jvm-sandbox-repeater安装与使用指南
1、项目的目录结构及介绍
jvm-sandbox-repeater作为阿里巴巴开源的一款基于JVM-Sandbox的流量录制与回放解决方案,在其源码仓库中拥有清晰的目录结构,具体解析如下:
-
bin: 包含一系列辅助脚本,如
install-repeater.sh用于自动部署环境。 -
docs: 文档目录,存储项目相关的文档资料。
-
hessian-lite: Hessian轻量化版本库,提供轻量级序列化与反序列化的支持。
-
repeater-ai-de: 分析智能决策相关组件的开发目录,可能用于后续高级特性升级。
-
repeater-client: 客户端模块,负责连接服务器并发送录制的流量数据。
-
repeater-console: 控制台模块,提供Web界面操作流量录制与回放等功能。
-
repeater-console-start: 启动控制台所需的所有资源,包含控制器、服务等。
controller: 控制器类存放位置,如RegressPageController.java处理UI逻辑响应。
-
-
repeater-module: 核心模块,封装重复播放的核心逻辑与规则。
-
repeater-plugin-api: 插件接口定义,提供给外部插件使用标准交互方式。
-
repeater-plugin-core: 插件核心模块,实现插件的基本功能。
-
repeater-plugins: 已实现的不同插件集合,适应各类不同的中间件使用。
此外还有.DS_Store(MacOS创建的缓存文件)、.gitignore(Git版本控制系统忽略文件列表)、travis.yml(持续集成配置文件)、LICENSE(许可证书明)、Readme.md(项目说明书),以及pom.xml(Maven项目配置)等。
2、项目的启动文件介绍
主要启动脚本:
install-repeater.sh: 位于根目录bin下,作为部署jvm-sandbox-repeater的启动脚本,主要用于自动安装所有必要的组件和服务。
启动过程中可能会出现报错,例如由于压缩包未采用gzip格式而错误地包含了z参数,此时只需修改脚本将tar xz中的z删除即可。
Maven编译与启动:
-
编译项目:
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true -
启动
repeater-console:转至
repeater-console/repeater-console-start/target目录下运行:java -jar repeater-console.jar
启动完成后的日志表示项目初始化和启动成功。接下来可以通过浏览器访问http://localhost:端口号/regress/index.htm进入可视化控制台页面。
3、项目的配置文件介绍
jvm-sandbox-repeater的配置主要在两部分进行设定:
-
Maven配置 (
pom.xml): Maven项目配置文件,用于定义项目的依赖库、构建目标和其他元数据,确保构建过程中的依赖同步和版本一致性。 -
Application配置: 通常情况下,Web应用配置细节(如数据库连接、第三方服务认证等)会在相应的微服务内定义,具体参照
repeater-console与repeater-plugin-*内的配置文件模板,这些配置文件大多遵循Spring Boot默认的命名习惯(application.properties或application.yml),提供自定义应用行为的入口。
以上即为jvm-sandbox-repeater的安装启动与基本配置概述,更多深入学习建议参阅项目官方文档及其社区提供的资源和案例研究。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00