Spring MVC 如何处理 静态资源(如jquery等)

本文介绍如何在SpringMVC中配置RESTful风格的URL,并解决静态资源处理问题。通过 DispatcherServlet 映射所有请求,利用 <mvc:default-servlet-handler/> 和 <mvc:resources/> 实现静态资源的有效管理和优化。

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      优雅REST风格的资源URL不希望带 .html 或 .do 等后缀.由于早期的Spring MVC不能很好地处理静态资源,所以在web.xml中配置DispatcherServlet的请求映射,往往使用 *.do 、 *.xhtml等方式。这就决定了请求URL必须是一个带后缀的URL,而无法采用真正的REST风格的URL。

        如果将DispatcherServlet请求映射配置为"/",则Spring MVC将捕获Web容器所有的请求,包括静态资源的请求,Spring MVC会将它们当成一个普通请求处理,因此找不到对应处理器将导致错误。

         如何让Spring框架能够捕获所有URL的请求,同时又将静态资源的请求转由Web容器处理,是可将DispatcherServlet的请求映射配置为"/"的前提。由于REST是Spring3.0最重要的功能之一,所以Spring团队很看重静态资源处理这项任务,给出了堪称经典的两种解决方案

步骤如下

第一步:先调整web.xml中的DispatcherServlet的配置,使其可以捕获所有的请求:

<servlet>
        <servlet-name>springMVC</servlet-name>
        <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
        <load-on-startup>1</load-on-startup>
    </servlet>
    <servlet-mapping>
        <servlet-name>springMVC</servlet-name>
        <url-pattern>/</url-pattern>
    </servlet-mapping>

       通过上面url-pattern的配置,所有URL请求都将被Spring MVC的DispatcherServlet截获。

第二步:分为两种解决方案

解决方案1: 采用<mvc:default-servlet-handler />

解决方案2:采用<mvc:resources/>

我们先说解决方案1采用<mvc:default-servlet-handler/>

        在springMVC-servlet.xml中配置<mvc:default-servlet-handler />后,Spring MVC会在上下文中定义一个org.springframework.web.servlet.resource.DefaultServletHttpRequestHandler,它会像一个检查员,对进入DispatcherServlet的URL进行筛查,如果发现是静态资源的请求,就将该请求转由Web应用服务器默认的Servlet处理,如果不是静态资源的请求,才由DispatcherServlet继续处理。

       一般Web应用服务器默认的Servlet名称是"default",因此DefaultServletHttpRequestHandler可以找到它。如果你所有的Web应用服务器的默认Servlet名称不是"default",则需要通过default-servlet-name属性显示指定:

<mvc:default-servlet-handler default-servlet-name="所使用的Web服务器默认使用的Servlet名称" />

注意:当在SpringMVC.xml中配置了<mvc:default-servlet-handler />的时候,一定要同时配置一个<mvc:annotation-driven>

想知道原因:请点击这里两字。

  解决方案2采用<mvc:resources/>

      如何说<mvc:default-servlet-handler />静态资源的处理经由Spring MVC框架交回Web应用服务器处理,那么而<mvc:resources />更进一步,由Spring MVC框架自己处理静态资源,并添加一些有用的附加值功能。

      首先,<mvc:resources />允许静态资源放在任何地方,如WEB-INF目录下、类路径下等,你甚至可以将JavaScript等静态文件打到JAR包中。通过location属性指定静态资源的位置,由于location属性是Resources类型,因此可以使用诸如"classpath:"等的资源前缀指定资源位置。传统Web容器的静态资源只能放在Web容器的根路径下,<mvc:resources />完全打破了这个限制。

      其次,<mvc:resources />依据当前著名的Page Speed、YSlow等浏览器优化原则对静态资源提供优化。你可以通过cacheSeconds属性指定静态资源在浏览器端的缓存时间,一般可将该时间设置为一年,以充分利用浏览器端的缓存。在输出静态资源时,会根据配置设置好响应报文头的Expires 和 Cache-Control值。在接收到静态资源的获取请求时,会检查请求头的Last-Modified值,如果静态资源没有发生变化,则直接返回303相应状态码,提示客户端使用浏览器缓存的数据,而非将静态资源的内容输出到客户端,以充分节省带宽,提高程序性能。

        在springMVC-servlet中添加如下配置:

<mvc:resources location="/,classpath:/META-INF/publicResources/" mapping="/resources/**"/>

        以上配置将Web根路径"/"及类路径下 /META-INF/publicResources/ 的目录映射为/resources路径。假设Web根路径下拥有images、js这两个资源目录,在images下面有bg.gif图片,在js下面有test.js文件,则可以通过 /resources/images/bg.gif 和 /resources/js/test.js 访问这二个静态资源。

        假设WebRoot还拥有images/bg1.gif 及 js/test1.js,则也可以在网页中通过 /resources/images/bg1.gif 及 /resources/js/test1.js 进行引用。





标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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