使用spring配置RMI

本文介绍如何使用Java RMI实现远程方法调用,包括服务器端与客户端的搭建过程。通过创建JavaBean对象、定义接口和服务实现,再利用Spring配置完成服务发布与消费。

服务器端:
1.创建一个javabean对象,需要实现Serializable接口。(如果只是传输字符串可以不用创建javabean对象)

1 import java.io.Serializable; 
2 public class User implements Serializable { 
3     private static final long serialVersionUID = 1L; 
4     private String name; 
5     private int age;
6     ……
7 }

2.创建一个接口

01 import com.my.po.User; 
02 public interface IBaseService { 
03     /**
04      * 简单Hello Word
05      * @param name  
06      * @return
07      */ 
08     public String getHelloWord(String name); 
09     /**
10      * 获得User对象
11      * @param user
12      * @return
13      */ 
14     public String getUser(User user); 
15 }

3.实现类

01 import com.my.po.User; 
02 import com.my.service.IBaseService; 
03 public class BaseServiceImpl implements IBaseService { 
04     public String getHelloWord(String name) { 
05         return "欢迎"+name+"的到来!!!"
06     
07     public String getUser(User user) { 
08         return "名字:"+user.getName()+"--->"+"年龄:"+user.getAge(); 
09     
10 }

4.创建一个spring配置文件 applicationContext.xml

01 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
02 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
04     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
06     xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans  
08     <bean id="baseRmiService" class="com.my.service.impl.BaseServiceImpl" />
09     <bean id="baseServiceExporter" class="org.springframework.remoting.rmi.RmiServiceExporter"
10         <!-- 调用Service --> 
11         <property name="service" ref="baseRmiService" />
12         <!-- value值是提供给客户端调用 --> 
13         <property name="serviceName" value="baseService" />
14         <!-- service接口 --> 
15         <property name="serviceInterface" value="com.my.service.IBaseService" />
16         <!-- 注册端口 --> 
17         <property name="registryPort" value="1200" />
18     </bean
19 </beans>

5.main方法

1 import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext; 
2 import com.my.service.IBaseService; 
3 public class BaseServiceTest {  
4     public static void main(String[] args) { 
5         ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); 
6         IBaseService ibs = (IBaseService) context.getBean("baseRmiService"); 
7         System.out.println("baseRmiService启动..."); 
8     
9 }

将User.java和IBaseService.java打成jar包,放到客户端里面。

客户端: 
1.创建一个spring配置文件 applicationContext.xml

01 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
03         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
04         xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p" 
05         xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans  
07     <bean id="baseService" class="org.springframework.remoting.rmi.RmiProxyFactoryBean"
08         <!-- baseService是调用服务端serviceName的value,1200是服务端注册的端口 --> 
09         <property name="serviceUrl" value="rmi://localhost:1200/baseService" />
10         <!-- service接口 --> 
11         <property name="serviceInterface" value="com.my.service.IBaseService" />
12     </bean
13 </beans>

2.main方法

01 import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext; 
02 import com.my.po.User; 
03 public class ClientTest { 
04     public static void main(String[] args) { 
05         ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); 
06         IBaseService ibs = (IBaseService) context.getBean("baseService"); 
07         System.out.println(ibs.getHelloWord("hao")); 
08         User user = new User(); 
09         user.setName("chenghao"); 
10         user.setAge(24); 
11         System.out.println(ibs.getUser(user)); 
12     
13 }

现在运行ClientTest类就会在控制台打印出:

欢迎hao的到来!!! 名字:chenghao--->年龄:24

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值