021-01-01' + INTERVAL '1 month')::TEXT || '''::date)
        )';
    END IF;
END $$;

这段代码使用了一个匿名的DO块来执行动态SQL。它首先根据给定的日期格式化表名和分区名，然后检查表是否存在。如果不存在，它将创建一个新表，并为给定的日期范围内的记录设置分区。

请注意，在实际应用中，你需要确保表名是唯一的，并且根据你的具体需求调整表结构、分区键和分区范围。此外，动态执行SQL可能会带来SQL注入的风险，因此必须确保输入是安全的，不含有恶意的SQL代码。

2024-09-04

所有,java

以下是一个简化的Spring Boot REST API示例，用于创建一个简单的电影信息服务：




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.data.jpa.repository.config.EnableJpaAuditing;
 
@SpringBootApplication
@EnableJpaAuditing
public class MovieApiApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MovieApiApplication.class, args);
    }
}

这段代码定义了一个Spring Boot应用程序的入口点。它使用@SpringBootApplication注解来启用Spring应用程序，并启用了JPA审计功能，这可以自动为实体添加创建和修改的时间戳。

以下是一个简单的电影实体类示例：




import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;
 
@Entity
public class Movie {
 
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    private String title;
 
    private String genre;
 
    // 省略getter和setter方法
}

这个实体类使用了JPA注解来标识它作为一个实体，并定义了一个ID字段，该字段将使用数据库的自增长特性。

以下是一个简单的电影仓库接口示例：




import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
 
@Repository
public interface MovieRepository extends JpaRepository<Movie, Long> {
}

这个仓库接口继承了JpaRepository，这意味着它将自动提供基本的CRUD操作。

以上代码展示了如何使用Spring Boot和JPA快速地创建一个简单的REST API服务，其中包含了实体定义和仓库接口。在实际应用中，你还需要为每个实体编写相应的服务层和控制器层代码，以及相应的REST API端点。

2024-09-04

要将数据存储到数据库中，你需要遵循以下步骤：

选择或创建数据库表。
使用适当的数据库驱动程序或API连接到数据库。
编写SQL插入语句或使用ORM（对象关系映射）方法。
执行SQL语句或ORM方法。

以下是使用Python和SQLite数据库的示例代码：




import sqlite3
 
# 步骤1: 连接到SQLite数据库（如果数据库不存在，则会创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 步骤2: 创建一个cursor对象来帮助执行SQL语句
c = conn.cursor()
 
# 步骤3: 创建表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
 
# 步骤4: 插入数据
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
          ('2020-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14))
 
# 步骤5: 提交事务
conn.commit()
 
# 步骤6: 关闭cursor和连接
c.close()
conn.close()

确保安装了适当的数据库驱动程序（如SQLite3），并根据所选数据库调整连接和SQL语句。

Esp32S3通过文心一言大模型实现智能语音对话

2024-09-04

所有,AIGC

以下是一个简化的例子，展示如何在ESP32-S3上使用文心一言大模型实现基本的智能语音对话功能。

首先，确保你已经在ESP32-S3上安装了MicroPython，并且配置了文心一言的API密钥。




import network
import urequests as requests
import ujson
from machine import Pin, SoftI2C
from ssd1306 import SSD1306_I2C
 
# 配置网络连接
def do_connect():
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    if not wlan.isconnected():
        print('connecting to network...')
        wlan.connect('你的WiFi名称', '你的WiFi密码')
        while not wlan.isconnected():
            pass
    print('network config:', wlan.ifconfig())
 
# 发送请求到文心一言API
def send_request(text):
    url = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token"
    data = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': '你的API Key',
        'client_secret': '你的Secret Key'
    }
    response = requests.post(url, data=data)
    access_token = ujson.loads(response.text)['access_token']
 
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0"
    data = {
        'access_token': access_token,
        'version': '2.0',
        'service': 'chat.bot.emotion',
        'session_id': 'your_session_id', # 你的会话ID
        'log_id': '123456789',
        'request': ujson.dumps({
            'query': text,
            'user_id': 'your_user_id', # 你的用户ID
        })
    }
    response = requests.post(url, data=data)
    return ujson.loads(response.text)['response']['result']['answers'][0]['answer']
 
# OLED显示函数
def display_text(text):
    i2c = SoftI2C(scl=Pin(5), sda=Pin(4))
    oled = SSD1306_I2C(128, 64, i2c, addr=0x3c)
    oled.text(text, 0, 0)
    oled.show()
 
# 语音对话处理函数
def handle_conversation():
    do_connect()
    display_text("连接成功！")
    while True:
        # 这里应该是语音识别代码，暂时用input模拟
        voice_input = input("请输入你的问题: ")
        display_text("你说: " + voice_input)
        response = send_request(voice_input)
        display_text("机器回答: " + response)
        print("机器回答: " + response)
 
handle_conversation()

这段代码首先配置了网络连接，然后定义了发送请求到文心一言API的函数，并且实现了一个简单的OLED显示文本的功能。handle_conversation函数负责整个会话循环，模拟语音输入，发送请求，并在OLED上显示结果。

注意：这

2024-09-04

在Windows环境下，使用wiki.js搭配PostgreSQL来搭建一个知识库并实现中文全文搜索，你需要按照以下步骤操作：

安装Node.js和PostgreSQL。
创建PostgreSQL数据库，并设置中文全文搜索支持。
安装wiki.js。
配置wiki.js的数据库连接。
启动wiki.js服务。

以下是具体的命令和配置示例：

安装Node.js和PostgreSQL：
前往官网下载并安装Node.js和PostgreSQL。
创建数据库并设置中文全文搜索支持：
打开psql终端，创建数据库并设置编码为UTF-8。
```
CREATE DATABASE wikijs;
\c wikijs;
CREATE EXTENSION pg_trgm;
```
接下来，安装中文全文搜索支持。可以使用pg_cron来定期重建索引，或者使用PostgreSQL的tsvector手动更新。
安装wiki.js：
```
npm install wikijs
```

配置wiki.js的数据库连接：

在wiki.js项目的配置文件中（通常是config.js或production.js），配置数据库连接字符串，并确保使用了适合中文的客户端。




// config.js
module.exports = {
  db: {
    type: 'postgres',
    host: 'localhost',
    port: 5432,
    user: 'postgres_user',
    password: 'postgres_password',
    database: 'wikijs',
    schema: 'public',
    // 其他数据库配置...
  },
  // 其他配置...
};

启动wiki.js服务：
```
node server
```

确保在启动wiki.js服务之前，已经设置好相关的数据库和全文搜索配置。

注意：以上步骤提供了一个概要性的指导，实际操作时可能需要根据wiki.js和PostgreSQL的版本以及具体环境进行调整。

Postgresql内核源码分析-vacuum流程2

2024-09-04




/*
 * ExecVacuumProcessTable() --
 *
 * Process one table's vacuum/analyze request.
 *
 * Returns true if the operation succeeded, false if the table was not found
 * in pg_class.
 */
bool
ExecVacuumProcessTable(VacuumStmt *vacstmt, List *stmts, List *sublist,
                       BlockNumber relfrozenxid, MultiXactId relminmxid,
                       bool *did_vacuum, bool *did_analyze)
{
    // 省略函数体代码，因为它涉及到PostgreSQL的核心功能和复杂逻辑。
}

这个代码示例是ExecVacuumProcessTable函数的一个简化版本，它展示了如何处理一个表的空间清理/分析请求。这个函数是PostgreSQL中空间清理机制的核心函数之一，它处理用户的VACUUM或者ANALYZE SQL命令。在这个简化的代码中，省略了函数体内的具体实现，因为那会涉及到PostgreSQL的核心逻辑和复杂的处理流程。

PostgreSQL中public schema的权限和安全

2024-09-04

在PostgreSQL中，public schema是一个特殊的schema，它是默认的schema，当你创建一个表或者函数等数据库对象时，如果没有指定特定的schema，那么这个对象就会被创建在public schema中。public schema中的对象可以被所有的数据库用户访问。

为了保障数据库的安全性，我们需要对public schema中的对象权限进行合理的管理。

解决方案1：

修改public schema中对象的权限，可以使用REVOKE和GRANT语句。例如，如果你想要移除所有用户对表table1的SELECT权限，可以使用以下语句：




REVOKE SELECT ON table1 FROM PUBLIC;

如果你想要给所有用户添加对表table1的SELECT权限，可以使用以下语句：




GRANT SELECT ON table1 TO PUBLIC;

解决方案2：

创建新的schema，并将需要保护的对象移到新的schema中，然后仅授予特定的用户或角色对这些对象的权限。例如，创建一个新的schema my_schema，并将表 table1 移动到这个schema中，然后只给特定的用户权限：




CREATE SCHEMA my_schema;
ALTER TABLE table1 SET SCHEMA my_schema;
GRANT USAGE ON SCHEMA my_schema TO user1;
GRANT SELECT ON my_schema.table1 TO user1;

解决方案3：

使用PostgreSQL的角色权限管理，可以创建新的角色，并给这个角色特定的权限，然后将用户添加到这个角色中。例如，创建一个新的角色 role1，并给这个角色GRANT权限，然后将用户 user1 添加到这个角色中：




CREATE ROLE role1;
GRANT role1 TO user1;
GRANT SELECT ON table1 TO role1;

以上就是在PostgreSQL中管理public schema权限和安全的几种方法。