springboot 集成jmx

时间: 2023-09-18 20:06:00 浏览: 52
在Spring Boot中集成JMX(Java Management Extensions)可以让你管理和监控应用程序的运行时状态。下面是一个简单的步骤指南: 1. 在pom.xml文件中添加以下依赖关系: ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jolokia</artifactId> </dependency> </dependencies> ``` 2. 在application.properties或application.yml配置文件中启用JMX: ```properties spring.jmx.enabled=true ``` 3. 创建一个MBean(Managed Bean)以公开你感兴趣的指标和操作。例如,创建一个名为MyMBean的接口: ```java public interface MyMBean { String getName(); void setName(String name); // 添加其他你想要公开的方法或属性 } ``` 4. 创建一个实现接口的MBean实现类: ```java @Component public class MyMBeanImpl implements MyMBean { private String name; @Override public String getName() { return name; } @Override public void setName(String name) { this.name = name; } } ``` 5. 启动应用程序并访问JMX服务器。你可以使用任何JMX客户端(例如JConsole、VisualVM等)连接到应用程序,查看和操作公开的MBean。 这是一个简单的示例,你可以根据自己的需求扩展和定制。通过使用JMX,你可以监控和管理Spring Boot应用程序的各个方面。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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