Tomcat 6 启动过程分析 (6) - Logging

本文介绍了Apache Commons Logging项目,它是用于Java应用程序的日志记录抽象层。文章详细解释了如何配置Commons Logging来使用不同的日志实现,例如Log4J或JDK 1.4日志,并提供了示例代码。
[size=medium][b]Commons Logging[/b][/size]

[color=blue][b]介绍[/b][/color]
对于程序来说,Log是很有用甚至是必不可少的,Tomcat程序自然也不例外。Tomcat应用Apache Commons Logging来实现日志。Commons Logging 是Apache 下面的一个项目。它提供了一个各种不同日志的抽象。我们知道常用的日志实现有Log4J,Avalon LogKit (the Avalon Framework's logging infrastructure)以及 JDK 1.4等等。试用Commons Logging我们的程序可以灵活的改变具体的日志实现类,尽管我们不常这样做。

[color=blue][b]配置[/b][/color]
应用Commons Logging几乎不需要什么配置,它会自动寻找具体的日志实现。路径按先后顺序如下:

1. 在classpath下寻找commons-logging.properties 文件,如果有,找里面的org.apache.commons.logging.Log属性值,找到了就用这个实现类。如:
org.apache.commons.logging.Log=org.apache.commons.logging.impl.Log4JLogger

表示用Log4j;
org.apache.commons.logging.Log=org.apache.commons.logging.impl.Jdk14Logger

表示用JDK 1.4的日志;
2. 如果1做不到,就尝试在system property中寻找org.apache.commons.logging.Log。接下来和1一样。
3. 如果1和2做不到,就在classpath下面寻找log4j的lib,如果有就用log4j。注意,你还得在classpath下提供log4j.properties。不然会遇到如下错误:
log4j:WARN No appenders could be found for logger (commons.logging.TestLogging).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.

4. 如果上面的做不到,就找jdk1.4的实现。
5. 最后如果上面都找不到,就用它自己提供的简单实现:org.apache.commons.logging.impl.SimpleLog。

可见,我们如果想用log4j的话,你只需要把commons-logging-1.1.1.jar 和
log4j-1.2.11.jar放到你的classpath下面,然后,写一个log4j.properties,也放在classpath下面。

[color=blue][b]例子[/b][/color]
一个java class,可以打印出所有的系统属性。
package commons.logging;

import java.util.Enumeration;
import java.util.Properties;

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;

public class TestLogging {
private static Log log = LogFactory.getLog(TestLogging.class);

public static void main(String args[]) throws Exception {
printSystemProperties();
}

private static void printSystemProperties() {
Properties sysprops = System.getProperties();
for (Enumeration e = sysprops.propertyNames(); e.hasMoreElements();) {
String key = (String) e.nextElement();
String value = sysprops.getProperty(key);
if (log.isDebugEnabled())
log.debug(key + "=" + value);
if (log.isInfoEnabled())
log.info(key + "=" + value);
}

}
}




log4j.properties

log4j.rootLogger=info, stdout 

log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n


[color=blue][b]Tomcat 内部日志[/b][/color]
Tomcat内部是hard code试用jdk的日志实现的:
org.apache.juli.logging.LogFactory 

public Log getInstance(String name)
throws LogConfigurationException {
return DirectJDKLog.getInstance(name);
}


所以要想看到INFO一下的日志需要修改tomcat试用的jre/lib/logging.properties:

.level= FINE
...
java.util.logging.ConsoleHandler.level = FINE
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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