44、Java JMX与JMS技术:从基础到集成模式应用

Java JMX与JMS技术:从基础到集成模式应用

1. JMX监控基础操作

在进行JMX相关操作时,首先要从属性列表中选择 NotifyDiffer 或者 NotifyMatch 。之后,调用 start() 操作来启动监控。完成这些操作后,你就可以切换到 wrox.ch12.jmx:type-Worker,number=2 MBean并更改 Status 属性。此时,你会看到 WorkMonitorMBean 生成了一条通知。

2. Java消息服务(JMS)概述

JMS是用于与面向消息的中间件(MOM)交互的标准Java API。在JMS 1.0之前,每个消息传递供应商都会开发自己的API,这使得系统集成商只能采用专有解决方案。而JMS的出现改变了这一局面,它允许进行与位置无关的处理,非常适合系统集成和分布式处理系统。在消息系统中,软件组件之间并非直接通信,而是通过在消息目的地或端点之间发送和接收信息来进行交互。

3. JMS端点:队列和主题

队列和主题的区别主要在于消息从端点的消费(即移除)方式。
- 队列 :每个消息只会被接收一次。可以类比在银行排队,随着柜员有空,依次处理客户的请求。添加更多消费者到队列中,每个消费者的工作量会相应减少。
- 主题 :每个注册到主题的组件都会收到消息的副本。就像送报员的投递路线,房子越多,送报的工作量越大。

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取预测;④支撑高水平论文复现科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进扩展算法功能。
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