提升JSP应用程序的七大绝招

本文介绍了多种提高JSP和Servlet性能的方法,包括缓存数据、禁止自动重载、合理使用HttpSession等,旨在帮助开发者优化J2EE应用。
你时常被客户抱怨JSP页面响应速度很慢吗?你想过当客户访问次数剧增时,你的WEB应用能承受日益增加的访问量吗?

本文讲述了调整JSP和servlet的一些非常实用的方法,它可使你的servlet和JSP页面响应更快,扩展性更强。而且在用户数增加的情况下,系统负载会呈现出平滑上长的趋势。在本文中,我将通过一些实际例子和配置方法使得你的应用程序的性能有出人意料的提升。其中,某些调优技术是在你的编程工作中实现的。而另一些技术是与应用服务器的配置相关的。在本文中,我们将详细地描述怎样通过调整servlet和JSP页面,来提高你的应用程序的总体性能。在阅读本文之前,假设你有基本的servlet和JSP的知识。   

方法一:在servlet的init()方法中缓存数据

  当应用服务器初始化servlet实例之后,为客户端请求提供服务之前,它会调用这个servlet的init()方法。在一个servlet的生命周期中,init()方法只会被调用一次。通过在init()方法中缓存一些静态的数据或完成一些只需要执行一次的、耗时的操作,就可大大地提高系统性能。

  例如,通过在init()方法中建立一个JDBC连接池是一个最佳例子,假设我们是用jdbc2.0的DataSource接口来取得数据库连接,在通常的情况下,我们需要通过JNDI来取得具体的数据源。我们可以想象在一个具体的应用中,如果每次SQL请求都要执行一次JNDI查询的话,那系统性能将会急剧下降。解决方法是如下代码,它通过缓存DataSource,使得下一次SQL调用时仍然可以继续利用它: public class ControllerServlet extends HttpServlet {  private javax.sql.DataSource testDS = null;  public void init(ServletConfig config) throws ServletException  {   super.init(config);   Context ctx = null;   try   {    ctx = new InitialContext();    testDS = (javax.sql.DataSource)ctx.lookup("jdbc/testDS");   }   catch(NamingException ne)   {    ne.printStackTrace();   }   catch(Exception e)   {    e.printStackTrace();   }  }  public javax.sql.DataSource getTestDS()  {   return testDS;  }  ...  ... }

  方法 2:禁止servlet和JSP 自动重载(auto-reloading)

  Servlet/JSP提供了一个实用的技术,即自动重载技术,它为开发人员提供了一个好的开发环境,当你改变servlet和JSP页面后而不必重启应用服务器。然而,这种技术在产品运行阶段对系统的资源是一个极大的损耗,因为它会给JSP引擎的类装载器(classloader)带来极大的负担。因此关闭自动重载功能对系统性能的提升是一个极大的帮助。

  方法 3: 不要滥用HttpSession

  在很多应用中,我们的程序需要保持客户端的状态,以便页面之间可以相互联系。但不幸的是由于HTTP具有天生无状态性,从而无法保存客户端的状态。因此一般的应用服务器都提供了session来保存客户的状态。在JSP应用服务器中,是通过HttpSession对像来实现session的功能的,但在方便的同时,它也给系统带来了不小的负担。因为每当你获得或更新session时,系统者要对它进行费时的序列化操作。你可以通过对HttpSession的以下几种处理方式来提升系统的性能:

如果没有必要,就应该关闭JSP页面中对HttpSession的缺省设置: 如果你没有明确指定的话,每个JSP页面都会缺省地创建一个HttpSession。如果你的JSP中不需要使用session的话,那可以通过如下的JSP页面指示符来禁止它: <%@ page session="false"%>

不要在HttpSession中存放大的数据对像:如果你在HttpSession中存放大的数据对像的话,每当对它进行读写时,应用服务器都将对其进行序列化,从而增加了系统的额外负担。你在HttpSession中存放的数据对像越大,那系统的性能就下降得越快。

当你不需要HttpSession时,尽快地释放它:当你不再需要session时,你可以通过调用HttpSession.invalidate()方法来释放它。

尽量将session的超时时间设得短一点:在JSP应用服务器中,有一个缺省的session的超时时间。当客户在这个时间之后没有进行任何操作的话,系统会将相关的session自动从内存中释放。超时时间设得越大,系统的性能就会越低,因此最好的方法就是尽量使得它的值保持在一个较低的水平。

 方法 4: 将页面输出进行压缩

  压缩是解决数据冗余的一个好的方法,特别是在网络带宽不够发达的今天。有的浏览器支持gzip(GNU zip)进行来对HTML文件进行压缩,这种方法可以戏剧性地减少HTML文件的下载时间。因此,如果你将servlet或JSP页面生成的HTML页面进行压缩的话,那用户就会觉得页面浏览速度会非常快。但不幸的是,不是所有的浏览器都支持gzip压缩,但你可以通过在你的程序中检查客户的浏览器是否支持它。下面就是关于这种方法实现的一个代码片段:

public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException, ServletException {  OutputStream out = null  String encoding = request.getHeader("Accept-Encoding");  if (encoding != null && encoding.indexOf("gzip") != -1)  {   request.setHeader("Content-Encoding" , "gzip");   out = new GZIPOutputStream(request.getOutputStream());  }  else if (encoding != null && encoding.indexOf("compress") != -1)  {   request.setHeader("Content-Encoding" , "compress");   out = new ZIPOutputStream(request.getOutputStream());  }  else  {   out = request.getOutputStream();  }  ...  ... }

  方法 5: 使用线程池

  应用服务器缺省地为每个不同的客户端请求创建一个线程进行处理,并为它们分派service()方法,当service()方法调用完成后,与之相应的线程也随之撤消。由于创建和撤消线程会耗费一定的系统资源,这种缺省模式降低了系统的性能。但所幸的是我们可以通过创建一个线程池来改变这种状况。另外,我们还要为这个线程池设置一个最小线程数和一个最大线程数。在应用服务器启动时,它会创建数量等于最小线程数的一个线程池,当客户有请求时,相应地从池从取出一个线程来进行处理,当处理完成后,再将线程重新放入到池中。如果池中的线程不够地话,系统会自动地增加池中线程的数量,但总量不能超过最大线程数。通过使用线程池,当客户端请求急剧增加时,系统的负载就会呈现的平滑的上升曲线,从而提高的系统的可伸缩性。

  方法 6: 选择正确的页面包含机制
  在JSP中有两种方法可以用来包含另一个页面1、使用include指示符(<%@ includee file=”test.jsp” %>)。2、使用jsp指示符(<jsp:includee page=”test.jsp” flush=”true”/>)。在实际中我发现,如果使用第一种方法的话,可以使得系统性能更高。

  方法 7:正确地确定javabean的生命周期

  JSP的一个强大的地方就是对javabean的支持。通过在JSP页面中使用<jsp:useBean>标签,可以将javabean直接插入到一个JSP页面中。它的使用方法如下: <jsp:useBean id="name" scope="page|request|session|application" class= "package.className" type="typeName"></jsp:useBean>

  其中scope属性指出了这个bean的生命周期。缺省的生命周期为page。如果你没有正确地选择bean的生命周期的话,它将影响系统的性能。

  举例来说,如果你只想在一次请求中使用某个bean,但你却将这个bean的生命周期设置成了session,那当这次请求结束后,这个bean将仍然保留在内存中,除非session超时或用户关闭浏览器。这样会耗费一定的内存,并无谓的增加了JVM垃圾收集器的工作量。因此为bean设置正确的生命周期,并在bean的使命结束后尽快地清理它们,会使用系统性能有一个提高。

  其它一些有用的方法   ? 在字符串连接操作中尽量不使用“+”操作符:在java编程中,我们常常使用“+”操作符来将几个字符串连接起来,但你或许从来没有想到过它居然会对系统性能造成影响吧?由于字符串是常量,因此JVM会产生一些临时的对像。你使用的“+”越多,生成的临时对像就越多,这样也会给系统性能带来一些影响。解决的方法是用StringBuffer对像来代替“+”操作符。

  ? 避免使用System.out.println()方法:由于System.out.println()是一种同步调用,即在调用它时,磁盘I/O操作必须等待它的完成,因此我们要尽量避免对它的调用。但我们在调试程序时它又是一个必不可少的方便工具,为了解决这个矛盾,我建议你最好使用Log4j工具(http://Jakarta.apache.org ; ),它既可以方便调试,而不会产生System.out.println()这样的方法。

  ? ServletOutputStream 与 PrintWriter的权衡:使用PrintWriter可能会带来一些小的开销,因为它将所有的原始输出都转换为字符流来输出,因此如果使用它来作为页面输出的话,系统要负担一个转换过程。而使用ServletOutputStream作为页面输出的话就不存在一个问题,但它是以二进制进行输出的。因此在实际应用中要权衡两者的利弊。

  总结。

本文的目的是通过对servlet和JSP的一些调优技术来极大地提高你的应用程序的性能,并因此提升整个J2EE应用的性能。通过这些调优技术,你可以发现其实并不是某种技术平台(比如J2EE和.NET之争)决定了你的应用程序的性能,重要是你要对这种平台有一个较为深入的了解,这样你才能从根本上对自己的应用程序做一个优化!
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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