import com.itextpdf.html2pdf.HtmlConverter;
import com.itextpdf.kernel.pdf.PdfWriter;
import com.itextpdf.kernel.pdf.WriterProperties;
import com.itextpdf.layout.element.IBlockElement;
import com.itextpdf.layout.property.UnitValue;
import com.itextpdf.licensing.base.LicenseKey;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.core.io.ResourceLoader;
 
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
@Service
public class PdfService {
 
    private final ResourceLoader resourceLoader;
 
    public PdfService(ResourceLoader resourceLoader) {
        this.resourceLoader = resourceLoader;
    }
 
    public byte[] generatePdfFromHtml(String htmlTemplatePath, Map<String, Object> data) throws IOException {
        // 加载HTML模板
        Resource resource = resourceLoader.getResource("classpath:" + htmlTemplatePath);
        String htmlContent = new String(Files.readAllBytes(resource.getFile().toPath()), StandardCharsets.UTF_8);
 
        // 替换模板中的占位符
        String filledHtml = FreeMarkerTemplateUtils.processTemplateIntoString(
                new Template("templateName", new String(htmlContent)), data);
 
        // 使用iText HtmlConverter将HTML转换为PDF
        ByteArrayOutputStream pdfOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
        HtmlConverter.convertToPdf(filledHtml, pdfOutputStream);
 
        return pdfOutputStream.toByteArray();
    }
}

这段代码示例展示了如何在Spring Boot应用中使用iText库的HtmlConverter类将HTML转换为PDF格式。首先，代码通过Spring的ResourceLoader加载HTML模板文件，然后使用FreeMarker模板引擎进行数据替换。接下来，HtmlConverter的convertToPdf方法被调用，HTML内容被转换为PDF格式，最终以字节流的形式返回。

Spring Boot 整合 Elasticsearch 的方式有很多种，以下是一种常见的方式，使用Spring Data Elasticsearch。

1. 添加依赖

   在pom.xml中添加Spring Data Elasticsearch和Elasticsearch客户端的依赖。

<dependencies>
    <!-- Spring Data Elasticsearch -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- Elasticsearch客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        <version>7.10.2</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置Elasticsearch

   在application.properties或application.yml中配置Elasticsearch的连接信息。

# application.properties
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300
spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200

3. 创建实体

   创建一个实体类，用于映射Elasticsearch中的文档。

@Document(indexName = "user")
public class User {
    @Id
    private String id;
    private String name;
    private Integer age;
 
    // 省略getter和setter
}

4. 创建Repository

   创建一个Elasticsearch仓库接口，用于操作Elasticsearch。

public interface UserRepository extends ElasticsearchRepository<User, String> {
    // 自定义查询方法
}

5. 使用Repository

   在服务中注入UserRepository，使用它来操作Elasticsearch。

@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
 
    public void saveUser(User user) {
        userRepository.save(user);
    }
 
    public List<User> searchByName(String name) {
        return userRepository.findByName(name);
    }
}

以上代码仅展示了Spring Boot整合Elasticsearch的基本框架，具体的查询和操作细节需要根据实际需求进行定制。

注意：Elasticsearch的版本和Spring Data Elasticsearch的版本需要兼容，不同版本的API可能会有差异。上述代码示例使用的是Elasticsearch 7.10.2和Spring Data Elasticsearch的兼容版本。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.config.EnableElasticsearchRepositories;
 
@SpringBootApplication
@EnableElasticsearchRepositories(basePackages = "com.example.demo.repository")
public class DemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}

这段代码是Spring Boot应用程序的主类，它启用了Elasticsearch的自动配置。@EnableElasticsearchRepositories注解用于启用Elasticsearch存储库，并指定了存储库所在的包。这样，Spring Data Elasticsearch可以自动发现并创建基于Elasticsearch的数据访问层。

import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.List;
 
@Service
public class ElasticSearchService {
 
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
 
    public List<Item> searchItemsByKeywords(String keywords, int page, int size) {
        // 构建查询条件
        NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder()
                .withQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery(keywords, "title", "subtitle"))
                .withSort(SortBuilders.fieldSort("sales").order(SortOrder.DESC)) // 按销售量降序排序
                .withPageable(PageRequest.of(page, size)); // 分页
 
        // 执行查询
        Page<Item> pageResult = elasticsearchTemplate.queryForPage(queryBuilder.build(), Item.class);
 
        // 返回查询结果
        return pageResult.getContent();
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot项目中使用ElasticsearchTemplate来执行基本的搜索操作。它构建了一个多字段匹配查询，并根据销售量字段进行降序排序，最后执行查询并返回分页结果。这是一个简单的搜索服务示例，可以根据实际需求进行扩展和修改。

整合Elasticsearch到Spring Boot项目中，你需要做的是：

1. 添加依赖到你的pom.xml文件中。
2. 配置Elasticsearch客户端。
3. 创建服务以使用Elasticsearch客户端进行操作。

以下是一个简化的例子：

1. 添加依赖到pom.xml

<dependencies>
    <!-- 添加Elasticsearch依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置Elasticsearch客户端

在application.properties或application.yml中配置Elasticsearch服务器信息。

# application.properties
spring.data.elasticsearch.cluster-name=your-cluster-name
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300

3. 创建服务

创建一个服务来使用Elasticsearch客户端。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class ElasticsearchService {
 
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
 
    public void index(String indexName, Object object) {
        elasticsearchTemplate.index(object, indexName);
    }
 
    public void search(String indexName, String query) {
        // 实现你的搜索逻辑
    }
}

这个例子展示了如何创建一个简单的服务来索引和搜索Elasticsearch。在实际应用中，你需要根据你的需求来设计索引和搜索逻辑。

要在Spring Boot中快速集成RocketMQ，你需要做以下几步：

1. 添加依赖：在pom.xml中添加RocketMQ的Spring Boot Starter依赖。

<dependency>
    <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
    <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.2.1</version>
</dependency>

2. 配置RocketMQ：在application.properties或application.yml中配置RocketMQ的基本信息。

# application.properties
spring.rocketmq.name-server=127.0.0.1:9876
spring.rocketmq.producer.group=my-group

3. 发送消息：使用@RocketMQMessageSender注解自动创建的消息发送器发送消息。

import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ProducerController {
 
    @Autowired
    private RocketMQTemplate rocketMQTemplate;
 
    @GetMapping("/sendMessage")
    public String sendMessage() {
        rocketMQTemplate.convertAndSend("topic:test", "Hello, RocketMQ!");
        return "Message sent.";
    }
}

4. 消费消息：使用@RocketMQMessageListener注解创建消息监听器来消费消息。

import org.apache.rocketmq.spring.annotation.RocketMQMessageListener;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = "topic:test", consumerGroup = "my-consumer_test")
public class ConsumerListener implements RocketMQListener<String> {
    @Override
    public void onMessage(String message) {
        System.out.println("Received message: " + message);
    }
}

以上代码提供了一个简单的例子，展示了如何在Spring Boot应用中发送和接收RocketMQ消息。记得根据你的RocketMQ服务器地址和消费者组进行相应的配置。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
 
@SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class ElasticJobSpringBootStarterDemo {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ElasticJobSpringBootStarterDemo.class, args);
    }
}
 
// 定义作业执行的业务逻辑
public class MySimpleJob implements SimpleJob {
    @Override
    public void execute(ShardingContext context) {
        String jobName = context.getJobName();
        int shardingTotalCount = context.getShardingTotalCount();
        int shardingItem = context.getShardingItem();
        String shardingParameter = context.getShardingParameter();
        String hostname = context.getHostname();
 
        // 实现作业具体逻辑
        System.out.println(String.format("作业名称 = %s, 分片总数 = %d, 分片编号 = %d, 分片参数 = %s, 执行主机 = %s.",
                jobName, shardingTotalCount, shardingItem, shardingParameter, hostname));
    }
}
 
// 作业配置
@Configuration
public class JobConfig {
    @Bean
    public JobCoreConfiguration simpleJobConfig() {
        return JobCoreConfiguration.newBuilder("mySimpleJob", "0/15 * * * * ?", 10).build();
    }
 
    @Bean
    public SimpleJob simpleJob(JobCoreConfiguration simpleJobConfig) {
        return new MySimpleJob();
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot应用中使用Elastic Job实现分布式定时任务。首先，我们创建了一个Spring Boot应用的入口类，启动了Spring应用上下文。接着，我们定义了一个实现了SimpleJob接口的作业类MySimpleJob，它的execute方法将会在作业触发时执行。在JobConfig配置类中，我们配置了作业的核心参数，包括作业名称、cron表达式和分片总数。最后，我们将作业配置作为Bean注册到Spring容器中。这样，当Spring Boot应用启动时，Elastic Job也会自动启动，并按照配置执行定时任务。

整合Spring Boot 3和xxl-job实现分布式定时任务调度，并结合Docker进行容器化部署，可以参考以下步骤：

1. 使用Maven或Gradle创建Spring Boot项目，并添加xxl-job的依赖。

<!-- 以Maven为例，添加xxl-job的依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>

2. 在Spring Boot项目中配置xxl-job。

@Configuration
public class XxlJobConfig {
 
    @Value("${xxl.job.admin.addres}")
    private String adminAddresses;
 
    @Value("${xxl.job.executor.ip}")
    private String ip;
 
    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;
 
    @Value("${xxl.job.accessToken}")
    private String accessToken;
 
    @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
    private String logPath;
 
    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
    private int logRetentionDays;
 
    @Bean
    public XxlJobExecutor xxlJobExecutor() {
        XxlJobExecutor xxlJobExecutor = new XxlJobExecutor();
        // 配置管理地址
        xxlJobExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        // 执行器IP
        xxlJobExecutor.setIp(ip);
        // 执行器端口
        xxlJobExecutor.setPort(port);
        // 访问令牌
        xxlJobExecutor.setAccessToken(accessToken);
        // 日志文件保存地址
        xxlJobExecutor.setLogPath(logPath);
        // 日志保留天数
        xxlJobExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
        return xxlJobExecutor;
    }
}

3. 创建定时任务处理类，实现JobHandler接口。

@Component
public class SampleXxlJob implements JobHandler {
    @Override
    public void execute(String param) throws Exception {
        // 任务逻辑
        System.out.println("执行分布式定时任务...");
    }
}

4. 在application.properties或application.yml中配置xxl-job相关属性。

# xxl-job admin address list, such as "http://address" or "http://address01,http://address02"
xxl.job.admin.addresses=http://xxl-job-admin-url
# executor address
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
# executor log path
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
# executor log retention days
xxl.job.executor.logretentiondays=30
# access token
xxl.job.accessToken=
# executor registry center span
xxl.job.executor.registry.retry=30

5. 使用Dockerfile构建Docker镜像并结合Docker Compose进行容器化部署。

FROM openjdk:17-slim
ARG JAR_FILE=target/*.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]

version: '3.8'
services:
  xxl-job-executor:
    build:
      context

在Spring Boot项目中使用SkyWalking进行分布式链路追踪，你需要做以下几步：

1. 添加SkyWalking客户端依赖到你的pom.xml文件中。
2. 在你的application.properties或application.yml配置文件中配置SkyWalking服务器的地址。
3. 重新编译并启动你的Spring Boot应用程序。

以下是相关的代码示例：

pom.xml中添加SkyWalking客户端依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
    <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>

application.properties中配置SkyWalking服务器地址：

# 设置SkyWalking OAP服务器的地址
skywalking.collector.backend_service=localhost:11800

或者如果你使用application.yml：

skywalking:
  collector:
    backend_service: localhost:11800

确保你的SkyWalking OAP服务器正在运行，并监听上述配置中指定的端口。

重启Spring Boot应用程序后，SkyWalking将会自动接入并开始追踪分布式链路。你可以通过SkyWalking的UI查看服务间的调用关系和性能指标。

import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import java.time.Duration;
 
// 使用Spring AOP结合Redis和Lua脚本实现分布式限流
public class DistributedRateLimiter {
 
    private final StringRedisTemplate redisTemplate;
    private final DefaultRedisScript<Number> limitScript;
 
    public DistributedRateLimiter(StringRedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
 
        // Lua脚本用于原子操作，限制指定时间窗口内的访问次数
        String script = "local key = KEYS[1] " +
                        "local limit = tonumber(ARGV[1]) " +
                        "local current = redis.call('get', key) " +
                        "if current and tonumber(current) > limit then return 0 end " +
                        "if current then " +
                        "    redis.call('incr', key) " +
                        "    if tonumber(redis.call('get', key)) > limit then " +
                        "        redis.call('expire', key, 1) " +
                        "    end " +
                        "else " +
                        "    redis.call('set', key, '1', 'EX', 1) " +
                        "end " +
                        "return 1";
 
        limitScript = new DefaultRedisScript<>();
        limitScript.setScriptText(script);
        limitScript.setResultType(Number.class);
    }
 
    public boolean isAllowed(String key, int limit) {
        Number allowed = redisTemplate.execute(limitScript, keys(key), limit);
        return allowed.intValue() == 1;
    }
 
    private static List<String> keys(String key) {
        return Collections.singletonList(key);
    }
}

这个简单的例子展示了如何使用Spring AOP和Redis来实现一个分布式限流器。DistributedRateLimiter类中定义了一个Lua脚本，该脚本用于原子操作，检查键值的计数是否超过限制，并相应地增加计数或设置键的过期时间。isAllowed方法用于检查是否允许进行某项操作，如果允许，则返回true，否则返回false。