在Spring Boot中，"bean" 是一个非常重要的概念，它代表了一个由Spring容器管理的对象实例。这些对象通常用于组成应用程序的各个部分，并且可以在整个应用程序中共享和重用。Spring Boot的Bean管理是基于Spring框架的IoC（控制反转）和DI（依赖注入）原理构建的。
以下是Spring Boot中Bean的一些关键特性和用途：
组件管理: Bean管理允许您创建、配置和管理应用程序中的各种组件，例如服务、数据访问对象（DAO）、控制器等。这些组件可以通过Spring容器进行实例化和初始化，然后在需要的地方进行注入。
依赖注入: Spring Boot容器负责管理Bean之间的依赖关系。通过依赖注入，一个Bean可以将它所依赖的其他Bean注入到它自己的属性或构造函数中，从而实现了组件之间的解耦和松散耦合。
单例管理: 默认情况下，Spring Boot将Bean配置为单例（Singleton）。这意味着容器只会创建一个Bean实例，并在需要时重用它。这有助于减少资源消耗和提高性能。
配置管理: Spring Boot允许您使用注解或XML配置文件来定义Bean及其依赖关系。您可以在应用程序的配置文件中声明哪些类应该被实例化为Bean，并且可以配置它们的属性和行为。
生命周期管理: Spring容器管理Bean的生命周期，包括实例化、初始化、使用和销毁。您可以定义初始化和销毁方法，以便在Bean的生命周期中执行自定义逻辑。
AOP（面向切面编程） : Spring Boot支持AOP，允许您定义横切关注点，如日志记录、性能监控等，并将它们应用于Bean的方法。
测试: Spring Boot的Bean管理使单元测试和集成测试变得更容易，因为您可以轻松地模拟或替换Bean的依赖关系。
总之，Spring Boot中的Bean是一种灵活且强大的机制，用于组织和管理应用程序的各个组件，使应用程序更易于维护、测试和扩展。通过Spring容器的帮助，Bean可以以一种高度可配置的方式进行管理，从而实现了松散耦合、可维护性和可测试性。
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(): 在这里，创建了一个 Druid 数据源对象。Druid 是一个流行的数据库连接池，用于管理数据库连接。
kubectl kubelet kubeadm版本: 1.23.1 操作系统版本: CentOS 8.2 64位
外网放开30000端口，后续浏览器登陆k8s dashboard看板使用。并检查ssh服务端口22是否正常开启。
安装常用工具：
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 iproute-tc国内存在墙的问题，添加阿里源加速：
yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo要创建一个定时任务，你可以使用@Scheduled注解来标记一个方法，并指定任务的触发时间。以下是一个示例：
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class ScheduledTask {
@Scheduled(fixedRate = 5000) // 每隔5秒执行一次
public void performScheduledTask() {
// 执行定时任务的逻辑
// 这里可以是任何你需要定期执行的代码
}
}在上面的示例中，performScheduledTask方法使用@Scheduled注解标记为定时任务，fixedRate参数指定了任务的触发时间，这里是每隔5秒执行一次。
4. 配置异步任务和定时任务
确保在你的Spring Boot应用程序的配置类上添加@EnableAsync和@EnableScheduling注解，以启用异步任务和定时任务的支持。例如：
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
@Configuration
@EnableAsync
@EnableScheduling
public class TaskConfig {
// 配置类
}对文本搜索一般可以分为三种类型：模糊搜索、精确搜索、分词搜索。
模糊搜索：如sql中的like查询语句，匹配包含搜索关键字的内容。
精确搜索：文本内容与搜索关键字一致。
分词搜索：将文本先进行分词，包括搜索关键字分词和搜索内容进行分词，再匹配相关内容。
#!/bin/bash
# 定义要关闭的应用程序的名称
APP_NAME=""
# 查找应用程序的进程ID（PID）
PID=$(ps -ef | grep "$APP_NAME" | grep -v grep | awk '{ print $2 }')
if [ -z "$PID" ]; then
echo "应用程序已经停止"
else
echo "正在关闭应用程序 $APP_NAME (PID: $PID) ..."
kill -9 "$PID"
echo "应用程序已成功关闭"
fi
/ect/profile 用来设置环境变量，内容样例如下
# Get the aliases and functions
if [ -f ~/.bashrc ]; then
. ~/.bashrc
fi
export JAVA_HOME=/usr/share/jdk1.8.0_14
export PATH=$JAVA_HOME/bin:.....
MySQL 索引是一种用于提高数据库查询性能的数据结构。它们通过创建存储在表中数据的副本，以加速检索和查询操作。索引的主要目的是减少数据库系统需要扫描的数据量，从而加快数据检索的速度。
以下是一个示例数据库和示例代码，用于说明 MySQL 索引的作用和使用方式：
示例数据库：
假设我们有一个简单的学生信息数据库，其中包含一个名为 students 的表，用于存储学生的信息，包括学生ID、姓名、年龄和课程。这是一个示例的数据库表结构：
CREATE TABLE students (
student_id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
age INT,
course VARCHAR(50)
);表中包含以下示例数据：
| student_id | name | age | course |
|---|---|---|---|
| 1 | John | 20 | Math |
| 2 | Alice | 22 | History |
| 3 | Bob | 21 | Chemistry |
| 4 | Sarah | 23 | Biology |
| 5 | Michael | 22 | Math |
| ... | ... | ... | ... |
示例代码：
以下是一些示例代码，演示如何使用 MySQL 索引来优化查询操作。
创建索引：
在
students表的name列上创建一个索引：CREATE INDEX idx_name ON students (name);查询优化：
查询所有年龄为 22 岁的学生：
SELECT * FROM students WHERE age = 22;使用索引后，查询将更加高效，因为 MySQL 可以快速定位到年龄为 22 岁的学生。
覆盖索引：
如果只需要查询学生的姓名而不需要其他信息，可以使用覆盖索引：
SELECT name FROM students WHERE age = 22;这将减少数据的读取量，因为只需要访问索引而不需要访问实际数据行。
联合索引：
创建一个联合索引，以优化多个列的查询：
CREATE INDEX idx_age_course ON students (age, course);查询年龄为 22 岁且课程为 "Math" 的学生：
SELECT * FROM students WHERE age = 22 AND course = 'Math';联合索引可以加速复合条件的查询。
总之，MySQL 索引是用来提高数据库查询性能的重要工具。通过创建适当的索引，可以加速常见查询操作，减少数据扫描的时间，从而提高数据库的响应速度。但是，需要谨慎使用索引，因为不当使用索引可能会导致性能下降。在设计数据库时，需要根据具体的查询需求和数据分布情况来选择创建哪些索引。
在MySQL中，有多种类型和方法的索引可供选择，每种类型和方法都有其适用的场景和特点。以下是一些常见的MySQL索引类型和方法以及如何使用它们的示例：
1. B-Tree 索引： B-Tree（平衡树）索引是最常见的索引类型，用于支持等值查询、范围查询和排序操作。
示例： 创建一个B-Tree索引来优化students表中的student_id列：
CREATE INDEX idx_student_id ON students (student_id);2. 哈希索引： 哈希索引是用于等值查询的特殊索引类型，适用于只需要精确匹配的情况。
示例： 创建一个哈希索引来优化users表中的user_id列：
CREATE INDEX idx_user_id ON users (user_id) USING HASH;3. 全文索引： 全文索引用于支持全文搜索，通常在文本列上使用。
示例： 创建一个全文索引来优化articles表中的content列：
CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON articles (content);4. 空间索引： 空间索引用于地理空间数据，支持地理空间查询。
示例： 创建一个空间索引来优化locations表中的coordinates列：
CREATE SPATIAL INDEX idx_coordinates ON locations (coordinates);5. 联合索引： 联合索引是在多个列上创建的索引，用于优化多条件的查询。
示例： 创建一个联合索引来优化orders表中的customer_id和order_date列：
CREATE INDEX idx_customer_order ON orders (customer_id, order_date);6. 前缀索引： 前缀索引是在列的一部分上创建的索引，用于减少索引大小。
示例： 创建一个前缀索引来优化products表中的product_name列的前5个字符：
CREATE INDEX idx_product_name ON products (product_name(5));7. 自定义索引方法： MySQL允许您创建自定义索引方法，以满足特定的查询需求。
sudo rm /usr/local/mysql
sudo rm -rf /usr/local/mysql*
sudo rm -rf /Library/StartupItems/MySQLCOM
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/My*
sudo rm -rf /Library/Receipts/mysql*
sudo rm -rf /Library/Receipts/MySQL*
sudo rm -rf /var/db/receipts/com.mysql.*
启动kafka之前必须启动zookeeper
zookeeper集群，查看进程
启动kafka
启动脚本
不能通过命令行的方式去修改副本
0:生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。
1:生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。
-1(all):生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。-1和all等价。
双端队列
发送流程
SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
String dateTime=sdf.format(new Date());
sysRole.setUpdateT(dateTime);
生产经验，数据有序
#!/bin/bash
# 定义要关闭的应用程序的名称
APP_NAME="admin-gateway-1.0-SNAPSHOT.jar"
# 查找应用程序的进程ID（PID）
PID=$(ps -ef | grep "$APP_NAME" | grep -v grep | awk '{ print $2 }')
if [ -z "$PID" ]; then
echo "应用程序已经停止"
else
echo "正在关闭应用程序 $APP_NAME (PID: $PID) ..."
kill -9 "$PID"
echo "应用程序已成功关闭"
fi
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