import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import ai.spring.core.ResolutionContext;
import ai.spring.core.annotation.AiComponent;
import ai.spring.core.annotation.Qualifier;
 
@Service
public class RagEnrichmentService {
 
    @Autowired
    private ResolutionContext resolutionContext;
 
    @AiComponent
    public void enhanceWithRagStatus(MyDataObject dataObject) {
        // 获取RAG服务
        RagService ragService = resolutionContext.getService(RagService.class, "ragService");
        // 假设MyDataObject有一个方法getRagStatus可以设置RAG状态
        dataObject.setRagStatus(ragService.getRagStatus(dataObject.getId()));
    }
}
 
// 假设的MyDataObject类
class MyDataObject {
    private String id;
    private String ragStatus;
 
    // getter和setter方法
    public String getId() {
        return id;
    }
 
    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }
 
    public String getRagStatus() {
        return ragStatus;
    }
 
    public void setRagStatus(String ragStatus) {
        this.ragStatus = ragStatus;
    }
}
 
// 假设的RAG服务接口
interface RagService {
    String getRagStatus(String dataObjectId);
}

这个代码示例展示了如何在Spring-AI框架中使用ResolutionContext来获取服务，并且如何将服务的功能应用到数据对象上。这里的enhanceWithRagStatus方法是一个AiComponent，它接受一个MyDataObject实例，并使用注入的RagService来设置数据对象的RAG状态。这个例子是基于原代码的简化版，去除了一些复杂性，并提供了必要的注释。

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
/**
 * 网关中的登录验证过滤器
 */
public class LoginFilter implements GlobalFilter {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 检查请求是否需要登录
        // 这里的逻辑可以根据实际情况进行定制，例如检查请求的URL路径或者Header等
        // 如果需要登录验证，则直接返回未认证的响应
        if (需要登录验证) {
            ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
            response.setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            String result = "{\"code\":401,\"msg\":\"未登录或登录失效，请重新登录！\"}";
            byte[] bytes = result.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
            DataBufferUtils.write(response.bufferFactory().wrap(bytes), response);
            return response.setComplete();
        }
 
        // 如果不需要登录验证，则继续执行后续的过滤器和路由
        return chain.filter(exchange);
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Cloud Gateway中实现一个简单的登录验证过滤器。当请求需要登录验证时，过滤器会返回一个未认证的HTTP响应。这个过滤器可以被用作一个基本的登录保护，也可以根据实际需求进行功能扩展。

Spring Boot可以很容易地与其他技术进行集成，以下是一些常见的集成案例：

1. Spring Cloud: Spring Cloud为微服务提供了非常广泛的支持。要将Spring Boot应用程序集成到Spring Cloud中，您需要添加相应的Spring Cloud依赖项，并配置服务发现、配置管理等。

<!-- Spring Cloud dependencies -->
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

2. Spring Security: Spring Security是一种流行的Java安全框架，可以很容易地与Spring Boot集成。

<!-- Spring Security -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
</dependency>

3. Spring Data: Spring Data是一个用于简化数据库访问的Spring模块。

<!-- Spring Data JPA -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

4. 其他技术: 例如，要集成MyBatis或Hibernate，只需添加对应的Spring Boot Starter依赖即可。

<!-- MyBatis -->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.1.4</version>
</dependency>

对于集成的具体代码实现，通常需要根据所集成技术的具体需求进行配置。例如，配置数据库连接、定义安全策略、设置服务注册等。这些配置通常在Spring Boot应用程序的application.properties或application.yml文件中进行，或者通过编程方式在配置类中设置。

在Spring Cloud中使用Resilience4j进行接口限流，你需要做以下几步：

1. 添加依赖：确保你的项目中包含了Resilience4j和Spring Cloud CircuitBreaker依赖。

<dependency>
    <groupId>io.github.resilience4j</groupId>
    <artifactId>resilience4j-spring-boot2</artifactId>
    <version>你的版本号</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-reactor-resilience4j</artifactId>
</dependency>

2. 配置限流器（RateLimiter）：在你的application.yml或application.properties中配置限流器。

resilience4j.ratelimiter:
  configs:
    defaultConfig:
      limitForPeriod: 10 # 每个时间周期内允许通过的最大请求数
      limitRefreshPeriodInMs: 1000 # 时间周期，单位毫秒

3. 使用注解定义限流器：在你的服务接口上使用@RateLimiter注解，指定配置名称。

@RateLimiter(name = "defaultConfig", fallbackMethod = "rateLimiterFallback")
public Mono<String> rateLimitedService() {
    // 你的业务逻辑
}
 
public Mono<String> rateLimiterFallback() {
    return Mono.just("Rate Limit Exceeded");
}

以上代码定义了一个名为rateLimitedService的接口，并使用了默认配置的限流器。如果请求超出了限定的频率，将会调用rateLimiterFallback方法返回一个备用响应。

确保你的服务接口返回类型与Resilience4j支持的类型一致，对于Spring WebFlux，通常是Mono或Flux。对于Spring Reactive，使用Mono或Flux作为返回类型。对于Spring MVC，使用Callable、CompletableFuture或同步返回类型。

// 假设我们有一个自定义的注解 @MyCustomAnnotation
import org.springframework.context.annotation.ImportSelector;
import org.springframework.core.type.AnnotationMetadata;
 
public class MyImportSelector implements ImportSelector {
    @Override
    public String[] selectImports(AnnotationMetadata importingClassMetadata) {
        // 这里可以根据注解元数据进行逻辑处理，然后返回需要导入的类名数组
        // 例如，根据注解的属性值决定是否导入某个类
        return new String[]{"com.example.MyImportedClass"};
    }
}
 
// 使用 @MyCustomAnnotation 注解的配置类
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
@MyCustomAnnotation(scanBasePackages = "com.example")
public class MyConfig {
    // 配置内容
}
 
// 自定义的注解 MyCustomAnnotation
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
 
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyCustomAnnotation {
    String[] scanBasePackages();
}

这个例子展示了如何创建一个自定义的注解 @MyCustomAnnotation 和相应的 ImportSelector 实现，然后在配置类上使用该注解。当 Spring Boot 应用启动时，会读取配置类上的注解，并利用 MyImportSelector 导入额外的配置类。这个过程是 Spring Boot 自动装配的核心机制之一。

在Spring Boot应用中，默认使用的是内嵌的Tomcat容器。如果你想要替换为Undertow容器，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，在项目的pom.xml中添加Undertow的依赖。

<dependencies>
    <!-- 添加 Undertow 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- 移除 Tomcat 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
</dependencies>

2. 确保没有其他地方在pom.xml中引入spring-boot-starter-web，以避免重复引入Tomcat。
3. 在application.properties或application.yml中，可以进行Undertow的配置，例如设置IO线程数、任务队列的大小等。

# application.properties 示例
 
# 设置 Undertow 的 IO 线程数
server.undertow.io-threads=4
# 设置 Undertow 的 worker 线程数
server.undertow.worker-threads=20
# 设置 Undertow 的连接队列大小
server.undertow.buffer-size=1024

4. 重新打包并运行你的Spring Boot应用，此时应用将使用Undertow作为Web服务器容器。

以上步骤完成后，你的Spring Boot应用将使用Undertow代替Tomcat作为Web服务器。

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.context.ContextUtil;
 
// 配置限流规则
private static void initFlowRules(){
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
    FlowRule rule = new FlowRule();
    rule.setResource(KEY);
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    // 设置限流阈值类型为QPS，每秒允许通过的请求数为1
    rule.setCount(1);
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
 
public static void main(String[] args) {
    // 初始化限流规则
    initFlowRules();
 
    // 通过SphU.entry("key")进行资源保护，如果被限流，则抛出BlockException异常
    while (true) {
        try (Entry entry = SphU.entry(KEY)) {
            // 业务逻辑
            System.out.println("业务逻辑被执行");
        } catch (BlockException e) {
            // 业务逻辑
            System.out.println("被限流了");
        }
    }
}

这段代码演示了如何使用Sentinel进行限流操作。首先，我们配置了一个限流规则，规定了资源的QPS阈值。接着，在一个无限循环中，我们使用SphU.entry(KEY)来保护我们的业务代码，如果请求的QPS超过了规则中设定的阈值，则会抛出BlockException异常，我们可以在catch块中处理这种情况，例如打印一条日志或者进行服务降级。

一分钟不到的代码实例可能不全，但我们可以提供一个简化版本的房间预订服务的核心方法。以下是一个简化的RoomService类的例子，它可以处理房间预订的核心功能。

import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
@Service
public class RoomService {
 
    private Map<String, Boolean> roomStatus = new HashMap<>();
 
    public RoomService() {
        // 假设有10个房间，全部空闲
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            roomStatus.put("Room" + i, Boolean.TRUE); // 空闲
        }
    }
 
    public boolean bookRoom(String roomNumber, String checkInDate, String checkOutDate) {
        if (!roomStatus.containsKey(roomNumber)) {
            return false; // 房间不存在
        }
 
        if (!roomStatus.get(roomNumber)) {
            return false; // 房间已被预订
        }
 
        // 执行预订逻辑，例如更新数据库等
        // 此处省略数据库操作代码
 
        // 标记房间为预订状态
        roomStatus.put(roomNumber, Boolean.FALSE);
        return true;
    }
 
    public boolean cancelBooking(String roomNumber, String checkInDate) {
        if (!roomStatus.containsKey(roomNumber)) {
            return false; // 房间不存在
        }
 
        // 执行取消预订的逻辑，例如更新数据库等
        // 此处省略数据库操作代码
 
        // 标记房间为空闲状态
        roomStatus.put(roomNumber, Boolean.TRUE);
        return true;
    }
}

这个简化版本的RoomService类提供了bookRoom和cancelBooking方法，用于处理房间预订和取消预订的逻辑。在实际的应用中，你需要将其扩展为与数据库交互，并添加更多的业务逻辑，例如安全性检查、日志记录等。

在Spring Cloud Gateway中配置CORS（跨源资源共享）可以通过定义一个全局的过滤器来实现。以下是一个配置全局CORS过滤器的示例代码：

import org.springframework.cloud.gateway.filter.Factory;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class CorsGlobalFilter implements Factory<CorsGlobalFilter> {
    @Override
    public CorsGlobalFilter apply(ServerWebExchange exchange) {
        return new CorsGlobalFilter();
    }
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
 
        HttpHeaders headers = response.getHeaders();
        headers.set("Access-Control-Allow-Origin", "*");
        headers.set("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS");
        headers.set("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type");
        headers.set("Access-Control-Max-Age", "3600");
 
        if (exchange.getRequest().getMethod() == HttpMethod.OPTIONS) {
            response.setStatusCode(HttpStatus.OK);
            return Mono.empty();
        }
 
        return chain.filter(exchange);
    }
}

然后在配置类中注册这个全局过滤器：

import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class CorsConfiguration {
 
    @Bean
    public CorsGlobalFilter corsGlobalFilter() {
        return new CorsGlobalFilter();
    }
}

这样配置后，Spring Cloud Gateway将会对所有的请求添加CORS头部，允许跨域请求。在实际使用时，您可能需要根据实际需求设

在Spring Boot中配置动态数据源，通常需要实现AbstractRoutingDataSource来根据某种键（如当前用户的标识）动态路由到不同的数据源。以下是一个简化的例子：

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
import javax.sql.DataSource;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
    private final Map<Object, Object> dynamicTargetDataSources = new ConcurrentHashMap<>();
 
    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        // 从ThreadLocal中获取数据源标识
        return DataSourceContextHolder.getDataSourceType();
    }
 
    public void addDataSource(Object key, DataSource dataSource) {
        this.dynamicTargetDataSources.put(key, dataSource);
        this.setTargetDataSources(dynamicTargetDataSources);
        // 在添加数据源后，需要调用afterPropertiesSet()方法来更新内部的数据源映射
        this.afterPropertiesSet();
    }
 
    public void removeDataSource(Object key) {
        this.dynamicTargetDataSources.remove(key);
        this.setTargetDataSources(dynamicTargetDataSources);
        // 在移除数据源后，需要调用afterPropertiesSet()方法来更新内部的数据源映射
        this.afterPropertiesSet();
    }
}
 
// 使用ThreadLocal保存当前数据源标识
public class DataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<>();
 
    public static void setDataSourceType(String dataSourceType) {
        contextHolder.set(dataSourceType);
    }
 
    public static String getDataSourceType() {
        return contextHolder.get();
    }
 
    public static void clearDataSourceType() {
        contextHolder.remove();
    }
}
 
// 在配置类中配置DynamicDataSource bean
@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
        // 配置默认数据源
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(primaryDataSource());
        // 配置动态数据源
        Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("primary", primaryDataSource());
        // 可以根据实际情况动态添加其他数据源
        // dynamicDataSource