Eclipse 下调试Tomcat6源码

本文介绍如何下载并使用Tomcat6.0.29的源码,通过Eclipse进行项目的构建与调试。文章详细说明了构建过程中的依赖配置及启动调试的具体步骤。
近期对 Tomcat 的一些原理机制产生了兴趣,于是便下载源码进行 DEBUG 来一探究竟~
tomcat6.0.29 Source ZIP 包下载地址: [url=http://apache.etoak.com/tomcat/tomcat-6/v6.0.29/src/apache-tomcat-6.0.29-src.zip]Tomcat6.0.29 Source Download[/url]
下载解压后的目录结构:
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/361363/9bb8fd27-b6c8-3206-9842-255fda06eaa7.png[/img]

很明显它是基于 ANT 来构建,直接通过 Eclipse -> New -> Java Project form Existing Ant Buildfile 直接选择 apache-tomcat-6.0.29-src 下面的 build.xml 文件,然后在列出来的 task 中的 target 选择 complie即可导入工程。
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/361361/13516ff0-da84-32ef-a180-168e097e27b5.png[/img]

还没有完,他的编译还依赖了四个 jar 文件,分别是: ant.jar、 jaxrpc.jar 、org.eclipse.jdt.core_3.3.1.v_780_R33x.jar、wsdl4j-1.5.1.jar,需要将这四个 jar 文件引入进去(已经打包在附件中)。
OK了,接下来直接在Eclipse 中的 Debug Configurations 中加入一个启动 Tomcat 的 Appliction. 具体在 Java Application 中加入Main启动项,选择刚才导入的 Tomcat 6.0项目,Main class 填写 org.apache.catalina.startup.Bootstrap 启动类, 然后选择 Arguments ,在 Program arguments 填写 start , 在 VM arguments 中填写 tomcat home 的路径,如:-Dcatalina.home="/Users/denger/Workspaces/Java/opensource/apache-tomcat-6.0.29-src/。 如下图所示:
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/361359/1798f901-283f-3c36-aa30-6cd19d30e90a.png[/img]
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/361357/682dcb3a-df55-3fef-bbd6-5ef45588d861.png[/img]

配置好后,直接 Apply 并且 Debug,这时候直接启动会出现如下异常:
java.lang.ClassNotFoundException: listeners.ContextListener
at org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader.loadClass(WebappClassLoader.java:1645)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader.loadClass(WebappClassLoader.java:1491)

原因是因为在 tomcat 中的 webapps 中有一个 example 的 webapp, 在这个 app 的 web.xml 配置了 listeners.ContextListener 的监听,而这个类在它 classpath 中不存在。解决办法是将 example 直接删除,反正也不影响 debug。

至此已经完成了 Tomcat 的部署,接下来要去开始 DEBUG了~ ........
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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