一次显著的接口性能优化，从10s优化到0.9s

news2024/12/25 1:20:36

最近在登录项目后台的时候，发现当我输入账号和密码后，竟然就卡在了 Loading 页面。。

图片

加载了10S才进后台

等了足足 10S 才进去后台！

图片

通过 F12，打开 Network 网络请求一看，竟然是因为有两个接口返回的数据太慢了，最慢的一个接口竟然耗时 7 秒！

图片

初始化接口花了7S

通过查看接口的实现代码可以看到，init 接口其实是做仪表盘的数据展示的，需要从 博客表、评论表、用户表 以及 用户访问表 中查询数据进行展示。

@ApiOperation(value = "首页初始化数据", notes = "首页初始化数据", response = String.class)
@RequestMapping(value = "/init", method = RequestMethod.GET)
public String init() {
    Map<String, Object> map = new HashMap<>(Constants.NUM_FOUR);
    map.put(SysConf.BLOG_COUNT, blogService.getBlogCount(EStatus.ENABLE));
    CommentVO commentVO = new CommentVO();
    map.put(SysConf.COMMENT_COUNT, commentService.getCommentCount(commentVO));
    map.put(SysConf.USER_COUNT, userService.getUserCount(EStatus.ENABLE));
    map.put(SysConf.VISIT_COUNT, webVisitService.getWebVisitCount());
    return ResultUtil.result(SysConf.SUCCESS, map);
}

如果要一步步分析是哪里比较慢的话，最简单的方法，就是查看每个方法的具体实现，然后对源码进行分析找出具体的问题。

今天，我们就从另外一个角度来解决这个慢查询问题~

如果有认真看过蘑菇博客的系统架构图的小伙伴，应该在上方看到有数据库 SQL 性能监控 Druid 连接池。。

什么是连接池？

连接池的诞生是因为数据库连接是一种资源，而用户在使用该资源的时候必须先创建，但是创建的过程存在比较大的时间和空间花销。

如果每次在执行数据库操作的时候，都需要先创建连接，使用，关闭连接的话，这个过程必然是效率比较低下的。

对于刚刚学习 MySQL 操作的同学来说，下面的这些模板代码简直是初学者的噩梦，原来陌溪在学 JDBC 连接数据库的时候，这些模板代码都默写了好几遍~

public class TEST {

    // JDBC 驱动名 及数据库 URL
    static String JDBC_DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";
    static String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/webcourse";

    // 数据库的用户名与密码，需要根据自己的设置
    static String USER = "root";
    static String PASS = "121314";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Connection conn = null;
        Statement stmt = null;
        try {
            // 注册 JDBC 驱动
            // 把Driver类装载进jvm
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

            // 打开链接
            System.out.println("连接数据库...");
            conn = (Connection) DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASS);

            // 执行查询
            System.out.println(" 实例化Statement对...");
            stmt = (Statement) conn.createStatement();
            String sql = "SELECT * FROM bbs";
            ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);

            while (rs.next()) {
                // 通过字段检索
                int id = rs.getInt("id");
                String name = rs.getString("name");
                String content = rs.getString("content");
                // 输出数据
                System.out.print("ID: " + id);
                System.out.print(",姓名: " + name);
                System.out.print(",内容: " + content);
                System.out.print("\n");
            }

            // 完成后关闭
            rs.close();
            stmt.close();
            conn.close();
        } catch (SQLException se) {
            // 处理 JDBC 错误
            se.printStackTrace();
        } catch (Exception e) {
            // 处理 Class.forName 错误
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭资源
            if (stmt != null)
                stmt.close();
            if (conn != null)
                conn.close();
        }
        System.out.println("测试结束");
    }
}

因此，在实际的开发过程中，是会考虑在数据库操作前，先提前创建并维护一批的数据库连接对象，当我们需要使用的时候，就从这批对象中获取一个连接，用完之后再返还，通过这一系列的操作，从而避免了不必要的时间开销，从而提高了运行效率，这种技术在 JDBC 中被称为连接池技术（Connection Pool）

图片

连接池

Druid 连接池

Druid 连接池是阿里巴巴开源的数据库连接池项目。Druid连接池为监控而生，内置强大的监控功能，监控特性不影响性能。功能强大，能防 SQL 注入，被誉为：Java 语言中最好的数据库连接池。

Github：https://github.com/alibaba/druid

目前比较常见的连接池技术包含

  • C3P0

  • BDCP

  • Tomcat-JDBC

  • Druid

通过下图的的竞品对比，Druid 连接池在性能、监控、诊断、安全、扩展性这些方面远远超出竞品。

图片

连接池对比

如何使用Druid监控

Druid 连接池最初就是为监控系统采集 JDBC 运行信息而生的，Druid 连接池内置了一个监控页面，提供了非常完备的监控信息，可以快速诊断系统的瓶颈。

好了，经过上述的一顿铺垫，相信小伙伴们对 Druid 连接池已经有一定的了解了，下面我们就通过 Druid 的监控，来看看蘑菇存在的 SQL 性能问题

通过在后端端口加上 /druid/index.html 即可打开 Druid 的内置的监控页面

http://localhost:8601/druid/index.html

此时输入账号和密码：admin 123456 （密码是可以配置的，后面在集成的时候可以看到）

这个时候，会进入到 Druid Monitor 的主页，这里能够查看到对应版本、驱动，以及 Java 版本

图片

Druid监控首页

切换到数据源的 Tab 页面，能够看到我们配置的数据库连接池的各个参数

图片

数据库连接池参数

下面，我们切换到 SQL 监控，是可以看到目前运行的所有 SQL 的执行情况，按时间排序即可看到，最慢的 SQL 执行时间到达了 8S

图片

SQL监控页面

我们点击左侧的 SQL 语句，即可看到完整的 SQL 详情页，这里面记录了几个关键的信息，包括：慢SQL语句、执行耗时、发生时间、SQL 参数

图片

慢SQL详情

其实这个 SQL 对应的就是 init 中，用来查询用户 UV 的，即从日志表中查看有多少用户访问了蘑菇

SELECT COUNT(ip)
FROM (
    SELECT ip
    FROM t_web_visit
    WHERE create_time >= "2022-08-08 00:00:00"
        AND create_time <= "2022-08-08 23:59:59"
    GROUP BY ip
) tmp

我们把 SQL 复制到 SQLyog 执行，好家伙，这次执行花了 10 S

图片

复制SQL到SQLyog执行

上面 SQL 脚本的思路，其实是就是查询出单天内不同的 ip，但是用到了 group by 进行分组去重，最后统计 ip 的次数

我们可以针对上面的 SQL 进行优化，使用 SQL 内置的 DISTINCT() 函数进行去重

SELECT COUNT(DISTINCT(ip)) FROM t_web_visit WHERE create_time >= "2022-08-08 00:00:00" AND create_time <= "2022-08-08 23:59:59";

优化后的 SQL，可以看到执行时间已经从原来的 10 S -> 0.57 S

图片

优化后的SQL执行

我们通过 explain 再次查看该 SQL 的索引执行情况

EXPLAIN SELECT COUNT(DISTINCT(ip)) FROM t_web_visit WHERE create_time >= "2022-08-03 00:00:00" AND create_time <= "2022-08-03 23:59:59";

通过输出结果可以看到，该语句没有走索引，进行了全表的扫描，同时查询了 658559 行数据

图片

explain查看索引使用情况

我们分析这次查询参数，主要是使用了 create_time 进行范围查询，可以接着对查询进行优化，给 create_time 新增索引

ALTER TABLE t_web_visit ADD INDEX _create_time( `create_time` );

再次执行第一条 SQL 语句，可以看到查询时间有了大幅度的提升，直接从原来的 10S -> 0.18S

图片

添加索引后的第一条SQL执行

在看第二条 SQL，时间也有了很大的提升，从 0.57 S -> 0.046 S

图片

添加索引后的第二条SQL执行

最后通过 explain 分析 SQL，可以看到，优化后的 SQL ，使用了 create_time 索引，只需要查询 871 条数据

图片

查看索引使用情况

优化后的 SQL 后，我们再打开蘑菇后台页面，可以看到页面从原来的 10S 变成了 0.9S~

图片

优化后，首页打开时间

下面，让我们一起来看看如何给自己的网站，集成 Druid 连接池，用来检测网站 SQL 性能吧~

SpringBoot如何集成Druid？

首先，需要添加依赖，在 pom.xml 文件中加入

<!-- 引入druid数据源 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.1.8</version>
</dependency>

然后在 application.yml 中，添加配置

#spring
spring:
  # DATABASE CONFIG
  datasource:
    username: root
    password: root
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/mogu_blog_business?useUnicode=true&allowMultiQueries=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&transformedBitIsBoolean=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

    # 初始化大小，最小，最大
    initialSize: 20
    minIdle: 5
    maxActive: 200
    #连接等待超时时间
    maxWait: 60000
    #配置隔多久进行一次检测(检测可以关闭的空闲连接)
    timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
    #配置连接在池中的最小生存时间
    minEvictableIdleTimeMillis: 300000
    validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
    dbcp:
      remove-abandoned: true
      #泄露的连接可以被删除的超时时间（秒），该值应设置为应用程序查询可能执行的最长时间
      remove-abandoned-timeout: 180
    testWhileIdle: true
    testOnBorrow: false
    testOnReturn: false
    poolPreparedStatements: true
    #配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
    filters: stat,wall,log4j
    maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
    useGlobalDataSourceStat: true
    connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500

在创建配置 DruidConfig.java，创建 DataSource 数据源，同时配置监控页面的登录账号和密码

@Slf4j
@Configuration
public class DruidConfig {
    @Value("${spring.datasource.url}")
    private String dbUrl;
    @Value("${spring.datasource.username}")
    private String username;
    @Value("${spring.datasource.password}")
    private String password;
    @Value("${spring.datasource.driver-class-name}")
    private String driverClassName;
    @Value("${spring.datasource.initialSize}")
    private int initialSize;
    @Value("${spring.datasource.minIdle}")
    private int minIdle;
    @Value("${spring.datasource.maxActive}")
    private int maxActive;
    @Value("${spring.datasource.maxWait}")
    private int maxWait;
    @Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
    private int timeBetweenEvictionRunsMillis;
    @Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
    private int minEvictableIdleTimeMillis;
    @Value("${spring.datasource.validationQuery}")
    private String validationQuery;
    @Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
    private boolean testWhileIdle;
    @Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
    private boolean testOnBorrow;
    @Value("${spring.datasource.testOnReturn}")
    private boolean testOnReturn;
    @Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}")
    private boolean poolPreparedStatements;
    @Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
    private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
    @Value("${spring.datasource.filters}")
    private String filters;
    @Value("{spring.datasource.connectionProperties}")
    private String connectionProperties;

    /**
     * 声明其为Bean实例
     * 在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
     *
     * @return
     */
    @Bean
    @Primary
    public DataSource dataSource() {
        DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();
        datasource.setUrl(this.dbUrl);
        datasource.setUsername(username);
        datasource.setPassword(password);
        datasource.setDriverClassName(driverClassName);
        // configuration
        datasource.setInitialSize(initialSize);
        datasource.setMinIdle(minIdle);
        datasource.setMaxActive(maxActive);
        datasource.setMaxWait(maxWait);
        datasource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
        datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
        datasource.setValidationQuery(validationQuery);
        datasource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
        datasource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
        datasource.setTestOnReturn(testOnReturn);
        datasource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);
        datasource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
        try {
            /**
             * 加入过滤
             */
            List<Filter> filterList = new ArrayList<>();
            filterList.add(wallFilter());
            datasource.setProxyFilters(filterList);

            datasource.setFilters(filters);
        } catch (SQLException e) {
            log.error("druid configuration initialization filter");
        }
        datasource.setConnectionProperties(connectionProperties);

        return datasource;
    }

    /**
     * 配置一个管理后台的Servlet
     */
    @Bean
    public ServletRegistrationBean statViewServlet() {
        ServletRegistrationBean bean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(), "/druid/*");
        Map<String, String> initParams = new HashMap<>(Constants.NUM_TWO);

        initParams.put("loginUsername", "admin");
        initParams.put("loginPassword", " ");
        //默认就是允许所有访问
        initParams.put("allow", "");

        bean.setInitParameters(initParams);
        return bean;
    }

    /**
     * 配置一个web监控的filter
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public FilterRegistrationBean webStatFilter() {
        FilterRegistrationBean bean = new FilterRegistrationBean();
        bean.setFilter(new WebStatFilter());
        Map<String, String> initParams = new HashMap<>(Constants.NUM_ONE);
        initParams.put("exclusions", "*.vue,*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");
        bean.setInitParameters(initParams);
        bean.setUrlPatterns(Arrays.asList("/*"));
        return bean;
    }


    @Bean
    public WallFilter wallFilter() {
        WallFilter wallFilter = new WallFilter();
        WallConfig config = new WallConfig();
        //允许一次执行多条语句
        config.setMultiStatementAllow(true);
        //允许非基本语句的其他语句
        config.setNoneBaseStatementAllow(true);
        wallFilter.setConfig(config);
        return wallFilter;
    }

}

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1222644.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

挑战单芯片NOA，这款“All in one”方案或将改变主流市场走向

挑战单芯片NOA，这款“All in one”方案或将改变主流市场走向

随着降本增效、电子架构升级&#xff08;尤其是跨域计算、多域融合等概念&#xff09;以及供应链减复&#xff08;降低电子物料的SKU&#xff09;的需求愈加明确&#xff0c;对于车载计算赛道&#xff0c;也带来新的变化。 比如&#xff0c;去年9月&#xff0c;英伟达率先发布下…
阅读更多...
群晖邮件设置，错误535 Authenticate failed问题

群晖邮件设置，错误535 Authenticate failed问题

设置邮件通知或者报警很方便&#xff0c;群晖内部内置这个功能。在设置的时候遇到错误535 Error&#xff1a;authentication failed。 原因是&#xff1a;这个错误就是认证失败&#xff01; 但是相信很多的同学明明用户名和密码填的是对的&#xff0c;就是说认证失败&#xf…
阅读更多...
RTLS 颠覆制造业方式之——库存管理

RTLS 颠覆制造业方式之——库存管理

跟踪库存对于每个行业&#xff08;不仅仅是制造业&#xff09;来说都是一项技术挑战。然而&#xff0c;在计划外停机每小时可能造成数十万美元损失的环境中&#xff0c;智能库存尤其重要&#xff0c;而这通常是由于一两个物体丢失造成的。 1.自动化库存报告 RTLS 提供的最有价…
阅读更多...
[HTML]Web前端开发技术1，meta，HBuilder等——喵喵画网页

[HTML]Web前端开发技术1，meta，HBuilder等——喵喵画网页

希望你开心&#xff0c;希望你健康&#xff0c;希望你幸福&#xff0c;希望你点赞&#xff01; 最后的最后&#xff0c;关注喵&#xff0c;关注喵&#xff0c;关注喵&#xff0c;大大会看到更多有趣的博客哦&#xff01;&#xff01;&#xff01; 喵喵喵&#xff0c;你对我真的…
阅读更多...
九. Linux网络命令

九. Linux网络命令

网络命令write 网络命令wall 网络命令ping 首先&#xff0c;ping程序会向域名服务器(DNS)发送请求&#xff0c;解析域名www.baidu.com的IP地址。DNS返回域名的一个别名www.a.shifen.com以及对应的IP地址183.2.172.185。之后ping程序开始向这个地址发送请求报文&#xff0c;每1s…
阅读更多...
浅谈霍尔电流传感器在UPS蓄电池浮充电流远程监测方案的应用-安科瑞 蒋静

浅谈霍尔电流传感器在UPS蓄电池浮充电流远程监测方案的应用-安科瑞 蒋静

摘要&#xff1a;针对无人平台UPS蓄电池多次出现浮充电流过高的现象&#xff0c;介绍了UPS系统的结构和工作原理&#xff0c;通过应用霍尔电流传感器&#xff0c;DCS组态&#xff0c;实现UPS蓄电池浮充电流远程监控&#xff0c;异常电流故障报警&#xff0c;推动了无人平台的自…
阅读更多...
IO流-数据流

IO流-数据流

一&#xff0c;IO流-数据流 二&#xff0c;数据输出流 三&#xff0c;案例 package BigDecimal;import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileOutputStream;public class DATaOutputStreamss {public static void main(String[] args) {try ( //1,创建一个数据输出流…
阅读更多...
linuxTcp状态转换

linuxTcp状态转换

1.TCP状态转换 在TCP进行三次握手&#xff0c;或者四次挥手的过程中&#xff0c;通信的服务器和客户端内部会发送状态上的变化&#xff0c;发生的状态变化在程序中是看不到的&#xff0c;这个状态的变化也不需要程序猿去维护&#xff0c;但是在某些情况下进行程序的调试会去查…
阅读更多...
YB203H系列是一组CMOS技术实现的三端低功耗高电压稳压器

YB203H系列是一组CMOS技术实现的三端低功耗高电压稳压器

概述: YB203H系列是一组CMOS技术实现的三端低功耗高电压稳压器。输出电流为200mA且允许的输入电压可高达80V。具有几个固定的输出电压&#xff0c;范围从2.1V到12.0V.CMOS技术可确保其具有低压降和低静态电流的特性。最高耐压100W.尽管主要为固定电压调节器而设计&#xff0c;…
阅读更多...
Spring过滤器和拦截器的区别

Spring过滤器和拦截器的区别

&#x1f4d1;前言 本文主要Spring过滤器和拦截器的区别的问题&#xff0c;如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️ &#x1f3ac;作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是青衿&#x1f947; ☁️博客首页&#xff1a;CSDN主页放风讲故事 &#x1f304;每日一句&#x…
阅读更多...
【Linux】Linux进程间通信（三）

【Linux】Linux进程间通信（三）

​ ​&#x1f4dd;个人主页&#xff1a;Sherry的成长之路 &#x1f3e0;学习社区&#xff1a;Sherry的成长之路&#xff08;个人社区&#xff09; &#x1f4d6;专栏链接&#xff1a;Linux &#x1f3af;长路漫漫浩浩&#xff0c;万事皆有期待 上一篇博客&#xff1a;【Linux】…
阅读更多...
SMART PLC星三角延时启动功能块(梯形图FC)

SMART PLC星三角延时启动功能块(梯形图FC)

这里我们介绍SMART PLC星三角延时启动功能块，SMART PLC的周期定时器功能块请参考下面文章链接： 周期定时器FB_Cycle_time(SCL+梯形图代码)-CSDN博客文章浏览阅读80次。博途PLC定时器指令使用详细介绍请参考下面文章链接：博途PLC IEC定时器编程应用（SCL语言）_scl定时器-CS…
阅读更多...
机器学习第6天：线性回归模型正则化

机器学习第6天：线性回归模型正则化

文章目录 机器学习专栏 正则化介绍 岭回归 岭回归成本函数 核心代码 示例 Lasso回归 Lasso回归损失函数 核心代码 弹性网络 弹性网络成本函数 核心代码 结语 机器学习专栏 机器学习_Nowl的博客-CSDN博客 正则化介绍 作用&#xff1a;正则化是为了防止模型过拟合…
阅读更多...
ESP32-0.96寸OLED通过低功耗蓝牙BLE通信显示出ESP32-BME280读取到的温湿度值

ESP32-0.96寸OLED通过低功耗蓝牙BLE通信显示出ESP32-BME280读取到的温湿度值

ESP32-0.96寸OLED通过低功耗蓝牙BLE通信显示出ESP32-BME280读取到的温湿度值 简介ESP32-BME280作为BLE Server手机作为BLE Client与ESP32-BME280 BLE Server通信ESP32-0.96寸OLED作为BLE Client与ESP32-BME280 BLE Server通信总结 简介 两个ESP32开发板&#xff0c;一个ESP32挂…
阅读更多...
【Hello Go】Go语言复合类型

【Hello Go】Go语言复合类型

复合类型 分类指针基本操作new函数指针作为函数的参数 数组概述操作数据数组初始化数组比较在函数之间传递数组 slice概述切片的创建和初始化切片操作切片和底层数组关系内建函数appendcopy 切片作为函数传参 map概述创建和初始化常用操作赋值遍历 删除map作函数参数 结构体结构…
阅读更多...
C语言青蛙爬井（ZZULIOJ1072:青蛙爬井）

C语言青蛙爬井（ZZULIOJ1072:青蛙爬井）

题目描述 有一口深度为high米的水井&#xff0c;井底有一只青蛙&#xff0c;它每天白天能够沿井壁向上爬up米&#xff0c;夜里则顺井壁向下滑down米&#xff0c;若青蛙从某个早晨开始向外爬&#xff0c;对于任意指定的high、up和down值&#xff08;均为自然数&#xff09;&…
阅读更多...
《rPPG》——（1）PyTorch——Windows环境配置

《rPPG》——（1）PyTorch——Windows环境配置

《rPPG》——&#xff08;1&#xff09;PyTorch——Windows环境配置 如何查看电脑是否已安装Python环境以及Python版本 anaconda对应python3.8的版本号是多少? 截止到我的知识截止日期&#xff08;2022年1月&#xff09;&#xff0c;Anaconda支持Python 3.8的版本号是Anacond…
阅读更多...
【数字人】7、GeneFace++ | 使用声音和面部运动系数的关系作为 condition 来指导 NeRF 重建说话头

【数字人】7、GeneFace++ | 使用声音和面部运动系数的关系作为 condition 来指导 NeRF 重建说话头

文章目录 一、背景二、相关工作2.1 唇形同步的 audio-to-motion2.2 真实人像渲染 三、方法3.1 对 GeneFace 的继承3.2 GeneFace 的结构3.2.1 Pitch-Aware Audio-to-Motion Transform3.2.2 Landmark Locally Linear Embedding3.2.3 Instant Motion-to-Video Rendering 四、效果 …
阅读更多...
C语言百钱买百鸡（ZZULIOJ1074:百钱买百鸡）

C语言百钱买百鸡（ZZULIOJ1074:百钱买百鸡）

题目描述 百钱买百鸡问题&#xff1a;公鸡五文钱一只&#xff0c;母鸡三文钱一只&#xff0c;小鸡三只一文钱&#xff0c;用100文钱买100只鸡&#xff0c;公鸡、母鸡、小鸡各买多少只&#xff1f; 本程序要求解的问题是&#xff1a;给定一个正整数n&#xff0c;用n文钱买n只鸡&…
阅读更多...
CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)中安装配置Tomcat

CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)中安装配置Tomcat

一、安装JDK 部分内容可以参考我这篇文章&#xff1a;Windows11与CentOS7下配置与检测JDK与Maven环境变量 中的 2.2 安装jdk-8u371-linux-x64.tar.gz和配置环境变量/etc/profile //1、安装redhat-lsb yum install -y redhat-lsb//2、查看系统版本信息 lsb_release -a //3、查…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023