import io.jsonwebtoken.Claims;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
public class JwtInterceptor implements HandlerInterceptor {
 
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        final String authHeader = request.getHeader("Authorization");
 
        if (authHeader != null && authHeader.startsWith("Bearer ")) {
            String token = authHeader.substring(7);
            try {
                Claims claims = JwtTokenUtil.parseToken(token);
                if (claims.get("role") != null) {
                    request.setAttribute("role", claims.get("role"));
                    return true;
                }
            } catch (Exception e) {
                // 处理异常情况，例如token无效等
            }
        }
 
        response.setStatus(HttpServletResponse.SC_UNAUTHORIZED);
        return false;
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot中创建一个拦截器来处理JWT令牌的验证。拦截器从请求头中提取Bearer令牌，然后使用JwtTokenUtil类对其进行解析。如果解析成功且token有效，则允许继续请求处理；否则，将响应状态设置为未授权（401），并返回false，中断请求处理。

import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import com.alibaba.excel.write.metadata.WriteSheet;
 
// 导入CSV文件
public List<YourDataClass> importCsv(InputStream inputStream) throws IOException {
    List<YourDataClass> dataList = EasyExcel.read(inputStream)
        .head(YourDataClass.class)
        .sheet()
        .doReadSync();
    return dataList;
}
 
// 导出CSV文件
public void exportCsv(List<YourDataClass> dataList, OutputStream outputStream) throws IOException {
    EasyExcel.write(outputStream, YourDataClass.class)
        .sheet("Sheet1")
        .doWrite(dataList);
}
 
// 注意：YourDataClass 是你的数据类，需要与CSV文件的列对应。

这个代码示例展示了如何使用easyExcel库来导入和导出CSV格式的文件。importCsv方法用于从输入流中读取CSV文件数据，exportCsv方法用于将数据列表写入到输出流对应的CSV文件中。在实际应用中，你需要替换YourDataClass为你的实际数据类。

Spring Cloud OpenFeign 是一个用于定义和实现云原生服务之间通信的工具，它基于 Netflix Feign 实现，并整合了 Spring Cloud 的其他组件，如 Spring Cloud LoadBalancer 和 Spring Cloud CircuitBreaker。

以下是一个使用 Spring Cloud OpenFeign 的简单示例：

1. 添加依赖到你的 pom.xml 或 build.gradle 文件中。

Maven 示例：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    <version>3.1.2</version>
</dependency>

Gradle 示例：

implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign:3.1.2'

2. 启用 Feign 客户端。

在你的应用主类或配置类上添加 @EnableFeignClients 注解。

@EnableFeignClients
@SpringBootApplication
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}

3. 创建一个 Feign 客户端接口。

定义一个接口，并使用 @FeignClient 注解指定服务名称。

@FeignClient(name = "service-provider")
public interface ServiceProviderClient {
    @GetMapping("/endpoint")
    String getData();
}

4. 使用 Feign 客户端。

在你的服务中注入 Feign 客户端，并调用其方法。

@RestController
public class YourController {
 
    @Autowired
    private ServiceProviderClient serviceProviderClient;
 
    @GetMapping("/data")
    public String getData() {
        return serviceProviderClient.getData();
    }
}

以上示例展示了如何创建一个 Feign 客户端来调用另一个服务的接口。在实际应用中，你可能需要根据具体的服务发现机制（如 Eureka）和负载均衡策略来配置你的 Feign 客户端。

import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class CachingService {
 
    // 假设这是一个更新数据库中用户信息的方法
    public void updateUser(String userId, String newEmail) {
        // 数据库更新逻辑...
    }
 
    // 使用@CachePut来确保缓存的同步更新
    @CachePut(value = "users", key = "#userId")
    public User updateUserCache(String userId, String newEmail) {
        updateUser(userId, newEmail); // 更新数据库
        return getUser(userId); // 返回更新后的用户对象
    }
 
    // 使用@Cacheable来缓存用户信息
    @Cacheable(value = "users", key = "#userId")
    public User getUser(String userId) {
        // 数据库查询逻辑...
        return new User(userId, "user@example.com");
    }
}

这个示例中，updateUser方法用于更新用户数据库中的邮箱地址，updateUserCache方法通过@CachePut注解确保每次更新数据库后，缓存中的对应用户对象也会被更新。getUser方法使用@Cacheable注解来从缓存中获取用户信息，如果缓存中没有，则会执行方法内的逻辑来查询数据库并返回结果，同时将结果存入缓存。这样，就确保了数据库与缓存之间的数据一致性。

在Spring Boot上使用OpenTelemetry进行追踪时，你可以选择使用Java Agent或者通过Spring Boot配合Micrometer进行自动配置。

Java Agent是在JVM启动时附加的一个代理程序，它可以在加载任何其他类之前修改或增强JVM的行为。你可以使用它来添加对OpenTelemetry的Instrumentation。

Micrometer是一个监控度量的库，它与OpenTelemetry的追踪部分不直接兼容，但是可以通过Spring Boot的自动配置与Spring Boot Actuator集成。

如果你选择Java Agent，你需要在JVM启动参数中添加-javaagent参数，指向你的OpenTelemetry代理jar。

如果你选择Micrometer与Spring Boot Actuator集成OpenTelemetry，你需要添加相关的依赖，配置OpenTelemetry相关的属性。

具体使用哪种方式取决于你的具体需求和项目结构。如果你需要在JVM启动时就开始追踪，并且不想对代码造成侵入，那么Java Agent可能更适合。如果你的项目已经使用了Spring Boot，并且希望利用Spring Boot Actuator进行监控和度量的管理，那么使用Micrometer可能更为方便。

以下是使用Java Agent的示例：

// 在JVM启动参数中添加
-javaagent:/path/to/opentelemetry-javaagent.jar

以下是使用Micrometer与Spring Boot Actuator集成OpenTelemetry的示例：

<!-- pom.xml中添加依赖 -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>io.micrometer</groupId>
        <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
        <version>Your-micrometer-version</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.micrometer</groupId>
        <artifactId>micrometer-registry-otel</artifactId>
        <version>Your-micrometer-version</version>
    </dependency>
</dependencies>

# application.properties中添加配置
management.metrics.export.otel.enabled=true
management.metrics.export.otel.metric-name-format=openTelemetry
management.metrics.export.otel.step=10s
management.metrics.export.otel.system-tags=application:myapp,owner:myteam

在选择实现方式时，需要考虑你的具体需求和你的代码结构。如果追踪需要在应用启动时就开始，并且不希望对代码造成侵入，那么Java Agent可能是更好的选择。如果你的项目已经使用了Spring Boot，并且希望利用Spring Boot Actuator进行监控和度量的管理，那么使用Micrometer可能更为方便。

Spring Cloud Alibaba是一套微服务解决方案，它是由Spring Cloud和Alibaba Group提供的中间件产品组合而成。它为分布式应用程序开发提供了必要的组件，例如配置管理、服务发现、和事件驱动等。

以下是使用Spring Cloud Alibaba进行微服务开发的一些核心概念和代码示例：

1. 服务注册与发现：使用Nacos作为服务注册中心。

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class ServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceApplication.class, args);
    }
}

2. 配置管理：使用Nacos作为配置中心。

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        file-extension: yaml

3. 分布式事务：使用Seata处理分布式事务。

@GlobalTransactional
public void globalTransaction() {
    // 执行业务逻辑
}

4. 消息驱动能力：使用RocketMQ作为消息中间件。

@Component
public class MessageConsumer {
    @RocketMQMessageListener(topic = "example-topic", consumerGroup = "example-consumer_group")
    public class ExampleConsumer implements RocketMQListener<String> {
        @Override
        public void onMessage(String message) {
            // 处理接收到的消息
        }
    }
}

这些示例展示了如何使用Spring Cloud Alibaba的核心组件进行开发。在实际应用中，你需要配置相应的依赖、在Nacos、Seata、RocketMQ等中间件上进行配置，并在代码中正确使用注解或者配置来集成这些服务。

Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发者不再需要定义样板化的配置代码。

以下是一些关键点概括：

1. 自动配置：Spring Boot的自动配置特性可以帮助开发者快速开始构建Spring应用。
2. 起步依赖：起步依赖是一个简化的pom.xml或build.gradle文件，用于引入构建应用所需的所有Spring和相关库。
3. 命令行工具：Spring Boot CLI可以用于快速运行Groovy脚本。
4. Actuator：提供生产环境中运行的应用的监控和管理功能。
5. 安全性：Spring Boot提供了一些默认的安全设置，也可以快速地进行自定义。
6. 数据访问：Spring Data，包括JPA、JDBC、MongoDB等。
7. 消息服务：对Spring消息传送进行了简化，包括Kafka、RabbitMQ等。
8. 部署：内嵌Tomcat、Jetty等容器，可以快速部署Spring Boot应用。

Spring Boot 2.x 新特性：

1. Java 11支持：Spring Boot 2.x系列开始支持Java 11。
2. WebFlux：支持非阻塞反应式流（Project Reactor）。
3. 配置处理：引入了一个新的配置文件处理层，用于配置属性。
4. 功能性端点：Actuator提供了新的功能性端点。
5. 数据：引入了新的Spring Data Reactive Streams支持。

Spring Boot 2.x 学习资源：

1. 官方文档：https://spring.io/projects/spring-boot
2. GitHub仓库：https://github.com/spring-projects/spring-boot
3. 书籍推荐：《Spring Boot in Action》
4. 在线课程：https://www.udemy.com/course/spring-boot-course/
5. 博客和社区：https://spring.io/blog, https://spring.io/community/developers

Spring Boot 2.x 快速入门：

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}

以上是Spring Boot的基本概述和一些关键特性，以及一些学习资源和快速入门示例。

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.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.mode.repository.RepositoryType;
import org.apache.shardingsphere.infra.config.mode.ModeConfiguration;
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.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.mode.repository.RepositoryType;
 
// 示例代码省略
 
// 创建ShardingSphere数据源
public DataSource createDataSource() {
    // 省略原有的ShardingSphere配置和规则配置
    // ...
 
    // 构建MetaDataContexts
    MetaDataContexts metaDataContexts = new MetaDataContextsBuilder(
            mock(MetaDataContexts.class), 
            mock(ShardingSphereRuleMetaData.class), 
            mock(ExecutorEngine.class), 
            mock(ConfigurationProperties.class), 
            Collections.emptyMap()).build();
 
    // 构建ContextManager
    ContextManager contextManager = new ContextManager(
            mock(MetaDataContexts.class), 
            mock(RuntimeContext.class), 
            mock(OptimizerContext.class), 
            mock(ServerVersion.class), 
            mock(ExecutorEngine.class));
 
    // 省略其他配置和创建DataSource的代码
    // ...
 
    

Spring框架的核心功能之一是IoC容器，它负责管理对象的生命周期、依赖关系等。以下是Spring IoC容器初始化的核心步骤的简化代码示例：

// 假设有一个简化的Spring IoC容器类
public class SimpleIoCContainer {
 
    // 存储bean对象的容器
    private final Map<String, Object> beanFactory = new HashMap<>();
 
    // 容器初始化方法
    public void refresh() {
        // 省略其他容器初始化步骤
        loadBeanDefinitions();
        // 省略其他容器初始化步骤
    }
 
    // 加载bean定义
    private void loadBeanDefinitions() {
        // 假设从某个来源获取bean定义
        Map<String, Object> beanDefinitions = obtainBeanDefinitions();
        // 注册bean定义
        for (Map.Entry<String, Object> entry : beanDefinitions.entrySet()) {
            beanFactory.put(entry.getKey(), entry.getValue());
        }
    }
 
    // 获取bean
    public Object getBean(String name) {
        return beanFactory.get(name);
    }
 
    // 省略其他方法...
}

这个示例展示了一个简化版的Spring IoC容器的核心功能。在实际的Spring框架中，refresh方法会执行一系列初始化步骤，包括加载和解析配置文件、注册bean定义等。loadBeanDefinitions方法会从配置中读取bean的定义，并将其注册到beanFactory中。getBean方法用于获取容器中的对象。

这个示例只是为了说明IoC容器的基本原理，实际的Spring容器会有更复杂的逻辑，包括依赖注入、生命周期管理、AOP支持等。

要在Spring Boot项目中集成FFmpeg来解析音视频文件，你需要先确保FFmpeg已经安装在你的系统上，并且可以在命令行中调用。然后，你可以在Spring Boot应用程序中使用ProcessBuilder来执行FFmpeg命令。

以下是一个简单的例子，展示了如何在Spring Boot应用程序中使用FFmpeg解析音频文件的持续时间：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
 
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class AudioService {
 
    public long getAudioDuration(String audioFilePath) {
        try {
            ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder();
            processBuilder.command("ffmpeg", "-i", audioFilePath);
            Process process = processBuilder.start();
 
            try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getErrorStream()))) {
                String line;
                while ((line = reader.readLine()) != null) {
                    if (line.contains("Duration: ")) {
                        String durationStr = line.split(",")[0].split(" ")[1];
                        String[] parts = durationStr.split(":");
                        long hours = Long.parseLong(parts[0]);
                        long minutes = Long.parseLong(parts[1]);
                        long seconds = Long.parseLong(parts[2]);
                        return hours * 3600 + minutes * 60 + seconds;
                    }
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return -1;
    }
}

在这个例子中，getAudioDuration方法接收一个音频文件路径，使用ProcessBuilder执行ffmpeg -i命令来获取音频文件的信息，然后解析出持续时间。这个方法返回音频的总秒数，如果有错误发生，则返回-1。

确保在实际部署时，对FFmpeg的调用需要合理配置和监控，以避免潜在的资源消耗和安全风险。