11、深入探索WebLogic:JMS配置与集群化实践

深入探索WebLogic:JMS配置与集群化实践

1. JMS资源配置基础

JMS(Java Message Service)配置资源,如目标(destinations)和连接工厂(connection factories),以应用程序的模块描述符文件形式存储在WebLogic域配置文件之外。JMS模块不包含JMS服务器定义。JMS系统模块必须针对一个或多个Oracle WebLogic Server实例,系统模块中定义的可目标资源也必须针对JMS服务器或父模块目标范围内的Oracle WebLogic Server实例。

创建JMS系统模块时,JMS资源(如目标和连接工厂)的配置以模块描述符文件(如weblogic - jms.xsd模式)的形式存储在WebLogic域配置文件之外。JMS系统模块可针对一个或多个Oracle WebLogic Server实例或集群,系统模块中定义的资源也需针对JMS服务器或WebLogic Server实例。

2. JMS模块的部署与管理

可以使用集成开发环境(IDE)或支持编辑XML描述符文件的开发工具来打包JMS模块,然后使用基于JSR 88的工具(如weblogic.Deployer实用程序或WebLogic管理控制台)来部署和管理模块。

JMS模块的部署与应用程序的其他组件遵循相同的模型,单个模块可部署到单个服务器、集群或集群的单个成员。此外,还有一个名为子部署(Subdeployment)的组件,JMS目标的子部署是一种将队列、主题和连接工厂分组并针对单个JMS服务器的机制。队列和主题依赖于它们所针对的JMS服务器来管理持久消息、持久订阅者和消息分页。

例如,如果要重新

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别优化决策,适用于高水平科研复现工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试实验,同时参考文中提及的智能算法电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模优化的理解。
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