前言:在zookeeper学习的时候,执行jsp命令查看zookpper运行状态的时候发现报错:
-bash: jps: command not found
翻阅了一大批文章,不是东拼西凑,就是缺斤少两,于是乎,本人萌生了第一次写博客的想法,复盘的同时,顺便记录一下此次踩坑的经过,开始吧,GOGOGO!
产生的原因是Java的环境变量出错

发现一串奇怪的路径,说明这只是java的执行路径,而非java的安装路径。
执行 which java 来获取java路径:



终于我们获取到了java的安装路径,但这个路径为嘛有一大串???原因是这是CentOS自带的open-jdk...
首先我们得将它给干掉:
rpm -qa | grep java #查看java文件
sudo rpm -qa | grep java | xargs rpm -e --nodeps #root权限下删除所有java文件
冷知识,
sudo进入root模式:
ln -s target_file_name source_file_name #建立软链接
rm -rf xxxx/ 加了个/ #这个是删除文件夹
rm -rf xxxx 没有/ #这个是删除软链接
https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-linux
- tar.gz:
本质上就是一种压缩包,里面的一些配置都需要我们手动操作- rpm:
Rethat红帽公司发布的一个功能,redhat package manager,.rpm更像一个软件安装包,意为tar.gz的傻瓜式安装,全自动化- yum:
rpm的究极傻瓜版...类似于java-maven的作用,自动下载、自动安装、自动装配,甚至可以补丢失的依赖包,一般使用这个命令可以查看对应插件官网的目前能下载的插件列表,然后再选择进行安装,十分的方便
为了加深理解,采用tar.gz包,来手动安装jdk8。将该压缩包放到/usr/local/jdk目录下(手动建立jdk目录),jdk目录需要自己手动创建,也可以叫java,名字自己随意取(见名知意),然后解压该压缩包,输入如下指令:
tar zxvf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
冷知识,
/usr/local 文件一般存放给另一个主机存放额外安装软件的目录,一般是通过编译源码方式安装的程序,如jdk、nginx、rabbitmq;
/opt 则是存放额外安装软件的目录,如mysql、redis、zookeeper;
/usr 用户的很多应用程序和文件都放在这个目录里面
接下来配置java环境变量:
vim /etc/profile 打开配置文件追加以下内容:
冷知识,
(shift+g快速定位到末尾,i进行编辑,wq!保存退出)
/etc 存放所有的系统管理所需要的配置文件,子目录my.conf
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_351 #jdk安装目录
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib:$CLASSPATH
export JAVA_PATH=${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin
export PATH=$PATH:${JAVA_PATH}
刷新profile文件,不必重启linux:
source /etc/profile
测试是否安装成功:
java -version
javac
测试jps指令:
jps

总结:
- jps命令无法执行,原因在于java环境变量配置有误
- linux有自带的open-jdk
- 软链接的使用:ln -s
我在使用omniauth/openid时遇到了一些麻烦。在尝试进行身份验证时,我在日志中发现了这一点:OpenID::FetchingError:Errorfetchinghttps://www.google.com/accounts/o8/.well-known/host-meta?hd=profiles.google.com%2Fmy_username:undefinedmethod`io'fornil:NilClass重要的是undefinedmethodio'fornil:NilClass来自openid/fetchers.rb,在下面的代码片段中:moduleNetclass
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我正在为一个项目制作一个简单的shell,我希望像在Bash中一样解析参数字符串。foobar"helloworld"fooz应该变成:["foo","bar","helloworld","fooz"]等等。到目前为止,我一直在使用CSV::parse_line,将列分隔符设置为""和.compact输出。问题是我现在必须选择是要支持单引号还是双引号。CSV不支持超过一个分隔符。Python有一个名为shlex的模块:>>>shlex.split("Test'helloworld'foo")['Test','helloworld','foo']>>>shlex.split('Test"
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