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优秀的个人博客,低调大师

OpenAPI Generator v7.6.0 发布,OpenAPI 规范自动生成代码

OpenAPI Generator v7.6.0 现已发布,此版本包含了 120 多项增强功能和错误修复。 一些更新亮点如下: General 跳过在线服务中设置输出文件夹#18652 修复:升级 testng 以避免CVE-2022-4065#18635 [重构] 在 ModelUtils 中使用 getType 更好地支持 OpenAPI v3.1.0 规范#18577 修复简化任何类型时的空类型检查#18504 修复:组合子模式和数组模式的ExampleGenerator#18479 C# [csharp] 修复了组合模式的nullability#18408 [C#] 将 HttpSigning 方法公开以获取signed header#18496 C++ [[BUG][C][cpp-restsdk] 修复丢失的 Set.h#18631 [C++][Pistache] 嵌套组件/架构引用对象时出现编译错误#18586 Go [GO][Client] 生成的 GO 客户端时间查询参数毫秒分辨率修复#18673 在 Go 客户端生成器中添加跳过 unmarshall json 的选项#18448 [GO] 在模型模板中添加对复杂类型的断言约束检查#18654 [go-server] 修复:错误处理和 linting#18550 Java 将 microprofile 升级到 junit5#18669 将 okhttp-gson 和 google-api-client 升级到 junit5#18668 添加对 Helidon 4 MP 客户端和服务器生成的支持#18627 将 java native 升级到 junit5#18617 将 apache-httpclient 升级到 junit5#18616 将 Resteasy 升级到 junit5#18615 [jaxrs-spec] 修复可空导入,将测试迁移到 3.0 规范#18606 为 java 客户端、spring 生成器添加新选项 allArgConstructor#18538 [Java][Client] 添加对新 Spring RestClient 的支持#18522 修复了当 useJakartaEe=true 时 ApiClient.java 中使用的 Java 模板中不正确的 Jackson 导入问题#18507 详情可查看更新说明:https://github.com/OpenAPITools/openapi-generator/releases/tag/v7.6.0

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用DolphinScheduler轻松实现Flume数据采集任务自动化!

转载自天地风雷水火山泽 目的 因为我们的数仓数据源是Kafka,离线数仓需要用Flume采集Kafka中的数据到HDFS中。 在实际项目中,我们不可能一直在Xshell中启动Flume任务,一是因为项目的Flume任务很多,二是一旦Xshell页面关闭Flume任务就会停止,这样非常不方便,因此必须在后台启动Flume任务。 所以经过测试后,我发现海豚调度器也可以启动Flume任务。 海豚调度Flume任务配置 (一)Flume在Linux中的路径 (二)Flume任务文件在Linux中的位置以及任务文件名 (三)在海豚中配置运行脚本 #!/bin/bash source /etc/profile /usr/local/hurys/dc_env/flume/flume190/bin/flume-ng agent -n a1 -f /usr/local/hurys/dc_env/flume/flume190/conf/statistics.properties 注意:/usr/local/hurys/dc_env/flume/flume190/为Flume在Linux中的安装,根据自己安装路径进行调整 (四)海豚任务配置好后就可以启动海豚任务 (五)在HDFS对应文件夹中验证是否采集到数据 可以看到,Flume采集Kafka数据成功写入到HDFS中,成功实现用Apache DolphinScheduler执行Flume任务的目的! 原文链接: https://blog.csdn.net/tiantang2renjian/article/details/136399112 本文由 白鲸开源科技 提供发布支持!

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Zadig 版本管理与自动化发布最佳实践解析

在产品交付过程中,版本管理和版本发布是至关重要的环节,直接影响着产品质量和用户体验。有效的版本管理有助于团队组织和跟踪代码变更,确保每个版本都可靠且功能完善。而版本发布需要精心策划和执行,以确保新功能顺利上线,并最大程度地减少可能的故障和不稳定性。在此过程中,利用适当的工具和流程至关重要,它们为团队提供支持和保障,加速交付周期,降低发布风险。 本文将探讨如何通过 Zadig 平台实现高效的版本管理和版本发布,为团队提供稳定、高效的交付流程。 核心交付流程概述 1. 工程师完成代码编写后,将代码部署到开发环境,进行自测和联调。 2. 在测试环境对已提交的功能进行集成测试和系统测试,以验证版本的质量和有效性。 3. 完成所有验证后,进行生产环境版本发布。 在这一过程中,通常由测试工程师确认版本的有效性和质量。因此,可以由测试工程师直接完成版本打包,然后将其交给发布工程师或研发负责人进行生产环境发布。 接下来,我们将分别介绍在 Zadig 的 K8s YAML 项目和 Helm Chart 项目中,如何创建完整的版本,并进行生产环境发布的具体操作步骤。 K8s YAML 项目发布场景 第一步:创建版本 · 进入 K8s YAML 项目 -> 版本管理 ,点击 创建版本 ,进入创建版本流程。 版本列表 · 第一步:填写版本基本信息,包括版本名称、版本标签、版本描述。 填写基本信息 · 第二步:选择环境和服务,对服务配置进行预览确认。 选择环境和服务 · 第三步:选择镜像仓库,并按需填写配置镜像版本。 配置镜像版本 · 点击完成后,所选的服务镜像将被推送到对应仓库。 · 在版本管理列表中点击版本可以查看具体交付信息,包括创建该版本的工作流任务、交付的镜像信息、包信息、服务配置及启动顺序等等。 版本详情 第二步:发布版本 · 执行生产发布工作流,在「部署」任务中选择版本,将版本内包含的所有服务镜像更新到指定环境。 生产发布工作流由管理员事先配置,包含「部署」、「测试」、「人工审批」等步骤。 选择版本 选择发布版本 工作流执行变量 工作流部署详情 K8s Helm Chart 项目发布场景 第一步:创建版本 · 进入 Helm Chart 项目 -> 版本管理 ,点击 创建版本 ,进入创建版本流程。 版本列表 · 第一步:填写版本基本信息,包括版本名称、版本标签、版本描述。 填写基本信息 · 第二步:选择环境和服务,并且对所选服务配置做少量修改,以满足线上生产环境服务配置需求。 选择环境和服务 如果需要统一修改所有服务 values 文件中的变量值可以使用 全局变量 。如下图所示,填写全局变量,点击应用,所有服务 values 文件中的对应变量值统一被修改成 全局变量 中设置的变量值。 全局变量替换 · 第三步:选择交付物推送的仓库,并按需填写 Chart 版本号,配置镜像版本。 配置 Chart 和镜像版本 · 点击完成后,所选的服务配置(Chart)和镜像将被推送到对应仓库。 · 点击版本可查看版本详情,包括可下载的完整 Chart 信息、镜像信息等等,如下图所示。 版本详情 第二步:发布版本 · 执行生产发布工作流,在「Helm Chart 部署」任务中选择版本,将版本内包含的所有 Chart 更新到指定环境。 生产发布工作流由管理员事先配置,包含「Helm Chart 部署」、「测试」、「人工审批」等步骤。 选择版本 选择发布版本 工作流执行变量 Helm Chart 部署详情 总的来说,Zadig 为版本管理和发布过程提供了高效的解决方案。通过版本创建和工作流版本发布功能,提升了发布过程的透明度和可控性。工程师可以在 Zadig 平台上轻松创建版本,并通过平台快速查看版本详情和执行发布任务,有效地管理产品的版本发布。这种集成式的版本管理和发布流程不仅提高了团队的工作效率,还有助于降低发布过程中的风险,确保产品交付的稳定性和质量。 Zadig 的版本管理适用于简单的发布场景。对于较为复杂的情况,可以使用发布计划来进行编排和团队协同。我们将在后续文章中介绍发布计划相关内容,敬请期待…… Zadig,让工程师更加专注创造 阅读原文/Zadig 在 Github/Zadig 在 Gitee 推荐阅读: 200 小时深度体验分析,DevOps 选型重磅发布 / Jenkins 迁移 Zadig,新项目实施上线效率提升 6 倍/ Zadig vs. Jenkins 详细比对:时代的选择与开发者之选/ 基于 Zadig + Ingress 实现单应用灰度发布最佳实践/ ZADIG 专家版倾情上线:一键高效发布,119元/人月起,社区老友享年终福利!

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自动化回归测试平台 AREX Agent 源码再阅读

AREX 启动过程 通用 Java Agent 的启动过程 Java Agent 是一种 Java 应用程序,它可以在 Java 应用程序启动时动态地注入到 JVM 中,并在应用程序运行时监视和修改应用程序的行为。Java Agent 通常用于性能分析、代码覆盖率、安全检查等方面。 以下是 Java Agent 的启动过程: 编写 Java Agent 程序,实现 premain 方法。premain 方法是 Java Agent 的入口方法,它会在 Java 应用程序启动时被调用。在 premain 方法中,可以进行一些初始化操作,如设置代理、加载配置文件等。 将 Java Agent 打包成 jar 文件,并在 MANIFEST.MF 文件中指定 Premain-Class 属性,该属性指定了 Java Agent 的入口类。 在启动Java应用程序时,通过 -javaagent 参数指定 Java Agent 的 jar 文件路径。例如: java -javaagent:/path/to/agent.jar -jar myapp.jar 在上面的命令中,/path/to/agent.jar 是 Java Agent 的 jar 文件路径,myapp.jar 是 Java 应用程序的 jar 文件路径。 当 Java 应用程序启动时,JVM 会加载 Java Agent 的 jar 文件,并调用 premain 方法。在 premain 方法中,Java Agent 可以使用 Java Instrumentation API 来修改 Java 应用程序的字节码,实现对应用程序的监视和修改。 AREX 源码视角的启动过程 步骤一 在arex-agent module 的pom.xml文件中,通过配置manifestEntries,将Premain-Class属性设置为io.arex.agent.ArexJavaAgent。这意味着在构建arex-agent.jar时,将在manifest文件中指定ArexJavaAgent类作为 Agent 的入口点。 步骤二 在ArexJavaAgent类中,实现了premain方法作为Agent的入口方法。在premain方法中,它调用了agentmain方法。在agentmain方法中,进一步调用了init(Instrumentation inst, String agentArgs)函数。这个函数接受一个Instrumentation对象和一个字符串参数agentArgs。 步骤三 在init函数中,有两个重要的操作:installBootstrapJar()和AgentInitializer.initialize()。 installBootstrapJar() installBootstrapJar()函数根据AgentInitializer.class找到其所在的 jar 包,并通过调用inst.appendToBootstrapClassLoaderSearch(jar)将其添加到Bootstrap ClassLoader的搜索路径中。Bootstrap ClassLoader是Java虚拟机中负责加载核心类库(如java.lang和java.util等)的特殊类加载器。通过调用appendToBootstrapClassLoaderSearch方法,可以将自定义的类库添加到Bootstrap ClassLoader的搜索路径中,从而使得Java应用程序能够使用这些自定义的类库。 如要根据 class 对象或者 jar 包的实现,获取一个类所在的 jar 包,可以按照以下步骤进行: 获取该类的Class对象。 调用Class对象的getProtectionDomain()方法获取该类的ProtectionDomain对象。 调用ProtectionDomain对象的getCodeSource()方法获取该类的CodeSource对象。 调用CodeSource对象的getLocation()方法获取该类所在的jar包的URL。 通过URL对象的getFile()方法获取该jar包的路径。 AgentInitializer.initialize() AgentInitializer.initialize()函数是根据ArexJavaAgent.class找到其所在的jar包(AgentInitializer.java文件),然后设置arex.agent.jar.file.path变量,即代理jar包所在的目录。 接下来,它会在该目录下查找/extensions/子目录,并读取该目录下的所有jar包文件,这些文件是扩展包所在的位置。 然后,调用createAgentClassLoader(agent jar, 扩展包.jar)函数,创建一个AgentClassLoader对象,它是AREX自定义的类加载器。使用自定义的类加载器是为了隔离,防止应用程序能够访问AREX Agent的代码。 接着,调用createAgentInstaller()函数,该函数使用前面生成的AgentClassLoader加载类io.arex.agent.instrumentation.InstrumentationInstaller,获取其构造函数并创建实例,然后返回指向AgentInstaller接口的对象。 AdviceClassesCollector收集代理jar文件和扩展jar文件。 使用指向AgentInstaller接口的installer(前面返回的对象)调用install()函数,实际上会调用BaseAgentInstaller类的install()函数,该函数调用init(String agentArgs)进行初始化。 在BaseAgentInstaller类的install()函数中,调用init()函数执行以下操作: 初始化TraceContextManager,生成IDGenerator用于生成TransactionID。 初始化installSerializer。 初始化RecordLimiter,设置录制频率限制。 ConfigService加载代理配置,包括设置调试模式、动态类配置、排除操作配置、Dubbo回放阈值、记录速率配置等。 初始化数据收集器,根据运行模式进行判断,并启动数据收集器。 再次从服务器获取代理配置,进行三次重试,然后解析配置并进行再次设置和更新(注意:存在一个BUG,第二次从服务器获取配置后,并没有看到Dubbo的回放阈值得到更新)。 在BaseAgentInstaller类的install()函数中,调用了名为transform()的抽象函数。实际上,这个抽象函数的具体实现在InstrumentationInstaller类的transform()函数中。 通过这些配置和操作,ArexJavaAgent类将被作为Agent的入口点,在Java应用程序启动时被加载,并对Bootstrap ClassLoader进行扩展,使得应用程序能够使用自定义的类库。 步骤四 在 InstrumentationInstaller 类的 transform() 函数中实现了对目标应用程序的代码注入操作。 通过 getAgentBuilder() 获取了 ByteBuddy 的 AgentBuilder。 通过 SPI 函数获取了所有标识为 ModuleInstrumentation.class 的类的列表,这些类使用了 com.google.auto.service 注解 @AutoService(ModuleInstrumentation.class)。 根据上文获取的List, 逐个调用 InstallModule(),即使用步骤 6.a 中获取的 AgentBuilder 和 ModuleInstrumentation 注册模块。 在 ModuleInstrumentation 类中获取了 TypeInstrumentation 的列表,针对每个 TypeInstrumentation,找到其对应的 MethodInstrumentation 列表。 对于每个 MethodInstrumentation,调用 AgentBuilder.Identified 的 transform() 函数进行代码注入。 简而言之,这一步过程是实现了模块化的插桩功能。通过实现 ModuleInstrumentation 接口,可以定义需要进行代码注入的模块。在每个模块中,通过实现 TypeInstrumentation 接口可以定义需要注入代码的具体类型。而在每个类型中,通过实现 MethodInstrumentation 接口可以定义需要注入代码的具体方法。这样,AREX Agent 就可以根据这些定义,将录制和回放的代码注入到相应的方法中,实现了对应功能的记录和重放。 步骤五 完成所有类的注入,完成 AREX 的启动后 AREX 开始运行。 AREX 录制回放 录制回放概述 AREX的录制功能不仅仅是单独录制请求报文,而是将请求、应答报文以及内部调用的请求和应答一并保存下来。核心目标是将请求、应答和内部调用的请求应答一一关联起来保存。AREX采用类似 OpenTelemetry 的 Tracing 技术,实现全链路跟踪并保存关联的 Tracing ID。 录制 录制分为入口录制和内部调用录制两部分。入口请求中没有Tracing ID,需要生成唯一的Tracing ID,并记录下来。入口录制保存请求和Tracing ID。内部调用录制保存Tracing ID和内部调用的请求、应答。 入口请求的响应报文也需要记录,即入口调用的应答和Tracing ID(这里提到的 Tracing ID 在后文中称为 AREX Record ID)。 回放 回放过程中,入口请求中包含AREX-Replay-ID和Record ID的报文。根据Record ID从数据库中获取相应的应答,并返回给调用方。同时,关联Replay ID记录回放过程中的数据并保存到数据库。 在内部调用过程中,如果检测到当前处于回放状态,则根据Record ID从数据库中获取数据返回(模拟应答),并记录内部调用的请求,关联Replay ID并保存到数据库。 根据Replay ID,找到入口调用的应答报文以及内部调用的请求报文,并进行录制场景和回放场景的差异比对。 最后输出差异结果,结束回放过程。 AREX Servlet 的入口录制和回放 代码所在目录 arex-agent-java\arex-instrumentation\servlet AREX 注入代码三要素 ModuleInstrumentation: FilterModuleInstrumentationV3 TypeInstrumentation: FilterInstrumentationV3 MethodInstrumentation: @Override public List<MethodInstrumentation> methodAdvices() { ElementMatcher<MethodDescription> matcher = named("doFilter") .and(takesArgument(0, named("javax.servlet.ServletRequest"))) .and(takesArgument(1, named("javax.servlet.ServletResponse"))); return Collections.singletonList(new MethodInstrumentation(matcher, FilterAdvice.class.getName())); } 录制回放的步骤 改写 javax.servlet.Filter 类的 doFilter(request, response) 函数。 在函数入口处(OnMethodEnter)进行改写,并获取两个参数,0 位是 request,1 位是 response。 a. 调用 ServletAdviceHelper.onServiceEnter(),传入请求和应答。 b. 调用 CaseEventDispatcher.onEvent(CaseEvent.ofEnterEvent()),其中包括调用了 TimeCache.remove()、TraceContextManager.remove() 和 ContextManager.overdueCleanUp()。 c. 调用 CaseEventDispatcher.onEvent(CaseEvent.ofCreateEvent()),其中包括调用了 initContext(source) 和 initClock()。 initContext() 函数调用设置 ArexContext,入口处会生成 TraceID。ContextManager.currentContext(true, source.getCaseId()) 中的 createIfAbsent 参数传入 True,会调用 TRACE_CONTEXT.set(messageId)。 initClock() 函数判断当前是否处于回放状态,如果是则解析时间并调用TimeCache.put(millis)。如果当前是录制状态(即ArexContext不为空且不处于回放状态ContextManager.needRecord()),则调用RecordMocker。 在函数出口处(OnMethodExit)进行改写,调用ServletAdviceHelper.onServiceExit()。 调用 new ServletExtractor<>(adapter, httpServletRequest, httpServletResponse).execute() 函数。 然后调用 doExecute(),构建 Mocker 对象,并为 Mocker 对象设置请求头、Body 和属性。同时为 Mocker 对象设置响应对象、Body 和 Type。 如果当前处于回放状态,则回放 Mocker 数据。如果当前处于录制状态,则保存 Mocker 数据。 类似的实现方式也适用于入口录制和回放,原理类似,不再赘述。 对于 Dubbo,可以在 DubboProviderExtractor 类的 onServiceEnter() 中实现。 对于 Netty,可以在io.netty.channel.DefaultChannelPipeline 类中的 add 前缀函数和 replace 函数中实现。 AREX 内部调用的录制回放 代码所在目录 arex-agent-java\arex-instrumentation\netty\arex-netty-v4 AREX 注入代码三要素: ModuleInstrumentation: NettyModuleInstrumentation TypeInstrumentation: ChannelPipelineInstrumentation MethodInstrumentation: @Override public List<MethodInstrumentation> methodAdvices() { return singletonList(new MethodInstrumentation( isMethod().and(nameStartsWith("add").or(named("replace"))) .and(takesArgument(1, String.class)) .and(takesArgument(2, named("io.netty.channel.ChannelHandler"))), AddHandlerAdvice.class.getName())); } 录制回放的步骤 在 Java Netty 中,ChannelPipeline 是一个事件处理机制,用于处理入站和出站事件。它是Netty的核心组件之一,用于管理 ChannelHandler 的处理流程。当一个事件被触发时,它会被传递给ChannelPipeline,然后由Pipeline中的每个 ChannelHandler 依次处理。每个 ChannelHandler 都可以对事件进行处理或者转发给下一个 ChannelHandler。addAfter方法是用于向ChannelPipeline中添加一个新的ChannelHandler,并将其插入到指定的 ChannelHandler 之后。这个方法可以用于动态地修改 ChannelPipeline 中的处理流程,以便在运行时根据需要添加或删除处理器。 在改写 io.netty.channel.DefaultChannelPipeline 类的 add 前缀函数或者 replace 函数时,我们可以在函数 OnMethodExit 时获取当前对象的 ChannelPipeline,以及参数 1 handleNamer 和参数 2 handler。 我们可以进行以下判断和处理: 如果 handler 是HttpRequestDecoder实例,则调用RequestTracingHandler()来处理回放的数据。 如果handler是HttpResponseEncoder实例,则调用ResponseTracingHandler()来处理录制的数据。 如果handler是HttpServerCodec实例,则调用ServerCodecTracingHandler()来处理。HttpServerCodec是Java Netty中的一个ChannelHandler,用于将HTTP请求和响应消息编码和解码为HTTP消息。它实现了HTTP协议的编解码,可以将HTTP请求和响应消息转换为字节流,以便在网络中传输。 异步访问的处理 在Java生态系统中存在多种异步框架和类库,如Reactor、RxJava等,同时还有一些类库提供了异步访问的实现,例如 lettuce 提供了同步和异步访问 Redis 的方式。不同的场景通常需要不同的解决方案。 以 ApacheAsyncClient 为例,它是通过在固定运行的线程中监听响应并发起回调(Callback)来实现异步处理。在整个调用、监听和回调的过程中,需要确保多个跨线程的 Trace 传递。 在注入代码中,需要使用 FutureCallbackWrapper 中的 TraceTransmitter 来传递 Trace。具体的注入位置如下: ModuleInstrumentation: SyncClientModuleInstrumentation TypeInstrumentation: InternalHttpAsyncClientInstrumentation(用于异步情况)、InternalHttpClientInstrumentation MethodInstrumentation: 注入到org.apache.http.impl.nio.client.InternalHttpAsyncClient类的execute函数,使用named("execute")方法进行识别。 录制回放的步骤 在注入函数中,我们针对org.apache.http.impl.nio.client.InternalHttpAsyncClient类的execute函数进行操作,使用函数名named("execute")来标识该函数。 首先,我们获取execute函数的第三个参数FutureCallback,并将其赋值给AREX实现的封装类FutureCallbackWrapper的callback参数。FutureCallback接口定义了两个方法:onSuccess和onFailure。当异步操作成功完成时,onSuccess方法将被调用,并传递异步操作的结果作为参数。当异步操作失败时,onFailure方法将被调用,并传递异常作为参数。 然后,我们进行以下判断: 如果需要进行录制,则 FutureCallbackWrapper 的封装类重写了 completed(T) 函数,在 completed 函数中保存响应数据,然后调用原始的 FutureCallback 的 completed 方法。同样地,FutureCallbackWrapper 的封装类也重写了 failed() 函数,在 failed 函数中记录响应数据,并调用原始的 FutureCallback 的 failed 方法。 如果需要进行回放,则获取回放数据并将其保存在本地的 mockResult 变量中。 最后,在注入函数的出口处,如果 mockResult 变量的数据不为空,并且 callback 是 AREX 封装类的实例,那么调用封装类的 replay 函数进行回放操作。 通过以上操作,我们在 execute 函数的入口和出口处对跨线程的 Trace 传递进行了处理,包括录制和回放功能的实现。 AREX 录制频率设置 在 ServletAdviceHelper 类的 onServiceEnter 函数中(就是 Servlet 进入的函数中),实现了 AREX 的录制频率设置。 CaseEventDispatcher.onEvent(CaseEvent.ofEnterEvent()); if (shouldSkip(adapter, httpServletRequest)) { return null; } 首先,根据报文头和配置进行录制判断: 如果请求报文头中有caseID字段,查询配置项arex.disable.replay,如果该配置项的值为true,则直接跳过录制。 如果请求报文头中存在arex-force-record字段,并且该字段的值为true,则不能跳过录制。 如果请求报文头中存在arex-replay-warm-up字段,并且该字段的值为true,则跳过录制。 接下来,会解析请求报文: 如果请求URL为空,则跳过录制。 如果请求URL在配置中的录制忽略列表中,则跳过录制。 接着,会调用Config类的invalidRecord方法进行录制有效性的检查: 如果配置处于debug状态,则不能跳过录制,直接返回false。 如果配置的录制速率小于0,则跳过录制。 最后,根据请求的路径和录制速率判断是否需要跳过录制,这里使用 com.google.common.util.concurrent.RateLimiter 类的 acquire 函数。RateLimiter 是 Google Guava 库中的一个类,用于限制操作的频率。它可以用于控制某个操作在一定时间内最多能执行多少次,或者在一定时间内最多能执行多少次操作。使用RateLimiter类,需要先创建一个RateLimiter对象,并指定它的速率限制。然后,我们可以使用 acquire() 方法获取一个许可证,表示可以执行一个操作。 如果当前速率已经达到了限制,acquire 函数会阻塞等待,直到能够获取到许可证为止。 如果能够获取到许可证,则不跳过录制。 AREX 代码隔离 在Java虚拟机中,判断两个类是否相等时,不仅会比较它们的全限定名,还会比较它们的加载器。如果两个类的全限定名相同,但加载它们的ClassLoader不同,Java虚拟机会认为这是两个不同的类。 这种设计有助于保证Java虚拟机的安全性和隔离性。不同的ClassLoader可以加载同一个类,但它们加载的类是相互独立的,互相不可见的。这样可以避免不同应用程序或模块之间的类冲突和干扰。 在 AREX 中,涉及的 ClassLoader 有以下几种: arex-agent:由 AppClassLoader 加载,用于加载 AREX Agent 的核心组件。 arex-agent-bootstrap:由引导类加载器(Bootstrap ClassLoader)加载,用于加载 AREX Agent 的引导类。 arex-agent-core:由 AgentClassLoader 加载,这是 AREX 自定义的 ClassLoader,负责加载 arex-agent-core 等 jar。 arex-instrumentation:由 UserClassLoader 加载,用于加载 AREX 的 Instrumentation、Module 和 Advice 等组件。 XXX Instrumentation & Module & Advice:由 AgentClassLoader 加载,用于加载具体的 Instrumentation、Module 和 Advice 等实现。 arex-instrumentation-api:由 AgentClassLoader 加载,包括 API 和 Runtime 两部分。 api:由 AgentClassLoader 加载,提供给用户使用的 API。 runtime:由 AppClassLoader 加载,用于 AREX 运行时的一些功能。 arex-instrumentation-foundation`:由 AgentClassLoader 加载,用于加载 AREX 的基础功能,如后端实现等。 这些不同的 ClassLoader 之间具有隔离性,确保了各个组件的独立性和安全性。 其中: AgentClassLoader:AREX 自定义的 ClassLoader。 Bootstrap ClassLoader: Java Instrumentation API 是 Java SE 5 中引入的一个功能强大的工具,它允许在运行时修改Java类的行为。 其中,Instrumentation类是Java Instrumentation API的核心类之一,它提供了一些方法来监测和修改Java应用程序的运行状态。 其中,appendToBootstrapClassLoaderSearch方法是Instrumentation类中的一个方法,它的作用是将指定的jar文件添加到Bootstrap ClassLoader的搜索路径中。 Bootstrap ClassLoader是Java虚拟机中的一个特殊的类加载器,它负责加载Java运行时环境中的核心类库,如java.lang和java.util等。 通过调用appendToBootstrapClassLoaderSearch方法,可以将自定义的类库添加到Bootstrap ClassLoader的搜索路径中,从而使得Java应用程序可以使用这些自定义的类库。 需要注意的是,由于appendToBootstrapClassLoaderSearch 方法会修改 Java 虚拟机的运行状态,因此只有具有足够权限的用户才能调用该方法。 AppClassLoader是Java应用程序默认的ClassLoader,它负责加载应用程序的类。AppClassLoader会从CLASSPATH环境变量或者系统属性java.class.path指定的路径中加载类文件。 如果需要加载的类不在AppClassLoader的搜索路径中,它会委托给父ClassLoader进行加载,直到BootstrapClassLoader为止。 UserClassLoader 用户自定义ClassLoader,如SPIUtil类中Load方法如下获取ClassLoader加载 ClassLoader cl = Thread.currentThread().getContextClassLoader();

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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