{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "type": "java",
            "name": "Debug Tomcat Java Web App",
            "serverOptions": {
                "port": 0, // 随机选择一个端口
                "suspend": false
            },
            "request": "attach", // 修改为attach模式
            "hostName": "localhost", // 修改为你的本地主机名
            "cwd": "${workspaceFolder}", // 工作目录设置为当前工作区文件夹
            "port": 5005, // 默认的Java调试端口
            "pathMappings": [ // 路径映射，确保源代码与服务器上的代码同步
                {
                    "localPath": "${workspaceFolder}/target/classes",
                    "remotePath": "/" // 这个需要根据你的Tomcat配置来确定
                }
            ]
        }
    ]
}

在这个配置中，我们设置了type为java，指定了调试服务器的名称和端口。我们也修改了request从"launch"改为"attach"模式，这样VSCode就会尝试附加到一个已经运行的Java进程上，而不是启动一个新的进程。hostName和port需要根据你本地的调试服务器的实际地址和端口来设置。pathMappings确保了你的本地代码和服务器上的代码是同步的。

由于源代码及其相关文档不在公共域内，我无法提供源代码。然而，我可以提供一个基于Java实现的五台山景点购票系统的简化示例。

// 假设有一个景点类
public class Mountain {
    private String name;
    private int ticketPrice;
 
    public Mountain(String name, int ticketPrice) {
        this.name = name;
        this.ticketPrice = ticketPrice;
    }
 
    public String getName() {
        return name;
    }
 
    public int getTicketPrice() {
        return ticketPrice;
    }
}
 
// 购票服务类
public class TicketService {
    // 假设有一个景点列表
    private List<Mountain> mountains = Arrays.asList(
        new Mountain("五台山1", 100),
        new Mountain("五台山2", 80),
        new Mountain("五台山3", 50)
        // 添加其他景点...
    );
 
    public List<Mountain> getMountains() {
        return mountains;
    }
 
    public void purchaseTicket(String mountainName, int quantity) {
        // 实现购票逻辑，比如扣款等
        // 省略实现细节...
    }
}
 
// 主程序入口
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        TicketService ticketService = new TicketService();
        List<Mountain> mountains = ticketService.getMountains();
 
        // 打印景点列表供用户选择
        for (Mountain mountain : mountains) {
            System.out.println(mountain.getName() + " - 票价: " + mountain.getTicketPrice());
        }
 
        // 用户选择购票
        String selectedMountainName = "五台山1"; // 假设用户选择了第一个景点
        int quantity = 1; // 假设用户购买一张票
 
        ticketService.purchaseTicket(selectedMountainName, quantity);
        // 结果处理逻辑，比如显示购票成功信息等
        System.out.println("购票成功！");
    }
}

这个示例提供了一个简单的购票系统框架，包括了基础的景点信息和购票服务。实际的系统会涉及更复杂的逻辑，比如用户认证、支付集成、数据持久化等。

请注意，由于具体实现依赖于系统的需求和功能，这个示例可能需要进一步的开发才能满足实际需求。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.EnableCircuitBreaker;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.EnableHystrix;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
@EnableHystrix
public class DegradeServiceApplication {
 
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DegradeServiceApplication.class, args);
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Cloud应用中启用Hystrix断路器模式。通过@EnableCircuitBreaker和@EnableHystrix注解，应用启动时会配置Hystrix断路器，并在服务调用失败时执行服务降级逻辑。RestTemplate被定义为一个Spring的Rest客户端，用于发起对其他微服务的HTTP调用。

解释：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误表示Java虚拟机（JVM）中的堆内存区域不足，无法为新对象分配空间。这通常发生在应用程序处理大量数据或执行复杂计算时，需要的内存超过了JVM配置的最大堆大小。

解决方法：

1. 增加JVM的堆内存大小。可以通过调整启动参数来实现：

   • 在/etc/default/tomcat8（或对应的Tomcat版本配置文件）中设置CATALINA_OPTS或JAVA_OPTS环境变量，例如：

     
     
     
     CATALINA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m"

     这里-Xms512m设置了JVM的初始堆大小为512MB，-Xmx1024m设置了最大堆大小为1024MB。

2. 优化应用程序代码，减少内存消耗。

   • 检查代码中的内存泄漏。
   • 优化数据处理逻辑，减少不必要的对象创建。
3. 使用JVM的内存分析工具（如JVisualVM, JProfiler, YourKit等）进行分析，找出内存使用的热点。
4. 如果应用程序需要处理大量数据，考虑使用数据库等外部存储来缓存不常用的数据，而不是保留在内存中。

确保在调整JVM内存配置时，服务器的物理内存有足够的空间来支撑新的配置，以避免出现不必要的资源竞争或内存溢出。

在Java后端开发中，我们通常需要对数据库进行操作，并对查询结果进行缓存以提高性能。以下是一个使用Redis作为缓存和MyBatis作为ORM框架的示例代码：

import org.apache.ibatis.cache.CacheKey;
import org.apache.ibatis.executor.Executor;
import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement;
import org.apache.ibatis.session.Configuration;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.mybatis.caches.redis.RedisCache;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
 
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
 
public class MyRedisCache implements RedisCache {
    private final String id;
    private final JedisPool jedisPool;
    private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
    private final static String PREFIX = "mybatis_cache:";
 
    public MyRedisCache(String id, JedisPool jedisPool) {
        this.id = id;
        this.jedisPool = jedisPool;
    }
 
    @Override
    public String getId() {
        return id;
    }
 
    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        try (JedisPool jedis = jedisPool) {
            jedis.getResource().set(PREFIX.concat(String.valueOf(key)), String.valueOf(value));
        }
    }
 
    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        try (JedisPool jedis = jedisPool) {
            return jedis.getResource().get(PREFIX.concat(String.valueOf(key)));
        }
    }
 
    // ... 其他方法实现
}
 
class MyBatisConfig {
    public Configuration configuration() {
        Configuration configuration = new Configuration();
        // 配置自定义的缓存实现
        configuration.addCache(new MyRedisCache("defaultCache", jedisPool));
        // 其他配置...
        return configuration;
    }
}
 
class MyBatisMapperMethod {
    private final SqlSession sqlSession;
    private final MappedStatement mappedStatement;
    private final Executor executor;
    private final CacheKey cacheKey;
 
    public MyBatisMapperMethod(SqlSession sqlSession, MappedStatement mappedStatement, Executor executor, CacheKey cacheKey) {
        this.sqlSession = sqlSession;
        this.mappedStatement = mappedStatement;
        this.executor = executor;
        this.cacheKey = cacheKey;
    }
 
    public Object execute(Object[] args) {
        Object result = executor.query(sqlSession, mappedStatement, cacheKey, args, executionContext);
        // 如果缓存中没有数据，执行查询并放入缓存
     

在Java中，Redis可以通过Jedis库来操作。以下是一些常见的Redis操作示例代码：

1. 连接Redis服务器：

import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisJava {
    public static void main(String[] args) {
        //连接本地的 Redis 服务
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
        System.out.println("连接成功");
        //查看服务是否运行
        System.out.println("服务正在运行: " + jedis.ping());
    }
}

2. 存储键值对：

jedis.set("myKey", "myValue");

3. 获取键对应的值：

String value = jedis.get("myKey");
System.out.println("获取键对应的值: " + value);

4. 检查键是否存在：

boolean exists = jedis.exists("myKey");
System.out.println("检查键是否存在: " + exists);

5. 删除键：

long result = jedis.del("myKey");
System.out.println("删除的键的数量: " + result);

6. 设置键的过期时间：

jedis.expire("myKey", 5); // 5秒后过期

7. 查询键的剩余生存时间：

long ttl = jedis.ttl("myKey");
System.out.println("键的剩余生存时间: " + ttl);

8. 关闭连接：

jedis.close();

以上代码展示了如何使用Jedis库在Java中连接Redis服务器，并进行基本的键值对操作，如设置、获取、删除键值对，检查键是否存在，设置键的过期时间等。在实际应用中，你需要确保已经添加了Jedis依赖到你的项目中，并且Redis服务器正在运行。

在Redis中，监控和分析性能的关键是要了解Redis的运行指标，这些指标可以帮助我们判断Redis的运行状态，进行性能调优等。以下是一些常见的Redis性能监控指标：

1. 内存使用情况：通过INFO memory命令可以查看Redis的内存使用详情。
2. 客户端连接数：通过INFO clients命令可以查看当前客户端的连接数以及连接类型。
3. 块列表的长度：通过LLEN命令可以查看列表的长度，可以反映列表的使用情况。
4. 命令执行时间：可以通过Redis自带的SLOWLOG命令查看执行较慢的命令。
5. 持久化延迟：通过INFO persistence命令可以查看RDB和AOF的持久化延迟情况。
6. 主从复制延迟：通过INFO replication命令可以查看主从复制的延迟情况。
7. 每秒操作数（QPS）：可以通过监控工具计算每秒执行的命令数。
8. 响应时间：可以通过监控工具测量Redis命令的平均响应时间。

以上指标可以帮助我们了解Redis的运行状态，进行性能调优，避免潜在问题，例如内存溢出，高延迟等。

由于篇幅所限，这里不再展开每个指标的详细说明和监控方法，但是可以根据这些关键指标，搭配合适的监控工具（如Redis自带的INFO命令，或者第三方工具如RedisLive、RedisInsight等），定制出更详细的监控策略和报警机制。

在Java中操作Redis，可以使用Jedis库。以下是使用Jedis连接Redis服务器并执行一些基本操作的示例代码：

首先，添加Jedis依赖到你的项目中（如果使用Maven）：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>最新版本号</version>
</dependency>

然后，使用Jedis操作Redis：

import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接本地的 Redis 服务
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
        System.out.println("连接成功");
        
        // 设置 redis 字符串数据
        jedis.set("myKey", "myValue");
        System.out.println("设置 myKey:myValue 成功");
        
        // 获取存储的数据并输出
        System.out.println("myKey 对应的值为: " + jedis.get("myKey"));
        
        // 关闭连接
        jedis.close();
    }
}

以上代码展示了如何连接Redis服务器，设置一个键值对，并获取这个键对应的值。记得替换"localhost"为你的Redis服务器地址，如果有认证则需要通过jedis.auth("password")进行认证。

在Spring Boot中，可以使用Logback或Log4j2作为日志框架，以下是一些读取日志文件的方法：

1. 使用Java的Files类和Paths类读取日志文件。

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
 
public class LogFileReader {
    public static List<String> readLogFile(String filePath) throws IOException {
        return Files.readAllLines(Paths.get(filePath));
    }
}

2. 使用Apache Commons IO库的FileUtils类读取日志文件。

import org.apache.commons.io.FileUtils;
 
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
 
public class LogFileReader {
    public static List<String> readLogFile(String filePath) throws IOException {
        return FileUtils.readLines(new File(filePath), "UTF-8");
    }
}

3. 使用Spring的ResourceLoader接口读取日志文件。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.core.io.ResourceLoader;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
 
@Service
public class LogFileReader {
    @Autowired
    private ResourceLoader resourceLoader;
 
    public List<String> readLogFile(String filePath) throws IOException {
        return Files.lines(resourceLoader.getResource(filePath).getFile().toPath()).collect(Collectors.toList());
    }
}

这些方法都可以读取日志文件，但是要注意处理IOException异常，并确保应用程序有足够的权限去读取日志文件。

在CentOS 7上安装Java 17，您可以使用以下步骤：

1. 首先，下载OpenJDK 17的.tar.gz安装包。您可以从OpenJDK官网或者Azul的官网下载。
2. 接下来，解压缩下载的文件，并将其移动到/usr/lib/jvm/目录下。
3. 配置环境变量，以便系统知道Java 17的安装位置。

以下是具体的命令：

# 下载OpenJDK 17 (以Azul的Zulu Build为例)
wget https://cdn.azul.com/zulu/bin/zulu17.38.15-ca-jdk17.0.1-linux_x64.tar.gz
 
# 解压缩
tar -xvf zulu17.38.15-ca-jdk17.0.1-linux_x64.tar.gz
 
# 移动到/usr/lib/jvm/目录
sudo mv zulu17.38.15-ca-jdk17.0.1-linux_x64 /usr/lib/jvm/zulu-17.0.1
 
# 配置环境变量
echo 'export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/zulu-17.0.1' | sudo tee -a /etc/profile
echo 'export JAVA_DEHOME=/usr/lib/jvm/zulu-17.0.1' | sudo tee -a /etc/profile
echo 'export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin' | sudo tee -a /etc/profile
 
# 更新环境变量
source /etc/profile
 
# 验证安装
java -version

执行上述命令后，您应该能看到Java 17已经成功安装并配置。