Flex LCDS 与 spring 框架的整合说明

用spring和Flex整合的一个例子 Flex和J2EE 整合的例子,用spring和Flex整合的一个例子,Flex和blazeds的整合好的案例,新手学习的好例子。 立即下载


原帖:http://www.riachina.com/showtopic.aspx?topicid=8723&page=3#41843

想知道这个原理先要从事务概念说起了

我们将一组有业务逻辑,原子性不可分离的操作集合称为事务,因此事务的要素就是有一个开始和结束,如果没有成功的到达结束点,那么中间做的所有操作将会被认为是一个无效的操作(取消或者回滚)。

在业务逻辑中,我们常常会定义某些service做一些局部性操作,在业务层再将他们组合起来定义成某一个事务方法,成为一个有业务逻辑的操作,如果不采用事务控制,那么势必一个事务方法的开头和结尾必须写上,startTransaction和commitTransaction这样的语句。这样也未尝不可,但是如果一个庞大的项目,对于开发人员来说,有时候没必要让其充分了解业务上的事务操作,甚至在有些情况下,他根本不能掌握一些和事务类似需要被控制的状态,典型的比如持久层的访问状态。

这些重复的、有规律的、无需人为或业务类来控制的、甚至是人难以掌握的,可以交给系统框架来处理。

事务管理就是利用了aop,当你注册某一个类交由事务管理器去管理时(拦截器),他会在调用你注入的方法之前切入一个start标记,在调用完成后切入一个end标记,之间的方法他可以try起来,这样当成功执行到end时,就会执行事务提交。

同样的道理,这种aop还可以应用于任何框架设计上,比如对于操作记录的log,权限的控制、dto、数据序列化转换、通讯控制等等上去,即在你注册的切入点就执行你定义的操作(拦截器)。

这就是spring的ioc。

刚是说的aop设计上的原理,底层是如何实现的每种aop应用都有不同,就拿spring来说,他是针对class文件字节码来操作的,实际上,你写的代码在注入之后,spring就会根据你注入的信息,去找对应的类的字节码文件,并进行修改,重新生成新的class文件。

这样来说就有点类似hack行为,但是由于这个技术很成熟,且很早被人所接受,这种hack行为也被证实为是一种非常独到的程序设计。

原理说清楚后,再来理解你使用jotm就不难了,当你定义了事务工厂类之后,就可以通过spring是委派了一个事务管理器,在你的代码中这个事务管理器就是org.objectweb.jotm.UserTransactionFactory,spring会将该类管理事务的方法切入进你注入的类,去执行 hack操作,将你注入的类的方法前打上start和end标记方法,当执行被注入方法成功时,最终执行该事务管理器中的事务提交方法。

因此你的问题,你问是谁调用了他,实际就是你自己注入的类调用了他。

那么再看你遇到的问题,根源在于,spring和fms都是采用了aop拦截机制的,fms的aop应用于我刚才说到的“远程调用和数据序列化转换”。

1.远程调用:通过一个messagebreak监听所有的请求,当remoteobject请求某个java远程方法时,messagebreak就会去直接执行java里的remoteobject
2.数据序列化:他将你方法返回的java数据对象,转换成amf协议里的二进制数据并return出来,最终输出。

再来说spring,刚刚说到,你委派了一个事务工厂去管理事务,但是,哪些bean需要被注入呢?空头司令可是没什么价值的。

实际上,springframework将这一系列的“增值服务”封装进自己的bean里去了,也就是为什么,在spring容器里需要getbean来获得一个实例,而不要自己去new,这样,就能跟这个对象去增加很多“增值服务”。在你替spring指派了transactionmanager后,还需要让spring给他可以管理的对象,这样才能让你的类享受增值服务。

然而,你现在整合两套独立的aop框架,fms的aop可以不用理会spring的aop,独自切入,这样就导致,spring虽然给你的class打上了start或者end的标记,但是这个bean并没有从 spring容器中产生,而是由fms的messagebroker去new出来的,导致不能享受“增值服务”,说白了, TrasnactionManager必须被spring调用,比如他给这个manager设置了某些参数。
而fms得到的bean不是由spring容器里的,自然就无法享受“增值服务”了。

问题找到了,但是如何解决呢?

在remote-config.xml配置里,映射一个java对象是这么写的


CODE:
<destination id="userService">
  <properties>
    <source>com.test.service.userService</source>
  </properties>
</destination>


如果这样,userService就会直接被ro访问,从而脱离spring容器。如果你要对某个java类实现自己定义的切入,你可以使用工厂配置,即我需要在ro访问前,从spring里去getbean
那么就可以这么改一下


CODE:
<destination id="userService">
  <properties>
    <factory>springFactory</factory>
    <source>com.test.service.userService</source>
  </properties>
</destination>


这个springFactory是在service-config.xml里配置的,


CODE:
<factories>
  <factory id="springFactory" class="com.test.factory.SpringFactory" />
</factories>


这样,就定义了一个SpringFactory类去执行在userService切入之前的操作,即,我们要实现从从spring容器中去取得bean。
该factory需要实现FlexFactory接口。实现createFactoryInstance方法和lookup方法


CODE:
public FactoryInstance createFactoryInstance(String id, ConfigMap properties){
        SpringFactoryInstance instance = new SpringFactoryInstance(this, id, properties);
        instance.setSource(properties.getPropertyAsString(SOURCE, instance.getId()));
        return instance;
    }
public Object lookup(FactoryInstance inst)  {
        SpringFactoryInstance factoryInstance = (SpringFactoryInstance) inst;
        return factoryInstance.lookup();
    }


createFactoryInstance方法中用到了一个SpringFactoryInstance ,他是继承自FactoryInstance的


CODE:
class SpringFactoryInstance extends FactoryInstance
    {
        SpringFactoryInstance(SpringFactory factory, String id, ConfigMap properties)
        {
            super(factory, id, properties);
        }
        public Object lookup()
        {
            //这就是从spring容器中getbean了
            ApplicationContext appContext = WebApplicationContextUtils.getWebApplicationContext(flex.messaging.FlexContext.getServletConfig().getServletContext());
            String beanName = getSource();

            try
            {
                return appContext.getBean(beanName);
            }
            catch (NoSuchBeanDefinitionException nexc)
            {
                ServiceException e = new ServiceException();
                throw e;
            }
            catch (BeansException bexc)
            {
                ServiceException e = new ServiceException();
                throw e;
            }
        }
      
    }


这样,访问ro时,就会通过工厂模式去从spring容器中getBean了

【OpenArm|Control】openarm机械臂ROS2仿真控制 openarm_ros2 存储库包含用于 ros2_control 的包集合。 它抽象化了硬件控制,将手臂公开为接收位置、速度和扭矩命令并输出关节状态的接口。 openarm_bringup 包提供了通过包与 ROS2 控制框架集成的启动文件。该软件包提供启动文件和配置,用于启动硬件接口、加载控制器以及将物理臂连接到 ROS2 生态系统。启动后,您可以使用标准 ROS2 控制工具和接口来命令手臂并接收反馈。openarm_bringup bringup 包支持模拟硬件(用于模拟/测试)和通过硬件插件的真实 阅读详情

相关推荐

避坑指南:微信小程序蓝牙广播在iOS上的那些‘坑’(附serviceUuids传值解决方案)

本文深入解析微信小程序蓝牙广播在iOS平台上的开发难点,特别是`serviceUuids`传值解决方案。通过对比iOS与安卓的蓝牙协议实现差异,提供实战编码策略和硬件端配合方案,帮助开发者有效规避兼容性问题,提升蓝牙外围设备开发效率。

weixin_30316097的博客 423

Spring-Flex 架构分析

Spring-Flex 架构分析 Spring-Flex是Spring和Adobe共同研发的一个开源项目,她整合了 Spring的优秀特性和BlaseDS的工作机制,使用Spring也可以很好的应用在RIA应用程序开发中。Spring-Flex整合后的服务端工作原理图:

江南才子 1151

CTP-API开发系列之三:柜台系统简介

综合交易平台(Comprehensive Transaction Platform,CTP)是专门为期货公司开发的一套期货经纪业务管理系统,由交易、风险控制和结算三大系统组成。接下来分享的内容,对于期货公司的负责交易、运维同事会比较熟悉,针对CTP-API接口对接的朋友可以了解一下,在接口之上的系统是怎样的。

码上助君的专栏 6196

Flex LCDS例子

       LCDS(LiveCycle Data Service)是由FDS(Flex Data Service)发展而来,通过LCDS与服务器端通信不但可以大大提高通信的效率,而且还能提供传统B/S结构没有的功能。由于目前LCDS只能通过war包的形式提供给服务端,所以LCDS只能提供给J2EE的服务端。        LCDS是Adobe公司提供的一种收费的技术产品,免费版本只能支持单C...

204

知识图谱的数据挖掘与分析

1. 背景介绍 1.1 数据挖掘的崛起 随着互联网的普及和大数据技术的发展,数据挖掘已经成为了计算机科学领域的热门研究方向。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,通过计算机科学、统计学、信息论等多学科交叉的方法,挖掘出有用信息和知识的过程。数据挖掘的目标是从数据中发现有

AI天才研究院 1600

AMBA VIP基础使用方式(AXI)

AXI环境配置 1)基础配置 作为master或者slave使用时,对应的is_active = 1 只作为i监测(monitor)使用时,对应slave_cfg的is_active = 0(对应端口连接也有所区别) class smu_axi_cfg extends svt_axi_system_configuration; `uvm_object_utils(smu_aix_cfg) function new(string name="smu_axi_cfg); super.new(n..

qq_37573794的博客 7984

Spring-Flex架构分析

       Spring-Flex是Spring和Adobe共同研发的一个开源项目,她整合了Spring的优秀特性和 BlaseDS的工作机制,使用Spring也可以很好的应用在RIA应用程序开发中。      (一)回顾BlazeDS       参见BlazeDS架构分析        (二)Spring-Flex整合后的服务端工作原理图              (1)...

柳暗花明 1231

初识colmap

COLMAP是一款开源的计算机视觉软件,主要用于从一系列二维图像中进行三维重建。它全称为“COLLISION-MAPping”,是一个高度集成的Structure-from-Motion (SfM) 和 Multi-View Stereo (MVS) 管道工具,由斯坦福大学开发和维护。COLMAP的主要功能包括特征检测与匹配、增量式SfM、多视图立体匹配以及优化。它能够从无序或有序的二维照片集合中恢复出三维场景的几何结构(点云)以及每张图像对应的相机姿态。

Hhsjehejj的博客 5550

将Flex与Spring框架集成

http://developer.51cto.com 2008-05-27 17:23 Moxie Zhang InfoQ中文站 我要评论(0) 摘要:随着富Internet应用(RIA)技术的不断成熟,将类似于Adobe Flex这样的RIA应用与健壮的服务器端技术进行集成就变得越来越重要了。Java开发者最喜欢的服务器端框架之一Spring将在这个过程中扮演着重要的角色。 标签:...

runus 209

基于 YOLOv26 的校园安全监控系统:多场景应用

本文提出了一种基于YOLOv26的校园安全监控系统,采用多场景应用架构实现对校园安全的智能监测。系统核心技术包括YOLOv26目标检测、DeepSORT目标跟踪、区域安全定义和行为分析等模块,通过边缘计算平台实现实时处理。研究构建了包含多种校园场景的专业数据集,并采用数据增强技术提升模型性能。系统可检测人员、车辆和物品等目标,分析其行为轨迹,评估安全风险并触发告警。实验结果表明,该系统能有效识别校园安全隐患,为安全管理提供智能化解决方案。

一键难忘的博客 503

kaggle学习笔记-餐厅数据挖掘

分析Zomato数据集的基本思想是为了公平地了解影响在班加罗尔不同地方建立不同类型餐厅的因素,每个餐厅的总评级,班加罗尔是这样一个城市,拥有超过12,000家餐厅,餐厅供应来自世界各地的菜肴。每天都有新的餐馆开业,这个行业还没有饱和,需求也在与日俱增。然而,尽管需求不断增加,新餐馆却很难与老牌餐馆竞争。大多数餐厅都供应同样的食物。班加罗尔是印度的IT之都。这里的大多数人主要依靠餐馆的食物,因为他们没有时间自己做饭。由于对餐馆的需求如此巨大,因此研究一个地方的人口统计学就变得很重要。

优快云XXCQ的博客 1862

Flex+BlazeDS+Spring整合

Flex与服务器通讯有3中方式:HTTPService 组件访问HTTP服务,WebService 组件访问WebService服务,RemoteObject 组件访问Server端对象。第三种方法是最常用最灵活的方法,这种方式通过AMF二进制形式传递数据,需要支持AMF协议的中间件,与java通讯时使用BlazeDS(免费开源)中间件。 新建项目 新...

weixin_30301183的博客 160

大数据合规工程师必备的7项核心技能

当我们谈论“大数据”时,往往先想到它的价值——驱动业务增长、优化用户体验、赋能智能决策。大数据的价值越大,其合规风险的“重量”就越重。2023年,全球有超过120个国家出台了数据保护法规,中国《个人信息保护法》《数据安全法》的实施进入深水区,欧盟GDPR的罚款金额屡创新高(最高达全球营收的4%)。企业面临的合规压力,早已从“被动应对监管”升级为“主动构建合规能力”。在这样的背景下,大数据合规工程师。

SuperAGI2025 1259

java ssh

基于富互联网RIA的企业级Web技术和云计算技术是本世纪初发展起来的,是互联网技术发展中的一项前沿热点。SSH(Secure Shell)具有透明、保密性强、公钥认证可信的特点,并具有高度可配置的客户端/服务器体系...

cui15220380554的博客 90

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

Flex与Spring框架集成思想介绍

随着富Internet应用(RIA)技术的不断成熟,将类似于Adobe Flex这样的RIA应用与健壮的服务器端技术进行集成就变得越来越重要了。Java开发者最喜欢的服务器端框架之一Spring将在这个过程中扮演着重要的角色。   RIAvolutionize the Web的Marco Casario解释到他为何建议BlazeDS成为Spring与Flex结合的企业系统时说道:“Spri...

梦里寻他千百度,蓦然回首。 226

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

简单FlexLCDS环境搭建以及示例

      Flex的LCDS服务可以支持的主要三种服务有RPC,messaging,DataManagement。具体都是干嘛的,具体不作介绍了,简单说说FLEX和LCDS的环境搭建。      1&gt;安装好插件在eclipse里面(具体可以google)      2&gt;在新的工作平台中新建一个Flex web项目,在这里项目名称是Dove,这里注意服务器要选择lcds,接下来就如图...

云深不知处 189

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

spring集成flex实现前后台通信

web.xml配置       contextConfigLocation   classpath:applicationContext*.xml   flex org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet 1 flex /messagebroker/* applicati

shanhuhau的专栏 2096

Flex与Spring整合

感谢大虾,这篇文章很好,可以实现flex与spring通信 [url]http://www.iteye.com/topic/392836[/url] [color=red]要注意把flex的项目的输出文件设置在server项目中[/color]

初出茅庐 261

LCDS:基本概念(二)Channels and endpoints

About channels and endpoints channels 是客户端的对象用来封装消息以同LCDS服务器的endpoint通信   基本概念 通道类型:(Channel) RTMP(Real Time Messaging Protocal,实时消息协议)通道 加密的RTMP通道 AMF通道(Action Message Form...

秋天的童话 441

Spring Flex

package springFactory; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.web.context.support.WebApplicationContextUtils; import org.springframework.beans.BeansE...

weixin_33862041的博客 142

《Spring技术内幕:深入解析Spring架构与设计原理》笔记之十(Spring Flex的设计与实现)

1.Spring Flex模块的应用场景BlazeDS在Flex客户端的架构在服务器端,部署在Web服务器/J2EE服务器中的BLazeDS,可以通过HTTP协议和基于HTTP协议的AMF/AMFX编码来和Flex客户端进行数据通信。2.Spring Flex的应用过程在使用Spring Flex的时候,需要对Spring进行一系列的配置,同时,在FLex SDK中,也需要进行一些配置,把Blaz...

dyhdengyahui的专栏 614

SpringFlex框架搭建 之 二、配置使用SpringFlex

二、配置使用SpringFlex 2.1SpringFlex的基本配置         Spring与BlazeDS结合必须使用MessageBroker,Flex客户端的HTTP请求将有Spring的DispatcherServlet分发到Spring管理的MessageBroker。使用Spring管理MessageBroker就无需配置BlazeDS MessageBrokerServl...

黎明你好的技术博客 416

springMVC与flex 整合

由于最近新做的项目里有用到flex做图形展示,而

xiaohua914的专栏 3596
上一篇: FLEX 与 JSF 之间的选择
下一篇: 中国农村的“PC”革命
muyougege
博客等级 码龄19年 14粉丝 10原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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