WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как проверить работу кластера между двумя разными серверами JBoss

Я настроил кластер между двумя разными серверами JBoss, используя метод многоадресной рассылки.

Оба сервера будут подключены, когда я запущу оба сервера JBoss.

Через несколько дней я получаю следующие сообщения. Ошибки начинают отображаться для кластеризации в server.log.

05:28:17,447 ERROR [org.hornetq.core.server] (Thread-11905 (HornetQ-client-global-threads-377807954)) HQ224037: 
    cluster connection Failed to handle message: java.lang.IllegalStateException:
    Cannot find binding for d7c1004f-b1a1-4160-8888-c38175ac45d599cf0dfe-5f30-11e4-bd7e-556a35fb9ec6 on 
    ClusterConnectionImpl@538608327[nodeUUID=930dee51-5f30-11e4-9695-ef52e2a27831, connector=TransportConfiguration(name=netty, 
    factory=org-hornetq-core-remoting-impl-netty-NettyConnectorFactory) ?port=5445&host=172-29-250-191, address=jms,
     server=HornetQServerImpl::serverUUID=930dee51-5f30-11e4-9695-ef52e2a27831]
                at org.hornetq.core.server.cluster.impl.ClusterConnectionImpl$MessageFlowRecordImpl.doConsumerCreat 
05:28:17,411 ERROR [org.hornetq.core.server] (Thread-11439
         (HornetQ-remoting-threads-HornetQServerImpl::serverUUID=99cf0dfe-5f30-11e4-bd7e-556a35fb9ec6-136247994-702467456)) 
         HQ224016: Caught exception: HornetQException[errorType=QUEUE_EXISTS message=HQ119019: 
         Queue already exists 7a8b46d5-a038-4efd-900e-4c041c2c121f]
         At org.hornetq.core.server.impl.HornetQServerImpl.createQueue(HornetQServerImpl.java:1811) 
        [hornetq-server-2.3.1.Final-redhat-1.jar:2.3.1.Final-redhat-1]

Как обеспечить кластер между двумя серверами. Существуют ли какие-либо процедуры или какие-либо обходные пути?


Ответы:


1

Red Hat предоставляет утилиту для тестирования Java-клиента McastReceiverTest. Дополнительную информацию о ее использовании можно найти по адресу https://access.redhat.com/solutions/123073

17.11.2015
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]