18、JSP会话跟踪与购物车应用详解

JSP会话跟踪与购物车应用详解

一、会话故障转移

在Web应用程序运行过程中,会话故障转移是一个需要重点关注的问题。想象一下,当用户在网上购物时,已经将商品添加到购物车,突然服务器崩溃,用户不得不重新开始购物,这会极大地影响用户体验。

  1. 不同服务器的支持情况

    • Tomcat没有内置的会话故障转移支持,这让许多开发者感到困扰。
    • 而像BEA的Web Logic、Sun ONE等应用服务器则提供了内置的会话故障转移支持。
  2. 实现会话故障转移的条件
    要实现会话故障转移,至少需要运行两个服务器实例,理想情况下这些实例应分布在不同的机器上。应用服务器会提供一种机制,在会话期间将一台机器上的会话信息备份到另一台机器上。如果其中一台机器因某种原因出现故障,活动会话可以使用备份数据在另一台机器上继续进行。

  3. 会话故障转移的架构
    典型的会话故障转移架构中包含一个负载均衡器,其作用是将会话负载均匀地分布到所有服务器上,通常应用服务器供应商会提供这个负载均衡器。例如,用户被分配到应用服务器A,在浏览网站并向购物车添加商品时,这些信息会被备份到应用服务器B。如果应用服务器A出现故障,应用服务器B可以使用备份数据继续处理会话。负载均衡器会自动将客户端重定向到可用的服务器,并从备份信息中恢复会话。

以下是会话故障转移的mermaid流程图:


                
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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