java servlet 技术

本文详细介绍了Servlet与JSP的基本概念和技术特点,包括两者的功能差异、生命周期管理、部署配置等,对比了Servlet与CGI的工作原理,并探讨了在MVC架构及Struts框架中的角色。

servlet 是java web应用中的组件技术,是运行在服务器端的java应用程序,实现与jsp类似的功能,servlet本身又是一个java类,可以动态的扩展服务器的能力。

web服务器执行jsp文件的时候,首先jsp容器会将其转换为servlet文件,并自动编译执行。jsp中使用的所有对象都会转换为servlet,然后执行。

servlet接受来至客户端的请求,将处理结果返回客户端。


servlet在服务器端处理用户信息可以完成以下几个任务:

获取客户端浏览器通过html提交的表单数据信息;

创建并返回客户端的动态响应;

访问服务端资源,如文件、数据库;

为jsp页面准备动态数据,与jsp一起协作创建响应页面。



servlet 是javax.servlet包中httpServlet类的子类,由服务器完成该子类的创建和初始化。、

主要生命周期为:

1、init()方法:服务器初始化。只有当首次创建servlet时会调用init()方法,不是每个用户都会请求调用此方法。当用户首次调用对应servlet的URL或者再次启动服务器时,就会创建servlet。当有客户请求时,web服务器将启动一个新的线程,在该线程中,调用service()方法响应客户。

2、service()方法:对于每一个请求,servlet引擎都会调用此方法,把请求对象和响应对象传递给此方法作为参数。该方法可以被调用多次。

  public void service(ServletRequest request, ServletResponse response)

3、destroy()方法:

 当servlet被卸载时被自动调用。可以用来释放servlet 占用的资源,比如数据库连接、socket连接。destroy方法只会被调用一次。

CGI是外部应用程序(CGI程序)与Web服务器之间的接口标准,是在CGI程序和Web服务器之间传递信息的规程。CGI规范允许Web服务器执行外部程序,并将它们的输出发送给Web浏览器,CGI将Web的一组简单的静态超媒体文档变成一个完整的新的交互式媒体。

在传统的CGI中,如果使用n项请求同时指向一个CGI程序,则该程序就会载入内存n次,但是如果使用servlet就存在n个线程,而只要一个servle类的t副本。


servlet是jsp的早期版本,在jsp中更加注重页面的显示,而在servlet中更加注重业务逻辑的实现,因此,当编写的页面显示效果比较复杂时首选是jsp.而在处理业务逻辑时,首选是servlet,同时,jsp只能处理浏览器的请求,而servlet则可以处理一个客户端应用程序的请求。

由于jsp页面在第一次被访问时要被编译成servlet需要一段时间,所以客户端得到的响应需要的时间比较长,当再次访问时,.class文件已经生成,不需要再次编译。jsp引擎可以直接使用。



客户端处理用户数据时,所有的jsp文件都会转化为servlet文件,servlet文件负责在服务器处理用户的数据。

mvc设计模式中,控制器部分有servlet完成。

在Struts框架技术中,实现了mvc模式,其中已经封装好核心控制器,由servlet实现。还需要实现action来完成对数据流量的控制,在Struts1.x中由servlet实现控制器功能,在Struts2.x版本中action是业务控制器,由java类实现。


servlet部署:

servlet 配置包含servlet的名字、servlet的类、初始化参数、启动装入的优先级、servlet的映射、运行的安全设置、过滤器的名字和类以及它的初始化参数。

部署描述文件web.xml通常位于/web-inf目录。

主要功能是:用于servlet和web程序的初始化。通过配置,可以减少初始化值的硬编码。

                    servlet/jsp定义。在web应用程序中的每一个servlet和预编译的jsp文件都应在部署描述符中定义。

                MIME类型定义。可以在部署描述符控制对应用程序的访问。

                安全控制:可以使用部署描述符控制对应用程序的访问。


多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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