OAS配置自定义的jvm参数

最新推荐文章于 2025-06-03 14:00:04 发布
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#JVM #配置管理 #应用服务器

本文介绍如何在OAS 10.1.3的OC4J实例中添加自定义JVM参数。通过管理界面进行设置，并说明了参数的应用方式及验证方法。

oas 10.1.3 添加自定义jvm参数，路径为 oc4j实例- 管理 – 服务器属性，如要添加a=2，则设置-Da=2，添加完成后，点击应用保存，重启实例生效，在应用中通过System.getProperty("a")即可获取相关参数，如下图所示：

 

Java 进阶二知识--重拾者AIMING
A-MING的博客
02-24 752
多线程是指程序中包含多个执行流，即在一个程序中可以同时运行多个不同的线程来执行不同的任务，也就是说允许单个程序创建多个并行执行的线程来完成各自的任务。4、编写构造方法，参数列表和用到的参数类型一致，并且在其中通过参数列表读取 @Parameters方法中的数据，为成员变量赋值。：线程是程序中的一个执行流，每个线程都有自己的专有寄存器(栈、指针、程序计数器等)，但代码区是共享的，即不同的线程可以执行同样的函数。用户空间、内核空间、栈空间、堆空间、代码段、BSS段、DATA段。
致远oa后台表单导入任意文件写入漏洞分析
qq_18193739的博客
10-18 6166
A6在确保postgresql数据库服务是启动的状态下，点击“致远服务”图标来启动服务。（8）默认端口是80，可以在“致远服务”的“服务启动配置”中点击Agent的配置选项，对HTTP端口和JVM属性进行更改。（4）按照弹出的安装程序确认安装路径、配置数据库等（安装过程需要断网，否则检测到不是最新版无法进行下一步）。（1）安装mysql数据库（针对A8版本）。创建一个目录的对象，并 if 判断 file 目录是否存在，不存在就创建新文件夹。），在其“服务启动配置”中添加Agent。另外，针对A6版本，
JVM参数调优
JonSnow_的博客
10-27 424
JVM参数调优 1.调优的目的 对JVM内存的系统级的调优主要的目的是减少GC的频率和Full GC的次数，过多的GC和Full GC是会占用很多的系统资源（主要是CPU），影响系统的吞吐量。特别要关注Full GC，因为它会对整个堆进行整理，导致Full GC一般由于以下几种情况： 旧生代空间不足 调优时尽量让对象在新生代GC时被回收、让对象在新生代多存活一段时间和不要创建过大的对象及数组避免直...
【致远FAQ】致远OA宕机之内存溢出
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09-19 967
内存溢出 问题一般重启可以暂时恢复，但是解决此类问题需要在异常期间抓取相关信息。所以时机非常重要，现总结排查思路大致如下： 现状确认： 卡顿个别现象还是普遍现象； 内网访问是否正常（内网访问正常则可以排除内存溢出）； 任务管理器（Linux下用命令ps –ef|grep Apache）检查java进程是否还存在； 信息收集： 卡顿期间导出的信息才有效，以下是重启前要收集的： 操作系统物理资源信息： 包含：CPU、内存、网络、磁盘（容量及IO情况）。Windo...
使用 OAS（OpenAPI标准）来描述 Web API
HuaZi_Myth的博客
01-20 856
无论哪种类型的Web API, 都可能需要给其他开发者使用. 所以API的开发者体验是很重要的. API的开发者体验, 简写为 API DX (Developer Experience). 它包含很多东西, 例如如何使用API, 文档, 技术支持等等, 但是最重要的还是API的设计. 如果 API 设计的不好, 那么使用该API构建的软件就需要增加在时间,人力,金钱等方面的投入. 有时候AP...
OAS的使用——控制台和命令行工具
weixin_34007886的博客
05-29 413
OAS的使用——控制台和命令行工具 [TOC] 使用需求 使用命令行工具上传三个大小不一的文件。 使用命令行工具查看三个已上传文件的信息，其中最大的文件使用multipart方式上传。 使用命令行工具下载三个文件。 使用命令行工具删除这三个文件。 控制台的使用 使用参考官方文档中的控制台使用。 命令行工具的使用 OAS提供命令行工具oascmd.p...
SpringBoot应用生成RESTful API文档 - Swagger 2.0、OAS 3.0、Springfox、Springdoc、Smart-doc
罗小爬的技术宝书
01-18 6320
本文主要介绍了当下Java后端较为流行的API生成工具（Swagger2，OAS3，springfox，springdoc，smart-doc），综合比较后推荐采用smart-doc openapi模式。
【SpringBoot系列】SpringBoot新项目配置
优快云站内信: https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/qyj19920704
11-16 1688
application.yml application-local.yml bootstrap.yml 启动参数 2…gitignore 文件 3.logback.xml 日志文件 4.Swagger2Config 5.WebConfigurer 6.Result 7.JeecgBootException 8.JeecgBootExceptionHandler 9.MybatisPlusConfig 10.RedisLock 11.redis 12.RabbitMqConf
AOP + 自定义注解 + Redis 实现接口的操作日志、访问 IP 限流
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06-03 1105
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springCloud-2021.0.9 之 服务调服务 示例
杨杨杨~~的博客
02-13 1003
如果您觉得有用的话，记得给，写作不易啊^ _ ^。而且听说，实在白嫖的话，那欢迎常来啊!!!
API管理实战：信创云平台API网关部署与配置指南
!... # 摘要 API网关是现代微服务架构中不可或缺的组件，它不仅简化了服务的接入流程，而且加强了安全性和监控。本文对API网关的概念、技术基础以及在信创云...此外，文章还探讨了API网关的配置与管理，包括API定义、流量
"C:\Program Files\Java\jdk-21.0.6\bin\java.exe" -XX:TieredStopAtLevel=1 -Dspring.output.ansi.enabled=always -Dcom.sun.management.jmxremote -Dspring.jmx.enabled=true -Dspring.liveBeansView.mbeanDomain -Dspring.application.admin.enabled=true "-Dmanagement.endpoints.jmx.exposure.include=*" "-javaagent:G:\softwares\JetBrains\IntelliJ IDEA 2024.3.3\lib\idea_rt.jar=60977" -Dfile.encoding=UTF-8 -Dsun.stdout.encoding=UTF-8 -Dsun.stderr.encoding=UTF-8 -classpath G:\code\projects\GuYu-Vue\ruoyi-admin\target\classes;G:\code\maven\repo\org\springframework\boot\spring-boot-devtools\3.2.5\spring-boot-devtools-3.2.5.jar;G:\code\maven\repo\org\springframework\boot\spring-boot\3.2.5\spring-boot-3.2.5.jar;G:\code\maven\repo\org\springframework\spring-core\6.1.11\spring-core-6.1.11.jar;G:\code\maven\repo\org\springframework\spring-jcl\6.1.11\spring-jcl-6.1.11.jar;G:\code\maven\repo\org\springframework\spring-context\6.1.11\spring-context-6.1.11.jar;G:\code\maven\repo\org\springframework\spring-expression\6.1.11\spring-expression-6.1.11.jar;G:\code\maven\repo\io\micrometer\micrometer-observation\1.12.5\micrometer-observation-1.12.5.jar;G:\code\maven\repo\io\micrometer\micrometer-commons\1.12.5\micrometer-commons-1.12.5.jar;G:\code\maven\repo\org\springframework\boot\spring-boot-autoconfigure\3.2.5\spring-boot-autoconfigure-3.2.5.jar;G:\code\maven\repo\io\springfox\springfox-boot-starter\3.0.0\springfox-boot-starter-3.0.0.jar;G:\code\maven\repo\io\springfox\springfox-oas\3.0.0\springfox-oas-3.0.0.jar;G:\code\maven\repo\io\swagger\core\v3\swagger-annotations\2.1.2\swagger-annotations-2.1.2.jar;G:\code\maven\repo\io\swagger\core\v3\swagger-models\2.1.2\swagger-models-2.1.2.jar;G:\code\maven\repo\io\springfox\springfox-spi\3.0.0\springfox-spi-3.0.0.jar;G:\code\maven\repo\io\springfox\springfox-schema\3.0.0\springfox-schema-3.0.0.jar;G:\code\maven\repo\io\springfox\springfox-core\3.0.0\springfox-core-3.0.0.jar;G:\code\maven\repo\net\bytebuddy\byte-buddy\1.14.13\byte-buddy-1.14.13.jar;G:\cod
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- **环境变量与JVM参数**：如需要`application.properties`外的配置，需在`VM options`中指定（如`-Dspring.profiles.active=dev`）。 #### 6. **查看启动日志** - **控制台输出**：关注`APPLICATION FAILED TO ...
我是一名软件开发人员，请整理一份最精华的MuleSoft指南，涵盖所有核心组件介绍、使用和部署重点
07-09
- 调整JVM参数（如堆大小、GC策略）适配高吞吐量场景。 3. **安全加固** - 启用OAuth 2.0资源服务器策略，限制API访问权限。 - 对敏感数据（如密码）使用Secure Properties加密。 4. **监控与日志** - 集成...
SpringFox 3.0.0——配置类DEMO
无限迭代中......
07-22 4891
Maven <dependency> <groupId>io.springfox</groupId> <artifactId>springfox-boot-starter</artifactId> <version>3.0.0</version> </dependency> 源代码 application.properties spring.application.n..
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
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