Java项目部署在Linux下文件写入的问题

一个java项目在windows下文件读写都没有问题,但是部署在Linux下的时候写入文件时有问题。
是要编辑一个文件,先打开了这个文件把里面的内容读出来,然后编辑,完了之后保存,如果打开编辑的时间超过了20秒,保存的时候就保存不上,也没有什么错误信息,如果不超过20秒,就可以保存成功。不是session的问题,session设置了30分钟。求各路大神前来指教啊

1个回答

你好,不知道你描述的问题还是我理解能力有所差异。
具我理解你的问题,是写入要求20S 以内,否则会出现timeout 。解决的是写入缓慢的问题。
我不知道你要写入文件有没有具体格式,如果只是写入,可以使用echo “xxxxx” > file.txt
这样就不能vi 开,然后insert 最后wq了。

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String[] filelist = file.list(); for (int i = 0; i < filelist.length; i++) { File readfile = new File(filepath + File.separator + filelist[i]); logger.info("filepath:" + filepath); if (!readfile.isDirectory()) { logger.info("path=" + readfile.getPath()); logger.info("absolutepath=" + readfile.getAbsolutePath()); logger.info("name=" + readfile.getName()); } else if (readfile.isDirectory()) { readfile(filepath + File.separator + filelist[i]); } DataSourceXMLParse.parserXml(readfile.getAbsolutePath()); // 删除xml ReadFile.delFolder(readfile.getAbsolutePath()); } } } catch (FileNotFoundException e) { logger.info("readfile() Exception:" + e.getMessage()); } return true; } // 删除文件 // param folderPath 文件夹完整绝对路径 public static void delFolder(String folderPath) { try { String filePath = folderPath; filePath = filePath.toString(); String[] str = folderPath.split("/"); int len = str.length; String filename = str[len-1]; java.io.File myFilePath = new java.io.File(filePath); System.out.println("****************** folderPath = "+folderPath); System.out.println("****************** filePath = "+filePath); File dest_dir = new File("/home/d5000/test_file/in_back"); File dest = new File("/home/d5000/test_file/in_back/"+filename); if(!dest_dir.exists()){ dest_dir.mkdirs(); } myFilePath.renameTo(dest); // myFilePath.delete(); // 删除文件 } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); System.out.println("****************** "+e.getCause()); } } public static void writeToFile(String context, String filePath, String filename) { System.out.println("congtext:" + context + " filePath" + filePath + "\n"); FileOutputStream fop = null; File file; try { file = new File(filePath + filename); if (!file.exists()) { file.createNewFile(); } fop = new FileOutputStream(file); byte[] contentInBytes = context.getBytes(); fop.write(contentInBytes); fop.flush(); fop.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { try { if (fop != null) { fop.close(); } } catch (IOException e) { logger.info(e.getMessage()); e.printStackTrace(); } } } public static void main(String[] args) { logger.info("**********开启启动监控系统图模审核消息文件夹"); 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ex.printStackTrace(); } catch (IOException ex) { logger.info(ex.getMessage()); ex.printStackTrace(); } System.out.println("**********正在读取文件"); } }; Timer timer = new Timer(); long delay = 0; long intevalPeriod = 1 * 1000; timer.scheduleAtFixedRate(task, delay, intevalPeriod); } } ``` 下面代码是读取xml及一些处理逻辑 ``` public static void parserXml(String contextPath) { logger.info("**********开始解析XML文件"); // File inputXml = new File(contextPath); // SAXReader saxReader = new SAXReader(); try { // Document document = saxReader.read(inputXml); StringBuffer content = new StringBuffer(); BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(contextPath),"GBK")); String line = null; while((line = br.readLine()) != null ){ content.append(line+"\n"); } br.close(); Document document = DocumentHelper.parseText(content.toString()); //根节点 Element root = document.getRootElement(); //遍历 map.clear(); map = listNodes2(root); listNodes(map); } catch (Exception e) { logger.info("test" + e.getMessage()); 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程序员垃圾简历长什么样?

已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作,简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你,什么是差的程序员简历! 疫情快要结束了,各个公司也都开始春招了,作为即将红遍大江南北的新晋UP主,那当然要为小伙伴们做点事(手动狗头)。 就在公众号里公开征简历,义务帮大家看,并一一点评。《启舰:春招在即,义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪,三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

HoloLens2开发入门教程

本课程为HoloLens2开发入门教程,讲解部署开发环境,安装VS2019,Unity版本,Windows SDK,创建Unity项目,讲解如何使用MRTK,编辑器模拟手势交互,打包VS工程并编译部署应用到HoloLens上等。

几率大的Redis面试题(含答案)

本文的面试题如下: Redis 持久化机制 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 热点数据和冷数据是什么 Memcache与Redis的区别都有哪些? 单线程的redis为什么这么快 redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景,Redis 内部结构 redis的过期策略以及内存淘汰机制【~】 Redis 为什么是单线程的,优点 如何解决redis的并发竞争key问题 Red...

MFC一站式终极全套课程包

该套餐共包含从C小白到C++到MFC的全部课程,整套学下来绝对成为一名C++大牛!!!

【数据结构与算法综合实验】欢乐连连看(C++ & MFC)案例

这是武汉理工大学计算机学院数据结构与算法综合实验课程的第三次项目:欢乐连连看(C++ & MFC)迭代开发代码。运行环境:VS2017。已经实现功能:开始游戏、消子、判断胜负、提示、重排、计时、帮助。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

u-boot-2015.07.tar.bz2

uboot-2015-07最新代码,喜欢的朋友请拿去

php+mysql学生成绩管理系统

学生成绩管理系统,分三个模块:学生,教师和管理员。 管理员模块:负责学生、老师信息的增删改;发布课程信息的增删改,以便让学生选课;审核老师提交的学生成绩并且打印成绩存档;按照课号查询每个课号的学生成绩

web网页制作期末大作业

分享思维,改变世界. web网页制作,期末大作业. 所用技术:html css javascript 分享所学所得

Git 实用技巧

这几年越来越多的开发团队使用了Git,掌握Git的使用已经越来越重要,已经是一个开发者必备的一项技能;但很多人在刚开始学习Git的时候会遇到很多疑问,比如之前使用过SVN的开发者想不通Git提交代码为什么需要先commit然后再去push,而不是一条命令一次性搞定; 更多的开发者对Git已经入门,不过在遇到一些代码冲突、需要恢复Git代码时候就不知所措,这个时候哪些对 Git掌握得比较好的少数人,就像团队中的神一样,在队友遇到 Git 相关的问题的时候用各种流利的操作来帮助队友于水火。 我去年刚加入新团队,发现一些同事对Git的常规操作没太大问题,但对Git的理解还是比较生疏,比如说分支和分支之间的关联关系、合并代码时候的冲突解决、提交代码前未拉取新代码导致冲突问题的处理等,我在协助处理这些问题的时候也记录各种问题的解决办法,希望整理后通过教程帮助到更多对Git操作进阶的开发者。 本期教程学习方法分为“掌握基础——稳步进阶——熟悉协作”三个层次。从掌握基础的 Git的推送和拉取开始,以案例进行演示,分析每一个步骤的操作方式和原理,从理解Git 工具的操作到学会代码存储结构、演示不同场景下Git遇到问题的不同处理方案。循序渐进让同学们掌握Git工具在团队协作中的整体协作流程。 在教程中会通过大量案例进行分析,案例会模拟在工作中遇到的问题,从最基础的代码提交和拉取、代码冲突解决、代码仓库的数据维护、Git服务端搭建等。为了让同学们容易理解,对Git简单易懂,文章中详细记录了详细的操作步骤,提供大量演示截图和解析。在教程的最后部分,会从提升团队整体效率的角度对Git工具进行讲解,包括规范操作、Gitlab的搭建、钩子事件的应用等。 为了让同学们可以利用碎片化时间来灵活学习,在教程文章中大程度降低了上下文的依赖,让大家可以在工作之余进行学习与实战,并同时掌握里面涉及的Git不常见操作的相关知识,理解Git工具在工作遇到的问题解决思路和方法,相信一定会对大家的前端技能进阶大有帮助。

Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集

课程演示环境:Windows10; cuda 10.2; cudnn7.6.5; Python3.7; VisualStudio2019; OpenCV3.4 需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往:《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》 课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/28745 YOLOv4来了!速度和精度双提升! 与 YOLOv3 相比,新版本的 AP (精度)和 FPS (每秒帧率)分别提高了 10% 和 12%。 YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Windows系统上做项目演示。包括:安装软件环境、安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标检测性能的技巧。 除本课程《Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人将推出有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括: 《Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》 《Windows版YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》 《Windows版YOLOv4目标检测:原理与源码解析》

汽车行驶工况构建2019 D题.zip

1. 标记0与0之间的片段位置 2.标记所之间的毛刺数的位置 3.去掉毛刺数据 速度 并生成 新的数组 4.标记时间段 5. 0与0之间 如果有不连续的时间片段 置零 先找到时间间隔 再看间隔时间对应

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