# 使用 KubeBlocks 提供的 PG 和 Redis operator 部署高可用 Harbor 集群
apiVersion: kubeblocks.com/v1alpha1
kind: PostgresCluster
metadata:
  name: harbor-pg
spec:
  replicas: 3
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  podConfig:
    resources:
      requests:
        memory: "512Mi"
        cpu: "500m"
    livenessProbe:
      initialDelaySeconds: 30
      timeoutSeconds: 5
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 3
    readinessProbe:
      initialDelaySeconds: 5
      timeoutSeconds: 1
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 3
---
apiVersion: kubeblocks.com/v1alpha1
kind: RedisCluster
metadata:
  name: harbor-redis
spec:
  replicas: 3
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  podConfig:
    resources:
      requests:
        memory: "256Mi"
        cpu: "500m"
    livenessProbe:
      initialDelaySeconds: 30
      timeoutSeconds: 5
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 3
    readinessProbe:
      initialDelaySeconds: 5
      timeoutSeconds: 1
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 3

这个代码实例定义了一个高可用的 PostgreSQL 和 Redis 集群，它们作为 Harbor 高可用集群的数据库和缓存系统。这个例子展示了如何使用 KubeBlocks 提供的 Kubernetes 自定义资源（CRDs）来简洁地定义复杂的分布式系统配置。

要在CentOS 7上部署Prometheus和Grafana监控Redis和MySQL，你需要先安装Prometheus和Grafana，然后配置它们以收集Redis和MySQL的指标。

以下是简化的步骤和示例配置：

1. 安装Prometheus和Grafana：

# 安装Prometheus
sudo yum install -y prometheus
 
# 启动并使Prometheus服务开机自启
sudo systemctl start prometheus
sudo systemctl enable prometheus
 
# 安装Grafana
sudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y grafana
 
# 启动并使Grafana服务开机自启
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server

2. 配置Prometheus来监控Redis和MySQL：

首先，你需要为Redis和MySQL编写适当的exporter，例如redis_exporter和mysqld_exporter。

# 下载并安装Redis Exporter
wget https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v0.27.0/redis_exporter-v0.27.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvzf redis_exporter-v0.27.0.linux-amd64.tar.gz
sudo mv redis_exporter-v0.27.0.linux-amd64/redis_exporter /usr/local/bin/
 
# 下载并安装MySQL Exporter
wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.12.1/mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz
tar xvzf mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz
sudo mv mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64/mysqld_exporter /usr/local/bin/
 
# 运行Redis Exporter
redis_exporter -redis.addr=localhost:6379
 
# 运行MySQL Exporter
mysqld_exporter -config.my-cnf="/path/to/your/my.cnf"

然后，在Prometheus配置文件中添加以下内容：

# 在 /etc/prometheus/prometheus.yml 中
scrape_configs:
  - job_name: 'redis'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9121']
  
  - job_name: 'mysql'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9104']

3. 配置Grafana以显示Redis和MySQL的监控仪表盘：

你需要在Grafana上导入Redis和MySQL的监控仪表盘。可以从以下地址找到预先准备的仪表盘：

• Redis: https://grafana.com/grafana/dashboards/13954-redis-monitoring-dashboard
• MySQL: https://grafana.com/grafana/dashboards/8919-mysql-overview

导入仪表盘的命令如下：

# 导入Redis仪表盘
grafana-cli plugins install redis-datasource
sudo systemctl restart grafana-server
grafana-cli dashboard import /path/to/redis-monitoring-dashboard.json
 
# 导入MySQL仪表盘
grafana-cli dashboard import /path/to/mysql-overview-dashboard.json

在Grafana界面中，你可以创建新的视图并选择相应的仪表盘来查看Redis和MySQL的监控数据。

确保你的Redis和MySQL服务器配置允许从运行Prometheus和Grafana的机

Redis的持久化机制主要有两种方式：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。

1. RDB：定时将内存中的数据快照保存到磁盘的一个压缩二进制文件中。可以配置定时任务来控制快照的频率。

   配置示例：

   
   
   
   save 900 1      # 900秒内至少1个键被修改则触发保存
   save 300 10     # 300秒内至少10个键被修改则触发保存
   save 60 10000   # 60秒内至少10000个键被修改则触发保存

2. AOF：每个写命令都通过append操作保存到文件中。在服务重启时，通过重放这些命令来恢复数据。

   配置示例：

   
   
   
   appendonly yes       # 开启AOF
   appendfsync everysec  # 每秒同步一次至磁盘

可以同时使用RDB和AOF，以此来结合二者的优势。

注意：在实际使用时，应当根据数据的重要性和性能需求选择合适的持久化方式，并适当调整配置参数。

以下是一个简化的Spring Boot WebSocket解决方案示例，使用Redis作为消息代理进行发布/订阅：

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
import org.springframework.messaging.simp.config.MessageBrokerRegistry;
import org.springframework.web.socket.config.annotation.*;
 
@Configuration
@EnableWebSocketMessageBroker
public class WebSocketConfig implements WebSocketMessageBrokerConfigurer {
 
    private final RedisConnectionFactory connectionFactory;
    private final StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    public WebSocketConfig(RedisConnectionFactory connectionFactory, StringRedisTemplate redisTemplate) {
        this.connectionFactory = connectionFactory;
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }
 
    @Override
    public void configureMessageBroker(MessageBrokerRegistry config) {
        config.enableSimpleBroker("/topic", "/queue"); // 客户端订阅地址前缀
        config.setApplicationDestinationPrefixes("/app"); // 客户端发送信息的地址前缀
    }
 
    @Override
    public void registerStompEndpoints(StompEndpointRegistry registry) {
        registry.addEndpoint("/ws").withSockJS(); // 注册STOMP协议的节点，并映射指定的URL，并指定使用SockJS协议
    }
 
    @Override
    public void configureClientInboundChannel(ChannelRegistration registration) {
        registration.interceptors(new ChatMessageInterceptor()); // 注册客户端发往服务端的通道的拦截器
    }
 
    @Override
    public void configureClientOutboundChannel(ChannelRegistration registration) {
        // 注册服务端发往客户端的通道的拦截器
    }
 
    @Override
    public void configureMessageConverters(List<MessageConverter> converters) {
        // 配置消息转换器
    }
 
    @Override
    public void configureWebSocketTransport(WebSocketTransportRegistration registration) {
        // 配置WebSocket传输
    }
 
    // 使用RedisMessageListenerContainer来监听Redis订阅频道
    @Bean
    public RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer() {
        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        container.addMessageListener(new ChatMessageListener(), topic());
        return container;
    }
 
    // 定义订阅的Redis频道
    @Bean
    public Topic topic() {
        return new ChannelTopic("

要使用Spring Cache框架结合Redis实现数据缓存，你需要做以下几步：

1. 在Spring Boot项目中添加Spring Cache和Redis依赖。
2. 配置Redis连接。
3. 配置Spring Cache。
4. 使用Cache注解。

以下是一个简单的例子：

Step 1: 添加依赖到pom.xml：

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Cache Abstraction -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

Step 2: 配置application.properties或application.yml：

# Redis connection
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
 
# Cache settings
spring.cache.type=redis
spring.cache.cache-names=cache1,cache2

Step 3: 在Spring Boot主类或配置类中启用缓存：

import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
}

Step 4: 使用缓存：

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class SomeService {
 
    @Cacheable(value = "cache1", key = "#id")
    public SomeObject getData(String id) {
        // 实际的数据获取逻辑
        return someObject;
    }
}

在上述例子中，@Cacheable注解指定了缓存的行为。当getData方法被调用时，如果给定的id在名为cache1的缓存中存在，则返回该缓存的值，否则执行方法体，将返回的结果存入缓存，并返回该结果。

以上代码提供了一个简单的框架，你可以根据自己的需求进行扩展和定制。

-- 导入必要的模块
local redis = require 'redis'
 
-- 连接Redis
local client = redis.connect('127.0.0.1', 6379)
 
-- 定义要监控的Redis指标
local monitored_metrics = {
  'used_memory',
  'used_memory_human',
  'used_memory_rss_human',
  'used_cpu_sys',
  'used_cpu_user',
  'used_cpu_sys_children',
  'used_cpu_user_children',
  'connected_clients',
  'blocked_clients',
  'tracking_total_keys',
  'tracking_total_items',
  'tracking_total_prefixes',
  'expired_keys',
  'evicted_keys',
  'keyspace_hits',
  'keyspace_misses',
  'pubsub_channels',
  'pubsub_patterns',
  'latest_fork_usec'
}
 
-- 获取所有监控指标的函数
local function get_all_metrics(client)
  local metrics = {}
  for _, metric in ipairs(monitored_metrics) do
    metrics[metric] = client:get_metric(metric)
  end
  return metrics
end
 
-- 获取单个监控指标的函数
local function get_metric(client, metric)
  return client:get_metric(metric)
end
 
-- 使用示例
local metrics = get_all_metrics(client)
for name, value in pairs(metrics) do
  print(name, value)
end

这段代码演示了如何使用Lua语言和redis-lua模块来监控Redis的关键性能指标。代码中定义了要监控的指标列表，并提供了获取所有指标和获取单个指标的函数。最后，给出了如何使用这些函数来获取并打印出监控指标的例子。这是一个实战中的例子，展示了如何将这些概念应用到实际的应用程序中。

Redis 是一个开源的使用 C 语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API。

Redis 的基础数据结构包括字符串、列表、集合、哈希表和有序集合。

1. 字符串（String）

Redis 字符串是简单的 key-value 类型，value 最大能存储 512 MB。

# 设置 key-value
redis.set('key', 'value')
 
# 获取 key 对应的 value
redis.get('key')

2. 列表（List）

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

# 在列表左侧添加元素
redis.lpush('key', 'value')
 
# 在列表右侧添加元素
redis.rpush('key', 'value')
 
# 获取列表的全部元素
redis.lrange('key', 0, -1)

3. 集合（Set）

Redis 的集合是无序的字符串集合。你可以添加、删除元素，还可以求交集、并集、差集。

# 添加元素
redis.sadd('key', 'value')
 
# 获取集合的所有元素
redis.smembers('key')

4. 哈希表（Hash）

Redis 的哈希表是键值对的集合。

# 设置单个属性
redis.hset('key', 'field', 'value')
 
# 获取所有属性
redis.hgetall('key')

5. 有序集合（Sorted Set）

Redis 的有序集合是具有分数的有序字符串集合，分数可以用来排序。

# 添加元素
redis.zadd('key', {'value': score})
 
# 获取排序后的所有元素
redis.zrange('key', 0, -1)

Redis 的应用场景广泛，以下是一些常见的使用场景：

• 缓存系统
• 排行榜
• 消息队列系统
• 分布式锁
• 会话共享
• 网站访问统计

以上是 Redis 的基础数据结构和常见应用场景，具体使用时需要根据实际需求选择合适的数据结构和命令。

Redis的测试可以通过多种方法进行，以下是一些常用的测试方法：

1. 使用Redis自带的测试工具 redis-benchmark。这个工具可以模拟多个客户端同时执行命令，测试Redis的性能。

redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 10 -n 10000

2. 使用 redis-cli 的 --intrinsic-latency 选项测试Redis的延迟。

redis-cli --latency -h localhost -p 6379

3. 编写自定义脚本使用 redis-py 或其他Redis客户端库，编写Python脚本进行基本命令的测试。

import redis
 
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('foo', 'bar')
assert r.get('foo') == 'bar'

4. 使用JMeter等性能测试工具进行更复杂的负载测试。
5. 使用 redis-stat 查看Redis的实时状态。

redis-stat -h localhost -p 6379

6. 使用 redis-cli 的 monitor 命令实时查看正在执行的命令。

redis-cli -h localhost -p 6379 monitor

这些方法可以测试Redis的性能、稳定性和安全性，并帮助识别潜在的问题。

import { NestFactory } from '@nestjs/core';
import { AppModule } from './app.module';
import { DocumentBuilder, SwaggerModule } from '@nestjs/swagger';
 
async function bootstrap() {
  const app = await NestFactory.create(AppModule);
 
  // 配置Swagger
  const config = new DocumentBuilder()
    .setTitle('网盘系统API')
    .setDescription('网盘系统的后端API接口文档')
    .setVersion('1.0')
    .addTag('网盘系统')
    .build();
  const document = SwaggerModule.createDocument(app, config);
  SwaggerModule.setup('api', app, document);
 
  // 启动服务
  await app.listen(3000);
}
 
bootstrap();

这段代码展示了如何在Nestjs项目中集成Swagger来自动生成API文档，并且设置了API的基本信息，如标题、描述、版本和标签。最后，它启动了Nestjs应用并监听3000端口。这是一个简洁而完整的配置示例，可以作为开发者在自己的项目中集成Swagger的参考。

以下是一个简化的Spring Security和JWT结合使用的例子，用于用户认证和授权：

@Configuration
@EnableWebSecurity
@EnableGlobalMethodSecurity(prePostEnabled = true)
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Autowired
    private UserDetailsService userDetailsService;
 
    @Autowired
    private JwtAuthenticationEntryPoint unauthorizedHandler;
 
    @Autowired
    private JwtTokenUtil jwtTokenUtil;
 
    @Autowired
    public void configureGlobal(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        auth.userDetailsService(userDetailsService)
                .passwordEncoder(passwordEncoder());
    }
 
    @Bean
    public PasswordEncoder passwordEncoder() {
        return new BCryptPasswordEncoder();
    }
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity httpSecurity) throws Exception {
        httpSecurity
                .csrf().disable()
                .exceptionHandling().authenticationEntryPoint(unauthorizedHandler).and()
                .sessionManagement().sessionCreationPolicy(SessionCreationPolicy.STATELESS).and()
                .authorizeRequests()
                .antMatchers("/api/auth/**").permitAll()
                .anyRequest().authenticated();
 
        httpSecurity
                .addFilterBefore(authenticationTokenFilter, UsernamePasswordAuthenticationFilter.class);
    }
 
    @Bean
    public FilterRegistrationBean jwtTokenFilter() {
        final FilterRegistrationBean registrationBean = new FilterRegistrationBean();
        registrationBean.setFilter(new JwtTokenFilter(jwtTokenUtil));
        registrationBean.addUrlPatterns("/api/*");
        return registrationBean;
    }
}

public class JwtTokenFilter extends OncePerRequestFilter {
 
    private JwtTokenUtil jwtTokenUtil;
 
    @Autowired
    public JwtTokenFilter(JwtTokenUtil jwtTokenUtil) {
        this.jwtTokenUtil = jwtTokenUtil;
    }
 
    @Override
    protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        final String requestTokenHeader = request.getHeader("Authorization");
 
        String username = null;
        String token = null;
 
        if (requestTokenHeader != null && requestTokenHeader.startsWith("Bearer ")) {
            token = requestTokenHeader.subs