Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Общая настройка Spring 3.x JMS IBM MQ

Для приложения Spring 3.x, развернутого на сервере приложений, меня интересуют общие элементы, которые необходимо настроить.

Буду ли я устанавливать соединение jms на сервере приложений, и будет ли это соединение специфичным для очереди? Например, в коде я предполагаю, что в какой-то компонент Spring будет внедрен jmsTemplate, а jmsTemplate будет настроен в файле конфигурации для использования соединения jndi, упомянутого ранее.

Затем jmsTemplate отправит сообщение, используя свой метод «отправить». Я видел несколько примеров, когда в коде указана очередь, и это меня смущает.

Если я настрою соединение jms на сервере приложений, мне обязательно нужно будет указать имя очереди; или соединение jms привязано к очереди?

spring-jms
11.03.2014

Ответы:


1

Нет, соединения не привязаны к очередям.

Как правило, с WebSphere и подобными вам нужно объявить очередь (назначение) в администраторе WAS (а также в фабрике соединений) и использовать JNDI для ее поиска. Затем вы должны ввести этот пункт назначения в JmsTemplate в качестве пункта назначения по умолчанию.

11.03.2014
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..