api

  1. mportjava.lang.management.ManagementFactory;
  2. importjava.lang.management.ThreadMXBean;
  3. importjavax.management.MBeanServerConnection;
  4. importjavax.management.*;
  5. publicclassJmxRemote{
  6. publicstaticvoidmain(String[]args){
  7. try{JMXServiceURLaddress=newJMXServiceURL("service:jmx:rmi:///jndi/rmi://localhost:9999/jmxrmi");
  8. JMXConnectorconnector=JMXConnectorFactory.connect(address);
  9. MBeanServerConnectionmbs=connector.getMBeanServerConnection();
  10. ThreadMXBeanthreadBean=ManagementFactory.newPlatformMXBeanProxy(mbs,ManagementFactory.THREAD_MXBEAN_NAME,ThreadMXBean.class);
  11. //---取得你需要的线程相关讯息参照API其中上图的这些属性和API都可以通过自己写代码操作
  12. }catch(Exceptione){
  13. e.printStackTrace();
  14. }
  15. }
  16. }
mport java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.ThreadMXBean;
import javax.management.MBeanServerConnection;
import javax.management.*;
public class JmxRemote {
	public static void main(String[] args) {
		try {JMXServiceURL address =  new JMXServiceURL( "service:jmx:rmi:///jndi/rmi://localhost:9999/jmxrmi");
		    JMXConnector connector = JMXConnectorFactory.connect(address);
		    MBeanServerConnection mbs = connector.getMBeanServerConnection();
ThreadMXBean threadBean = ManagementFactory.newPlatformMXBeanProxy(mbs, ManagementFactory.THREAD_MXBEAN_NAME, ThreadMXBean.class);	    
		    //---取得你需要的线程相关讯息 参照API 其中上图的这些属性和API都可以通过自己写代码操作
		} catch(Exception e){
			e.printStackTrace();
		}
}
}

常用一些 API 使用说明:

findMonitorDeadlockedThreads 查找死锁线程,返回的死锁线程 list

其中 Jconsole 也提供了该操作

getThreadInfo Jconsole MBean 支持 getThreadInfo 操作的两种形式,

  • 返回指定 id 的不具有堆栈跟踪的线程的线程信息。 getThreadInfo(long id)

  • 返回指定 id 的线程的线程信息,并带有指定堆栈追踪元素数的堆栈追踪。 getThereadInfo(long id,int MaxDepth)

实际代码中还提供另外三种取得线程讯息操作

  • 返回其 ID 在输入数组 ids 中的每个线程的线程信息,并带有指定堆栈追踪元素数的堆栈追踪。 getThreadInfo (long[]ids, intmaxDepth)

  • 返回每个线程的线程信息,线程 ID 位于输入数组 ids 中,带有堆栈跟踪和同步信息。 getThreadInfo (long[]ids, booleanlockedMonitors, booleanlockedSynchronizers)

  • 返回其 ID 在输出数组 ids 中的每个线程的线程信息,这些线程不具有堆栈跟踪。 getThreadInfo (long[]ids)

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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