Session和Cookie有什么区别?

cookie和session的区别 Cookie和Session 阅读详情

Session机制

1.Session介绍及作用                

        属于服务器端的会话技术,数据是保存在服务器的内存中,session也叫会话域对象。服务器会为每个浏览器(每个用户)都会创建独享的session对象。

        由于HTTP协议是无状态的协议,所以服务端需要记录用户的状态时,就需要用某种机制来识具体的用户,这个机制就是Session。 典型的场景比如购物车,当你点击下单按钮时,由于HTTP协议无状态,所以并不知道是哪个用户操作的,所以服务端要为特定的用户创建了特定的Session,用于标识这个用户,并且跟踪用户,这样才知道购物车里面有几本书。这个Session是保存在服务端的,有一个唯一标识。在服务端保存Session的方法很多,内存、数据库、文件都有。

Servlet三个作用域
请求域request一次请求内有效
会话域session一个会话内有效
上下文域servletContext全局有效,服务器启动开始,服务器关闭结束

 

 2.Session的应用场景

Session应用场景存储数据特点: 用户独享,临时性,高安全。

  3.Session的常用方法

方  法  名描    述
void setAttribute(“名字”, Object value)设置Session属性。value参数可以为任何Java Object。通常为Java Bean。value信息不宜过大
String getAttribute("名字")返回Session属性
Enumeration getAttributeNames()返回Session中存在的属性名
void removeAttribute("名字")移除Session属性
String getId()

返回Session的ID。该ID由服务器自动创建,不会重复 

 

Cookie机制

 1.Cookie介绍及作用 

        Cookie是用于在客户端浏览器存储会话数据,可以叫做浏览器缓存。Cookie 是由 Web 服务器创建,最后保存在用户浏览器(客户端)上的文本数据

        HTTP协议是无状态的协议。一旦数据交换完毕,客户端与服务器端的连接就会关闭,再次交换数据需要建立新的连接。这就意味着服务器无法从连接上跟踪会话。即用户A购买了一件商品放入购物车内,当再次购买商品时服务器已经无法判断该购买行为是属于用户A的会话还是用户B的会话了。要跟踪该会话,必须引入一种机制。

  客户端存储会话数据,等于使用浏览器缓存数据,可以减少服务器的内存压力,从而提升服务器性能

Cookie工作机制

 

Cookie常用的API

 

  2.Cookie的有效期

        Cookie的maxAge决定着Cookie的有效期,单位为秒(Second)。Cookie中通过getMaxAge()方法与setMaxAge(int maxAge)方法来读写maxAge属性。

/*目标:修改cookie的有效期
         *
         * 介绍:cookie默认有效期是浏览器关闭就会销毁
         * 修改cookie有效期(过期时间)的语法:
         *    cookie.setMaxAge(秒);
         *    含义:设置cookie存活多少秒,时间到了就会被销毁
         *
         * 示例:创建cookie,name="loginUser",value="admin",设置cookie过期时间为7天,输出            
           “Cookie write success”
         * */

        Cookie cookie = new Cookie("login","admin");

        cookie.setMaxAge(60*60*24*7);//七天

        response.addCookie(cookie);

如果maxAge属性为正数,则表示该Cookie会在maxAge秒之后自动失效。浏览器会将maxAge为正数的Cookie持久化,即写到对应的Cookie文件中。无论客户关闭了浏览器还是电脑,只要还在maxAge秒之前,登录网站时该Cookie仍然有效。下面代码中的Cookie信息将永远有效。

 3.Cookie的删除、修改

        Cookie并不提供修改、删除操作。如果要修改某个Cookie,只需要新建一个同名的Cookie,添加到response中覆盖原来的Cookie。

  如果要删除某个Cookie,只需要新建一个同名的Cookie,并将maxAge设置为0,并添加到response中覆盖原来的Cookie。注意是0而不是负数。负数代表其他的意义。读者可以通过上例的程序进行验证,设置不同的属性。

        //删除Cookie
        //创建Cookie, name=loginUser3
        Cookie cookie = new Cookie("loginUser3","");  //value设置为空

        //设置有限路径,必须与已有的name=loginUser3是一样的
        cookie.setPath(request.getContextPath()+"/Demo2Servlet"); 
        //路径要与创建时设置的一样

        //设置有效期为0
        cookie.setMaxAge(0);

        //输出给浏览器去覆盖
        response.addCookie(cookie);

  注意:修改、删除Cookie时,新建的Cookie除value、maxAge之外的所有属性,例如name、path、domain等,都要与原Cookie完全一样。否则,浏览器将视为两个不同的Cookie不予覆盖,导致修改、删除失败。

 4.Cookie的路径

Cookie cookie = new Cookie("loginUser","admin");     // 新建Cookie

cookie.setPath(request.getContextPath()+"/Demo2Servlet");  // 设置路径

response.addCookie(cookie);                           // 输出到客户端

设置为“/”时允许所有路径使用Cookie。path属性需要使用符号“/”结尾。name相同但domain相同的两个Cookie也是两个不同的Cookie。

Session与Cookie的区别

        会话(Session)跟踪是Web程序中常用的技术,用来跟踪用户的整个会话。常用的会话跟踪技术是Cookie与Session。

两者最大的区别在于生存周期,一个是IE启动到IE关闭.(浏览器页面一关 ,Session就消失了),一个是预先设置的生存周期,或永久的保存于本地的文件。(Cookie)

1)Cookie数据存放在客户的浏览器上,Session数据放在服务器上。

2)  Session 的运行依赖 session id,而 session id 是存在 cookie 中的,也就是说,如果浏览器禁用了 cookie ,同时 session 也会失效(但是可以通过其它方式实现,比如在 url 中传递session_id)

3)cookie不是很安全,别人可以分析存放在本地的COOKIE并进行COOKIE欺骗考虑到安全应当使用session。

4)设置cookie时间可以使cookie过期。但是使用session-destory(),将会销毁会话。

5)session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多,会比较占用你服务器的性能考虑到减轻服务器性能方面,应当使用cookie。

6)单个cookie保存的数据不能超过4K,很多浏览器都限制一个站点最多保存20个cookie。(Session对象没有对存储的数据量的限制,其中可以保存更为复杂的数据类型)

   注意:

      session很容易失效,用户体验很差;

      虽然cookie不安全,但是可以加密 ;

      cookie也分为永久和暂时存在的;

      浏览器 有禁止cookie功能 ,但一般用户都不会设置;

     一定要设置失效时间,要不然浏览器关闭就消失了;

      例如:

            记住密码功能就是使用永久cookie写在客户端电脑,下次登录时,自动将cookie信息附加发送给服务端。

软件测试面试题之cookie和session的区别 众所周知,cookie和session的相同点是他们都是用来跟踪浏览器用户身份的会话方式,但是两者的不同之处也不少。在测试面试中,我们常常会遇到这样的经典面试题:描述一下cookie和session的区别。下面我们就一起来复习一下相关的知识点! 区别1: Session 代表着服务器和客户端一次会话的过程。Session 对象存储特定用户会话所需的属性及配置信息。这样,当用户在应用程序的 Web 页之间跳转时,存储在 Session 对象中的变量将不会丢失,而是在整个用户会话中一直存在下去。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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