# 一、JMeter介绍

**Apache JMeter** 是一个开源软件，是 **Apache Software Foundation** 的一部分，用于性能测试和评估 **Web** 应用程序的性能。


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以下是关于 **JMeter** 的一些基本介绍：



1. **目的**：
 - **JMeter** 主要用于对软件、应用和服务进行加载测试、性能测试、压力测试和功能测试。

2. **功能**：
 - 可以测试 **Web** 应用程序、**Web** 服务、数据库、**FTP**、**SMTP**、**POP3** 等各种服务和协议。
 - 提供图形用户界面，便于创建和管理测试计划。
 - 可以模拟多个用户同时向服务器发送请求，以测试服务器的负载能力。
 - 支持多线程和并发用户加载。
 - 支持数据驱动的测试（例如，从 **CSV** 文件读取数据）。
 - 结果可视化，提供各种图形和表格展示测试结果。
 - 可以扩展功能，支持自定义插件。

3. **如何使用**：
 - **JMeter** 提供了一个图形用户界面（**GUI**）来创建和编辑测试计划。用户可以通过添加不同的“元件”（例如采样器、定时器、断言、逻辑控制器等）来定义测试的流程和行为。
 - 创建的测试计划可以保存为 **`.jmx`** 文件，之后可以重新加载进行编辑或执行。

4. **分布式测试**：
 - **JMeter** 还支持分布式测试，允许使用多台机器并发地执行测试，以模拟更大规模的用户负载。

5. **注意事项**：
 - 使用 **JMeter** 时，最好不要使用其图形界面进行大规模或高并发的测试，因为 **GUI** 可能会消耗额外的资源。通常建议在非 **GUI** 模式下执行这些测试。
 - 虽然 **JMeter** 主要用于 **Web** 应用测试，但它并非一个浏览器，因此可能不会执行像 **JavaScript** 这样的客户端代码。


# 二、下载安装

**1、点击**[**官网下载**](https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi)。

> **或者点击文件图标，下载我的相同版本**：
[<img src="https://data.golovin.cn/img/5800ade5d0fbade79fe7747e6f4b0587.8168644_folder_document_file_format_icon.png?imagevanblog" width="50" alt="File Icon">](https://vlog-1320690590.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/files/apache-jmeter-5.6.2.zip)


 <img src="https://data.golovin.cn/img/08030052ac30668500b4de6e59f7faa1.image.png?imagevanblog" width="75%">


**2、解压运行`jmeter.bat`文件**。一般在解压目录的这个位置：**`apache-jmeter-5.6.2\bin\jmeter.bat`**

**3、下载**[**插件管理器**](https://jmeter-plugins.org/install/Install/)，并放置在**Jmeter**的`/lib/ext`目录下，**重启**。

> **当然也可以直接下载我的相同版本**：[<img src="https://data.golovin.cn/img/145ecca758e6b6cdf3c59d5a2af6b3d3.3876350_executable_extension_file_jar_icon.png?imagevanblog" width="50" alt="File Icon">](https://vlog-1320690590.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/files/jmeter-plugins-manager-1.9.jar)


 <img src="https://data.golovin.cn/img/f0c4d55c11fd3f10c6636445ef39e747.image.png?imagevanblog" width="90%">


**4、修改语言**。当然大家可能不习惯原界面是全英文，我们可以采用两种方式进行语言修改：

> **方式一**：我们可以通过系统设置中文：**`options`** -> **`Choose Language`** -> **`Chinese(Simplified)`**
>

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> **方式二**：我们也可以修改配置文件：找到 **Jmeter** 的`bin`目录，打开 **`jmeter.properties`** 文件，找到语言配置`language=`这一行，可能一开始这行是被`#`给注释掉了，所以我们要去掉这个符号，然后我们把它设置为`zh_CN`即可：**language=zh_CN**，这样每次启动都会自动设置为中文界面。**别忘记编辑之后需要保存一下噢**。


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**5、这时候可以在选项栏看到最下方的`Plugins Manager`**


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**6、安装插件：**点击**`Available Plugins`**搜索`jpgc - Standard Set`，勾选后点击应用并重启，这时候就会自动下载对应的插件，**请耐心等待插件下载安装完毕后会自动重启**，如果这时候手动重启，插件就不会安装好。安装好后，再次打开**Plugins Manager**就可以在**Installed Plugins（已安装插件）** 位置看到它并且已经是勾选状态。

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**7、查看插件是否成功启用。** 这时候我们就可以发现，在给我们的`测试计划`中，对`线程组`添加`监听器`时，会多出如下图所示的部分`结果分析`的插件，他们会**根据监听的结果生成图表**，其中常用的就是：**jp@gc - Transactions per Second（TPS）**


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# 三、Jmeter主要元件

## 1、各元件的基本介绍

在开始应用Jmeter前我们先对它的主要元件做一下了解：

1、**测试计划**：是使用 **JMeter** 进行测试的起点，它是其它 **JMeter** 测试元件的容器

2、**线程组**：代表一定数量的用户，它可以用来模拟用户并发发送请求。实际的请求内容在`Sampler`中定义，它被线程组包含。

3、**配置元件**：维护`Sampler`需要的配置信息，并根据实际的需要修改请求的内容。

4、**前置处理器**：负责在请求之前工作，常用来修改请求的设置

5、**定时器**：负责定义请求之间的延迟间隔。

6、**取样器(Sampler)**：是性能测试中向服务器发送请求，记录响应信息、响应时间的最小单元，如：`HTTP Request Sampler`、`FTP Request Sample`、`TCP Request Sample`、`JDBC Request Sampler`等，每一种不同类型的`sampler`可以根据设置的参数向服务器发出不同类型的请求。

7、**后置处理器**：负责在请求之后工作，常用获取返回的值。

8、**断言**：用来判断请求响应的结果是否如用户所期望的。

9、**监听器**：负责收集测试结果，同时确定结果显示的方式。

10、**逻辑控制器**：可以自定义`JMeter`发送请求的行为逻辑，它与`Sampler`结合使用可以模拟复杂的请求序列。

## 2、各元件的作用域和执行顺序

1. **元件作用域**

 **配置元件**：影响其作用范围内的所有元件。
 前置处理器：在其作用范围内的每一个sampler元件之前执行。

 **定时器**：在其作用范围内的每一个sampler有效

 **后置处理器**：在其作用范围内的每一个sampler元件之后执行。

 **断言**：在其作用范围内的对每一个sampler元件执行后的结果进行校验。

 **监听器**：在其作用范围内对每一个sampler元件的信息收集并呈现。

 **总结：从各个元件的层次结构判断每个元件的作用域。**

2. **元件执行顺序**：

 配置元件->前置处理器->定时器->取样器->后置处理程序->断言->监听器


:::tip{title="注意事项"}
1. **前置处理器、后置处理器和断言等组件只能对取样器起作用，因此，如果在它们的作用域内没有任何取样器，则不会被执行。**

2. **如果在同一作用域内有多个同一类型的元件，则这些元件按照它们在测试计划中的上下顺序依次执行。**
:::

# 三、接口测试流程介绍

## 1、基本步骤

1. **测试计划**

2. **线程组**

3. **HTTP Cookie管理器**

4. **Http请求默认值**

5. **Sampler**(**HTTP请求**)

6. **断言**

7. **监听器**(**查看结果树、图形结果、聚合报告等**)


## 2、测试流程步骤详解：

### 1、测试计划

打开Jmeter，在菜单左侧出现 “测试计划”。在这里测试计划我们可以把它理解成新建的空白项目，在这个空白项目下面可以添加一系列的接口。


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### 2、线程组

> **添加方法**：右键点击`Test Plan` -> `添加` -> `线程(用户)` -> `线程组`


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> **元件描述**：一个线程组可以看做一个虚拟用户组，线程组中的每个线程都可以理解为一个虚拟用户。
> 


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:::note{title="属性参数"}
1. **线程数**：即虚拟用户数。设置多少个线程数也就是设置多少虚拟用户数

2. **Ramp-Up时间(秒)**：设置虚拟用户数全部启动的时长。如果线程数为20,准备时长为10秒,那么需要10秒钟启动20个线程。也就是平均每秒启动2个线程。

3. **循环次数**：每个线程发送请求的个数。如果线程数为20,循环次数为10,那么每个线程发送10次请求。总请求数为20*10=200。如果勾选了“永远”, 那么所有线程会一直发送请求,直到手动点击工具栏上的停止按钮,或者设置的线程时间结束。
:::

### 3、HTTP Cookie管理器

> **添加方法**：右键`线程组` -> `添加` -> `配置元件` -> `HTTP Cookie管理器`
>
> **元件描述**：(简单举例就是登录之后不需要再次登录类似的场景)**HTTP Cookie**管理器可以像浏览器一样存储和发送**cookie**，如果你要发送一个带**cookie**的**http**请求，**cookie manager**会自动存储该请求的**cookies**，并且后面如果发送同源站点的**http**请求时，都可以用这个**cookies**
> 

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### 4、HTTP请求默认值

> **添加方法**：右键`线程组` -> `添加` -> `配置元件` -> `HTTP请求默认值`
>
> **元件描述**：**HTTP**请求默认值是为了方便填写后续内容而设置。主要填写[`服务器名称或IP`]和[`端口号`]，后续的**HTTP**请求中就不用每次都填写`IP地址`和`端口号`了。


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### 5、HTTP请求

> **添加方法**：右键`线程组` -> `添加` -> `Sampler(取样器)` -> `HTTP请求`
> 

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> **元件描述**：**HTTP**请求包括接口请求方法、请求路径和请求参数等。


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:::note{title="HTTP请求参数配置详解"}

1. **名称**：本属性用于标识一个取样器，建议使用一个有意义的名称。
2. **注释**：对于测试没有任何作用，仅用户记录用户可读的注释信息。
3. **服务器名称或IP**：HTTP请求发送的目标服务器名称或IP地址。
4. **端口号**：目标服务器的端口号，默认值为80。
5. **协议**：向目标服务器发送HTTP请求时的协议，可以是HTTP或者是HTTPS，默认值为http。
6. **方法**：发送HTTP请求的方法，可用方法包括GET、POST、HEAD、PUT、TRACE、OPTIONS、DELETE等。
7. **路径**：目标URL路径（不包括服务器地址和端口）。
8. **内容编码**：内容的编码方式，默认值为iso8859。
9. **自动重定向**：如果选中该选项，当发送HTTP请求后得到的响应是302/301时，JMeter自动重定向到新的页面。
10. **使用keep Alive**：保持jmeter和目标服务器之间的活跃状态，默认选中。
11. **对Post使用multipart/from-data**：当发送POST请求时，使用multipart/from-data方法发送，默认不选中。
12. **同请求一起发送参数**：在请求中发送URL参数，对于带参数的URL，jmeter提供了一个简单的对参数化的方法。用户可以将URL中所有参数设置在本表中，表中的每一行是一个参数值对（对应RUL中的名称1=值1）。
:::

### 6、响应断言

> **添加方法**：右键`HTTP请求` -> `添加` -> `取样器` -> `HTTP请求`


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> **元件描述**：检查接口是否访问成功。如果检查失败的话会提示找不到断言的内容，没提示的话就代表成功了。
> 

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:::note{title="配置属性释义"}
**1、Apply to**

**指断言作用范围，通常发出一个请求只触发一个请求，所以勾选“main sample only”就可以；若发一个请求可以触发多个服务器请求，就有main sample 和sub-sample之分了。**

1. **Main sample and sub-samples**：作用于主请求和子请求
2. **Main sample only**：仅仅只作用于主请求
3. **Sub-samples only**：仅仅只作用于子请求
4. **Jmeter Variable**：作用于jmeter变量(输入框内输入jmeter变量名称)

**2、测试字段**

- **响应文本**：匹配返回的`json`数据
- **响应代码**：匹配返回码, 如`200`, `404`, `500`等
- **响应信息**：匹配响应信息如“**OK**”字样
- **响应头**：匹配响应头
- **请求头**：匹配请求头
- **URL样本**：匹配请求的url链接,如果有重定向则包含**请求url** 和 **重定向url**
- **文档(文本)**: 匹配响应数据的文本形式
- **忽略状态**：一个请求有多个响应断言，第一个响应断言选中此项，当第一个响应断言失败时可以忽略此响应结果，继续进行下一个断言。如果下一个断言成功则还是判定事务是成功的
- **请求数据**：匹配请求数据

**3、模式匹配规则**

- **包括**：响应内容包含需要匹配的内容即代表响应成功，支持正则表达式。
- **匹配**：响应内容要完全匹配需要匹配的内容即代表响应成功，大小写不敏感，支持正则表达式。
- **字符串**：响应内容包含需要匹配的内容才代表响应成功，大小写敏感，不支持正则表达式
- **相等**：响应内容要完全等于需要匹配的内容才代表响应成功，大小写敏感，不支持正则表达式
- **否**：相当于取反，如果结果为**true**，勾上否就是**false**
- **或者**：如果不想用**AND**连接（所有的模式都必须匹配，断言才算成功），用**OR**选项可以用于将多个断言模式进行**OR**连接(只要一个模式匹配，断言就是成功的)

**4、测试模式**：其实就是断言的数据。点击“添加”按钮，输入要断言的数据。
:::

### 7、增加监听器

> **添加方法**：`线程组` -> 右键`添加` -> `监听器` -> `察看结果树`。一般还会一并添加图形结果、聚合报告。
>
> 元件描述：树状形式显示接口的访问结果，包括请求结果、请求内容、服务器的响应内容。


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# 四、Jmeter的应用

## 例一：序列获取 - 简单请求压力测试

> **简单的GET单一请求接口的压力测试**

### 1、HTTP请求配置

1. 首先我们按照之前的基础流程建立`测试计划`、`线程组`和`HTTP请求`；然后根据我的代码的**Controller**层（以下以**Spring Boot**的**Java**项目为例），找到对应需要配置的参数：`端口信息`、`请求路径`、`请求类型` 和 `请求参数`，如图所示：


 <img src="https://data.golovin.cn/img/68a79de2ecfe4cfad6cd63438c9fd3d7.image.png?imagevanblog" width="80%">
 
 Controller参数要素




 <img src="https://data.golovin.cn/img/0de328b9327c3d3d0d7bc7c671fc77c5.image.png?imagevanblog" width="80%">
 
 HTTP请求参数配置


### 2、线程组参数配置

> **我边配置10个并发，在1秒内启动，每个并发用户循环请求序列2000次**


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### 3、设置监听器

> **我们给`线程组`添加`查看结果树`、`响应时间图`、`Transactions per Second`、`Response Time Over Time`, 如图所示：**


 <img src="https://data.golovin.cn/img/5313fd6e82e7fbd19d8404d729da0b5e.image.png?imagevanblog" width="90%">


> **此外我们还可以对`TPS图` 和 `RTOT图`进行预设设置，他们都有对应的配置，可以调整稍后执行计划后，对结果的分析展示的粒度**


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 TPS图配置



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 PTOT图配置



### 4、执行测试计划

> **保存设定好的测试计划，然后点击绿色按钮，启动测试计划，如图所示：**


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### 5、结果分析

1. **查看结果树**：每次的请求结果的详情都会展示在查看结果树中，如图所示：


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2. **响应时间图的生成**：


 <img src="https://data.golovin.cn/img/270a98d2d562fd365ff923bfcab4a201.image.png?imagevanblog" width="80%">
 
 响应时间图生成前配置



 <img src="https://data.golovin.cn/img/bbb4206298cd2ce2ddd8478a45abbe3e.image.png?imagevanblog" width="80%">
 
 生成的响应时间图


3. **TPS图：（自动实时生成）**


 <img src="https://data.golovin.cn/img/e4a9f69652a8917ff3cda75b5b87c700.image.png?imagevanblog" width="90%">


4. **Response Times Over Time图：（自动实时生成）**


 <img src="https://data.golovin.cn/img/25907d63a307fa49c556b0bd9993b367.image.png?imagevanblog" width="90%">


## 例二：登录后菜单列表获取 - 组合请求压力测试

> **复杂的组合请求，整个环节的联动压力测试**

Apache Jmeter使用手册

# 为 Sonatype Nexus 开启无限存储（对接腾讯云储存COS）

:::warning{title="注意"}
**注意**：以下采用 **特定版本3.28.1** 实测可对接**COS**，最新版本会出现：

**【403】【SignatureDoesNotMath】“客户端计算的签名和COS签名不一致的问题”**

导致cos能作为S3连接上，但是上传maven依赖会上传失败

> 国内其他云厂商提供的对象容器，已做尝试，似乎目前就**腾讯云的COS**支持对接，**原因未知**，**COS**免费试用**6个月**，各厂都有免费试用，感兴趣的话可以自行尝试。

![image.png](https://data.golovin.cn/img/4e9d0fda94f9ccf835196a0f6dc9cedc.image.png?imagevanblog)

:::

## 前言 - 介绍
> Nexus Repository OSS是开源版本，并且是免费的。你可以从Sonatype的官方网站上找到Nexus Repository OSS的下载链接。官方下载：访问Sonatype的[官方下载页面](https://www.sonatype.com/nexus/repository-oss/download)。通常在该页面的下方部分，你会看到“Nexus Repository OSS”版本的下载链接。“Pro”版本收费，可简单自由的切换Blob Stores。



## 1、Docker部署：
如果你熟悉Docker，Nexus Repository OSS也提供了Docker镜像。你可以从[Docker Hub](https://hub.docker.com/r/sonatype/nexus3/)下载并运行。以下用Docker方式举例：

```bash
## 这会下载最新版本（可对接亚马逊云和谷歌云的对象存储，但是国内云厂商实测新版本不支持）
docker run -d -p 8081:8081 --name nexus sonatype/nexus3

## 因此我们采用指定版本：（首先，确保创建一个目录来保存Nexus的数据，然后拉取镜像并启动）
## 以下操作都是必要指令
mkdir ~/Desktop/nexus-data
sudo chown -R 200:200 ~/Desktop/nexus-data
docker volume create nexus-data
## 关于内部的参数新增了宿主机时间挂载（0915 up）和内存配置（0918 up）
docker run -d -p 8081:8081 --name nexus -v nexus-data:/nexus-data -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro -e INSTALL4J_ADD_VM_PARAMS="-Xms512m -Xmx512m -XX:MaxDirectMemorySize=512m" sonatype/nexus3:3.28.1
```

:::tip{title="2023补充：宿主机时间挂载（0915）和内存配置（0918）"}
**一、后续发现容器中时间与我所在地不一致，应该是时区的问题**

**此处可做修正，启动时挂载宿主机的地区时间配置**

```bash
docker run -d -p 8081:8081 --name nexus -v nexus-data:/nexus-data -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro sonatype/nexus3:3.28.1
```

**如果你的Nexus容器当前正在运行，并且你想同步容器内的时间，可以按照以下步骤进行：**

1. **查看容器内的时间**：
 在当前运行的Nexus容器内，打开一个终端并执行以下命令来查看容器内的时间：
 ```bash
 docker exec -it nexus date
 ```

 ![image.png](https://data.golovin.cn/img/fb51a29b69e1c3ef291cfd31bb996975.image.png?imagevanblog)
 >
 这里能看到，docker中的事件和我们系统盘时间的确是相差了时区
 >
 ![image.png](https://data.golovin.cn/img/09f4d4da6bbe832f27caf5c597c089c8.image.png?imagevanblog)
>
2. **如果容器内的时间不正确**：

> **如果你之前的容器是基于nexus-data数据卷运行的，那么新容器将与之前的容器共享相同的数据卷。这意味着新容器会访问和使用相同的Nexus数据**
> 
> **否则下述的rm操作会导致你的数据丢失，你需要使用Docker的docker cp命令将数据从容器复制到主机上，或者使用其他备份方法，以便在需要时还原数据。**
 - 如果容器内的时间与宿主机时间不同步，可以使用以下命令来重新启动Nexus容器，并在启动时挂载主机的`/etc/localtime`文件：
 ```bash
 docker stop nexus
 docker rm nexus
 docker run -d -p 8081:8081 --name nexus -v nexus-data:/nexus-data -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro sonatype/nexus3:3.28.1
 ```

 这将重新创建并启动Nexus容器，并确保容器内的时间与宿主机同步。

3. **验证时间同步**：
 再次运行以下命令来检查容器内的时间是否与宿主机同步：
 >
 ```bash
 docker exec -it nexus date
 ```

 确保容器内的时间已经同步到正确的时间。
 >
 ![date](https://data.golovin.cn/img/2b24d74900ddbda44900572e7066169c.image.png?imagevanblog)
 >
 查看Nexus仓库时，也能看到时间变成了中国标准时间：
 >
 ![image.png](https://data.golovin.cn/img/baf87f021e1a953ce81a0c298e8a39f1.image.png?imagevanblog)

**二、后续发现容器默认启动内存占比挺大接近3G，这个需要按需调整**

1. **调整容器的内存配置**：
 我需要将其调整为512M，可以在启动命令上添加参数：`-e INSTALL4J_ADD_VM_PARAMS="-Xms512m -Xmx512m -XX:MaxDirectMemorySize=512m"`
 >
 ![image.png](https://data.golovin.cn/img/82e66e6cf9222230c21ea39adf9eb3e4.image.png?imagevanblog)
 
2. **完整配置如下（容器建立后参数就固定了，因此需要rm重建，注意rm前你做好了数据备份）**：
 ```bash
 docker stop nexus
 docker rm nexus
 docker run -d -p 8081:8081 --name nexus -v nexus-data:/nexus-data -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro -e INSTALL4J_ADD_VM_PARAMS="-Xms512m -Xmx512m -XX:MaxDirectMemorySize=512m" sonatype/nexus3:3.28.1
 ```
 ![调整后](https://data.golovin.cn/img/bee31b9276056271abe7bce03b614c29.image.png?imagevanblog)
:::

```bash
## 查看是否启动nexus成功
docker ps

## 如果没有nexus进程，情况有几种，已经有nexus同名的服务启动了，或者缺少文件读取权限，具体我们可以查看日志
docker logs nexus

## 同名服务占用，则删掉重新启动
docker stop nexus
docker rm nexus
```

 <img src="https://data.golovin.cn/img/c424266be5b68529648027bdc19b9f1d.image.png?imagevanblog" width="100%">



 <img src="https://data.golovin.cn/img/c8d52bb87c066663dcafddb2da5209b4.image.png?imagevanblog" width="100%">


如果前面未授权data目录，就会启动失败，原因从`docker logs`的输出可以看出，`nexus`容器遇到了权限问题，无法创建和写入所需的目录和文件。这些问题通常是由于在Docker容器内运行的用户（在这种情况下可能是Nexus）没有足够的权限来写入主机上的绑定目录（在这里是`~/Desktop/nexus-data`）。

为了解决这个问题，您可以：

1. **更改主机上目录的权限**：
 
 更改`~/Desktop/nexus-data`的所有权以匹配容器中的用户ID（UID）。Nexus通常运行为`UID 200`。

 ```bash
 sudo chown -R 200:200 ~/Desktop/nexus-data
 ```

 然后，再次尝试启动Nexus容器。

2. **使用命名卷代替绑定卷**：

 命名卷是Docker管理的卷，并且通常更易于处理权限问题。

 首先，创建一个命名卷：

 ```bash
 docker volume create nexus-data
 ```

 然后使用这个卷运行Nexus容器：

 ```bash
 docker run -d -p 8081:8081 --name nexus -v nexus-data:/nexus-data sonatype/nexus3:3.28.1
 ```

 使用命名卷可以使Docker自动处理权限问题。



## 2、记得开放防火墙对应的端口

然后就可以通过“**IP+端口**”进行访问：

 <img src="https://data.golovin.cn/img/03cac67159f282afa29b1d979e8faf0d.image.png?imagevanblog" width="90%">



点击右上角的登录，就可以输入用户密码进行仓库的管理

**Sonatype Nexus 3**中，当首次启动Nexus，它会自动生成一个随机的管理员密码。这个密码保存在Nexus的数据目录中，具体地说，它通常在这个位置：`/nexus-data/admin.password`.

要从容器中检索这个密码，可以执行以下操作：

```bash
docker exec nexus cat /nexus-data/admin.password
```

其中，`nexus`是您的Nexus容器名称。

这条命令将在控制台显示管理员密码。使用这个密码，您可以通过Web界面登录到Nexus，并在登录后更改密码。

一旦您登录并完成了初次设置，建议删除或重命名`admin.password`文件，以确保不再次使用它。您可以使用类似的命令来做到这一点：

```bash
docker exec nexus rm /nexus-data/admin.password
```

这样，您将不再能够访问初始管理员密码，但您应该已经为管理员设置了一个新的密码。如果在未来您忘记了管理员密码，您可能需要通过其他方法或者通过重置Nexus的数据来恢复访问权。

这将显示Nexus的默认管理员密码。然后，你可以使用这个密码和admin用户名登录到Nexus的管理界面。

 <img src="https://data.golovin.cn/img/cca79a2ca637f0ea78408a139736c9e6.image.png?imagevanblog" width="90%">


## 3、腾讯云COS配置桶

1. 成功登录了Nexus Repository Manager。接下来的步骤是为了将Nexus结合腾讯云的对象存储（COS）作为Maven的公共云仓库管理：设置腾讯云COS：请登录到腾讯云控制台，创建一个新的COS存储桶或使用现有的存储桶。


 <img src="https://data.golovin.cn/img/5e07bd257f8d339ceba4f13dbb30e28a.image.png?imagevanblog" width="90%">




2. 当你选择腾讯云COS存储桶的权限时，选择哪种类型取决于你的需求和安全考虑。但是对于Maven仓库的通常用途，以下是一些建议：

 1. **公有读，私有写** (`公有读私有写`): 
 - 这是Maven公共仓库的常见设置。这意味着任何人都可以从你的仓库中读取和下载构件，但只有授权的用户（例如CI/CD系统或开发人员）才能上传新的构件。
 - 如果你希望你的库或工件被公众访问和使用，但又不希望随便有人可以修改或添加内容，那么这是一个好选择。

 2. **私有读，私有写** (`私有读写`):
 - 这意味着只有经过授权的用户才能读取或写入仓库。这适用于内部团队仓库，其中你不希望外部人员访问你的构件。
 - 如果你的仓库存储私有或敏感的工件，选择此选项。

 3. **公有读，公有写** (`公有读写`):
 - 通常不建议这样做，除非你有特殊的理由。这意味着任何人都可以修改或添加到你的仓库，这可能导致安全风险或不希望的内容被上传。

 综上所述，对于大多数Maven仓库，**公有读，私有写** 是最常见的选择，它提供了一个良好的公开访问和写入安全性之间的平衡。但最终的选择应基于你的具体需求和使用情境。


## 4、Nexus创建Blob store

1. 然后回到Nexus Repository创建Blob store

2. Type 选择 S3，并填写 Name、Region、Bucket、Access Key ID、Secret Access Key、Endpoint URL 等信息

3. Bucket: 输入你在腾讯云COS中创建的存储桶名称

4. 其中 Region 选个中国的 ap-south-1或者默认（3.28.1版本可以手动输入，我填的**ap-shanghai**）
 
5. Access Key ID 和 Secret Access Key 从腾讯云 [API 密钥管理](https://console.cloud.tencent.com/cam/capi) 处获取
 
6. Endpoint URL 为：（注意不要直接用腾讯云COS提供的带桶ID的url），要使用去掉桶及ID的前缀，否则配置会报错无法连接： `https://cos.<Region>.myqcloud.com`


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 <img src="https://data.golovin.cn/img/ac6db92fa1ea4777f908c4790afd18d8.image.png?imagevanblog" width="70%">



## 5、检验是否连接成功
1. 配置成功后，就可以在对应桶目录看到写入了两个配置文件，或者上传一些文件返回nexus管理页面查看容量是否有变化，如下图所示：


 <img src="https://data.golovin.cn/img/a3abbd869af95f89bd97f27e65703f72.image.png?imagevanblog" width="90%">





 <img src="https://data.golovin.cn/img/ae10305e49f068f0455025b302ff0e21.image.png?imagevanblog" width="90%">



2. 然后创建Maven仓库：在Nexus中，导航到Repositories并创建一个新的Maven公共仓库。**注意要为仓库选择之前创建的S3 blob存储**。

3. 配置仓库的其他设置，如Maven版本、发布策略等。配置你的Maven构建：在你的settings.xml或项目的pom.xml中，添加新创建的Nexus Maven仓库作为仓库源。如果需要，还可以配置Nexus为你的Maven deployment仓库，这样你就可以上传构建到Nexus了。是的，接下来你需要在Nexus上创建一个Maven仓库，并使用之前配置的COS Blob Store作为其存储后端。以下是创建Maven仓库的步骤：

 1. **登录Nexus**:
 打开Nexus的管理界面并登录。

 2. **导航至Repositories**:
 在左侧导航面板中，找到`Repositories`并点击进入。

 3. **创建新仓库**:
 - 点击`Create repository`按钮。
 - 选择仓库的格式为`maven2`。你可以选择`hosted`、`proxy`或`group`类型的仓库，根据你的需求选择。
 - `hosted`: 用于存储你自己的工件。
 - `proxy`: 用于缓存其他Maven仓库的工件。
 - `group`: 用于组合多个仓库为一个。

 4. **配置仓库**:
 - **Name**: 输入仓库的名称。
 - **Blob Store**: 选择你之前为COS创建的Blob Store。
 - **Version Policy**: 根据你的需求选择。例如，`Mixed`允许存储snapshot和release版本的工件。
 - **Deployment Policy**: 根据你的发布策略选择。
 - **Layout Policy**: 通常选择`Strict`。
 - **其他设置**: 根据你的需求进行配置。例如，你可以启用或禁用Redeploy、Blobstore、Negative Cache等。

 5. **保存**:
 点击`Save`按钮以创建仓库。
 
 
 
> **针对snapshots、public、release、central进行配置，可以参考下图所示**：


 <img src="https://data.golovin.cn/img/364349799fb1a753b7e07be7f424eea5.image.png?imagevanblog" width="70%">



 <img src="https://data.golovin.cn/img/d6bdbe8fbb921c0ecf8416058e97066d.image.png?imagevanblog" width="70%">



 <img src="https://data.golovin.cn/img/f5faa731b143414c4a1ab56144db912c.image.png?imagevanblog" width="70%">



 <img src="https://data.golovin.cn/img/32097eeb83c134779157e230431cf23d.image.png?imagevanblog" width="70%">



现在你应该有一个可以使用的Maven仓库，使用腾讯云COS作为后端存储。你可以将此仓库的URL提供给开发人员或CI/CD系统，以便上传和下载Maven工件。


 <img src="https://data.golovin.cn/img/ba0dd293ee5e0c8cf6b202cf4b1d57c3.image.png?imagevanblog" width="70%">


到这里上传如果之前采用最新版本，其实就会连接不上COS报错，我们可以用报错的请求ID（**Request ID**）去腾讯云COS的自主诊断工具中排查一下（上面也描述得很清楚，就是签名问题）：


 <img src="https://data.golovin.cn/img/b20eacfc0c081ae578d319e1aad49fd2.image.png?imagevanblog" width="70%">



## 6、权限相关

不要忘记设置仓库的安全策略，特别是如果你的Nexus是公开访问的。确保仅授权必要的用户和系统可以上传工件，并为所有用户提供读取权限（如果你希望仓库是公开的）。


作为Nexus仓库的管理员，你可以创建一个新的用户并为其分配权限，然后使用这个新用户的用户名和密码作为凭证。以下是创建一个新的用户和为其分配权限的大致步骤，基于Nexus Repository Manager 3的版本：

1. **登录到Nexus UI**:
 - 打开你的Nexus仓库的web界面。
 - 使用管理员凭证登录。

2. **创建新用户**:
 - 在左侧的导航菜单中，点击"Security" 下的 "Users".
 - 点击右上角的 "Create user" 按钮。
 - 选择对应的"Realm"，例如"Local"。
 - 填写必要的详细信息，如`User ID`, `First Name`, `Last Name`, `Email`和`Password`。
 - 点击 "Create" 按钮。

3. **分配权限给新用户**:
 - 在用户列表中，找到并点击你刚创建的用户。
 - 在“Roles”选项卡下，你可以为该用户分配特定的角色，这将授予他们一组预定义的权限。例如，要允许用户部署到仓库，你可能需要分配`nx-repository-admin-*`或其他相关角色。
 - 保存更改。

现在，你可以使用新创建的用户的`User ID`和`Password`作为凭证在你的Maven `settings.xml`文件中配置。

注意：请确保为新用户分配适当的权限。不要授予不必要的权限，以确保仓库的安全。

此外还可以通过桶的策略对访问用户进行**权限细分**，这就需要到腾讯云管理控制台中找到我们对应的桶实例进行相应的访问策略控制的添加了：


 <img src="https://data.golovin.cn/img/52879c21a6a9bcada64f2cd4aa2f542d.image.png?imagevanblog" width="70%">



 <img src="https://data.golovin.cn/img/2a469df0dfb9c4f392be38de587b19f9.image.png?imagevanblog" width="70%">



 <img src="https://data.golovin.cn/img/501f20358d3244050b72cd082658d687.image.png?imagevanblog" width="70%">



 <img src="https://data.golovin.cn/img/f0ae583fd27021bde0549509044e3505.image.png?imagevanblog" width="70%">

Nexus Repository 对接腾讯云COS

# more指令

您的解释关于在Unix或Linux系统中使用`more`命令查看文本文件的内容以及如何在其中进行搜索是正确的。下面是一些补充信息和其他有用的`more`命令的使用技巧：

### 1、使用`more`命令浏览文件
- **基本使用**：简单地输入 `more filename` 可以打开一个文本文件进行浏览。这里的`filename`是你要查看的文件名。
- **逐行浏览**：在`more`界面中，你可以按`Enter`键来逐行向下浏览。
- **逐屏浏览**：按`Space`键可以快速向下滚动一整屏。

### 2、搜索功能
- **向前搜索**：如您所述，使用 `/` 后输入搜索词，然后按`Enter`，可以向前搜索该词。
- **重复搜索**：按`n`可以重复前一个搜索，找到下一个匹配项。
- **向后搜索**：使用 `?` 后输入搜索词也可以向后搜索（即向上搜索）。





### 3、其他功能
- **显示行号**：按`=键`可以显示当前行的行号。
- **跳转到文件末尾**：按`G键`可以直接跳转到文件的末尾。
- **退出**：按`q键`可以随时退出`more`。

> 请注意，`more`命令虽然功能强大，但相比之下，`less`命令提供了更多的功能和灵活性，例如允许向前和向后滚动，不仅仅是向下滚动。如果你经常需要查看或搜索大型文本文件，你可能会发现使用`less`更为方便。




---

# 使用du指令
> 在Linux中，要查看文件占据的空间大小（以MB为单位），你可以使用`du`（磁盘使用量）命令。这里有几种方法可以实现：


:::warning{title="我最常用指令"}

- 排序（从大到小）：`du -ahd 1 | sort -rh`

- 排序（按字母顺序）：`du -ahd 1 | sort -k 2`

- 当前文件夹第一层：`du -h --max-depth=1`

:::


:::tip{title="当前文件夹下：各文件+文件夹"}
- du 命令默认会忽略小于某个大小的文件。如果你希望显示所有文件（无论大小），可以结合 find 命令：**`find . -maxdepth 1 -type f -exec du -h {} +`**
- 排序（从大到小）：**`find . -maxdepth 1 -type f -exec du -h {} + | sort -hr`**

---
- 隐藏(.)文件：

```sh
find . -maxdepth 1 $ -type f -o -type f -name ".*" $ -exec du -h {} + | sort -hr
```
:::

### 1、查看单个文件的大小：
 ```bash
 du -sh filename
 ```
 这里的`-s`代表总计（不显示子目录的大小），`-h`代表以人类可读的格式（比如KB、MB、GB）显示。

### 2、查看当前目录下所有文件的大小：
 ```bash
 du -sh *
 ```
 - 当前目录下所有文件夹的大小：
 ```bash
 du -sh */
 ```


 这会显示当前目录下每个文件和子目录的大小。

### 3、以MB为单位显示大小：
 如果你想确切地以MB为单位显示文件大小，可以使用：
 ```bash
 du --block-size=M filename
 ```
 这将以MB为单位显示文件的大小。

记得替换`filename`为你想查看的文件名。如果你想查看目录的大小，同样的命令也适用，只需将文件名替换为目录名即可。

---
# 移动非文件夹的文件到指定目录

## 例如：将 `/home/ctm/evn` 目录下的所有非文件夹文件移动到 `/home/ctm/software` 目录

要将 `/home/ctm/evn` 目录下的所有非文件夹文件移动到 `/home/ctm/software` 目录，可以使用 `find` 命令结合 `mv` 命令。这里是具体步骤：

1. **执行移动命令**：在终端中执行以下命令，将 `/home/ctm/evn` 目录下所有的非文件夹文件移动到 `/home/ctm/software` 目录下：

 ```
 find /home/ctm/evn -maxdepth 1 -type f -exec mv {} /home/ctm/software \;
 ```

 命令解释：
 - `find /home/ctm/evn`: 在 `/home/ctm/evn` 目录中查找文件。
 - `-maxdepth 1`: 限制搜索深度，只在当前目录下查找。
 - `-type f`: 指定查找文件类型为非目录（即文件）。
 - `-exec mv {} /home/ctm/software \;`: 对找到的每个文件执行 `mv` 命令，移动到 `/home/ctm/software` 目录。

2. **验证移动结果**：移动文件后，可以使用以下命令查看 `/home/ctm/evn` 和 `/home/ctm/software` 目录的内容，确认文件是否已经被成功移动。

 查看 `/home/ctm/evn` 目录：

 ```
 ls -l /home/ctm/evn
 ```

 查看 `/home/ctm/software` 目录：

 ```
 ls -l /home/ctm/software
 ```

---
# 查找安装的 java jdk 或 别的内容

要找到 JDK 11 实际安装的路径，您可以使用几种方法。这里提供两种常见的方法来确定 JDK 11 的安装路径：

### **方法 1: 使用 rpm 查询** 
由于您是通过 rpm 安装 JDK 11 的，您可以使用 rpm 命令来查询已安装的包的详细信息，包括安装路径：

```bash
rpm -ql jdk-11.0.5 | less
```

这个命令会列出 jdk-11.0.5 包中所有文件的安装位置。通常，您会看到一长列文件路径，JDK 的主目录通常是这些文件所在的最顶层目录。

### **方法 2: 使用 alternatives 命令** 
如果系统中配置了 alternatives，您可以使用它来找出当前配置的 JDK 11 路径：

```bash
sudo update-alternatives --config java
```

这个命令会显示系统中所有配置的 Java 版本和它们的路径。查找 JDK 11 相关的条目，您会看到其安装路径。

选择列出的 JDK 11（通常会有一个选择号），即使您不打算更改当前配置。您不需要实际更改任何内容；只是查看路径信息。


---

常用Linux指令

# 前言
camunda流程引擎官方支持的数据库有：MySQL 、MariaDB 、Oracle 、DB2 、PostgreSQL 、SQL Server、H2。对于其他类型的数据库如何支持，尤其是国产数据库的支持，下面以达梦数据库为例进行介绍。对于其他国产数据库如人大金仓、神州通用等也是同样的修改方法，只是需要注意一下对应数据库的方言即可。

# 一、引入达梦数据库驱动包
在maven工程的Resources目录下建lib目录，放入达梦数据库驱动包Dm7JdbcDriver18.jar，并配置maven为本地引用

> dm.jdbc.driver.DmDriver
> 
> jdbc
> 
> system
> 
> ${project.basedir}/src/main/resources/lib/Dm7JdbcDriver18.jar





# 二、配置达梦数据源
> url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236
> 
> username: oa
> 
> password: 12345678aA
> 
> driver-class-name: dm.jdbc.driver.DmDriver

# 三、修改camunda代码，支持达梦数据库

## 1. 修改ProcessEngineConfigurationImpl类的代码

```java
protected static Properties getDefaultDatabaseTypeMappings() {
 Properties databaseTypeMappings = new Properties();
 databaseTypeMappings.setProperty("H2", "h2");
 databaseTypeMappings.setProperty(MY_SQL_PRODUCT_NAME, "mysql");
 databaseTypeMappings.setProperty(MARIA_DB_PRODUCT_NAME, "mariadb");
 databaseTypeMappings.setProperty("Oracle", "oracle");
 databaseTypeMappings.setProperty("PostgreSQL", "postgres");
 databaseTypeMappings.setProperty("Microsoft SQL Server", "mssql");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/NT", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/NT64", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2 UDP", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/LINUX", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/LINUX390", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/LINUXX8664", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/LINUXZ64", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/400 SQL", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/6000", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2 UDB iSeries", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/AIX64", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/HPUX", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/HP64", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/SUN", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/SUN64", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/PTX", "db2");
 databaseTypeMappings.setProperty("DB2/2", "db2");
 // 适配达梦数据库
 databaseTypeMappings.setProperty("DM DBMS", "dm"); 
 return databaseTypeMappings;
 }
```

## 2. 修改DbSqlSessionFactory类代码，并在static代码块增加对达梦数据库的适配：

```java
public class DbSqlSessionFactory implements SessionFactory {

 public static final String MSSQL = "mssql";
 public static final String DB2 = "db2";
 public static final String ORACLE = "oracle";
 public static final String H2 = "h2";
 public static final String MYSQL = "mysql";
 public static final String POSTGRES = "postgres";
 public static final String MARIADB = "mariadb";
 // 适配达梦数据库
 public static final String DMDBMS = "dm";
 // 适配达梦数据库
 public static final String[] SUPPORTED_DATABASES = {DMDBMS, MSSQL, DB2, ORACLE, H2, MYSQL, POSTGRES, MARIADB};
```
> static块


```java
databaseSpecificLimitBeforeStatements.put(DMDBMS, "select * from ( select a.*, ROWNUM rnum from (");
optimizeDatabaseSpecificLimitBeforeWithoutOffsetStatements.put(DMDBMS, "select * from ( select a.*, ROWNUM rnum from (");
databaseSpecificLimitAfterStatements.put(DMDBMS, " ) a where ROWNUM < #{lastRow}) where rnum >= #{firstRow}");
optimizeDatabaseSpecificLimitAfterWithoutOffsetStatements.put(DMDBMS, " ) a where ROWNUM <= #{maxResults})");
databaseSpecificLimitBeforeWithoutOffsetStatements.put(DMDBMS, "");
databaseSpecificLimitAfterWithoutOffsetStatements.put(DMDBMS, "AND ROWNUM <= #{maxResults}");
databaseSpecificInnerLimitAfterStatements.put(DMDBMS, databaseSpecificLimitAfterStatements.get(DMDBMS));
databaseSpecificLimitBetweenStatements.put(DMDBMS, "");
databaseSpecificLimitBetweenFilterStatements.put(DMDBMS, "");
databaseSpecificLimitBetweenAcquisitionStatements.put(DMDBMS, "");

databaseSpecificOrderByStatements.put(DMDBMS, defaultOrderBy);
databaseSpecificLimitBeforeNativeQueryStatements.put(DMDBMS, "");
databaseSpecificDistinct.put(DMDBMS, "distinct");

databaseSpecificNumericCast.put(DMDBMS, "");
databaseSpecificCountDistinctBeforeStart.put(DMDBMS, defaultDistinctCountBeforeStart);
databaseSpecificCountDistinctBeforeEnd.put(DMDBMS, defaultDistinctCountBeforeEnd);
databaseSpecificCountDistinctAfterEnd.put(DMDBMS, defaultDistinctCountAfterEnd);

databaseSpecificEscapeChar.put(DMDBMS, defaultEscapeChar);

databaseSpecificDummyTable.put(DMDBMS, "FROM DUAL");
databaseSpecificBitAnd1.put(DMDBMS, "BITAND(");
databaseSpecificBitAnd2.put(DMDBMS, ",");
databaseSpecificBitAnd3.put(DMDBMS, ")");
databaseSpecificDatepart1.put(DMDBMS, "to_number(to_char(");
databaseSpecificDatepart2.put(DMDBMS, ",");
databaseSpecificDatepart3.put(DMDBMS, "))");

databaseSpecificTrueConstant.put(DMDBMS, "1");
databaseSpecificFalseConstant.put(DMDBMS, "0");
databaseSpecificIfNull.put(DMDBMS, "NVL");

databaseSpecificDaysComparator.put(DMDBMS, "${date} <= #{currentTimestamp} - ${days}");

databaseSpecificCollationForCaseSensitivity.put(DMDBMS, "");

addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "selectHistoricProcessInstanceDurationReport", "selectHistoricProcessInstanceDurationReport_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "selectHistoricTaskInstanceDurationReport", "selectHistoricTaskInstanceDurationReport_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "selectHistoricTaskInstanceCountByTaskNameReport", "selectHistoricTaskInstanceCountByTaskNameReport_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "selectFilterByQueryCriteria", "selectFilterByQueryCriteria_oracleDb2");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "selectHistoricProcessInstanceIdsForCleanup", "selectHistoricProcessInstanceIdsForCleanup_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "selectHistoricDecisionInstanceIdsForCleanup", "selectHistoricDecisionInstanceIdsForCleanup_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "selectHistoricCaseInstanceIdsForCleanup", "selectHistoricCaseInstanceIdsForCleanup_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "selectHistoricBatchIdsForCleanup", "selectHistoricBatchIdsForCleanup_oracle");

addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteAttachmentsByRemovalTime", "deleteAttachmentsByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteCommentsByRemovalTime", "deleteCommentsByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricActivityInstancesByRemovalTime", "deleteHistoricActivityInstancesByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricDecisionInputInstancesByRemovalTime", "deleteHistoricDecisionInputInstancesByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricDecisionInstancesByRemovalTime", "deleteHistoricDecisionInstancesByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricDecisionOutputInstancesByRemovalTime", "deleteHistoricDecisionOutputInstancesByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricDetailsByRemovalTime", "deleteHistoricDetailsByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteExternalTaskLogByRemovalTime", "deleteExternalTaskLogByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricIdentityLinkLogByRemovalTime", "deleteHistoricIdentityLinkLogByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricIncidentsByRemovalTime", "deleteHistoricIncidentsByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteJobLogByRemovalTime", "deleteJobLogByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricProcessInstancesByRemovalTime", "deleteHistoricProcessInstancesByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricTaskInstancesByRemovalTime", "deleteHistoricTaskInstancesByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricVariableInstancesByRemovalTime", "deleteHistoricVariableInstancesByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteUserOperationLogByRemovalTime", "deleteUserOperationLogByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteByteArraysByRemovalTime", "deleteByteArraysByRemovalTime_oracle");
addDatabaseSpecificStatement(DMDBMS, "deleteHistoricBatchesByRemovalTime", "deleteHistoricBatchesByRemovalTime_oracle");

constants = new HashMap<String, String>();
constants.put("constant.event", "cast('event' as nvarchar2(255))");
constants.put("constant.op_message", "NEW_VALUE_ || '_|_' || PROPERTY_");
constants.put("constant_for_update", "for update");
constants.put("constant.datepart.quarter", "'Q'");
constants.put("constant.datepart.month", "'MM'");
constants.put("constant.datepart.minute", "'MI'");
constants.put("constant.null.startTime", "null START_TIME_");
constants.put("constant.varchar.cast", "'${key}'");
constants.put("constant.integer.cast", "NULL");
constants.put("constant.null.reporter", "NULL AS REPORTER_");
dbSpecificConstants.put(DMDBMS, constants);
```

## 3. 如果改造[源码](https://github.com/camunda/camunda-bpm-platform/releases/tag/7.14.0)不方便，则可以在自己的Spring项目中针对该两处源码做重写：

 <img src="https://data.golovin.cn/img/5879e59c017c932ad086c2aedd5229a5.image.png?imagevanblog" width="70%">

一、JMeter介绍

为 Sonatype Nexus 开启无限存储（对接腾讯云储存COS）

前言 - 介绍

more指令

1、使用`more`命令浏览文件

2、搜索功能

前言

一、引入达梦数据库驱动包

MYSQL迁移DM国产数据库

一、下载安装达梦（DM）数据库安装包