Linux下Tomcat的启动、关闭、杀死进程

本文介绍如何启动和停止Tomcat服务器,包括使用脚本、检查进程状态及终止进程的方法。此外,还提供了通过端口号查找并杀死对应进程的具体步骤。
    cd /java/tomcat  
    #执行  
    bin/startup.sh #启动tomcat  
    bin/shutdown.sh #停止tomcat  
    tail -f logs/catalina.out #看tomcat的控制台输出;  
       
    #看是否已经有tomcat在运行了  
    ps -ef |grep tomcat  
    #如果有,用kill;  
    kill -9 pid #pid 为相应的进程号  
       
    例如 ps -ef |grep tomcat 输出如下  
    sun 5144 1 0 10:21 pts/1 00:00:06 /java/jdk/bin/java -Djava.util.logging.manager=org.apache.juli.ClassLoaderLogManager -Djava.endorsed.dirs=/java/tomcat/common/endorsed -classpath :/java/tomcat/bin/bootstrap.jar:/java/tomcat/bin/commons-logging-api.jar -Dcatalina.base=/java/tomcat -Dcatalina.home=/java/tomcat -Djava.io.tmpdir=/java/tomcat/temp org.apache.catalina.startup.Bootstrap start  
       
    则 5144 就为进程号 pid = 5144  
    kill -9 5144 就可以彻底杀死tomcat  
       
    #直接查看指定端口的进程pid  
    netstat -anp|grep 9217  
    #结果为 tcp        0      0 :::9217                     :::*                        LISTEN      26127/java  
    #则26127为9217这个端口的tomcat进程的pid,然后就可以kill这个进程  
    kill -9 26127  
    #然后再启动tomcat即可 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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