RedisTemplate访问Redis数据结构
Redis五种基本数据结构
redis提供键值对的形式对数据进行存储。支持五种数据类型：String（字符串），List（链表），Hash（散列），Set（无序集合），ZSet（有序集合）。下面是网上对其数据结构简单的归纳比较好的，如下：
结构类型 结构存储的值 结构的读写能力
String 可以是字符串、整数或者浮点数 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作；对象和浮点数执行 自增(increment)或者自减(decrement)
List 一个链表，链表上的每个节点都包含了一个字符串 从链表的两端推入或者弹出元素；根据偏移量对链表进行修剪(trim)；读取单个或者多个元素；根据值来查找或者移除元素
Hash 包含键值对的无序散列表 添加、获取、移除单个键值对；获取所有键值对
Set 包含字符串的无序收集器(unorderedcollection)，并且被包含的每个字符串都是独一无二的、各不相同 添加、获取、移除单个元素；检查一个元素是否存在于某个集合中；计算交集、并集、差集；从集合里卖弄随机获取元素
ZSet 字符串成员(member)与浮点数分值(score)之间的有序映射，元素的排列顺序由分值的大小决定 添加、获取、删除单个元素；根据分值范围(range)或者成员来获取元素
Spring-data-Redis简介
对于JAVA语言，我们之前使用Jedis对redis进行基本的指令操作，随着Spring对Jedis进行了很好的封装之后，使用Spring-data-redis包对redis的操作变得更加简单和方便。而Spring-data-Redis则是通过RedisTemplate对象来操作Redis的五种数据结构。
如何引入Spring-data-Redis
1.导入jar包：spring-data-redis-1.8.7.RELEASE.jar 和 jedis-2.9.0.jar
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>1.8.7.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
2.配置文件（SpringBoot方式暂不介绍）
redis.properties
redis.host=192.168.132.128
redis.port=10000
redis.password=123456
redis.minIdle=50
redis.maxIdle=300
redis.maxActive=600
redis.maxWait=1000
redis.testOnBorrow=true
applicationContext.xml
<bean id="propertyConfigurer" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
<property name="locations">
<list>
<!-- 引入小配置文件-->
<value>classpath:redis.properties</value>
</list>
</property>
</bean>
<!-- 连接池 ,本质是对GenericObjectPoolConfig的属性的设置-->
<bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<property name="minIdle" value="${redis.minIdle}" />
<property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />
<property name="maxTotal" value="${redis.maxActive}" />
<property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" />
<property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}" />
</bean>
<!-- REDIS连接工厂 -->
<bean id="jedisConnFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
<!-- 基础连接参数 -->
<property name="hostName" value="${redis.host}" />
<property name="port" value="${redis.port}" />
<property name="password" value="${redis.password}" />
<!-- 是否启用连接池 -->
<property name="usePool" value="true" />
<property name="poolConfig" ref="poolConfig" />
</bean>
<!-- 对String类型处理的RedisTemplate -->
<bean id="stringRedisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate">
<property name="connectionFactory" ref="jedisConnFactory" />
<property name="keySerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />
</property>
<property name="valueSerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />
</property>
<property name="hashKeySerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />
</property>
<property name="hashValueSerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />
</property>
</bean>
<!-- 对LIST,SET,ZSET,HASH等类型的处理RedisTemplate -->
<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
<property name="connectionFactory" ref="jedisConnFactory"/>
<property name="keySerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
</property>
<property name="hashKeySerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
</property>
<property name="valueSerializer">
<!-- 对象序列化方案 -->
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
</property>
<property name="hashValueSerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
</property>
</bean>
3.注意
推荐使用GenericJackson2JsonRedisSerializer，而不是Jackson2JsonRedisSerializer，因为GenericJackson2JsonRedisSerializer提供了很好的对泛型的支持，而使用Jackson2JsonRedisSerializer对不同对象进行操作时都需要手动set序列化方案，不能直接集成到配置文件中将其直接托管给spring工厂。当然，我们可以自定义序列化方案，同时也可以使用spring-data-redis集成好的序列化方案，例如集成号称速度最快的fastjson序列化方案，下面提供一个fastjson的Serializer（暂时没有集成对泛型纳入工厂方案的支持）。
package util;
import java.nio.charset.Charset;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
/**
* FASTJSON序列化工具
* @author LiuChengxiang
* @time 2017年9月19日上午9:30:27
*
* @param <T>
*/
public class FastJson2JsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {
public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");
private Class<T> clazz;
public FastJson2JsonRedisSerializer(Class<T> clazz){
super();
this.clazz = clazz;
}
@Override
public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
if (t == null) {
return new byte[0];
}
return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET);
}
@Override
public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
if (bytes == null || bytes.length <= 0) {
return null;
}
String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET);
return (T)JSON.parseObject(str,clazz);
}
}
RedisTemplate访问Redis数据结构（前言）
RedisTemplate访问Redis数据结构（一）——String
RedisTemplate访问Redis数据结构（二）——List
RedisTemplate访问Redis数据结构（三）——Hash
RedisTemplate访问Redis数据结构（四）——Set
RedisTemplate访问Redis数据结构（五）——ZSet
https://blog.csdn.net/weixin_37490221/article/details/78134105
logback.xml常用配置
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-classic完整实现SLF4J API使你可以很方便地更换成其它日志系统如log4j或JDK14 Logging。logback-access访问模块与Servlet容器集成提供通过Http来访问日志的功能。 Logback是要与SLF4J结合起来用两个组件的官方网站如下：
logback的官方网站： http://logback.qos.ch
SLF4J的官方网站：http://www.slf4j.org
本文章用到的组件如下：请自行到官方网站下载！
logback-access-1.0.0.jar
logback-classic-1.0.0.jar
logback-core-1.0.0.jar
slf4j-api-1.6.0.jar
二、logback取代 log4j的理由：
Logback和log4j是非常相似的，如果你对log4j很熟悉，那对logback很快就会得心应手。下面列了logback相对于log4j的一些优点：
1、更快的实现 Logback的内核重写了，在一些关键执行路径上性能提升10倍以上。而且logback不仅性能提升了，初始化内存加载也更小了。
2、非常充分的测试 Logback经过了几年，数不清小时的测试。Logback的测试完全不同级别的。在作者的观点，这是简单重要的原因选择logback而不是log4j。
3、Logback-classic非常自然实现了SLF4j Logback-classic实现了 SLF4j。在使用SLF4j中，你都感觉不到logback-classic。而且因为logback-classic非常自然地实现了SLF4J， 所 以切换到log4j或者其他，非常容易，只需要提供成另一个jar包就OK，根本不需要去动那些通过SLF4JAPI实现的代码。
4、非常充分的文档 官方网站有两百多页的文档。
5、自动重新加载配置文件 当配置文件修改了，Logback-classic能自动重新加载配置文件。扫描过程快且安全，它并不需要另外创建一个扫描线程。这个技术充分保证了应用程序能跑得很欢在JEE环境里面。
6、Lilith Lilith是log事件的观察者，和log4j的chainsaw类似。而lilith还能处理大数量的log数据 。
7、谨慎的模式和非常友好的恢复 在谨慎模式下，多个FileAppender实例跑在多个JVM下，能 够安全地写道同一个日志文件。RollingFileAppender会有些限制。Logback的FileAppender和它的子类包括 RollingFileAppender能够非常友好地从I/O异常中恢复。
8、配置文件可以处理不同的情况 开发人员经常需要判断不同的Logback配置文件在不同的环境下（开发，测试，生产）。而这些配置文件仅仅只有一些很小的不同，可以通过,和来实现，这样一个配置文件就可以适应多个环境。
9、Filters（过滤器） 有些时候，需要诊断一个问题，需要打出日志。在log4j，只有降低日志级别，不过这样会打出大量的日志，会影响应用性能。在Logback，你可以继续 保持那个日志级别而除掉某种特殊情况，如alice这个用户登录，她的日志将打在DEBUG级别而其他用户可以继续打在WARN级别。要实现这个功能只需 加4行XML配置。可以参考MDCFIlter 。
10、SiftingAppender（一个非常多功能的Appender） 它可以用来分割日志文件根据任何一个给定的运行参数。如，SiftingAppender能够区别日志事件跟进用户的Session，然后每个用户会有一个日志文件。
11、自动压缩已经打出来的log RollingFileAppender在产生新文件的时候，会自动压缩已经打出来的日志文件。压缩是个异步过程，所以甚至对于大的日志文件，在压缩过程中应用不会受任何影响。
12、堆栈树带有包版本 Logback在打出堆栈树日志时，会带上包的数据。
13、自动去除旧的日志文件 通过设置TimeBasedRollingPolicy或者SizeAndTimeBasedFNATP的maxHistory属性，你可以控制已经产生日志文件的最大数量。如果设置maxHistory 12，那那些log文件超过12个月的都会被自动移除。
总之，logback比log4j太优秀了，让我们的应用全部建立logback上吧 ！
三、Logback的配置介绍
1、Logger、appender及layout
Logger作为日志的记录器，把它关联到应用的对应的context上后，主要用于存放日志对象，也可以定义日志类型、级别。
Appender主要用于指定日志输出的目的地，目的地可以是控制台、文件、远程套接字服务器、 MySQL、PostreSQL、 Oracle和其他数据库、 JMS和远程UNIX Syslog守护进程等。
Layout 负责把事件转换成字符串，格式化的日志信息的输出。
2、logger context
各个logger 都被关联到一个 LoggerContext，LoggerContext负责制造logger，也负责以树结构排列各logger。其他所有logger也通过org.slf4j.LoggerFactory 类的静态方法getLogger取得。 getLogger方法以 logger名称为参数。用同一名字调用LoggerFactory.getLogger 方法所得到的永远都是同一个logger对象的引用。
3、有效级别及级别的继承
Logger 可以被分配级别。级别包括：TRACE、DEBUG、INFO、WARN 和 ERROR，定义于ch.qos.logback.classic.Level类。如果 logger没有被分配级别，那么它将从有被分配级别的最近的祖先那里继承级别。root logger 默认级别是 DEBUG。
4、打印方法与基本的选择规则
打印方法决定记录请求的级别。例如，如果 L 是一个 logger 实例，那么，语句 L.info("..")是一条级别为 INFO的记录语句。记录请求的级别在高于或等于其 logger 的有效级别时被称为被启用，否则，称为被禁用。记录请求级别为 p，其 logger的有效级别为 q，只有则当 p>=q时，该请求才会被执行。
该规则是 logback 的核心。级别排序为： TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR
四、Logback的默认配置
如果配置文件 logback-test.xml 和 logback.xml 都不存在，那么 logback 默认地会调用BasicConfigurator ，创建一个最小化配置。最小化配置由一个关联到根 logger 的ConsoleAppender 组成。输出用模式为%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n 的 PatternLayoutEncoder 进行格式化。root logger 默认级别是 DEBUG。
1、Logback的配置文件
Logback 配置文件的语法非常灵活。正因为灵活，所以无法用 DTD 或 XML schema 进行定义。尽管如此，可以这样描述配置文件的基本结构：以<configuration>开头，后面有零个或多个<appender>元素，有零个或多个<logger>元素，有最多一个<root>元素。
2、Logback默认配置的步骤
(1). 尝试在 classpath 下查找文件 logback-test.xml；
(2). 如果文件不存在，则查找文件 logback.xml；
(3). 如果两个文件都不存在，logback 用 Bas icConfigurator 自动对自己进行配置，这会导致记录输出到控制台
以下为详细代码
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 说明： 1、日志级别及文件 日志记录采用分级记录，级别与日志文件名相对应，不同级别的日志信息记录到不同的日志文件中 例如：error级别记录到log_error_xxx.log或log_error.log（该文件为当前记录的日志文件），而log_error_xxx.log为归档日志，
日志文件按日期记录，同一天内，若日志文件大小等于或大于2M，则按0、1、2...顺序分别命名 例如log-level-2013-12-21.0.log
其它级别的日志也是如此。 2、文件路径 若开发、测试用，在Eclipse中运行项目，则到Eclipse的安装路径查找logs文件夹，以相对路径../logs。
若部署到Tomcat下，则在Tomcat下的logs文件中 3、Appender FILEERROR对应error级别，文件名以log-error-xxx.log形式命名
FILEWARN对应warn级别，文件名以log-warn-xxx.log形式命名 FILEINFO对应info级别，文件名以log-info-xxx.log形式命名
FILEDEBUG对应debug级别，文件名以log-debug-xxx.log形式命名 stdout将日志信息输出到控制上，为方便开发测试使用 -->
<configuration>
<!-- 在Eclipse中运行，请到Eclipse的安装目录中找log文件，Tomcat下，请到Tomcat目录下找 -->
<!-- <property name="LOG_PATH" value="/xebest/logs/llmj-app" /> -->
<property name="LOG_PATH" value="E:/logs/llmj-app" />
<!-- 日志记录器，日期滚动记录 -->
<appender name="FILEERROR"
class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
<file>${LOG_PATH}/log_error.log</file>
<!-- 日志记录器的滚动策略，按日期，按大小记录 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!-- 归档的日志文件的路径，例如今天是2013-12-21日志，当前写的日志文件路径为file节点指定，可以将此文件与file指定文件路径设置为不同路径，从而将当前日志文件或归档日志文件置不同的目录。
而2013-12-21的日志文件在由fileNamePattern指定。%d{yyyy-MM-dd}指定日期格式，%i指定索引 -->
<fileNamePattern>${LOG_PATH}/log-error-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log
</fileNamePattern>
<!-- 除按日志记录之外，还配置了日志文件不能超过2M，若超过2M，日志文件会以索引0开始， 命名日志文件，例如log-error-2013-12-21.0.log -->
<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy
class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<maxFileSize>2MB</maxFileSize>
</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
</rollingPolicy>
<!-- 追加方式记录日志 -->
<append>true</append>
<!-- 日志文件的格式 -->
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>%-5p [%d][%mdc{mdc_userId}] %C:%L - %m %n</pattern>
<charset>utf-8</charset>
</encoder>
<!-- 此日志文件只记录error级别的 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>error</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
</appender>
<appender name="FILEWARN"
class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${LOG_PATH}/log_warn.log</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${LOG_PATH}/log-warn-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log
</fileNamePattern>
<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy
class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<maxFileSize>2MB</maxFileSize>
</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
</rollingPolicy>
<append>true</append>
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>%-5p [%d][%mdc{mdc_userId}] %C:%L - %m %n</pattern>
<charset>utf-8</charset>
</encoder>
<!-- 此日志文件只记录warn级别，不记录大于warn级别的日志 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>WARN</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
</appender>
<appender name="FILEINFO"
class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${LOG_PATH}/log_info.log</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${LOG_PATH}/log-info-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log
</fileNamePattern>
<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy
class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<maxFileSize>2MB</maxFileSize>
</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
</rollingPolicy>
<append>true</append>
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>%-5p [%d][%mdc{mdc_userId}] %C:%L - %m %n</pattern>
<charset>utf-8</charset>
</encoder>
<!-- 此日志文件只记录info级别，不记录大于info级别的日志 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>INFO</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
</appender>
<appender name="FILEDEBUG"
class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${LOG_PATH}/log_debug.log</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${LOG_PATH}/log-debug-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log
</fileNamePattern>
<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy
class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<maxFileSize>2MB</maxFileSize>
</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
</rollingPolicy>
<append>true</append>
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>%-5p [%d][%mdc{mdc_userId}] %C:%L - %m %n</pattern>
<charset>utf-8</charset>
</encoder>
<!-- 此日志文件只记录debug级别，不记录大于debug级别的日志 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>DEBUG</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
</appender>
<appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<Target>System.out</Target>
<encoder>
<pattern>%-5p [%d][%mdc{mdc_userId}] %C:%L - %m %n</pattern>
<charset>utf-8</charset>
</encoder>
<!-- 此日志appender是为开发使用，只配置最底级别，控制台输出的日志级别是大于或等于此级别的日志信息 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>DEBUG</level>
</filter>
</appender>
<appender name="FILTER_INFO"
class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<File>${LOG_PATH}/log_filter.log</File>
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} : %m%n</pattern>
</encoder>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>INFO</level>
</filter>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${LOG_PATH}/log_filter.%d{yyyy-MM-dd}</fileNamePattern>
</rollingPolicy>
</appender>
<logger name="FILTER_INFO_LOGGER" additivity="false" level="INFO">
<appender-ref ref="FILTER_INFO" />
</logger>
<appender name="INTEREST_BEARING_INFO"
class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<File>${LOG_PATH}/log_interest_bearing.log</File>
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} : %m%n</pattern>
</encoder>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>INFO</level>
</filter>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${LOG_PATH}/log_interest_bearing.%d{yyyy-MM-dd}</fileNamePattern>
</rollingPolicy>
</appender>
<logger name="INTEREST_BEARING_LOGGER" additivity="true" level="INFO">
<appender-ref ref="INTEREST_BEARING_INFO" />
</logger>
<!-- 为单独的包配置日志级别，若root的级别大于此级别， 此处级别也会输出 应用场景：生产环境一般不会将日志级别设置为trace或debug，但是为详细的记录SQL语句的情况，
可将hibernate的级别设置为debug，如此一来，日志文件中就会出现hibernate的debug级别日志， 而其它包则会按root的级别输出日志 -->
<logger name="org.springframework" level="DEBUG" />
<logger name="com.ibatis" level="DEBUG" />
<logger name="com.ibatis.common.jdbc.SimpleDataSource" level="DEBUG" />
<logger name="com.ibatis.common.jdbc.ScriptRunner" level="DEBUG" />
<logger name="com.ibatis.sqlmap.engine.impl.SqlMapClientDelegate" level="DEBUG" />
<logger name="java.sql.Connection" level="DEBUG" />
<logger name="java.sql.Statement" level="DEBUG" />
<logger name="java.sql.PreparedStatement" level="DEBUG" />
<!-- 生产环境，将此级别配置为适合的级别，以名日志文件太多或影响程序性能 -->
<root level="INFO">
<appender-ref ref="FILEDEBUG" />
<appender-ref ref="FILEINFO" />
<appender-ref ref="FILEWARN" />
<appender-ref ref="FILEERROR" />
<!-- 生产环境将请stdout去掉 -->
<appender-ref ref="stdout" />
</root>
</configuration>
使用SecureCRT进行端口转发
总共3台机器，我的笔记本，跳转机器，内网服务器：
我的笔记本和内网服务器是不能直连的，必须通过跳板机
每次都要先登陆跳板机，然后在跳板机上通过SSH的方式登陆至内网服务器进行操作是一件特别麻烦的事，并且，如果我在内网服务器的8080端口启动了一个web服务，该如何访问呢？
端口转发的意思是，将所有发送至IP1：port1的请求全部转发至IP2：port2
首先配置至跳板机（150.236.223.72:22）的连接：
配置完成后选择Connect连接至跳板机，输入密码后可选择“Save password”以方便以后使用
一，直接连接至内网服务器
选择“Options” -> "Session Options..."
在左侧边栏中选择“Connection” -> "Port Forwarding"，选择“add...”添加一条新的转发规则
添加本任意端口（最好是1024之上的端口）至内网服务器22端口的转发规则
然后选择“OK”，要想配置生效，需要关闭当前连接重新连一次，此时，只要该连接处于连接状态，所有本地（127.0.0.1）2222的请求都会通过跳板机（150.236.223.72）转发至内网服务器（10.170.67.234）的22端口
为了验证配置的正确性，创建一条127.0.0.1:2222的连接（此时连接的username和passward为内网服务器的用户名和密码）：
点击“Connect”后，可以发现直接登录至内网服务器
SFTP同样使用22端口，所以此时也可通过127.0.0.1:2222向内网服务器发送文件或从内网服务器下载文件（FileZilla）
Status: Connecting to 127.0.0.1:2222...
Response: fzSftp started
Command: open "root@127.0.0.1" 2222
Command: Pass: *******
Status: Connected to 127.0.0.1
Status: Retrieving directory listing...
Command: pwd
Response: Current directory is: "/root"
Command: ls
Status: Listing directory /root
Status: Calculating timezone offset of server...
Command: mtime ".rhosts"
Response: 1413279106
Status: Timezone offsets: Server: 0 seconds. Local: 28800 seconds. Difference: 28800 seconds.
Status: Directory listing successful
二，访问内网服务器上的web应用
在至跳板机的连接上添加本任意端口（最好是1024之上的端口）至内网服务器8080端口的转发规则
配置完成后同样需要重新连接，此时就可以通过http://127.0.0.1:8080直接访问内网服务器上8080端口启动的web服务了
特别需要注意的是：跳板机的连接关闭，端口转发即失效
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