3种EJB组件的生命周期

37、EJB 3 与 Java 持久化 API 实战案例解析 本文深入解析了EJB 3与Java持久化API的实战案例,涵盖了拦截器与生命周期管理、简单表单发布与查询、一对多和多对多数据库关系的Web组件实现。通过三个典型场景,详细展示了企业级Java应用的开发流程,包括数据库设计、业务接口定义、实体类映射、前端页面交互等内容。同时提供了代码复用建议、性能优化策略及开发流程总结,适用于希望提升Java EE开发能力的开发者。 阅读详情

通过EAI等Q组件,实现企业级的数据总线,把应用之间的网状结构关系进行星型化..利用mdb从jms(Q)服务器上获取相应的消息服务.总之在企业信息化的过程中,基于j2ee的应用整合,ejb提供了一种良好的方法,当然你也可以选择websevice,但是在网络结构和实时处理效率上还是有很大的差别.下面详细描述以下三种ejb的生命周期,在开发中和利用他的容器回调功能,来注入和回收外部的各种资源。

1 session Bean (有状态)
有状态会话Bean实例有三种状态,不存在,就绪,和钝化。
lifetime
客户端调用home接口的create 方法,ejb容器实例化一个Bean并调用setSesssionContext

ejbCreate方法,使得Bean处于就绪状态。然后客户就可以使用其商业方法了。ejb容器对Bean的生命周期

进行管理,一般会对最少使用的EJB进行钝化,当客户在使用这个EJB时,容器会进行激活,这个过程对客

户来说是透明的。当用户调用remove方法,容器调用ejbRemove方法,ejb生命周期结束.
无状态会话Bean实例就两种状态,不存在和就绪.
lifetime

客户端调用home接口的create方法,如果不存在可用的实例.jb容器实例化一个Bean并调用

setSesssionContext ejbCreate方法.当客户调用remove方法之后,ejb容器则调用ejbRemove的方法, 
ejb生命周期结束.

2 实体bean
实体bean有三种状态,不存在,在pool中,就绪
lifetime

ejb容器创建实例时调用setEntityContext,把容器的上下文传到bean组件中.实例化之后bean

会移到池中,此时ejb没有和任何的实体对象进行关联,所有的bean实例是一样,容器会指派它和具体的

实体标示关联,进入就绪状态。有两种方法使得一个实体bean从池化进入到就绪状态,一是客户端使用

create方法,使得ejb容器调用ejbCreate and ejbPostCreate 方法,二是容器调用ejbActivate 方法,

这对客户来说是透明的,只有当实体bean处于就绪状态时,才能调用其商业方法。同样如果实体bean要从

就绪进行池化也有两种方法,一是客户端调用remove方法,容器调用ejbRemove;二是容器ejbPassivate方法。
bmp和cmp,在bean实例从池化到就绪时,对于bmp的实体bean,容器不会自动设置primary key.因此ejbCreate and ejbActivate 需要获得这个primary key ,如果这个key非法,ejbLoad and ejbStore methods 不能同步实体变量到数据库。ejbCreate 通过参数传入,ejbActivate 通过id = (String)context.getPrimaryKey();在pool状态,这些需要持久化的实体变量则不需要,在ejbPasssivate 中把它赋值null。unsetEntityContext,
bean生命周期结束的时候,调用
3 mdb 消息bean
    消息bean就两种状态:不存在和就绪
lifetime

就像sessionless session bean,容器在实例化bean的时候,调用setMessageDrivenContext,ebjCreate. 调用ejbRemove方法结束生命周期。当消息到达的时候Onmessage方法。因此可以mdb是一种jms客户端企业级组件。

EJB 3.1 Cookbook: 企业级Java应用开发实践指南 Enterprise JavaBeans (EJB) 是Java EE (现在称为Jakarta EE) 规范的一部分,它提供了一种创建和运行可伸缩、多用户、事务安全的企业级应用程序的方法。EJB 组件是服务端的业务逻辑实现,它封装了业务逻辑并将数据访问和事务管理等复杂性抽象化。EJB 组件分为三大类型:Session Beans、Message-Driven Beans 和 Singleton Beans,每种类型都有其特定的用途和特点。 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. 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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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