揭开J2EE集群的神秘面纱

最新推荐文章于 2013-08-02 18:26:45 发布
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本文深入探讨了J2EE集群的内部运作原理，揭示了集群如何通过负载均衡、故障转移和资源优化来提升应用系统的性能和可用性。重点阐述了集群中各个组件的角色、配置策略以及最佳实践。
揭开J2EE集群的面纱
04-19
《揭开J2EE集群的面纱》一书深入探讨了J2EE集群技术的核心概念与实践，为读者提供了全面的理解和应用指南。本书不仅详细解释了集群的基本术语，还介绍了J2EE集群的具体实现，包括WEB层、JNDI、EJB以及JMS和数据库...
揭开J2EE集群的神秘面纱（七）
Bluce的专栏
12-06 384
J2EE集群的神话 失效转移可以完全避免错误——否定 在Jboss的文档中，整个章节都在警告你“你真的需要HTTP会话的复制吗？”。是的，有时没有失效转移的高可用性的解决方案也是可接受并且是廉价的。失效转移并不是你想象的那么强壮。 那么失效转移到底给你带来了什么？你可能想失效转移可以避免错误。你看，没有会话的失效转移，当一个服务器实例失效后，会话数据将丢失而导致错误。通过失效转移，会话可以从
揭开J2EE集群的神秘面纱（三）
Bluce的专栏
12-06 339
数据库备份方式 几乎所有的J2EE集群产品都允许选择将你的会话对象通过JDBC备份到关系数据库中。如图7所示，这种方式可以让服务器实例非常简单的在正确的时间序列化会话内容并写到数据库中。当发生会话转移时，另一台可用的服务器接过已失效的服务器工作，从数据库中恢复所有的会话状态。序列化对象是关键点，它使得内存会话数据可以持久化和传输。要了解更多有关Java对象序列化知识，请参考http://java
【转】揭开J2EE集群的神秘面纱
weixin_33801856的博客
11-14 112
序言 越来越多的关键应用运行在J2EE（Java 2, Enterprise Edition）中，这些诸如银行系统和账单处理系统需要高的可用性（High Availability, HA），同时像Google和Yahoo这种大系统需要大的伸缩性。高可用性和伸缩性在今天高速增长的互连接的世界的重要性已经证实了。eBay于1999年6月停机22小时的事故，中断了约230万的拍卖，使eBay的股票...
揭开J2EE集群的神秘面纱（四）
晨风茶馆
07-21 545
性能因素考虑如下问题：一台WEB服务器中可能运行着许多WEB应用，它们中每一个都可能被成百的并发用户访问，而每个用户都会产生浏览器会话用于访问特定的应用。所有会话信息都将备份以便服务器失效后能转移到其他服务器实例中。更糟的是，会话会由于一次次的发生以下情况而变化，包括创建、失效、
揭开J2EE集群的神秘面纱（一）
08-02 149
序言越来越多的关键应用运行在J2EE（Java 2, Enterprise Edition）中，这些诸如银行系统和账单处理系统需要高的可用性（High Availability, HA），同时像Google和Yahoo这种大系统需要大的伸缩性。高可用性和伸缩性在今天高速增长的互连接的世界的重要性已经证实了。eBay于1999年6月停机22小时的事故，中断了约230万的拍卖，使eBay的股票下降了9
揭开J2EE集群的神秘面纱（六）
08-02 168
EJB集群实现EJB是J2EE技术中重要的部分，并且EJB集群是实现J2EE集群最大的挑战。EJB技术是为分布式计算而生。它们可以在独立的服务器中运行。Web服务器组件或富客户端可以从其他的机器通过标准协议（RMI/IIOP）来访问EJB。你可以象调用你本地Java对象的方法一样调用远程EJB的方法。实际上，RMI/IIOP完全掩盖了你正在调用的对象是本地的还是远程的，这被称作本地/远程透明性。图
揭开J2EE集群的神秘面纱（五）
08-02 154
JNDI集群实现J2EE规范要求所有的J2EE容器必须提供JNDI规范的实现。JNDI在J2EE应用程序中的主要角色是用来提供一个间接层，这样资源可以很容易被找到，而不用关心细节。这使得J2EE组件更加可复用。拥用全特性的集群的JNDI对于J2EE集群是非常重要的。所有的EJB调用都开始于在JNDI树上查找它的Home接口，J2EE供应商根据他们的集群结构采用不同的方式实现JNDI集群。共享全局J
揭开J2EE集群的神秘面纱.doc
10-07
J2EE集群是一种为了提供高可用性和伸缩性而设计的技术，主要应用于关键业务系统，如银行和账单处理系统，以及大型互联网服务，如Google和Yahoo。在高可用性方面，集群通过冗余服务器避免单点故障，确保服务始终可用...
揭开J2EE集群的神秘面纱.pdf
01-29
### 揭开J2EE集群的神秘面纱 #### 序言 随着互联网技术的快速发展，J2EE（Java 2 Platform, Enterprise Edition）作为企业级应用开发的标准平台之一，在金融、电商等领域得到了广泛的应用。为了确保关键业务系统的...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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