在Tomcat和Eclipse进行远程调试的配置

本文介绍如何在Windows和非Windows系统下配置Tomcat以支持远程调试,并详细解释了如何通过Eclipse进行远程调试的具体步骤。

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在做远程调试时,在windows系统和非windows系统下的配置,Tomcat中会有所差别,具体如下: 

第一步、配置tomcat 
一、在windows系统中: 
打开%CATALINE_HOME%/bin下的文件catalina.bat,加入下面这行: 
set CATALINA_OPTS=-server -Xdebug -Xnoagent -Djava.compiler=NONE -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8787 

其中address=8787是没被使用的端口号。连接方式有两种,为dt_shmem和dt_socket,分别表示本机调试和远程调试。 
或加以下配置:在 # ----- Execute The Requested Command  之后

if [ "$1" = "jpda" ] ; then
  if [ -z "$JPDA_TRANSPORT" ]; then
    JPDA_TRANSPORT="dt_socket"
  fi
  if [ -z "$JPDA_ADDRESS" ]; then
    JPDA_ADDRESS="8100"
  fi
  if [ -z "$JPDA_SUSPEND" ]; then
    JPDA_SUSPEND="n"
  fi
  if [ -z "$JPDA_OPTS" ]; then
    JPDA_OPTS="-agentlib:jdwp=transport=$JPDA_TRANSPORT,address=$JPDA_ADDRESS,server=y,suspend=$JPDA_SUSPEND"
  fi
  CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS"
  shift
fi

 
二、在非windows系统中: 
还需要把% CATALINE_HOME %/bin/startup.sh中的最后一行exec "$PRGDIR"/"$EXECUTABLE" start "$@" 中的start改成jpda start。由于默认的端口是8000,所以如果8000端口已有他用的话,还需在catalina.sh文件中设置:JPDA_ADDRESS=8787。 
输入命令startup.sh或者catalina.sh jpda start就可启动tomcat。 

第二步、配置eclipse 
在Eclipse中选择RunDebug,在弹出的对话框中右击Remote Java Application新建一个远程调试项,如下如所示: 



在“Name”输入框中输入远程调试的名称,在“Project”中选择要调试的项目,在“Host”中输入需要远程调试项目的IP,也就是tomcat所在的IP,在“Port”中输入设置的端口号,比如上面设置的8787,然后钩选“Allow termination of remote VM”,点击“Apply”即可。 
设置完后就可以开始调试了,大概分一下几步: 
1、启动tomcat(远程),如在控制台输出“Listening for transport dt_socket at address: 8787”,即说明在tomcat中设置成功; 
2、在本机设置断点,即在需要监视的代码行前双击就会出现一个小圆点; 
3、进入上图界面,选择要调试的项,点击“Debug”即可进行远程调试; 
4、当运行到设置了断点的代码行处即可看到如下图所示的浅绿条。 


按键操作: 
1、F5键与F6键均为单步调试,F5是进入本行代码中执行,F6是执行本行代码,跳到下一行; 
2、F7是跳出函数; 
3、F8是执行到最后。 


当然,为了方便,可以新建一个批处理文件,假如取名为debug.bat,在这个文件中加入下面几行: 

cd %CATALINE_HOME%/bin 
set JPDA_ADDRESS=8787 
set JPDA_TRANSPORT=dt_socket 
set CATALINA_OPTS=-server -Xdebug -Xnoagent -Djava.compiler=NONE -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8787 
startup 

这样需要远程调试时,运行debug.bat即可;不需要远程调试时,还是运行startup.bat文件。 

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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