DWR: Reverse Ajax

本文基于DWR官网内容,对比了Polling、Comet和Piggyback三种技术。指出Comet相较于Polling更节省服务器资源且延迟更低,但需合理设置连接时间和断开时间以避免服务器过载。

基于网上很多对于 Reverse DWR 的误解,特别是普片认为 Polling 开销比 Comet 小的错误理解,因此撰写该文。

 

(该文的内容全部是基于DWR官网上的摘录。)

 

首先,我们看下官网上对 Polling,Comet 和 Piggyback 三者的对比

 

以下内容摘自 http://directwebremoting.org/dwr/documentation/reverse-ajax/index.html,并对部分内容加以翻译。

 

Comparison

Each method has some benefits.

Polling is simple to implement, however it can easily overload a server.(Polling 是最容易实现的,但是,它很容易 overload a server )In contrast Comet is a huge hack, but is much easier on servers.(反之,我们对比 comet,它就像是一个巨大的黑客(可以理解为“走后门一样”), 但是,它让 servers much easier ).Comet also scores by having very low latency - there is no need to wait for the next time the browser connects.(同样,Comet 具有 low latency(不占带宽) 的优势 - .........) Both polling and comet require extra network connectivity, so the really low overhead version is piggyback, but that can be very high latency.

 

( 可以看到,官网上对 Comet 的评价颇高,1)Much eaiser on servers, 2) Low Latency。而对 Polling 的方式不太推荐,easily overload a server. 并不是网上千篇一律的描述的 Polling 多么的具有优势, Comet 因为长时间占用connection而导致server性能多么的差。)

 

下面内容进一步对 Comet 进行了补充

Since Comet connections almost never last forever(因为 大多数Comet的connections不是永久存在的); for various reasons it is common to reconnect on a semi-regular basis(因为它通常可以在半途中重新连接,(如果连接中途断掉,那么可以重新连接)), Comet and Polling can be seen as extremes on a spectrum where there are 2 customizable parameters - the connected time and the disconnected time. DWR can manage these dynamically to help manage server load.(这里描述了两个非常重要的参数 connected timedisconnected time ,DWR 通过这两个参数来保证 server 不会被 overload )

 

( 可以看到,从官网大篇幅的介绍 Comet 的角度来看,它是极力推荐使用 Comet 来实现 Reverse Ajax,但是必须协同使用 connected time 和 disconnected time 来 manage server )

 

 

如何获取 HttpSession

 

HttpSession session = WebContextFactory.get().getSession();

 

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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