【亲测免费】 Jolokia 项目使用教程
1. 项目介绍
Jolokia 是一个用于远程访问 JMX(Java Management Extensions)MBean 的新方法。与 JSR-160 连接器不同,Jolokia 采用基于代理的方式,使用 JSON over HTTP 进行通信,具有 REST 风格。Jolokia 提供了多种代理,适用于不同的环境:
- WAR 代理:部署为 Java EE 服务器中的 Web 应用程序。
- OSGi 代理:部署在 OSGi 容器中,提供两种版本(最小化和一体化)。
- JVM 代理:适用于任何 JVM 版本 11 或更高版本,能够动态附加到正在运行的 Java 进程。
主要特点
- 防火墙友好:所有通信通过 HTTP 进行,便于通过防火墙代理。
- 多语言支持:客户端无需安装 Java,支持多种语言(如 Perl 的 Jmx4Perl)。
- 简单设置:通过简单的代理部署即可完成设置,相比 JSR-160 的远程 JMX 暴露设置更为简单。
- 批量请求:支持单次 HTTP POST 请求处理多个 JMX 请求,显著提高性能。
- 细粒度安全:支持基于客户端 IP、子网、MBean 名称、属性和操作的细粒度安全策略。
- 代理模式:支持无代理模式,通过标准 JSR-160 导出 MBeanServer,代理在前端监听 Jolokia 请求并通过远程 JSR-160 JMX 调用传播到目标服务器。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Jolokia JVM 代理
首先,从 Jolokia 官方网站 下载 Jolokia JVM 代理的 JAR 文件。
2.2 启动 Jolokia 代理
将下载的 JAR 文件添加到 Java 进程的启动参数中:
java -javaagent:/path/to/jolokia-jvm-agent.jar=port=8778,host=0.0.0.0 -jar your-application.jar
2.3 验证 Jolokia 代理
启动后,可以通过浏览器访问以下 URL 来验证 Jolokia 代理是否正常工作:
http://localhost:8778/jolokia/
如果一切正常,你将看到 Jolokia 的 JSON 响应。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 监控 Java 应用程序
Jolokia 可以与 Nagios 等监控工具集成,通过 check_jmx4perl 插件进行多检查功能,利用批量请求提高性能。
3.2 动态调整应用程序配置
通过 Jolokia,可以在不重启应用程序的情况下动态调整 JVM 参数或 MBean 属性,例如调整线程池大小或内存设置。
3.3 安全策略配置
Jolokia 支持细粒度的安全策略,可以通过配置 XML 文件来限制客户端的访问权限,例如基于 IP 地址或子网的访问控制。
4. 典型生态项目
4.1 Jmx4Perl
Jmx4Perl 是一个 Perl 客户端库,用于访问 Jolokia 代理。它提供了丰富的工具和 API,便于在 Perl 环境中进行 JMX 监控和管理。
4.2 Nagios 插件
check_jmx4perl 是一个 Nagios 插件,利用 Jolokia 的批量请求功能进行多检查,适用于大规模监控场景。
4.3 Grafana 和 Prometheus
通过 Jolokia 代理,可以将 JMX 数据导出到 Prometheus,并使用 Grafana 进行可视化展示,构建强大的监控仪表盘。
通过以上步骤,你可以快速上手 Jolokia 项目,并将其应用于实际的 Java 应用程序监控和管理中。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00