Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Библиотека Java для пересылки всего сетевого трафика с одного порта на другой?

Я пытаюсь выполнить некоторые тесты JUnit, которые имитируют смерть сервера в сети. У меня есть внутренняя утилита, которая позволяет мне перенаправлять трафик с порта на локальном хосте на любой порт на любом другом компьютере, и я использовал ее для этих тестовых случаев. Проблема в том, что утилита написана на Python и только для Unix, поэтому ее сложно автоматизировать внутри Eclipse. Мой вопрос:

Есть ли библиотека Java, которая позволяет мне делать это автоматически при вызове метода?

По сути, я хочу что-то вроде Hoxy (для Node.js), но для Java.

Спасибо, Дэйв

java networking portforwarding
18.11.2011

Ответы:


1

Это обязательно должна быть джава? netcat существует и очень хорошо работает для такого рода вещей.

http://29a.ch/2009/5/10/forwarding-ports-using-netcat

18.11.2011
  • Ну, я полагаю, не обязательно быть таким, но он должен работать в Windows, и мне нужно запрограммировать его с Java в Eclipse. 21.11.2011
    • 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..