respose状态个案研究

本文介绍了一种在Web应用中实现性能测试的方法,通过自定义过滤器引入延迟,并解决了负载测试时重复请求的问题。

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为了做个性能测试,在每次访问资源的时候 又要设个延时,程序不复杂,做个过滤器就行了:

public class WylFilter implements Filter{
 
 int sleep = 15;

 public void destroy() {
  // TODO Auto-generated method stub
  
 }

 public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,
   FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
  System.out.println("start sleep.");
  try {
   Thread.sleep(sleep * 1000);
  } catch (InterruptedException e) {
   e.printStackTrace();
  }
  System.out.println("end sleep.");
  System.out.println("sleep " + sleep + " s.");  
    
  HttpServletResponse r = (HttpServletResponse)response;
  r.setHeader("Pragma", "No-cache");
  r.setHeader("Cache-Control", "no-cache");
  r.setDateHeader("Expires", 0);
  
  filterChain.doFilter(request, response);
 }

 public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
  // TODO Auto-generated method stub
  sleep = Integer.parseInt((String)filterConfig.getInitParameter("sleep"));
 }
 
}

但是同时说,使用loadrunner的时候,一个脚本里用同一个url访问同一个资源,会有问题,我不太明白,但既然有问题总的解决,我想了一个方案

http://IP:8080/^^^^tomcat.gif 在过滤器中滤掉^^^^ 然后重定向到http://IP:8080/tomcat.gif

起初代码我是这样写的:

.......

String ourl = ((HttpServletRequest)request).getRequestURI();
  System.out.println("ourl:" + ourl);
  String nurl = ourl;
  Pattern p = Pattern.compile("(^.*/)([^/]*$)");
  Matcher m = p.matcher(ourl);
  if(m.matches()){
   String temp = m.group(2);
   Pattern pt = Pattern.compile("(^//^*)([^//^]*$)");
   Matcher mt = pt.matcher(temp);
   if(mt.matches()){
    nurl = m.group(1) + mt.group(2);
   }else{
    nurl = m.group(1) + m.group(2);
   }
   
  }
  System.out.println("nurl:" + nurl);
  RequestDispatcher rd = null;
  rd = request.getRequestDispatcher(nurl);
  
  HttpServletResponse r = (HttpServletResponse)response;
  r.setHeader("Pragma", "No-cache");
  r.setHeader("Cache-Control", "no-cache");
  r.setDateHeader("Expires", 0);
  rd.forward(request, response);
  filterChain.doFilter(request, response);
  System.out.println("after doFilter.");
    

......

filterChain.doFilter(request, response);行报java.lang.IllegalStateException
说明response已经提交了

从这里我们可以得出两个结论:

1,重定向不会在过滤
2,重定向会提交response
3,doFilter()方法要求response未提交,因为提交就等于结束了

通过另一个小实验我还得出一个结论:

处在责任连末尾的Filter中的doFilter()会提交response

doFilter()的方法是用来处理责任连的,因为我即一个Filter,所以我即删去了filterChain.doFilter(request, response);

这样一来目的就达到了

### 多智能体系统的状态响应曲线分析 多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)的状态响应曲线通常用于描述多个智能体之间的交互行为以及整个系统随时间演化的动态特性。这种图形表示能够帮助研究者理解复杂系统的行为模式及其稳定性。 #### 1. 基本概念 在MAS中,每个智能体可以被看作是一个独立的实体,具有自身的决策逻辑和目标函数[^1]。当这些智能体相互作用时,它们会形成复杂的网络结构,其整体行为可以通过状态变量的变化来刻画。状态响应曲线则是一种可视化工具,用来展示系统状态如何随着时间或其他输入参数变化而改变。 #### 2. 曲线绘制方法 为了生成多智能体系统的状态响应曲线,一般需要以下几个步骤的数据处理: - **定义状态变量**:选择合适的指标作为系统的状态变量,比如位置、速度或者能量水平。 - **模拟运行过程**:利用仿真技术重现智能体间的互动情况,并记录下各个时刻的关键数据点。 - **绘图呈现结果**:采用折线图等形式连接不同时间节点上的测量值,从而得到完整的响应轨迹。 以下是Python代码示例,演示如何基于假设数据创建简单的状态响应曲线图表: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建虚拟的时间序列与对应的状态数值 time_steps = np.linspace(0, 10, num=100) state_values_agent_1 = np.sin(time_steps) # Agent 1 的状态响应 state_values_agent_2 = np.cos(time_steps) # Agent 2 的状态响应 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(time_steps, state_values_agent_1, label='Agent 1', color='blue') plt.plot(time_steps, state_values_agent_2, label='Agent 2', color='green') plt.title('State Response Curves of Multi-Agent System Over Time') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('State Value') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 此脚本展示了两个假想代理随着时间推移各自状态波动的情况。实际应用中可能涉及更多维度的信息组合显示。 #### 3. 应用实例——新能源行业案例扩展思考 考虑到引用提到的关于新能源行业的数字化经营解决方案[^2],如果我们将发电厂视为一个个自主运作但又彼此关联的小型智能单元,则构建此类设施群组的整体性能评估体系就显得尤为重要。此时引入多智能体理论可以帮助优化资源配置策略并预测长期发展趋势。 #### 结论 综上所述,通过对多智能体系统进行深入剖析并通过恰当的形式展现出来,不仅有助于学术界探索新型算法架构,也能为企业级用户提供宝贵的实战指导意义。
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