项目介绍
阅读3服务器版，桌面端，iOS可用。后端 Kotlin + Spring Boot + Vert.x + Coroutine ；前端 Vue.js + Element。
项目地址
阅读3服务器版github地址
部署文档地址
项目部署
需要：
- 一台服务器
- 服务器部署宝塔面板
从宝塔面板之后的事情开始说
进入docker compose配置
点击新增模板,并配置 获取最新的配置文件
yml
version: '3.1'
services:
# reader 在线阅读
# 公开服务器(服务器位于日本)：[https://reader.nxnow.top](https://reader.nxnow.top) 测试账号/密码分别为guest/guest123，也可自行创建账号添加书源，不定期删除长期未登录账号(2周)
# 书源集合 : [https://legado.aoaostar.com/](https://legado.aoaostar.com/) 点击打开连接，添加远程书源即可
# 公众号汇总 : [https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MjM5MzMyMDgyMA==&action=getalbum&album_id=2397535253763801090#wechat_redirect](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MjM5MzMyMDgyMA==&action=getalbum&album_id=2397535253763801090#wechat_redirect)
# 手动更新方式 : docker-compose pull && docker-compose up -d
reader:
image: hectorqin/reader
#image: hectorqin/reader:openj9-latest #docker镜像，arm64架构或小内存机器优先使用此镜像.启用需删除上一行
container_name: reader #容器名 可自行修改
restart: always
ports:
- 4396:8080 #4396端口映射可自行修改
networks:
- share_net
volumes:
- /home/reader/logs:/logs #log映射目录 /home/reader/logs 映射目录可自行修改
- /home/reader/storage:/storage #数据映射目录 /home/reader/storage 映射目录可自行修改
environment:
- SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
- READER_APP_USERLIMIT=50 #用户上限,默认50
- READER_APP_USERBOOKLIMIT=200 #用户书籍上限,默认200
- READER_APP_CACHECHAPTERCONTENT=true #开启缓存章节内容 V2.0
# 如果启用远程webview，需要取消注释下面的 remote-webview 服务
# - READER_APP_REMOTEWEBVIEWAPI=http://remote-webview:8050 #开启远程webview
# 下面都是多用户模式配置
- READER_APP_SECURE=true #开启登录鉴权，开启后将支持多用户模式
- READER_APP_SECUREKEY=adminpwd #管理员密码 建议修改
- READER_APP_INVITECODE=registercode #注册邀请码 建议修改,如不需要可注释或删除
# remote-webview:
# image: hectorqin/remote-webview
# container_name: remote-webview #容器名 可自行修改
# restart: always
# ports:
# - 8050:8050
# networks:
# - share_net
# 自动更新docker镜像
watchtower:
image: containrrr/watchtower
container_name: watchtower
restart: always
# 环境变量,设置为上海时区
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
command: reader watchtower --cleanup --schedule "0 0 4 * * *"
networks:
- share_net
# 仅更新reader与watchtower容器,如需其他自行添加 '容器名' ,如:reader watchtower nginx
# --cleanup 更新后清理旧版本镜像
# --schedule 自动检测更新 crontab定时(限定6位crontab) 此处代表凌晨4点整
networks:
share_net:
driver: bridge
根据自己要求修改配置
前提
由于业务需要,获取多个pdf的时候需要将多个pdf存入zip类型的压缩包中实现下载,导出的过程使用轮询的方式实现进度查询,每次操作将当前进度存储入redis中,获取进度的接口从redis查询信息,下面只详细展开zip下载的代码
代码实现
这个操作步骤主要分两步
1.生成压缩输出流
返回查询进度的id,操作完成后将把流信息存储入redis,提供下载使用
javaif (!redisUtil.isPing()) {
throw new BusinessException(ResultCodeEnum.ERR_0x1000.getCode(), "导出失败，Redis服务未连接！");
}
String id = StringUtil.generateId();
redisUtil.set(markKey, id, 3600);
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("current", 0);
map.put("total", list.size());
String mapkey = markKey + id + ":";
redisUtil.set(mapkey, map, 3600);
//单线程线程池
ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 60, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
try {
poolExecutor.execute(() -> {
List<byte[]> pdfBytesList = new ArrayList<>();
List<String> filenames=new ArrayList<>();
for (PatientRequest p : list) {
byte[] bytes = null;
try {
bytes = getPdfByte(p);
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
Map<String, Object> map1 = redisUtil.get(mapkey, Map.class);
map1.put("current", (Integer) map1.get("current") + 1);
if (ArrayUtil.isNotEmpty(bytes)) {
filenames.add(String.format("%s_%s_%s_%s.pdf", province, name, p.getPatientId(), DateUtil.format(new Date(), "yyyyMMdd")));
pdfBytesList.add(bytes);
}
if (list.indexOf(p) == list.size() - 1) {
try (ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
ZipOutputStream zos = new ZipOutputStream(baos)) {
for (int i = 0; i < pdfBytesList.size(); i++) {
byte[] pdfBytes = pdfBytesList.get(i);
ZipEntry entry = new ZipEntry(filenames.get(i));
zos.putNextEntry(entry);
zos.write(pdfBytes);
zos.closeEntry();
}
zos.flush();
zos.close();
baos.flush();
map1.put("data", Base64.getEncoder().encodeToString(baos.toByteArray()));
} catch (IOException e) {
// 处理可能的异常
e.printStackTrace(); // 实际应用中应使用合适的日志记录方式
map1.put("data", null);
}
}
redisUtil.set(mapkey, map1);
}
});
} catch (Exception e) {
throw new BusinessException(ResultCodeEnum.ERR_0x1000.getCode(), e.getMessage());
} finally {
poolExecutor.shutdown();
}
return id;
介绍
oracle 和mysql不同，没有自增主键，需要自己定义主键
使用UUID
可以使用mybatisplus的UUID工具根据自己要求生成主键
mybatisPlus官方文档说明
UUid有个弊端就是太长的话，不利于索引的建立，会影响查询效率
使用oracle序列
使用序列也有两种方式
第一种就是实体类中定义主键类型
比如我之前这篇文章
第二种就是直接通过数据库的触发器实现
sql
CREATE TABLE rec_supplement_record (
ID NUMBER(10) PRIMARY KEY,
patient_id VARCHAR2(255) NOT NULL,
visit_no VARCHAR2(255) NOT NULL,
doc_type VARCHAR2(255) NOT NULL,
supplement_send_id NUMBER(10) NOT NULL,
supplement_send_name VARCHAR2(255) NOT NULL,
supplement_receive_id NUMBER(10),
supplement_receive_name VARCHAR2(255),
supplement_receive_time Date,
supplement_send_reason VARCHAR2(400)
);
CREATE SEQUENCE rec_supplement_record_seq
START WITH 1
INCREMENT BY 1
MAXVALUE 999999999999999999999999999
NOCYCLE
NOCACHE;
CREATE OR REPLACE TRIGGER rec_supplement_record_trg
BEFORE INSERT ON rec_supplement_record
FOR EACH ROW
WHEN (NEW.ID IS NULL)
BEGIN
SELECT rec_supplement_record_seq.NEXTVAL INTO :NEW.ID FROM dual;
END;
这样的话，很像mysql的自增主键的形式，每次插入数据时不需要定义主键，即可自动生成
前提
业务需要，得通过javaweb下载用户的个人信息的pdf，多个人批量下载时就需要将pdf文件存放在zip类型中，但是下载得到的文件解压时提示错误，里面的文件大小为空
排查
首先，生成zip文件时服务器并未提示，系统错误，导致的文件异常，上网查找发现，可能是流未关闭的问题，然后我使用的是try(reason) catch的方式，流会自动关闭 代码如下
java
try (ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); ZipOutputStream zipOut = new ZipOutputStream(baos)) {
// 遍历文件数据列表，将每个byte数组添加为zip条目
for (int i = 0; i < fileDataList.size(); i++) {
byte[] fileData = JSON.toJSONBytes(fileDataList.get(i).get("bytes"));
String entryName = (String) fileDataList.get(i).get("fileName");
ZipEntry zipEntry = new ZipEntry(entryName);
zipOut.putNextEntry(zipEntry);
zipOut.write(fileData);
zipOut.closeEntry();
}
zipOut.flush();
baos.flush();
// 设置HTTP响应头
response.setContentType("application/zip");
String fileName = String.format("%s_%s_全病案_%s.zip", province, name, DateUtil.format(new Date(), "yyyyMMdd"));
response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=" + fileName);
// 将zip数据写入响应流
IoUtil.copy(new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray()), response.getOutputStream());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
深入挖掘
自动关闭流是在整个业务流程走完之后才会一一关闭流，但是zipout这个流使用完毕之后就需要立即关闭， 即在 zipOut.flush();之后就需要关闭
修改代码后就不会提示了
java
try (ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); ZipOutputStream zipOut = new ZipOutputStream(baos)) {
// 遍历文件数据列表，将每个byte数组添加为zip条目
for (int i = 0; i < fileDataList.size(); i++) {
byte[] fileData = JSON.toJSONBytes(fileDataList.get(i).get("bytes"));
String entryName = (String) fileDataList.get(i).get("fileName");
ZipEntry zipEntry = new ZipEntry(entryName);
zipOut.putNextEntry(zipEntry);
zipOut.write(fileData);
zipOut.closeEntry();
}
zipOut.flush();
zipOut.close();
baos.flush();
// 设置HTTP响应头
response.setContentType("application/zip");
String fileName = String.format("%s_%s_全病案_%s.zip", province, name, DateUtil.format(new Date(), "yyyyMMdd"));
response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=" + fileName);
// 将zip数据写入响应流
IoUtil.copy(new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray()), response.getOutputStream());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
原因
现场服务可能会出现Redis服务异常的问题,每次使用redis之前都需要对redis进行连通性判断
代码
java
//判断redis是否可用
public boolean isPing(){
try {
RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
String response = connection.ping();
return "PONG".equals(response);
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage)
return false;
}
}
