jboss jdni

本文介绍如何在J2EE应用服务器JBoss中配置JNDI数据源,以便应用程序可以使用统一的JDBC连接数据库。文章详细展示了oracle-ds.xml文件中的配置项及其含义,并提供了获取DataSource对象的示例代码。
http://wenku.baidu.com/link?url=JZ1B2rZGJtAUQMz7mR3yj4We 2C3bhxdoS9IySriYuYwrqBsN -an4mKNiNWAoI6Wfc6vKdJvtU 1CDTCIwsPdyS5eZFLN8uxirg REXR2wifcu

JNDI技术总结.ppt 讲的非常好

ok先不管自己的连接池,看看jboss是怎么连接数据库的
开始搬运:
数据库的连接应该交给容器来处理, J2EE容器中配置JNDI参数,定义一个数据源,也就是JDBC引用参数,给这个数据源设置一个名称
在jboss中就是
在E:\Program Files\jboss-4.0.4.GA\server\default\deploy\oracle-ds.xml中配置如下
<</span>local-tx-datasource>
<</span>jndi-name>xxxxDS</</span>jndi-name>
<</span>connection-url>jdbc:oracle:thin:@192.168.xx:1521:test</</span>connection-url>
<</span>driver-class>oracle.jdbc.driver.OracleDriver</</span>driver-class>
<</span>user-name>x</</span>user-name>
<</span>password>xx</</span>password>
<</span>exception-sorter-class-name>org.jboss.resource.adapter.jdbc.vendor.OracleExceptionSorter</</span>exception-sorter-class-name>
<</span>check-valid-connection-sql>select 1 from dual</</span>check-valid-connection-sql>
<</span>min-pool-size>2</</span>min-pool-size>
<</span>max-pool-size>20</</span>max-pool-size>
<</span>blocking-timeout-millis>2000</</span>blocking-timeout-millis>
<</span>idle-timeout-minutes>2</</span>idle-timeout-minutes>
- <</span>metadata>
<</span>type-mapping>Oracle9i</</span>type-mapping>
</</span>metadata>
</</span>local-tx-datasource>
这样就有了一个数据源 xxxxDS  (DS结尾,   DateSource)

在程序的代码中lookup()   JNDI 服务提供者那里获一个 DataSource 对象
代码如下:
lookup ("java:comp/env/jdbc/"+as_ds .....)

ppt里说的是不用自己的数据库连接池的情况.如果自己有连接池,要冲过getconnection 和free方法

### 配置与管理 Dify 知识库权限 在 Dify 中,可以通过多种方式实现对知识库的访问权限控制。以下是具体的配置方法以及相关细节: #### 1. 基于角色的权限分配 为了更好地管理不同用户的访问权限,可以在 Dify 平台中引入基于角色的角色权限模型。管理员可以定义不同的角色(如管理员、编辑者、查看者等),并为这些角色赋予特定的操作权限[^1]。 - **操作流程** 登录到 Dify 的后台管理系统后,导航至“用户与角色”模块,在该模块下创建新的角色,并为其指定可执行的具体动作(如读取、写入或删除知识库中的内容)。完成角色设定之后,将对应的角色绑定给目标用户组或者单个用户账户即可生效。 - **代码示例** 下面是一个简单的 API 调用示例,用于通过编程的方式批量更新用户角色关联关系: ```python import requests url = "https://your-dify-instance.com/api/roles" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} payload = { "role_name": "editor", "users_to_add": ["user_id_1", "user_id_2"], "knowledge_base_ids": ["kb_id_1"] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: print("Role assignment successful.") else: print(f"Error assigning role: {response.text}") ``` #### 2. 利用元数据进行细粒度管控 除了基本的角色划分外,还可以借助元数据进一步增强权限管理能力。例如,针对某些特殊字段(像部门归属、机密等级等)制定规则,从而确保只有满足条件的人群才能接触到相关内容[^2]。 - **实际应用场景描述** 当某位来自市场团队成员请求关于内部活动安排的信息时,系统会自动过滤掉那些标记有高安全级别的条目;反之亦然——对于拥有高级别授权的技术人员,则允许其获取更广泛的数据集合。 - **注意事项** - 定义清晰合理的标签体系至关重要; - 应定期审查现有分类标准及其适用范围,必要时作出调整优化。 --- ### 总结说明 综上所述,无论是采用基础版的角色驱动型策略还是进阶式的属性导向机制都能有效达成预期效果即合理约束各类主体接触企业核心资产的机会窗口大小进而保障整体信息安全水平处于可控状态之中。
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