Jrebel + eclipse + tomcat 用于热部署 的实践总结

本文介绍如何在Eclipse中使用JRebel插件实现项目的热部署,包括插件安装、配置Tomcat服务器、调整JVM参数等步骤。
1、用eclipse 下载 http://update.zeroturnaround.com/update-site


2、接着替换 your eclipse location\plugins\org.zeroturnaround.eclipse.embedder_6.0.0.RELEASE-201410311652\jrebel ,即eclipse所在目录的plugins 替换jrebel里面的jar包。


3、去eclipse 中注册jrebel ,替换文件是jrebel.lic,提示注册成功

[color=darkred]以上部分是注册部分[/color]


1、双击servers 下面的某个tomcat服务,点击overview,需要配置如下参数:

a、 Server Locations选择 User Tomcat installation

b、 Publishing中选择 Never publish automatically

c、 Timeouts中 Start设置成 1000或更大

d、 JRebel Integration中两个复选框都选中

e、选择Open lauch configuration,在(x)=Arguments选项卡中增加 配置VM arguments参数:

-noverify

-Drebel.struts2-plugin=true

-Drebel.spring_plugin=true

-Xms256m -Xmx256m -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m


2、双击servers中下面某个tomcat服务,点击modules,添加你需要的module。 需要add external web module.注意document base 需要填写的是程序的webapp的位置,而非tomcat下编译的位置。如:


your project location\xxxxxx\WebApps


Path为要访问的程序web名


3、其次程序上右击选择jrebel,advanced properties.当然了,需要enable 一下jrebel。可以重新生成一下rebel文件。


4、至此,程序可以达到热部署了。


[color=red]以上是使用插件模式。(一般没什么用)[/color]

-noverify
-javaagent:D:\xxxx\xxxxx\jrebel.jar
-Drebel.dirs=your project location\xxxx\WebApps\WEB-INF\classes,your project location\xxxx\WebApps\WEB-INF\classes\config,your project location\xxxxx\WebApps
-Drebel.spring_plugin=true
-Drebel.aspectj_plugin=true
-Drebel.struts2_plugin=true
-Drebel.hibernate_plugin=true
-Drebel.hibernate_validator_plugin=true

或者把这些加到tomcat的启动参数里面

最后要注意的是tomcat的modules中的某个module 的auto reload参数要配置成disabled


[color=green]此方法经实践可用
[/color]
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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