2024-09-04

Spring Boot整合人大金仓数据库KingBase的步骤如下:

  1. 在项目的pom.xml中添加人大金仓的JDBC驱动依赖。



<dependency>
    <groupId>com.kingbase8</groupId>
    <artifactId>kingbase8-jdbc</artifactId>
    <version>你的版本号</version>
</dependency>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置KingBase数据库的连接信息。



# application.properties 示例
spring.datasource.driver-class-name=com.kingbase8.Driver
spring.datasource.url=jdbc:kingbase8://localhost:54321/数据库名
spring.datasource.username=用户名
spring.datasource.password=密码
  1. 创建实体类和Repository接口,使用Spring Data JPA或Spring Data JDBC。



// 实体类示例
@Entity
@Table(name = "your_table_name")
public class YourEntity {
    @Id
    private Long id;
    // 其他字段和方法
}
 
// Repository接口示例
public interface YourEntityRepository extends JpaRepository<YourEntity, Long> {
    // 自定义查询方法
}
  1. 创建Service层和Controller层进行业务逻辑处理和接口暴露。



// Service层示例
@Service
public class YourEntityService {
    @Autowired
    private YourEntityRepository repository;
    
    public List<YourEntity> getAll() {
        return repository.findAll();
    }
    // 其他业务方法
}
 
// Controller层示例
@RestController
@RequestMapping("/your-entities")
public class YourEntityController {
    @Autowired
    private YourEntityService service;
    
    @GetMapping
    public List<YourEntity> getAll() {
        return service.getAll();
    }
    // 其他接口方法
}

确保数据库运行正常,Spring Boot应用能够成功启动并与KingBase数据库建立连接。在实际开发中,还需要考虑连接池配置、事务管理、异常处理等方面的细节。

2024-09-04



import org.apache.shardingsphere.infra.config.properties.ConfigurationProperties;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.metadata.MetaDataContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.DefaultSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.executor.kernel.ExecutorEngine;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.ShardingSphereMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.optimize.context.OptimizerContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.ShardingSphereRule;
import org.apache.shardingsphere.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.transaction.context.TransactionContexts;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
 
@Service
public class ShardingSphereService {
 
    @Resource
    private DataSource dataSource;
 
    public void insertMultiThread(int threadCount, int batchSize, final String sql) {
        // 构建ShardingSphere相关上下文
        Map<String, ShardingSphereMetaData> metaDataMap = new HashMap<>();
        metaDataMap.put("ds_0", new ShardingSphereMetaData("ds_0", dataSource.getSchema(), dataSource.getSchema().getConfig()));
        MetaDataContexts metaDataContexts = new MetaDataContextsBuilder(
                Collections.singletonMap("sharding_db", metaDataMap),
                Collections.emptyMap(),
                new ConfigurationProperties(new Properties()),
                dataSource.getShardingRule()).build();
 
        // 构建执行引擎
        ExecutorEngine executorEngine = new ExecutorEngine(metaDataContexts.getMetaData(DefaultSchema.LOGIC_NAME).getResource().getExecutorEngine());
 
        // 构建事务上下文
        TransactionContexts transactionContexts = new TransactionContexts(metaDataContexts.getMetaDataMap(), new TransactionContextsBuilder(metaDataContexts, executorEngine).build());
 
        // 构建运行时上下文
        RuntimeContext runtimeContext = new RuntimeContext(metaDataContexts, transactionContexts, executorEngine,
2024-09-04



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class SignService {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    @Autowired
    private DefaultRedisScript<Long> signScript;
 
    // 用户签到方法
    public boolean sign(String userId, String date) {
        // 使用BitMap记录用户签到情况,一天使用一个Bit
        String key = "sign_bitmap:" + date;
        Long result = redisTemplate.execute(signScript, Collections.singletonList(key), userId);
        return result != null && result == 1;
    }
 
    // 统计签到用户数方法
    public long countSign(String date) {
        String key = "sign_bitmap:" + date;
        // 使用Redis命令计算BitMap中值为1的个数
        return redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) con -> {
            byte[] keyByte = con.getByteName(key);
            return con.bitCount(keyByte);
        });
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot应用中使用Redis的BitMap实现用户的签到以及签到用户数的统计。sign方法负责用户的签到操作,使用了一个Redis脚本来原子地将用户ID对应的位设置为1。countSign方法则用于统计某一天签到用户的数量,它通过Redis的BITCOUNT命令来实现。

2024-09-04



import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpRequest;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@Component
public class WebsocketAndApiForwardingFilter implements GlobalFilter, Ordered {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
 
        // 检查是否为Websocket请求
        if (isWebsocketRequest(request)) {
            // 这里可以添加处理Websocket请求的逻辑
            return handleWebsocketRequest(exchange);
        }
 
        // 继续处理API请求
        return chain.filter(exchange);
    }
 
    private boolean isWebsocketRequest(ServerHttpRequest request) {
        // 检查请求头中的Upgrade字段,查看是否为Websocket请求
        return "websocket".equalsIgnoreCase(request.getHeaders().getUpgrade());
    }
 
    private Mono<Void> handleWebsocketRequest(ServerWebExchange exchange) {
        // 这里实现转发Websocket请求的逻辑
        // 例如,可以直接返回一个特定的响应或者调用特定的服务处理
        return Mono.empty(); // 暂时返回一个空的Mono,表示不做任何处理
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 设置过滤器的顺序,数字越小,优先级越高
        return -1;
    }
}

这个代码示例展示了如何检查是否为Websocket请求,并根据请求类型来转发或处理请求。这个过滤器可以被添加到Spring Cloud Gateway中,用于实现基于请求类型的路由分发。

2024-09-04



import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@Component
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 示例:检查请求头中是否有特定参数
        String someHeader = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Some-Header");
        if (someHeader == null) {
            // 如果没有这个头,返回403 Forbidden
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.FORBIDDEN);
            return exchange.getResponse().setComplete();
        }
 
        // 如果有这个头,继续请求处理
        return chain.filter(exchange);
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 定义全局过滤器的顺序,数字越小,优先级越高
        return -1;
    }
}

这段代码定义了一个全局过滤器,用于检查进入Spring Cloud Gateway的请求中是否包含特定的头信息。如果请求中没有这个头信息,过滤器会直接返回403 Forbidden响应,否则请求会继续传递给下一个过滤器或目标微服务。通过设置过滤器的顺序为最高,我们确保了这个过滤器会在请求处理的早期阶段执行。

2024-09-04

由于提供的查询太过于复杂和特殊,我无法直接给出一个可以运行的代码实例。然而,我可以提供一个简化的例子,说明如何在Java中使用Spring Cloud和Spring Boot结合MyBatis来实现一个简单的数据库查询功能。

假设我们有一个简单的用户(User)实体和一个对应的UserMapper接口,我们将使用Spring Cloud服务来查询用户信息。

首先,定义User实体:




@Entity
public class User {
    @Id
    private Long id;
    private String name;
    // 省略其他字段、构造函数、getter和setter
}

然后,创建UserMapper接口:




@Mapper
public interface UserMapper {
    User selectUserById(Long id);
}

在服务层(Service)中,注入UserMapper并使用它来查询用户信息:




@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
 
    public User getUserById(Long id) {
        return userMapper.selectUserById(id);
    }
}

最后,创建一个控制器(Controller)来暴露一个API端点:




@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @GetMapping("/{id}")
    public User getUser(@PathVariable Long id) {
        return userService.getUserById(id);
    }
}

这个简单的例子展示了如何在Spring Cloud和Spring Boot应用程序中结合MyBatis来查询数据库。这个例子假设你已经配置好了数据库和MyBatis的相关配置。在实际的应用中,你需要根据具体的需求来调整查询逻辑和数据库操作。

2024-09-04

在第四个阶段,我们将实现Apollo配置的动态更新。




@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "some.config")
@Data
public class SomeConfig {
    private String property;
 
    // 使用@Value注解来标记需要动态更新的字段
    @Value("${some.config.anotherProperty:default}")
    private String anotherProperty;
}
 
@Component
public class ApolloConfigChangeListener {
 
    private final SomeConfig someConfig;
 
    @Autowired
    public ApolloConfigChangeListener(SomeConfig someConfig) {
        this.someConfig = someConfig;
    }
 
    @ApolloConfigChangeListener(interestedKeys = {"some.config.property", "some.config.anotherProperty"})
    public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
        for (String key : changeEvent.changedKeys()) {
            ConfigChange change = changeEvent.getChange(key);
            log.info("Found change - key: {}, oldValue: {}, newValue: {}, changeType: {}",
                    change.getPropertyName(), change.getOldValue(), change.getNewValue(), change.getChangeType());
 
            // 根据配置项的变化更新SomeConfig对应的字段
            if ("some.config.property".equals(key)) {
                someConfig.setProperty(change.getNewValue());
            } else if ("some.config.anotherProperty".equals(key)) {
                someConfig.setAnotherProperty(change.getNewValue());
            }
        }
    }
}

在这个例子中,我们创建了ApolloConfigChangeListener类,它会监听some.config.propertysome.config.anotherProperty这两个配置项的变化。当这些配置项的值发生变化时,onChange方法会被调用,并且更新SomeConfig类中对应的字段值。这样,我们就实现了配置的动态更新,无需重启服务即可使配置生效。

2024-09-04

Spring AOP(Aspect-Oriented Programming)是一种编程范式,它允许你定义横切关注点,如日志记录、事务管理、性能监控等,然后将这些关注点注入到应用程序的各个模块中,无需修改这些模块的源代码。

Spring AOP 基于代理模式实现,主要有两种方式:JDK动态代理和CGLIB代理。当目标对象实现了接口时,Spring会使用JDK动态代理;当目标对象没有实现接口时,Spring会使用CGLIB代理。

下面是一个简单的Spring AOP例子,使用AspectJ注解来声明切面和通知:

  1. 添加依赖(在pom.xml中):



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
  1. 创建一个切面(Aspect):



import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.aspectj.lang.annotation.After;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Aspect
@Component
public class LogAspect {
 
    @Pointcut("execution(* com.example.service.*.*(..))") // 定义切点
    public void serviceLog() {}
 
    @Before("serviceLog()") // 前置通知
    public void beforeMethod(JoinPoint joinPoint) {
        System.out.println("Before method: " + joinPoint.getSignature());
    }
 
    @After("serviceLog()") // 后置通知
    public void afterMethod(JoinPoint joinPoint) {
        System.out.println("After method: " + joinPoint.getSignature());
    }
}
  1. 创建一个服务(Service):



package com.example.service;
 
@Service
public class MyService {
    public void doSomething() {
        System.out.println("Doing something in MyService");
    }
}

在上述例子中,我们定义了一个切面LogAspect,它会在com.example.service包下所有方法执行前后打印日志。@Pointcut定义了切点,即哪些方法会被AOP代理,并应用切面逻辑。@Before@After分别表示前置通知和后置通知,在目标方法执行前后调用。

确保Spring Boot应用的主类上添加了@EnableAspectJAutoProxy注解,以启用Spring AOP支持。

这只是Spring AOP的简单介绍和代码示例,实际应用中可以使用不同的通知类型,如@Around(环绕通知)、@AfterReturning(后置返回通知)、@AfterThrowing(异常抛出通知)等,并且可以更复杂的切点表达式来精确指定哪些方法会被通知。

2024-09-04

链路追踪是微服务架构中非常重要的一环,它可以帮助开发者理解系统行为,以便快速发现和解决问题。Spring Cloud Alibaba 提供了对 Spring Cloud Sleuth 的支持,而 Spring Cloud Sleuth 与 Zipkin 结合可以帮助我们追踪请求链路。

以下是一个简单的示例,展示如何在 Spring Cloud Alibaba 项目中集成 Spring Cloud Sleuth 和 Zipkin。

  1. 在pom.xml中添加依赖



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Sleuth -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sleuth</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Zipkin -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 在application.properties或application.yml中配置Zipkin服务器



# application.properties
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.probability=1 # 记录所有请求,可以根据需要调整采样率
  1. 启动Zipkin服务器

可以使用Spring Cloud Sleuth提供的Zipkin服务器,也可以使用独立的Zipkin服务器。




wget -q -O zipkin.jar 'https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec'
java -jar zipkin.jar
  1. 启动你的应用程序,并进行一些操作以生成追踪信息。
  2. 查看Zipkin UI

打开浏览器访问 http://localhost:9411 查看追踪信息。

以上步骤简单地展示了如何在Spring Cloud Alibaba项目中集成Spring Cloud Sleuth和Zipkin进行链路追踪。在实际应用中,你可能需要根据具体需求进行配置调整。

2024-09-04

解释:

Spring Boot项目在启动时注册到Nacos失败或运行时从Nacos闪退可能是由于以下几种原因造成的:

  1. Nacos服务器不可用:确保Nacos服务器正在运行且网络连接正常。
  2. 配置错误:检查application.properties或application.yml文件中关于Nacos的配置信息是否正确,例如服务器地址、端口、命名空间、分组等。
  3. 依赖冲突:确保项目中引用的Spring Boot和Nacos客户端版本兼容,且没有jar包冲突。
  4. 安全权限问题:确保Nacos服务有足够的权限允许注册服务。
  5. 内存不足:如果Nacos服务器资源有限,可能会导致服务无法正常注册或运行。

解决方法:

  1. 检查Nacos服务器状态和网络连接。
  2. 核对并修正配置文件中的Nacos相关配置。
  3. 检查项目依赖,解决可能存在的jar包冲突。
  4. 查看Nacos服务端日志,确认是否有权限相关的错误信息,并做出相应调整。
  5. 检查服务器资源使用情况,确保有足够的内存和其他资源来支持服务的运行。

具体解决方法需要根据实际报错信息和系统日志进一步确定。