如何使用Apache Tomcat迁移工具完成Java EE到Jakarta EE的转换
引言
随着Java EE(Enterprise Edition)向Jakarta EE的迁移,许多企业面临着将现有的Java EE 8应用程序迁移到Jakarta EE 9的任务。这一迁移不仅仅是技术上的升级,更是为了确保应用程序能够继续在现代化的环境中运行,并充分利用Jakarta EE 9带来的新特性和改进。
Apache Tomcat迁移工具(Tomcat Migration Tool for Jakarta EE)是一个专门设计用于自动化这一迁移过程的工具。它能够帮助开发者将基于Java EE 8的应用程序自动转换为兼容Jakarta EE 9的应用程序,从而减少手动修改的工作量,提高迁移效率。本文将详细介绍如何使用这一工具完成Java EE到Jakarta EE的转换。
主体
准备工作
环境配置要求
在开始使用Apache Tomcat迁移工具之前,确保你的开发环境满足以下要求:
- Java开发工具包(JDK):至少需要JDK 8或更高版本。
- Apache Maven:用于构建和运行迁移工具。
- Apache Ant(可选):如果你计划使用Ant任务来执行迁移。
- Apache Tomcat 9和10:分别用于运行Java EE 8和Jakarta EE 9的应用程序。
所需数据和工具
- Java EE 8应用程序:你需要一个基于Java EE 8的应用程序,该应用程序目前运行在Apache Tomcat 9上。
- Apache Tomcat迁移工具:可以从官方下载页面获取源码或二进制分发包。
模型使用步骤
数据预处理方法
在开始迁移之前,建议对应用程序进行备份,并确保应用程序在当前环境中能够正常运行。此外,检查应用程序中是否包含第三方库或内容,确保这些内容的许可证允许进行修改。
模型加载和配置
-
下载迁移工具:
- 访问官方下载页面,下载源码或二进制分发包。
-
构建迁移工具:
- 如果你下载的是源码,使用以下命令进行构建:
./mvnw verify - 构建完成后,你将得到一个可执行的JAR文件,通常位于
target/jakartaee-migration-*-shaded.jar。
- 如果你下载的是源码,使用以下命令进行构建:
-
配置环境:
- 确保你的系统路径中包含Java和Maven的可执行文件。
任务执行流程
-
执行迁移:
- 使用以下命令执行迁移:
java -jar jakartaee-migration-*-shaded.jar <source> <destination> - 其中,
<source>是你要迁移的应用程序的路径(可以是压缩包、文件夹或单个文件),<destination>是迁移后应用程序的输出路径。
- 使用以下命令执行迁移:
-
Ant任务(可选):
- 如果你更喜欢使用Ant任务,可以在Ant构建文件中添加以下配置:
<taskdef name="javax2jakarta" classname="org.apache.tomcat.jakartaee.MigrationTask" classpath="jakartaee-migration-*-shaded.jar"/> <javax2jakarta src="webapp.war" dest="webapp.migrated.war" profile="tomcat"/>
- 如果你更喜欢使用Ant任务,可以在Ant构建文件中添加以下配置:
结果分析
输出结果的解读
迁移完成后,你将在指定的<destination>路径下找到迁移后的应用程序。该应用程序已经从Java EE 8转换为Jakarta EE 9,所有javax.*包引用已被替换为jakarta.*包引用。
性能评估指标
迁移后的应用程序应能够在Apache Tomcat 10上正常运行。你可以通过以下步骤验证迁移结果:
- 部署应用程序:将迁移后的应用程序部署到Apache Tomcat 10。
- 运行测试:运行应用程序的单元测试和集成测试,确保功能正常。
- 性能评估:比较迁移前后的性能指标,确保迁移没有引入性能问题。
结论
Apache Tomcat迁移工具为Java EE到Jakarta EE的迁移提供了一个高效、自动化的解决方案。通过使用该工具,开发者可以显著减少手动修改的工作量,确保应用程序能够顺利迁移到Jakarta EE 9。
尽管该工具已经非常强大,但在实际应用中,仍建议开发者根据具体需求进行进一步的优化和调整。例如,可以考虑在迁移后对应用程序进行性能调优,或者根据业务需求对迁移工具进行定制化扩展。
通过合理使用Apache Tomcat迁移工具,企业可以更快速、更安全地完成Java EE到Jakarta EE的迁移,从而在现代化环境中保持竞争力。
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-X1-7BSpark-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