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Docker , Docker是一种开源的应用容器引擎，它通过将应用程序及其依赖项打包在轻量级可执行容器中，实现应用的便捷部署、运行和迁移。在本文上下文中，Docker被用于为团队搭建统一且易于管理的开发环境，以及部署和运行应用程序。通过创建Docker镜像和容器，团队成员可以快速复现一致的开发环境，并简化部署流程，从而提高协作效率和软件交付质量。 Dockerfile , Dockerfile是一个文本文件，包含了一系列用于构建Docker镜像的指令集合。在文章的具体示例中，Dockerfile定义了基于Node.js 14-alpine镜像的基础环境，设置了工作目录，复制并安装项目所需的package.json文件及依赖，然后将项目源代码复制到镜像中，并暴露3000端口以供服务访问，最后指定启动命令为npm start。通过执行docker build命令，Docker会根据Dockerfile中的指令逐行构建出一个定制化的Docker镜像。 Docker Compose , Docker Compose是Docker提供的一款工具，用于对多个Docker容器进行定义和编排，实现容器化应用的生命周期管理。在团队协作场景下，Docker Compose通过配置文件（如docker-compose.yml）来描述多容器应用程序的服务、网络和数据卷等组件间的依赖关系。用户只需通过一条简单的docker-compose up命令，即可一次性启动、停止或重启所有相关的服务容器，极大地简化了复杂微服务架构下的环境搭建和维护工作，增强了团队开发与协作的便利性。

Docker是一种轻量化的虚拟化容器，它可以方便地封装应用和它们的依赖库，并独立它们的运行环境。通常情况下，Docker默认只能使用CPU进行计算，但是有些应用需要图形处理器等专用硬件来满足其运算需求。 以便在Docker中使用图形处理器，首先需要部署兼容图形处理器的Docker运行环境。目前兼容图形处理器的Docker运行环境有两种：Nvidia Docker和Docker with NVIDIA 图形处理器。 其中，Nvidia Docker是官方兼容的插件，它可以让Docker容器调用主机上的NvidiaGPU资源，并通过Nvidia驱动程序在容器中使用图形处理器。它可以与Nvidia驱动程序一起使用，并允许容器直接调用图形处理器，从而提升应用的效能。以下是在Docker容器中使用图形处理器的示例，假定已经部署了Nvidia Docker： 使用nvidia-docker运行容器 nvidia-docker run -it -v /path/to/your/data:/data your_image_name python your_script.py 这里的your_image_name是你所需的容器镜像的名字，/path/to/your/data是主机上数据档案的路径，your_script.py是执行的脚本。 除了Nvidia Docker，Docker with NVIDIA 图形处理器也是一种流行的选择。它是基于Dockers Nvidiasample镜像开发的，可通过Docker Hub获取。以下是在Docker容器中使用图形处理器的示例，假定已经部署了Docker with NVIDIA 图形处理器： 使用docker-with-nvidia-gpu运行容器 nvidia-docker run -v /path/to/your/data:/data -it nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi 这里的 /path/to/your/data是主机上数据档案的路径，nvidia/cuda:10.0-base是Docker Hub中的一个包含CUDA运行环境和Nvidia驱动程序的镜像，nvidia-smi是在容器中运行的Nvidia System Management Interface。 通过上述两种方法，即可在Docker容器中使用图形处理器，提升应用的计算效率。使用Docker来运行应用，可以让我们轻松地在不同的平台上部署和移动应用，而使用图形处理器可以帮助加速应用的计算，提升其效能。

...Tomcat中的 java.lang.IllegalMonitorStateException: 深度解析与解决之道 一、引言 在开发过程中，我们常常与各种异常打交道，它们是程序健壮性和调试过程中的重要组成部分。今天，我们将聚焦于一个特定的异常——java.lang.IllegalMonitorStateException，它在使用Tomcat等Java应用服务器时可能遇到。这个异常通常出现在不当的监视器状态下调用监视器方法的情景下。哎呀，兄弟，搞清楚这捣蛋玩意儿的来龙去脉，还有它到底怎么闹腾的，以及咱得怎么对付它，这事儿可关键了！能帮咱们更好地守着咱们的Java程序，让它运行得更顺溜，性能更高昂，你说是不是？别忘了，咱的目标是让代码不仅跑得快，还得健健康康的，对吧？所以，咱们得仔细琢磨琢磨，找到那个问题的根子，然后想出个好办法，把它搞定！ 二、异常定义与背景 java.lang.IllegalMonitorStateException异常表明调用了一个在当前线程不拥有监视器锁的情况下被保护的方法。哎呀，你知道的，这种情况经常出现在我们用电脑同时做好多事情的时候。比如说你一边在浏览器上刷微博，一边在同一个电脑上运行一个程序，结果就可能会出问题。问题就是，一个程序的部分（我们叫它“线程”）想用一些共同的数据（比如一个共享的记事本），但是它没拿到这个数据的“钥匙”。这就像是你想去拿别人的书包里的东西，但是你手上没钥匙开不了包，结果就乱了套了。这种时候，电脑就得小心处理，防止出现混乱或者错误的结果。 三、示例代码分析 为了更好地理解这个异常，让我们通过一个简单的示例来演示它可能出现的情况： java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemo { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { // 锁住资源 lock.lock(); try { System.out.println("开始操作..."); // 这里是你的业务逻辑 doSomething(); } finally { lock.unlock(); // 不要忘记解锁 } } private static void doSomething() { synchronized (LockDemo.class) { // 锁定当前类的对象 counter++; System.out.println("计数器值：" + counter); } } } 这段代码展示了如何正确地使用锁来保护共享资源。哎呀，兄弟！你要是不小心在没锁门的情况下闯进了别人的私人空间，那肯定得吃大亏啊！就像这样，在编程的世界里，如果你不巧在没锁定的情况下就去碰那些受保护的资源，那可就等着被系统给你来个“非法监视状态异常”吧！这可不是闹着玩的，得小心点！ 错误示例： java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemoError { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { System.out.println("开始操作..."); // 这里尝试访问受保护的资源，但没有锁定 doSomething(); } private static void doSomething() { synchronized (LockDemoError.class) { counter++; System.out.println("计数器值：" + counter); } } } 运行上述错误示例，将会抛出 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常，因为 doSomething() 方法在没有获取锁的情况下直接访问了共享资源。 四、预防与解决策略 为了避免这类异常，确保所有对共享资源的操作都遵循以下原则： 1. 始终锁定 在访问任何共享资源之前，务必先获得相应的锁。 2. 正确释放锁 在完成操作后，无论成功与否，都应确保释放锁。 3. 避免死锁 检查锁的顺序和持有锁的时间，防止出现死锁情况。 五、总结 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常提醒我们在多线程编程中注意锁的使用，确保每次操作都处于安全的监视器状态。通过正确的锁管理实践，我们可以有效预防这类异常，并提高应用程序的稳定性和性能。哎呀，亲！在咱们做程序开发的时候，多线程编程那可是个大功臣！要想让咱们的系统跑得又快又稳，学好这个技术，不断摸索最佳实践，那简直就是必须的嘛！这不光能让程序运行效率翻倍，还能确保系统稳定，用户用起来也舒心。所以啊，小伙伴们，咱们得勤于学习，多加实践，让自己的技能库再添一把火，打造出既高效又可靠的神级系统！

...容器技术也得到了普遍应用。Docker作为容器技术的典型，已经成为了构建和部署应用程序的常用手段之一。它可以提供一种轻量级的解决办法，将应用和它们的依赖项封装到一个可移动的容器中，并在不同的环境下执行。这篇文章将介绍如何运用Docker整合应用程序。 第一步是装置Docker。在Linux或Mac系统上执行以下命令： curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh get-docker.sh 在Windows上，需要从官网下载装置包并进行装置。装置完成后，可以执行以下命令查看版本： docker version 接下来，需要将应用程序封装为Docker镜像。Docker镜像是一个只读的文件，它包括了执行应用程序所需要的所有文件及设定。可以运用Dockerfile来规定镜像构建步骤。在文件系统中新建一个Dockerfile文件，然后编写以下内容： FROM ubuntu:latest RUN apt-get update RUN apt-get install -y python3 RUN apt-get install -y python3-pip WORKDIR /app COPY requirements.txt /app RUN pip3 install -r requirements.txt COPY . /app CMD ["python3", "app.py"] 这个Dockerfile的作用是：运用最新版本的Ubuntu作为基础镜像，然后装置Python3和pip包管理器。我们的程序源码位于/app目录下，所以我们将运行目录设置为/app。接下来，我们将应用程序的依赖项列表存储于requirements.txt文件中，并装置这些依赖项。最后，我们拷贝整个程序源码到/app目录下，并规定了应用程序的启动指令。 当我们构建这个Docker镜像时，会执行上述Dockerfile中的指令，生成包括应用程序及其依赖项的镜像。运用以下命令来创建镜像： docker build -t myapp . 其中，“myapp”是我们为此镜像赋予的名字，点号表示运用当前目录中的Dockerfile文件。 现在，我们可以在Docker容器中执行我们的应用程序了。运用以下命令来启动容器： docker run -d -p 5000:5000 myapp 其中，“-d”选项表示在后台执行容器，“-p”选项是将容器的5000端口连接至主机的5000端口。这意味着我们可以在本地浏览器中打开http://localhost:5000来访问应用程序了。 这就是运用Docker整合应用程序的基本过程，它可以简化应用程序的构建和部署过程，提高开发效率。

...在多个环境中部署你的应用而花费大量时间？如果答案是肯定的，那么我想告诉你一个好消息：Docker可以解决这些问题。 Docker是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。让我们一起开始学习如何安装和使用Docker吧！ 二、Docker的基本概念 在我们深入学习Docker之前，我们需要先理解一些基本的概念。首先，Docker镜像可不得了，它超级轻巧、灵活便携，而且是个全能自给自足的小型运行环境容器。这些镜像，你可以随意选择从仓库直接下载，或者更 DIY 一点，通过 Dockerfile 自己动手打造！ 接下来，我们来了解下Dockerfile是什么。Dockerfile，你可把它想象成一本菜谱，里面密密麻麻记录了一连串神奇的指令。这些指令啊，就像是做一道道工序，一步步告诉你如何从零开始，精心打造出一个完整的Docker镜像。当你准备动手构建一个新的Docker镜像时，完全可以告诉Docker那个藏着构建秘籍的Dockerfile在哪儿，然后Docker就会超级听话地根据这个文件一步步自动搭建出你的新镜像来。 最后，我们要知道Docker容器。Docker容器是在宿主机（主机）上运行的独立的进程空间。每个容器都有自己的文件系统，网络，端口映射等特性。 三、Docker的安装步骤 1. 更新操作系统的软件源列表 在Ubuntu上，可以通过以下命令更新软件源列表： bash sudo apt-get update 2. 安装Docker Ubuntu用户可以在终端中输入以下命令安装Docker： bash sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io 3. 启动Docker服务并设置开机启动 在Ubuntu上，可以执行以下命令启动Docker服务，并设置为开机启动： bash sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker 4. 验证Docker的安装 你可以使用以下命令验证Docker的安装： bash docker run hello-world 5. 设置Docker加速器 如果你在中国，为了提高Docker镜像下载速度，可以设置Docker加速器。首先，需要在Docker官网注册账号，然后复制加速器的地址。在终端中，输入以下命令添加加速器： bash docker pull --registry-username= --registry-password= registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/: 将、、和替换为你自己的信息。 四、使用Docker的基本命令 现在，我们已经完成了Docker的安装，接下来让我们一起学习一些基本的Docker命令吧！ 1. 查看Docker版本 bash docker version 2. 显示正在运行的容器 bash docker ps 3. 列出所有的镜像 bash docker images 4. 创建一个新的Docker镜像 bash docker build -t . 5. 运行一个Docker容器 bash docker run -it 6. 查看所有容器的日志 bash docker logs 五、总结 总的来说，Docker是一个非常强大的工具，可以帮助我们更高效地管理我们的应用程序。通过本篇文章的学习，我相信你对Docker已经有了初步的理解。希望你以后不论是上班摸鱼，还是下班享受生活，都能更溜地用上Docker这个神器，让效率嗖嗖往上升。

Scala与Java的兼容性：一场跨语言的浪漫之旅 引言：为什么我们需要关注兼容性？ 在这个多语言并存的时代，软件开发者们常常需要在不同的编程语言之间切换，以寻找最合适的解决方案。Scala这门语言挺有意思的，它把面向对象编程和函数式编程的特点结合在一起。不仅能让你的代码写得简洁又强大，还能和大家常用的Java工具完美配合，简直不要太方便！但是，这种无缝对接并不总是如我们想象中那样简单。在这篇文章里，咱们一起来扒一扒Scala和Java之间那点兼容性的爱恨情仇，还会用一些实际的例子来展示碰到的那些坑和怎么爬出来的。 1. 兼容性基础 Scala与Java的亲缘关系 Scala与Java有着不解之缘。首先，Scala是在Java虚拟机（JVM）上跑的，所以Scala程序能直接调用Java的各种库，反过来也一样。这就像是两个好朋友可以随时互相串门聊天一样方便！此外，Scala语法设计上借鉴了许多Java元素，例如类定义和方法调用等。这些相似之处让开发者在从Java转到Scala时感觉更轻松，甚至可以在同一个项目里同时用这两种语言，完全没有问题。 代码示例： scala // 在Scala中调用Java静态方法 import java.lang.Math._ val result = sqrt(25) println(s"Square root of 25 is $result") // 输出：Square root of 25 is 5.0 2. 面向对象编程中的兼容性挑战 尽管Scala支持面向对象编程，但它对类的继承和接口的实现方式与Java有所不同。这可能导致一些开发者在初次尝试将Java代码转换为Scala时遇到困难。 代码示例： java // Java接口定义 public interface Animal { void makeSound(); } // Java类实现接口 public class Dog implements Animal { @Override public void makeSound() { System.out.println("Woof!"); } } 转换到Scala： scala // Scala trait定义（类似于Java的接口） trait Animal { def makeSound(): Unit } // Scala类实现trait class Dog extends Animal { override def makeSound(): Unit = println("Woof!") } 3. 函数式编程带来的新问题 Scala的一大特色是其强大的函数式编程支持，包括高阶函数、模式匹配等功能。然而，这些功能在Java中要么不存在，要么难以实现。所以嘛，当你搞那些复杂的函数式编程时，Scala和Java混着用就会变得有点儿头大。 代码示例： scala // Scala高阶函数示例 def applyFunction(f: Int => Int, x: Int): Int = f(x) val square = (x: Int) => x x println(applyFunction(square, 5)) // 输出：25 相比之下，Java的函数式编程支持则需要借助Lambda表达式或方法引用： java import java.util.function.Function; public class Main { public static void main(String[] args) { Function square = x -> x x; System.out.println(applyFunction(square, 5)); // 输出：25 } public static int applyFunction(Function f, int x) { return f.apply(x); } } 4. 解决方案与最佳实践 为了克服上述兼容性挑战，我们可以采取以下几种策略： - 谨慎选择API：优先使用那些具有良好跨语言支持的库。 - 逐步迁移：对于大型项目，可以考虑逐步将Java代码迁移到Scala，而不是一次性全部替换。 - 利用工具辅助：有些工具和框架可以帮助简化两种语言之间的交互，如Akka，它允许开发者使用Scala或Java编写Actor模型的应用程序。 结语：兼容性是桥梁，而非障碍 虽然Scala与Java之间存在一定的兼容性挑战，但正是这些挑战促使开发者不断学习和创新。搞清楚这两种语言的异同，然后用点巧劲儿，咱们就能扬长避短，打造出既灵活又高效的程序来。希望能帮到你，在遇到Scala和Java兼容性问题时，找到自己的解决办法。 --- 希望这篇文章符合您的要求，如果有任何特定的需求或想进一步探讨的部分，请随时告诉我！

...可以把一个大而复杂的应用程序，像切蛋糕一样分割成多个小巧玲珑的服务模块。这些小模块可以各干各的，独立部署、自由扩展、轻松升级，这样一来，系统的维护和扩容就变得超级灵活便捷，就像搭积木一样简单易行。为了确保各个服务间能顺畅地“交流”和协同工作，我们一般会借助一个叫做消息中间件的工具来帮忙传递信息和数据。这就像是在各个服务之间搭建起一座无形的桥梁，让数据能够高效、准确地从一个地方跑到另一个地方。本文我们将通过Spring Boot集成RocketMQ来实现实现异步任务的消息推送。 二、Spring Boot简介 Spring Boot是Spring框架的一个子项目，旨在简化Spring应用的构建和配置过程。它提供了一个开箱即用的开发环境，能够快速地搭建出基于Spring的应用程序。另外，Spring Boot还自带了一大堆好用的内置组件和自动化工具，这些家伙能帮我们更轻松地搞定应用程序的管理问题。 三、RocketMQ简介 RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件，由阿里巴巴公司推出。这个家伙，可厉害了！它能够飞快地传输大量数据，速度嗖嗖的，延迟低得几乎可以忽略不计。而且，它的稳定性和容错能力也是一级棒，就像个永不停歇、从不出错的小超人一样，随时待命，让人安心又放心。RocketMQ支持多种协议，包括Java API、Stomp、RESTful API等，可以方便地与其他系统进行集成。 四、Spring Boot集成RocketMQ 要实现Spring Boot与RocketMQ的集成，我们需要引入相关的依赖。首先，在pom.xml文件中添加如下依赖： xml org.springframework.boot spring-boot-starter-rocketmq 然后，我们需要在配置文件application.properties中添加如下配置： properties spring.rocketmq.namesrv-address=127.0.0.1:9876 这里的namesrv-address属性表示RocketMQ的命名服务器地址，我们可以通过这个地址获取到Broker节点列表。 接下来，我们就可以开始编写生产者的代码了。下面是一个简单的生产者示例： java import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer; import org.apache.rocketmq.common.message.MessageQueue; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Producer { public static void main(String[] args) { // 创建一个消息消费者，并设置一个消息消费者组 DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("testGroup"); // 指定NameServer地址 consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); // 初始化消费者，整个应用生命周期内只需要初始化一次 consumer.start(); // 关闭消费者 consumer.shutdown(); } } 在这个示例中，我们创建了一个名为testGroup的消息消费者组，并指定了NameServer地址为localhost:9876。然后，我们就像启动一辆跑车那样，先给消费者来个“start”热身，让它开始运转起来；最后嘛，就像关上家门一样，我们顺手给它来了个“shutdown”，让这个消费者妥妥地休息了。 五、总结 本文介绍了如何通过Spring Boot集成RocketMQ实现异步任务的消息推送。用这种方式，我们就能轻轻松松地管理好消息队列，让系统的稳定性和扩展性噌噌噌地往上涨。同时，Spring Boot和RocketMQ的结合也使得我们的应用程序更加易于开发和维护。以后啊，我们还可以捣鼓捣鼓其他的通讯工具，比如Kafka、RabbitMQ这些家伙，让咱们的系统的运行速度和稳定性更上一层楼。

...个整天跟代码打交道的程序员，我最近真是摊上事儿了。有个用HessianRPC搞的服务突然罢工了，死活不干活。我各种捣鼓、重启、排查，忙活了好几天，可它就像个倔强的小破孩儿一样，愣是不给我恢复正常，气得我都想给它来顿“代码大餐”了！ 先简单介绍一下背景吧。HessianRPC是一个轻量级的远程调用框架，主要用于Java项目之间的通信。它用二进制的方式传数据，速度快得飞起，特别适合微服务里那些小家伙们互相聊天儿用！唉，说真的，再厉害的工具也有它的短板啊。就像这次我的服务莫名其妙挂掉了，想让它重新站起来吧，那过程简直跟做噩梦一样，折腾得我头都大了。 --- 2. 症状 服务异常的表象 服务崩溃的表现其实挺明显的。首先，客户端请求一直超时，没有任何响应。然后，服务器日志里开始出现各种错误信息，比如： java.net.SocketTimeoutException: Read timed out 或者更糟糕的： java.lang.NullPointerException 看到这些错误，我心里咯噔一下：“坏了，这可能是服务端出现了问题。”于是赶紧登录服务器查看情况。果然，服务进程已经停止运行了。更让我抓狂的是，重启服务后问题并没有解决，反而越搞越复杂。 --- 3. 原因分析 为什么恢复失败？ 接下来，我们来聊聊为什么会发生这种状况。经过一番排查，我发现问题可能出在以下几个方面： 3.1 配置问题 第一个怀疑对象是配置文件。HessianRPC的配置其实很简单，但有时候细节决定成败。比如说啊，在配置文件里我给超时时间设成了5秒，结果一到高并发那场面，这时间简直不够塞牙缝的，分分钟就崩了。修改配置后，虽然有一定的改善，但问题依然存在。 java // 修改HessianRPC的超时时间 Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("hessian.read.timeout", "10000"); // 设置为10秒 3.2 线程池耗尽 第二个怀疑对象是线程池。HessianRPC默认使用线程池来处理请求，但如果线程池配置不当，可能会导致线程耗尽，进而引发服务不可用。我检查了一下线程池参数，发现最大线程数设置得太低了。 java // 修改线程池配置 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(50); // 将线程数增加到50 3.3 内存泄漏 第三个怀疑对象是内存泄漏。有时候服务崩溃并不是因为CPU或网络的问题，而是内存不足导致的。我用JProfiler这个工具去给服务做了一次内存“体检”，结果一查，嘿，还真揪出了几个“大块头”对象，愣是赖在那儿没走，该回收的内存也没释放掉。 java // 使用WeakReference避免内存泄漏 WeakReference weakRef = new WeakReference<>(new Object()); --- 4. 解决方案 一步步修复服务 好了，找到了问题所在，接下来就是动手解决问题了。这里分享一些具体的解决方案，希望能帮到大家。 4.1 优化配置 首先，优化配置是最直接的方式。我调整了HessianRPC的超时时间和线程池大小，让服务能够更好地应对高并发场景。 java // 配置HessianRPC客户端 HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); factory.setOverloadEnabled(true); // 开启方法重载 factory.setConnectTimeout(5000); // 设置连接超时时间为5秒 factory.setReadTimeout(10000); // 设置读取超时时间为10秒 4.2 异常处理 其次，完善异常处理机制也很重要。我给这个服务加了不少“兜底”的代码，就像在每个关键步骤都放了个小垫子，这样就算某个地方突然“摔跤”了，整个服务也不至于直接“趴下”，还能继续撑着运行。 java try { // 执行业务逻辑 } catch (Exception e) { log.error("服务执行失败", e); } 4.3 日志监控 最后，加强日志监控也是必不可少的。嘿，我装了个ELK日志系统，就是那个 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 的组合拳，专门用来实时盯着服务的日志输出。只要一出问题，我马上就能找到是哪里卡住了，超方便！ java // 使用Logback记录日志 logs/service.log %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n --- 5. 总结 从失败中成长 经过这次折腾，我对HessianRPC有了更深的理解，也明白了一个道理：技术不是一蹴而就的，需要不断学习和实践。虽然这次服务异常恢复失败的经历让我很沮丧，但也让我积累了宝贵的经验。 如果你也有类似的问题，不妨按照以下步骤去排查： 1. 检查配置文件，确保所有参数都合理。 2. 监控线程池状态，避免线程耗尽。 3. 使用工具检测内存泄漏，及时清理无用资源。 4. 完善异常处理机制，增强服务的健壮性。 希望这篇文章能对你有所帮助！如果还有其他问题，欢迎随时交流。我们一起进步，一起成长！ --- PS：记住，技术之路虽难，但每一步都是值得的！

...队消息 出队消息 二Java使用JMS监听并处理Oracle AQ队列创建连接参数类 创建消息转换类 主类进行消息处理 三监控表记录变化通知Java创建表 创建存储过程 创建触发器 环境说明 本实验环境基于Oracle 12C和JDK1.8，其中Oracle 12C支持多租户特性，相较于之前的Oracle版本，使用‘C用户名‘表示用户，例如如果数据库用户叫kevin，则登陆时使用Ckevin进行登陆。 一、Oracle高级消息队列AQ Oracle AQ是Oracle中的消息队列，是Oracle中的一种高级应用，每个版本都在不断的加强，使用DBMS_AQ系统包进行相应的操作，是Oracle的默认组件，只要安装了Oracle数据库就可以使用。使用AQ可以在多个Oracle数据库、Oracle与Java、C等系统中进行数据传输。 下面分步骤说明如何创建Oracle AQ 1. 创建消息负荷payload Oracle AQ中传递的消息被称为有效负荷(payloads)，格式可以是用户自定义对象或XMLType或ANYDATA。本例中我们创建一个简单的对象类型用于传递消息。 create type demo_queue_payload_type as object (message varchar2(4000)); 2. 创建队列表 队列表用于存储消息，在入队时自动存入表中，出队时自动删除。使用DBMS_AQADM包进行数据表的创建，只需要写表名，同时设置相应的属性。对于队列需要设置multiple_consumers为false，如果使用发布/订阅模式需要设置为true。 begin dbms_aqadm.create_queue_table( queue_table => 'demo_queue_table', queue_payload_type => 'demo_queue_payload_type', multiple_consumers => false ); end; 执行完后可以查看oracle表中自动生成了demo_queue_table表，可以查看影响子段(含义比较清晰)。 3. 创建队列并启动 创建队列并启动队列： begin dbms_aqadm.create_queue ( queue_name => 'demo_queue', queue_table => 'demo_queue_table' ); dbms_aqadm.start_queue( queue_name => 'demo_queue' ); end; 至此，我们已经创建了队列有效负荷，队列表和队列。可以查看以下系统创建了哪些相关的对象： SELECT object_name, object_type FROM user_objects WHERE object_name != 'DEMO_QUEUE_PAYLOAD_TYPE'; OBJECT_NAME OBJECT_TYPE ------------------------------ --------------- DEMO_QUEUE_TABLE TABLE SYS_C009392 INDEX SYS_LOB0000060502C00030$$ LOB AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_T INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_I INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_E QUEUE AQ$DEMO_QUEUE_TABLE VIEW DEMO_QUEUE QUEUE 我们看到一个队列带出了一系列自动生成对象，有些是被后面直接用到的。不过有趣的是，创建了第二个队列。这就是所谓的异常队列(exception queue)。如果AQ无法从我们的队列接收消息，将记录在该异常队列中。 消息多次处理出错等情况会自动转移到异常的队列，对于异常队列如何处理目前笔者还没有找到相应的写法，因为我使用的场景并不要求消息必须一对一的被处理，只要起到通知的作用即可。所以如果消息转移到异常队列，可以执行清空队列表中的数据 delete from demo_queue_table; 4. 队列的停止和删除 如果需要删除或重建可以使用下面的方法进行操作： BEGIN DBMS_AQADM.STOP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE_TABLE( queue_table => 'demo_queue_table' ); END; 5. 入队消息 入列操作是一个基本的事务操作(就像往队列表Insert)，因此我们需要提交。 declare r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type('what is you name ?'); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end; 通过SQL语句查看消息是否正常入队： select from aq$demo_queue_table; select user_data from aq$demo_queue_table; 6. 出队消息 使用Oracle进行出队操作，我没有实验成功(不确定是否和DBMS_OUTPUT的执行权限有关)，代码如下，读者可以进行调试： declare r_dequeue_options DBMS_AQ.DEQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin DBMS_AQ.DEQUEUE( queue_name => 'demo_queue', dequeue_options => r_dequeue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( ' Browse message is [' || o_payload.message || ']' ); end; 二、Java使用JMS监听并处理Oracle AQ队列 Java使用JMS进行相应的处理，需要使用Oracle提供的jar，在Oracle安装目录可以找到：在linux中可以使用find命令进行查找，例如 find pwd -name 'jmscommon.jar' 需要的jar为： app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/jmscommon.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jdbc/lib/ojdbc7.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/orai18n.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/jta.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/aqapi_g.jar 1. 创建连接参数类 实际使用时可以把参数信息配置在properties文件中，使用Spring进行注入。 package org.kevin.jms; / @author 李文锴 连接参数信息 / public class JmsConfig { public String username = "ckevin"; public String password = "a111111111"; public String jdbcUrl = "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl"; public String queueName = "demo_queue"; } 2. 创建消息转换类 因为消息载荷是Oracle数据类型，需要提供一个转换工厂类将Oracle类型转换为Java类型。 package org.kevin.jms; import java.sql.SQLException; import oracle.jdbc.driver.OracleConnection; import oracle.jdbc.internal.OracleTypes; import oracle.jpub.runtime.MutableStruct; import oracle.sql.CustomDatum; import oracle.sql.CustomDatumFactory; import oracle.sql.Datum; import oracle.sql.STRUCT; / @author 李文锴 数据类型转换类 / @SuppressWarnings("deprecation") public class QUEUE_MESSAGE_TYPE implements CustomDatum, CustomDatumFactory { public static final String _SQL_NAME = "QUEUE_MESSAGE_TYPE"; public static final int _SQL_TYPECODE = OracleTypes.STRUCT; MutableStruct _struct; // 12表示字符串 static int[] _sqlType = { 12 }; static CustomDatumFactory[] _factory = new CustomDatumFactory[1]; static final QUEUE_MESSAGE_TYPE _MessageFactory = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); public static CustomDatumFactory getFactory() { return _MessageFactory; } public QUEUE_MESSAGE_TYPE() { _struct = new MutableStruct(new Object[1], _sqlType, _factory); } public Datum toDatum(OracleConnection c) throws SQLException { return _struct.toDatum(c, _SQL_NAME); } public CustomDatum create(Datum d, int sqlType) throws SQLException { if (d == null) return null; QUEUE_MESSAGE_TYPE o = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); o._struct = new MutableStruct((STRUCT) d, _sqlType, _factory); return o; } public String getContent() throws SQLException { return (String) _struct.getAttribute(0); } } 3. 主类进行消息处理 package org.kevin.jms; import java.util.Properties; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageConsumer; import javax.jms.MessageListener; import javax.jms.Queue; import javax.jms.QueueConnection; import javax.jms.QueueConnectionFactory; import javax.jms.Session; import oracle.jms.AQjmsAdtMessage; import oracle.jms.AQjmsDestination; import oracle.jms.AQjmsFactory; import oracle.jms.AQjmsSession; / @author 李文锴 消息处理类 / public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { JmsConfig config = new JmsConfig(); QueueConnectionFactory queueConnectionFactory = AQjmsFactory.getQueueConnectionFactory(config.jdbcUrl, new Properties()); QueueConnection conn = queueConnectionFactory.createQueueConnection(config.username, config.password); AQjmsSession session = (AQjmsSession) conn.createQueueSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); conn.start(); Queue queue = (AQjmsDestination) session.getQueue(config.username, config.queueName); MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue, null, QUEUE_MESSAGE_TYPE.getFactory(), null, false); consumer.setMessageListener(new MessageListener() { @Override public void onMessage(Message message) { System.out.println("ok"); AQjmsAdtMessage adtMessage = (AQjmsAdtMessage) message; try { QUEUE_MESSAGE_TYPE payload = (QUEUE_MESSAGE_TYPE) adtMessage.getAdtPayload(); System.out.println(payload.getContent()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); Thread.sleep(1000000); } } 使用Oracle程序块进行入队操作，在没有启动Java时看到队列表中存在数据。启动Java后，控制台正确的输出的消息；通过Oracle程序块再次写入消息，发现控制台正确处理消息。Java的JMS监听不是立刻进行处理，可能存在几秒中的时间差，时间不等。 三、监控表记录变化通知Java 下面的例子创建一个数据表，然后在表中添加触发器，当数据变化后触发器调用存储过程给Oracle AQ发送消息，然后使用Java JMS对消息进行处理。 1. 创建表 创建student表，包含username和age两个子段，其中username时varchar2类型，age时number类型。 2. 创建存储过程 创建send_aq_msg存储过程，因为存储过程中调用dbms数据包，系统包在存储过程中执行需要进行授权(使用sys用户进行授权)： grant execute on dbms_aq to ckevin; 注意存储过程中包含commit语句。 create or replace PROCEDURE send_aq_msg (info IN VARCHAR2) as r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type(info); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end send_aq_msg; 3. 创建触发器 在student表中创建触发器，当数据写入或更新时，如果age=18，则进行入队操作。需要调用存储过程发送消息，但触发器中不能包含事物提交语句，因此需要使用pragma autonomous_transaction;声明自由事物： CREATE OR REPLACE TRIGGER STUDENT_TR AFTER INSERT OR UPDATE OF AGE ON STUDENT FOR EACH ROW DECLARE pragma autonomous_transaction; BEGIN if :new.age = 18 then send_aq_msg(:new.username); end if; END; 创建完触发器后向执行插入或更新操作： insert into student (username,age) values ('jack.lee.3k', 18); update student set age=18 where username='jack003'; Java JMS可以正确的处理消息。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42309178/article/details/115241521。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

Font类 , 在Java的图形用户界面编程中，Font类是用于描述字体信息的核心类，它封装了字体的名称、样式（如正常、加粗、斜体等）和大小等属性。在文章的上下文中，通过创建一个Font对象，并设置其属性，可以实现对窗口标题字体样式的自定义。 JFrame , JFrame是javax.swing包中的一个类，它是Java Swing GUI框架中构建窗口的主要容器组件。程序员通常会继承或实例化JFrame以创建具有特定功能的应用程序窗口，其中包括设置窗口标题、大小、位置、关闭操作等属性。在本文中，JFrame对象被用来设置其标题栏的字体样式。 setVisible(true) , 这是Java Swing API中用于控制组件可见性的一个方法，应用于JFrame或其他任何组件时，调用setVisible(true)会使该组件在屏幕上显示出来。在文章示例代码中，当窗口标题字体设置完毕后，通过frame.setVisible(true)，确保设置了新字体的窗口会被正确地显示给用户。

Docker , Docker是一种开源的应用容器引擎，它通过将应用程序及其依赖项打包在可移植的容器中，实现了软件开发、打包和部署的一致性环境。在本文中，Docker作为一种容器化平台，使得用户能够在单一主机上运行多个相互隔离的应用程序，并能够方便地管理和优化服务器资源。 容器 , 在Docker环境下，容器是一种轻量级的虚拟化技术实现，每个容器包含一个应用程序及其所有依赖（如库、配置文件等），并在主机操作系统上以隔离的方式运行。容器与宿主机共享内核，但拥有独立的用户空间，从而实现高效、快速且资源占用少的应用部署和运行环境。 Docker run命令 , docker run是Docker CLI（命令行界面）中的一个核心命令，用于创建并启动一个新的Docker容器。当执行该命令时，用户可以指定容器使用的镜像、容器运行时的配置选项以及命名容器等信息。例如，在文中提到的docker run --name my-container docker-image命令，就是用来基于特定的docker-image创建并启动一个名为my-container的新容器。

Docker , Docker是一种开源的应用容器引擎，它通过将应用程序及其依赖环境打包在轻量级的、可移植的容器中，实现了应用的快速部署、运行和扩展。在本文语境下，Docker被用来创建一个独立且隔离的操作系统层，用户可以在其中放入文件夹，并基于此构建和运行应用程序。 Dockerfile , Dockerfile是一个文本文件，用于定义如何构建一个Docker镜像。在Dockerfile中，用户可以编写一系列指令，如设置基础镜像、复制文件、运行命令等，这些指令会在执行docker build命令时按照顺序逐行解析并执行，最终生成一个新的定制化Docker镜像。文中提到的Dockerfile使用了COPY指令，将本地的myfolder文件夹复制到新构建的Docker容器内部。 Docker容器 , Docker容器是Docker技术的核心概念，它是基于镜像运行的应用实例。每个容器都包含了运行一个应用所需的所有内容（代码、运行时、库、环境变量等），并且与宿主机和其他容器之间相互隔离。在本文的具体场景中，我们通过Dockerfile创建了一个新的Docker镜像，并使用docker run命令启动了一个基于该镜像的新容器，在这个容器内部，我们成功地将本地的myfolder文件夹复制了过来。

Docker 是一款容器技术，可将应用及其附属程序封装在一个容器中，使其可以容易地在不同的系统和环境下运行。而迅雷是一款流行的获取客户端，如果您想在 Docker 中运行迅雷，必须先部署 Docker 和迅雷。下面是Docker怎么部署迅雷的详细步骤。 步骤一：部署 Docker 在开始部署迅雷之前，您必须在您的系统中部署 Docker。 yum install docker-ce 以上命令在CentOS 7上部署 Docker。在 Ubuntu 18.04 上部署 Docker，请执行以下指令： apt install docker-ce 步骤二：获取 迅雷 Docker 镜像 获取迅雷 Docker 镜像，您必须在命令行中执行以下指令： docker pull liumiaocn/thunder-linux 步骤三：开启 迅雷 Docker 容器 在获取完成之后，您必须开启 Docker 容器。请执行以下指令： docker run --name thunder -d -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -v ${HOME}/Downloads:/root/Downloads -e DISPLAY=$DISPLAY liumiaocn/thunder-linux:latest thunder 以上命令将新建名为“ thunder”的 Docker 容器，并将它连接到 X11 服务器以显示应用窗口。容器将您的获取存储在本地计算机的 ~/Downloads 目录中。 步骤四：运行 迅雷 现在，您可以通过执行以下指令来开启 迅雷： docker exec -it thunder thunder 既然您已经进入了容器，现在就可以运行迅雷。完成此操作后，您可以通过执行以下指令来离开容器： exit

...改查等操作。在互联网应用、企业系统以及云计算、大数据环境下，MySQL因其稳定、高效和易于扩展的特性而得到广泛应用。 JDBC（Java Database Connectivity） , JDBC是Java编程语言中用于实现与各种关系型数据库交互的一套API标准，它允许Java程序访问和处理任何类型的数据库系统。在文章中提到的Java读取MySQL示例中，开发者正是通过导入java.sql.包并利用JDBC API来建立到MySQL数据库的连接，执行SQL语句，并获取查询结果。 缓存技术 , 缓存技术是一种提升数据读取速度的方法，通常用于减少数据库负载并提高应用程序性能。例如，Memcached和Redis就是两种常用的内存键值存储系统，可作为数据库前级缓存使用。当应用程序需要频繁读取的数据时，可以从高速缓存而非数据库直接获取，从而避免了每次请求都直接访问数据库带来的延迟。在本文中，为了提高MySQL读取效率，作者建议可以引入缓存技术以加速数据访问过程。

Docker , Docker是一个开源的应用容器引擎，它通过容器化技术将应用程序及其依赖环境打包成一个可移植、自包含的镜像，能够在不同的Linux操作系统上以一致的方式运行。在本文中，用户通过手动输入Docker命令来管理（如创建、启动、停止和进入容器）这些容器。 Docker Hub , Docker Hub是Docker官方提供的镜像仓库服务，类似于软件应用商店，其中包含了大量由社区和官方发布的预构建Docker镜像。用户可以通过docker pull命令从Docker Hub下载所需的镜像，以便快速部署和运行各种应用程序或服务。 容器 , 在Docker环境下，容器是一种轻量级、独立运行的一组进程，它们与主机和其他容器共享内核，但每个容器拥有自己独立的文件系统、网络配置和资源限制。容器提供了隔离且一致的运行环境，使得应用程序可以在不同环境中实现无缝迁移和快速部署。 端口映射 , 端口映射是在Docker容器与宿主机之间建立的一种网络通信机制，通过-p选项在docker run命令中指定。例如，-p 80:80表示将宿主机的80端口与容器内部的80端口进行映射，这样外部客户端可以通过访问宿主机的80端口来与容器内的服务进行通信。 Docker Compose , 尽管文章没有直接提到，但它是Docker生态中的一个重要工具，用于定义和运行多容器应用程序。通过编写一个YAML格式的docker-compose.yml文件，可以轻松地定义一组相关联的服务以及它们之间的依赖关系，然后使用一条命令来启动和协调所有容器的生命周期。 Kubernetes（简称K8s） , 虽然在给出的文章摘要中未详细阐述，但在现代云原生架构中，Kubernetes是一个流行的开源容器编排系统，它可以自动化容器应用的部署、扩展和管理。在文中提及的新版Docker优化了与Kubernetes的集成体验，意味着用户能够更加便捷地将基于Docker的容器部署到Kubernetes集群中，实现大规模容器集群的高效管理和调度。

Docker , Docker是一种开源的应用容器引擎技术，它通过操作系统级别的虚拟化方式，将应用程序及其依赖环境封装在轻量级的、可移植的容器中。这些容器能够在不同基础设施之间无缝运行，实现应用的快速部署、扩展和版本管理。每个Docker容器都是一个独立的运行时环境，基于只读的Docker镜像创建，并且可以配置资源限制、网络设置以及存储卷等。 Docker镜像 , Docker镜像是创建Docker容器的基础模板，是一个包含应用程序及其所有依赖组件（包括操作系统层）的静态文件集合。镜像以层级结构保存，遵循可复用原则，允许开发人员构建分层的、模块化的软件交付物。在Docker中，用户可以通过编写Dockerfile来定义镜像的具体构建过程，然后使用docker build命令生成新的镜像。 Docker Compose , Docker Compose是一款用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具，它通过一个名为docker-compose.yml的YAML文件来描述多个容器服务、网络及数据卷等组件间的依赖关系和服务配置。借助Docker Compose，开发者能够简化多容器应用的部署与管理，轻松地在一个命令下启动、停止或重新配置整个应用栈，极大地提升了开发效率和生产力。例如，在docker-compose.yml文件中，可以定义web服务器容器和数据库容器，并配置它们之间的网络连接、端口映射和环境变量等信息。

Java Swing , Java Swing是Java开发工具包（Java Development Kit, JDK）中用于构建图形用户界面（GUI）的一个组件集合。它提供了丰富的预定义窗口部件（widgets），如按钮、文本框、列表、表格等，允许开发者创建跨平台的桌面应用程序。在文章中，通过使用Java Swing，开发者能够通过GUI Designer快速创建和设计Form文件，并通过拖拽控件自动生成对应的Java类属性。 JavaFX , JavaFX是一个基于Java的高性能RIA（Rich Internet Application）客户端开发框架，用于构建桌面、Web以及移动设备上的富媒体应用程序。相较于Swing，JavaFX提供更现代化的界面外观和用户体验，支持CSS样式、3D图形渲染、动画等功能。文中提及JavaFX作为Swing之外的另一种GUI开发工具包，同样可以实现图形界面的快速开发与集成。 ScrcpyController , ScrcpyController是在特定项目或插件中实现的Java类，负责展示实际的应用界面。在本文的上下文中，它利用了Java GUI开发技术（可能是Swing或JavaFX）来创建一个显示手机屏幕镜像或控制功能的界面。这个类与ScrcpyToolWindowFactory和配置相关的工厂类协同工作，共同实现了插件化工具窗口的功能展现与交互逻辑。 ToolWindow , 在IntelliJ IDEA或其他集成开发环境（IDE）中，ToolWindow是一种特殊的窗口类型，通常位于主编辑区的侧面或底部，用以提供辅助功能或工具集。例如，在本文提到的场景下，ScrcpyController界面就是通过ScrcpyToolWindowFactory整合到IDEA的ToolWindow区域进行展示，方便开发者在编写代码的同时操作相关工具。 工厂类（Factory Class） , 在面向对象编程中，工厂类是一种设计模式，它封装了对象的创建过程，使得系统中的其他部分无需了解对象的具体创建细节。在本文所描述的Java GUI开发过程中，ScrcpyToolWindowFactory和ScrcpyControllerConfigurable都是工厂类的例子，它们分别负责将界面组件加载至ToolWindow中以及设置界面与实际业务逻辑的绑定，隐藏了具体的创建步骤，提高了代码的可维护性和复用性。

Dockerfile编写指南：从入门到实践 1. 引言 理解Docker与Dockerfile的重要性 在数字化转型的浪潮中，Docker作为一款强大的容器化技术工具，为软件开发、测试和部署带来了革命性的改变。Dockerfile，这个家伙可是构建Docker镜像的关键“配方”，你就把它想象成一本烹饪手册，一步步手把手教Docker怎么捣鼓出一个既精确又可重复利用的应用环境。今天，咱们就一起唠唠这个超级神奇的“菜谱”——Dockerfile的编写秘籍吧！ 2. Dockerfile基础 搭建你的第一个Docker镜像 首先，让我们通过一个简单的示例来揭开Dockerfile的神秘面纱： dockerfile 这是一个最基础的Dockerfile模板 FROM ubuntu:latest 我们基于最新的Ubuntu镜像开始构建 RUN apt-get update && apt-get install -y curl 在镜像内安装curl命令 CMD ["curl", "https://www.docker.com"] 设置默认启动时运行的命令 在这个例子中，我们执行了三个基本操作： - FROM 指令指定了基础镜像。 - RUN 指令用于在新创建的镜像中执行命令并提交结果。 - CMD 指令设置了容器启动后的默认执行命令。 3. Dockerfile进阶 深入理解和使用指令 3.1 COPY与ADD指令 当我们需要将宿主机的文件复制到镜像内部时，可以使用COPY或ADD指令： dockerfile COPY . /app 将当前目录下的所有内容复制到镜像的/app目录下 ADD requirements.txt /app/ 添加特定文件到镜像指定位置，并支持自动解压tar归档文件 3.2 ENV指令 设置环境变量对于配置应用程序至关重要，ENV指令允许我们在构建镜像时定义环境变量： dockerfile ENV NODE_ENV=production 3.3 WORKDIR指令 WORKDIR用来指定工作目录，后续的RUN、CMD、ENTRYPOINT等指令都将在这个目录下执行： dockerfile WORKDIR /app 3.4 EXPOSE指令 EXPOSE用于声明容器对外提供服务所监听的端口： dockerfile EXPOSE 80 443 4. 高级话题 Dockerfile最佳实践与思考 - 保持镜像精简：每次修改镜像都应尽量小且独立，遵循单一职责原则，每个镜像只做一件事并做好。 - 层叠优化：合理安排Dockerfile中的指令顺序，减少不必要的层构建，提升构建效率。 - 充分利用缓存：Docker在构建过程中会利用缓存机制，如果已有的层没有变化，则直接复用，因此，把变动可能性大的步骤放在最后能有效利用缓存加速构建。 在编写Dockerfile的过程中，我们常常会遇到各种挑战和问题，这正是探索与学习的乐趣所在。每一次动手尝试，都是我们对容器化这个理念的一次接地气的深入理解和灵活运用，就好比每敲出的一行代码，都在悄无声息地讲述着我们这群人，对于打造出那种既高效、又稳定、还能随时随地搬来搬去的应用环境，那份死磕到底、永不言弃的坚持与热爱。 所以，亲爱的开发者朋友们，不妨亲手拿起键盘，去编写属于你自己的Dockerfile，感受那种“从无到有”的创造魅力，同时也能深深体验到Docker所带来的便捷和力量。在这场编程之旅中，愿我们都能以更轻便的方式，拥抱云原生时代！

...，导致了Gradle构建脚本的失败。这类库的应用可以显著提升数据处理速度和效率，但同时也需要考虑与现有开发环境的兼容性问题。 Gradle , Gradle 是一种基于Apache Ant和Maven概念的项目自动化构建工具。它提供了一种以编程方式定义构建逻辑的方法，使得构建脚本更加灵活和可扩展。在文章中，作者通过修改Gradle版本和依赖关系解决了构建失败的问题。Gradle常用于Java、Kotlin和其他语言项目的构建，支持多种构建任务，如编译源代码、运行测试、打包应用程序等。 版本兼容性 , 版本兼容性指的是软件的不同版本之间能否相互协作且保持功能的一致性。在软件开发中，不同的库、框架或工具可能会有不同的版本，这些版本之间可能存在不兼容的情况，导致软件无法正常运行。在文章中，作者遇到的问题就是由于使用的边缘计算库版本过高，不被当前的Gradle版本所支持，从而引发了构建失败。因此，在引入新的依赖库之前，必须仔细检查其版本与现有环境的兼容性。

...容器化部署成为趋势，Docker等容器技术在构建和运行Spark应用时，通过将所有依赖库打包进镜像，有效避免了环境不一致导致的依赖缺失问题。此外，持续集成/持续部署（CI/CD）流程中对依赖项的严格控制也成为了行业最佳实践，如使用GitHub Actions或Jenkins等工具，在代码合并前自动检查并更新依赖版本，确保上线应用的稳定性和安全性。 另外，近年来业界对于开源组件安全性的重视程度也在提高，诸如OWASP Dependency-Check这样的开源工具被广泛应用于检测项目依赖中的已知漏洞。这意味着在关注依赖完整性的同时，开发者也需要密切关注所引入第三方库的安全状态，及时修复潜在风险。 总的来说，无论是从工程实践角度还是安全维度出发，深入理解和掌握依赖管理不仅对于Spark应用至关重要，也是整个软件开发领域的一项基础技能，值得每一位开发者持续学习和探索。

...ctiveMQ提供了Java Management Extensions (JMX) 接口，允许我们通过编程方式访问和管理其内部状态。这里有一个简单的例子，展示如何使用JMX来获取当前队列中的消息堆积情况： java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; import java.lang.management.ManagementFactory; public class ActiveMQMonitor { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Broker,brokerName=localhost"); // 获取队列名称 String queueName = "YourQueueName"; ObjectName queueNameObj = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Queue,destinationName=" + queueName); // 获取消息堆积数 Integer messageCount = (Integer) mbs.getAttribute(queueNameObj, "EnqueueCount"); System.out.println("Current Enqueue Count for Queue: " + queueName + " is " + messageCount); } } 3.2 日志分析 除了直接通过API访问数据外，我们还可以通过分析ActiveMQ的日志文件来间接监控消费者性能。比如说，我们可以通过翻看日志里的那些报错和警告信息，揪出隐藏的问题，然后赶紧采取行动来优化一下。 4. 优化策略 既然我们已经掌握了如何监控消费者性能，那么接下来就需要考虑如何优化它了。下面是一些常见的优化策略： - 增加消费者数量：当发现消息堆积时，可以考虑增加更多的消费者来分担工作量。 - 优化消费者逻辑：检查消费者处理消息的逻辑，确保没有不必要的计算或等待，尽可能提高处理效率。 - 调整消息持久化策略：根据业务需求选择合适的消息持久化级别，既保证数据安全又不过度消耗资源。 5. 结语 持续改进 监控消费者性能是一个持续的过程。随着系统的不断演进，新的挑战也会随之而来。因此，我们需要保持灵活性，随时准备调整我们的监控策略和技术手段。希望这篇文章能给你带来一些启示，让你在面对类似问题时更加从容不迫！ --- 好了，以上就是我对于“监控消费者性能：消息堆积与延迟分析”的全部分享。希望能给你一些启发，让你的项目变得更高效、更稳当！要是你有任何问题或者想深入了解啥的，尽管留言，咱们一起聊一聊。

...式追踪系统的邂逅 在构建现代分布式系统的过程中，Dubbo作为阿里巴巴开源的一个高性能Java RPC框架，一直备受青睐。不过嘛，在实际用起来的时候，服务一多啊，咱们就难免要跟分布式追踪系统打交道，各种问题接踵而至。这篇文章主要是想聊聊Dubbo怎么和Zipkin、Jaeger这些分布式追踪系统打交道，以及怎么优化它们的合作。我们会用一些真实的例子来说明，怎样才能更好地应对分布式追踪中遇到的各种问题。 1. 分布式追踪系统的重要性 首先，让我们来谈谈为什么需要分布式追踪系统。想想看，当你得照顾一大堆微服务组成的复杂系统时，每个请求都像是个大冒险，得穿梭在好几个服务之间打交道。在这种情况下，要准确地定位问题所在变得极其困难。而分布式追踪系统就像一双眼睛，能够帮助我们清晰地看到每一次请求的完整路径，包括它经过了哪些服务、耗时多少、是否有错误发生等关键信息。这对于提升系统性能、快速定位故障以及优化用户体验都至关重要。 2. Dubbo集成分布式追踪系统的初步探索 Dubbo本身并不直接支持分布式追踪功能，但可以通过集成第三方工具来实现这一目标。比如说Zipkin吧，这是Twitter推出的一个开源工具，专门用来追踪应用程序在分布式环境中的各种请求路径和数据流动情况。用它就像是给你的系统搭建了一个超级详细的导航地图，让你能一眼看清楚每个请求走过了哪些地方。接下来，我们将通过几个步骤来演示如何在Dubbo项目中集成Zipkin。 2.1 添加依赖 首先，我们需要向项目的pom.xml文件中添加Zipkin客户端的依赖。这步超级重要，因为得靠它让我们的Dubbo服务乖乖地把追踪信息发给Zipkin服务器，不然出了问题我们可找不到北啊。 xml io.zipkin.java zipkin-reporter-brave 2.7.5 2.2 配置Dubbo服务端 然后，在Dubbo服务端配置文件（如application.properties）中加入必要的配置项，让其知道如何连接到Zipkin服务器。 properties dubbo.application.qos-enable=false dubbo.registry.address=multicast://224.5.6.7:1234 指定Zipkin服务器地址 spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/ 使用Brave作为追踪库 brave.sampler.probability=1.0 这里，spring.zipkin.base-url指定了Zipkin服务器的URL，而brave.sampler.probability=1.0则表示所有请求都会被追踪。 2.3 编写服务接口与实现 假设我们有一个简单的服务接口，用于处理用户订单： java public interface OrderService { String placeOrder(String userId); } 服务实现类如下： java @Service("orderService") public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Override public String placeOrder(String userId) { // 模拟业务逻辑 System.out.println("Order placed for user: " + userId); return "Your order has been successfully placed!"; } } 2.4 启动服务并测试 完成上述配置后，启动Dubbo服务端。你可以试试调用placeOrder这个方法，然后看看在Zipkin的界面上有没有出现相应的追踪记录。 3. 深入探讨 从Dubbo到Jaeger的转变 虽然Zipkin是一个优秀的解决方案，但在某些场景下，你可能会发现它无法满足你的需求。例如，如果你需要更高级别的数据采样策略或是对追踪数据有更高的控制权。这时，Jaeger就成为一个不错的选择。Jaeger是Uber开源的分布式追踪系统，它提供了更多的定制选项和更好的性能表现。 将Dubbo与Jaeger集成的过程与Zipkin类似，主要区别在于依赖库的选择和一些配置细节。这里就不详细展开，但你可以按照类似的思路去尝试。 4. 结语 持续优化与未来展望 集成分布式追踪系统无疑为我们的Dubbo服务增添了一双“慧眼”，使我们能够在复杂多变的分布式环境中更加从容不迫。然而，这只是一个开始。随着技术日新月异，咱们得不停地充电，学些新工具新技能，才能跟上这变化的脚步嘛。别忘了时不时地检查和调整你的追踪方法，确保它们跟得上你生意的发展步伐。 希望这篇文章能为你提供一些有价值的启示，让你在Dubbo与分布式追踪系统的世界里游刃有余。记住，每一次挑战都是成长的机会，勇敢地迎接它们吧！