Apache Mina 文档翻译 - 第十六章 - JMX支持

本文介绍如何将Java Management Extensions (JMX) 整合到MINA应用程序中,使其成为可管理的应用。主要内容包括创建MBean服务器实例、实例化所需的MBean (IoAcceptor, IoFilter) 并将其注册到MBean服务器。
[size=x-large]第十六章 - JMX支持[/size]

Java Management Extensions (JMX) 是用来管理和监视java应用程序的。在这篇文章里通过一个例子来说明如何让你的MINA应用程序可以被JMX管理。

下面的程序演示了如何将JMX技术整合进MINA的应用程序,我们把JMX类整合进前面的图片服务器的例子。

[size=large]添加JMX支持[/size]

要使MINA应用程序变成JMX可管理,我们需要做如下的事情:

创建/取得MBean服务器
实例化需要的MBean(IoAcceptor, IoFilter)
把MBean注册到MBean服务器

我们下面的代码都是以\src\main\java\org\apache\mina\example\imagine\step3\server\ImageServer.java为基础的来讨论的。

[size=medium]创建/取得MBean服务器[/size]


// 创建一个JMX的MBean服务器实例
MBeanServer mBeanServer = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer();


[size=medium]实例化需要的MBean[/size]

下面我们创建一个IoService的MBean


// 创建一个JMX可管理Bean,这个Bean是对MINA的IoService对象的包装。
// 在本例中,是一个NioSocketAcceptor
IoServiceMBean acceptorMBean = new IoServiceMBean( acceptor );


上面的代码创建了一个IoService的MBean。它接受一个acceptor的实例,并把它通过JMX暴露出来。

同样我们也可以添加一个IoFilterMBean和其他的自定义MBean

[size=medium]把MBean注册到MBean服务器[/size]


// 创建一个JMX的ObjectName实例,必须按照特定的格式
ObjectName acceptorName = new ObjectName( acceptor.getClass().getPackage().getName() +
":type=acceptor,name=" + acceptor.getClass().getSimpleName());

// 把bean注册到MBeanServer,如果没有这一行acceptor就不会进入JMX的管理范围
mBeanServer.registerMBean( acceptorMBean, acceptorName );


我们创建一个ObjectName,然后通过这个名字把MBean注册到MBean的服务器。我们的应用程序现在就是JMX可管理的。让我们来看一下是什么效果:

[size=medium]启动一个图片服务器[/size]

如果我们使用java5及以前的版本:


java -Dcom.sun.management.jmxremote -classpath <CLASSPATH> org.apache.mina.example.imagine.step3.server.ImageServer


如果使用Java6以后的版本:


java -classpath <CLASSPATH> org.apache.mina.example.imagine.step3.server.ImageServer


[size=medium]启动JConsole[/size]

/bin/jconsole

我们就可以看到通过MBean暴露出来的属性和操作。
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
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