Struts1与Struts2的线程安全问题

Struts框架线程安全
本文探讨了Struts1和Struts2框架中Action对象的线程安全性问题。Struts1采用单例模式,依赖局部变量确保线程安全;而Struts2为每个请求创建新的Action实例,因此不存在线程安全问题。

总的来说,Struts1的Action是单例模式,因此应用开发者必须保证它是线程安全的或者是同步的,因为Struts1中的每个Action仅有一个实例来处理所有请求。
   但是在用Struts1开发时并没有考虑到线程安全问题,这是因为我们在anction中使用的基本都是局部变量,而"局部变量是线程安全的。因为每执行一个方法,都会在独立的空间创建局部变量,它不是共享资源,局部变量包括方法的参数变量".
   在Struts1中,所有的变量都是定义在action中我们要执行的方法里的(Action中的excute方法或DispachterAction中指定要执行的方法),我们用于封装客户端请求参数的ActionForm,也是作为一个参数传入的,也属于局部变量,因此也不存在线程安全问题。

  Struts2  的Anction对象为每一个请求产生一个实例,因此虽然在Action中定义了很多全局变量,也不存在线程安全问题。
Struts2框架在处理每一个用户请求的时候,都建立一个单独的线程进行处理,值栈ValueStack也是伴随着局部线程而存在 的,在该线程存在的过程中,可以随意访问值栈,这就保证了值栈的安全性。

在Struts2中,ActionContext是一个局部线程,这就意味着每个线程中的ActionContext内容都是唯一的,所以开发都不用担心Action的线程安全。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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