Apache Tomcat 5.5.x 使用与安装指南
2024-09-02 19:57:23作者:宣聪麟
1. 项目目录结构及介绍
Apache Tomcat 5.5.x 的仓库是一个归档状态的镜像,它不再维护或更新。尽管如此,我们仍可以回顾其典型目录结构来了解其组成:
├── build # 构建相关脚本和结果目录
├── connectors # 连接器源代码,用于与其他技术(如Java EE规范)集成
├── container # 容器相关的组件,包括 Catalina 等核心服务
├── jasper # JSP编译器的相关源码
├── servletapi # Servlet API的实现或接口定义
├── licenses # 包含项目的许可文件
├── notices # 合规性声明,列出使用的第三方库等
├── status.txt # 项目状态说明文件
├── keys # 可能包含GPG签名密钥
├── eclipse.classpath # 用于Eclipse的类路径配置
├── eclipse.project # Eclipse项目的配置文件
└── 更多的文档、配置和源代码文件...
此结构展示了Tomcat的分层架构,其中container包含核心服务器逻辑,jasper处理JSP页面,而servletapi则实现了Servlet规范。
2. 项目的启动文件介绍
在实际部署中,Tomcat的主要启动脚本通常不在Git仓库的根目录下,但基于历史版本的传统布局,通常会在解压后的安装包里找到以下启动脚本:
- bin目录下的startup.sh (Unix/Linux系统)
- bin目录下的startup.bat (Windows系统)
这些脚本会初始化环境变量,然后启动Catalina守护进程,后者是Tomcat的主要运行实体。用户可能需要设置CATALINA_HOME环境变量指向Tomcat的安装目录以正确执行这些脚本。
3. 项目的配置文件介绍
Tomcat的核心配置文件位于conf目录下,对于5.5.x版本来说,关键的配置文件包括:
- server.xml:这是Tomcat的主配置文件,定义了服务器端口、连接器设置、虚拟主机和各个Web应用程序的部署信息。
- web.xml:定义了全局的Servlet容器配置,包括默认的MIME映射、错误页面以及可用的Servlet和过滤器等。
- context.xml:可以提供全局的上下文配置,也可以被每个Web应用覆盖,定义了部署特性,如数据源连接池等。
- tomcat-users.xml:管理Tomcat的用户、角色及其权限,用于控制对Manager App和Host Manager App等管理界面的访问。
- logging.properties:日志配置文件,定义了日志系统的详细行为,如日志级别和输出目标。
请注意,由于此版本已达到生命周期的终点,不推荐在新项目中使用Apache Tomcat 5.5.x。建议考虑使用更新的版本,如Tomcat 9或以上,以获得更好的性能、安全性支持和兼容性。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92