Java 5.0 内置了JMX

本文重点介绍 Java 5.0 内置的 Java Management Extension(JMX),它是用于监视和管理 Java 应用程序的工具,可监视多种类型的 Java 应用。开源的 Jboss 应用服务器就用 JMX 管理,且 Java 5.0 提供 Jconsole.exe 客户端工具,能提供详细管理信息,还提到使用建议。

Java 5.0 内置了JMX

Java 5.0 已经发布了,这个版本的的变化就像从1.4的变化到5.0的变化一样大.:-)。(其实5.0就是1.5的另一个称呼)。

本文重点介绍Java Management Extension,简称 JMX

JMX是一组用来监视和管理Java应用程序的工具。可以用来监视基于J2EEC/S类型或者Swing桌面类型的各种Java应用程序。

现在开源社区最有名的Jboss应用服务器就是使用JMX来管理的。曾经在灰狐动力上有人分析Jboss源代码时曾说 : 用来管理JbossJMX实现可以说是精彩绝伦。(原文已经找不到了)。另外Jboss也是第一个使用JMX机制来管理的J2EE应用服务器。

Java 5.0之前JMX是单独发布的,现在已经编程了标准库的一部分。并且java5.0提供了一个叫做 Jconsole.exe JMX 客户端工具。可以在Java 5.0 bin目录中找到。

下图是我机器上启动Jconsole后的一个截图:



o_java-jmx.jpg


从上图可以看到 Jconsole提供了详细的Java应用程序监视和管理信息。这对我们分析系统运行瓶颈和调优提供了翔实的信息。

最近我们公司的项目中Orion应用服务器总是内存溢出,想优化也找不到下手的地方,现在好了。等支持java 5.0 的应用服务器出现后,我想这样的管理工具应该成为一个基本的功能吧。

在使用Jconsole监视应用程序的执行的时候最好不要在同一台机器上进行测试,因为Jconsole运行时占用很多资源。推荐的做法是使用远程监控。

使用jmx做的内存监视器:
o_jmx-memory-monitor.jpg
本文参考了 www.onjava.com 上的相关文章

田春峰

2004-10-12

Java cache library

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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