upgrade tomcat6xx to tomcat7xx with 3 problem3
今天把tomcat从6.0.18升级到7.0.25，发现了两个问题 问题1 java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.catalina.mbeans.ServerLifecycleListener 发现居然找不到这个类，然后把catatina.jar下载下来反编译一看mbenas这个文件夹居然是空的 解决办法 6.0.18以前，conf/server.xml里面的配置有这项 注释掉就可以了 问题2 严重: Begin event threw exception java.lang.IllegalArgumentException: taglib definition not consistent with specification version tomcat 6.0.18里面的web.xml里面的tab配置如下 http://java.sun.com/jstl/core /WEB-INF/c.tld tomcat 7.0.25里面web.xml的tag配置应该如下所示 http://java.sun.com/jstl/core /WEB-INF/c.tld 问题2 Aug 11, 2015 10:41:11 AM org.apache.jasper.compiler.JDTCompiler$1 findType SEVERE: Compilation error org.eclipse.jdt.internal.compiler.classfmt.ClassFormatException 原来是JDK的版本问题，系统自是OpenJDK 1.8， 要改回OpenJDK 1.6 yum install java-1.6.0-openjdk
resin-pro-4.0.44 crack 破解文件下载
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监控 Linux 系统的 7 个命令行工具
深入 关于Linux最棒的一件事之一是你能深入操作系统，来探索它是如何工作的，并寻找机会来微调性能或诊断问题。这里有一些基本的命令行工具，让你能更简单地探索和操作Linux。大多数的这些命令是在你的Linux系统中已经内建的，但假如它们没有的话，就用谷歌搜索命令名和你的发行版名吧，你会找到哪些包需要安装（注意，一些命令是和其它命令捆绑起来打成一个包的，你所找的包可能写的是其它的名字）。如果你知道一些你所使用的其它工具，欢迎评论。 Top 作为Linux系统监控工具中比较易用的一个，top命令能带我们一览Linux中的几乎每一处。以下这张图是它的默认界面，但是按“z”键可以切换不同的显示颜色。其它热键和命令则有其它的功能，例如显示概要信息和内存信息（第四行第二个），根据各种不一样的条件排序、终止进程任务等等（你可以在这里找到完整的列表）。 htop 相比top，它的替代品Htop则更为精致。维基百科是这样描述的：“用户经常会部署htop以免Unix top不能提供关于系统进程的足够信息，比如说当你在尝试发现应用程序里的一个小的内存泄露问题，Htop一般也能作为一个系统监听器来使用。相比top，它提供了一个更方便的光标控制界面来向进程发送信号。” (想了解更多细节猛戳这里) Vmstat Vmstat是一款监控Linux系统性能数据的简易工具，这让它更合适使用在shell脚本中。使出你的正则表达式绝招，用vmstat和cron作业来做一些激动人心的事情吧。“后面的报告给出的是上一次系统重启之后的均值，另外一份报告给出的则是从前一个报告起间隔周期中的信息。其它的进程和内存报告是那个瞬态的情况”(猛戳这里获取更多信息)。 ps ps命令展现的是正在运行中的进程列表。在这种情况下，我们用“-e”选项来显示每个进程，也就是所有正在运行的进程了（我把列表滚动到了前面，否则列名就看不到了）。这个命令有很多选项允许你去按需格式化输出。只要使用上述一点点的正则表达式技巧，你就能得到一个强大的工具了。猛戳这里获取更多信息。 Pstree Pstree“以树状图显示正在运行中的进程。这个进程树是以某个 pid 为根节点的，如果pid被省略的话那树是以init为根节点的。如果指定用户名，那所有进程树都会以该用户所属的进程为父进程进行显示。”以树状图来帮你将进程之间的所属关系进行分类，这的确是个很有效的工具(戳这里)。 pmap 在调试过程中，理解一个应用程序如何使用内存是至关重要的，而pmap的作用就是当给出一个进程ID时显示出相关信息。上面的截图展示的是使用“-x”选项所产生的部分输出，你也可以用pmap的“-X”选项来获取更多的细节信息，但是前提是你要有个更宽的终端窗口。 iostat Linux系统的一个至关重要的性能指标是处理器和存储的使用率，它也是iostat命令所报告的内容。如同ps命令一样，iostat有很多选项允许你选择你需要的输出格式，除此之外还可以在某一段时间范围内的重复采样几次
如何导入导出MySQL数据库
1. 概述 MySQL数据库的导入，有两种方法： 1) 先导出数据库SQL脚本，再导入； 2) 直接拷贝数据库目录和文件。 在不同操作系统或MySQL版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。 所以一般推荐用SQL脚本形式导入。 下面分别介绍两种方法。 2. 方法一 SQL脚本形式 操作步骤如下： 2.1. 导出SQL脚本 在原数据库服务器上，可以用phpMyAdmin工具，或者mysqldump(mysqldump命令位于mysql/bin/目录中)命令行，导出SQL脚本。 2.1.1 用phpMyAdmin工具 导出选项中，选择导出“结构”和“数据”，不要添加“Drop DATABASE”和“Drop TABLE”选项。 选中“另存为文件”选项，如果数据比较多，可以选中“gzipped”选项。 将导出的SQL文件保存下来。 2.1.2 用mysqldump命令行 命令格式 mysqldump -u用户名 -p 数据库名 > 数据库名.sql 范例： mysqldump -uroot -p abc > abc.sql （导出数据库abc到abc.sql文件） 提示输入密码时，输入该数据库用户名的密码。 2.2. 创建空的数据库 通过主控界面/控制面板，创建一个数据库。假设数据库名为abc，数据库全权用户为abc_f。 2.3. 将SQL脚本导入执行 同样是两种方法，一种用phpMyAdmin（mysql数据库管理）工具，或者mysql命令行。 2.3.1 用phpMyAdmin工具 从控制面板，选择创建的空数据库，点“管理”，进入管理工具页面。 在”SQL”菜单中，浏览选择刚才导出的SQL文件，点击“执行”以上载并执行。 注意：phpMyAdmin对上载的文件大小有限制，php本身对上载文件大小也有限制，如果原始sql文件 比较大，可以先用gzip对它进行压缩，对于sql文件这样的文本文件，可获得1:5或更高的压缩率。 gzip使用方法： […]
Getting Started With Hubot
You will need node.js and npm. Joyent has an excellent blog post on how to get those installed, so we’ll omit those details here. Once node and npm are ready, we can install the hubot generator: % npm install -g yo generator-hubot This will give us the hubot yeoman generator. Now we can make a […]
resin-pro-4.0.43 crack 破解文件下载
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resin-pro-4.0.42 crack 破解文件下载
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用bash解决hadoop的磁盘空间检查性能问题
项目使用的hadoop已经存放了3000W+的文件， 为了节省成本，当时抢建平台时，使用了组装服务器+普通硬盘 hadoop每次做du操作都非常耗时，于是把hadoop代码改了一个 使用一个bash脚本替代原来du操作。 bash: #/bin/sh mydf=$(df $2 | grep -vE ‘^Filesystem|tmpfs|cdrom’ | awk ‘{ print $3 }’) echo -e “$mydf\t$2” java:hadoop\src\core\org\apache\hadoop\fs\DU.java：168行的toString()及getExecString()方法 public String toString() { return “mydu -sk ” + dirPath +”\n” + used + “\t” + dirPath; } protected String[] getExecString() { return new String[] {“mydu”, “-sk”, dirPath}; } 改造后，原来的du操作其他不耗时。 只是存在统计不准确的问题，不过并不影响hadoop运作。
mongodb数据迁移2种方式比较
尝试了2种方式对数据进行迁移，一种是rsync，直接拉取数据；另一种是使用mongodump/mongorestore 1.rsync 操作步骤： 1.2： [mongodb] path = /data1/mongodb/data hosts allow = 192.168.1.0/24 read only = no write only = no 1.3： rsync -avz [email protected]::mongodb/dbname /data/mongodb-linux-x86_64-1.8.1/data/ chown -R mongodb:mongodb /data/mongodb-linux-x86_64-1.8.1/data/ 使用时间：50分钟 到目标服务器数据：50G 优点：使用时间短 缺点：需要配置rsync，数据占用的空间大（数据原封不动的拉取过来，包括碎片） 2.mongodump/mongorestore 操作步骤： mongodump: /data/PRG/mongodb/bin/mongodump –host 192.168.1.2:27017 -d dbname -uuername -ppasswd -o /data/mongodb-linux-x86_64-1.8.1/data/ –directoryperdb mongorestore: /data/mongodb-linux-x86_64-1.8.1/bin/mongorestore –dbpath /data/mongodb-linux-x86_64-1.8.1/data/ –directoryperdb /data/dbname/ chown -R mongodb:mongodb […]
mongodb sharding cluster(分片集群)
MongoDB的auto-sharding功能是指mongodb通过mongos自动建立一个水平扩展的数据库集群系统，将数据库分表存储在sharding的各个节点上。 通过把Sharding和Replica Sets相结合，可以搭建一个分布式的，高可用性，自动水平扩展的集群。 要构建MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色： Shard Server: mongod 实例， 使用 Replica Sets，确保每个数据节点都具有备份、自动容错转移、自动恢复能力。用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个relica set承担，防止主机单点故障 Config Server: mongod 实例，使用 3 个配置服务器，确保元数据完整性(two-phase commit)。存储了整个 Cluster Metadata，其中包括 chunk 信息。 Route Server: mongos 实例，配合 LVS，实现负载平衡，提高接入性能(high performance)。前端路由，客户端由此接入，且让整个集群看上去像单一数据库，前端应用可以透明使用。 环境如下： 192.168.198.131 shard1:10001 shard2:10002 shard3:10003 config1:20000 192.168.198.129 shard1:10001 shard2:10002 shard3:10003 config2:20000 192.168.198.132 shard1:10001 shard2:10002 shard3:10003 config3:20000 192.168.198.133 mongos:27017 分别在三台服务器上安装mongod服务，安装如下： # wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.0.3.tgz # […]