在Struts的Action中调用Grails的Service

本文介绍如何在Struts系统迁移到Grails后,通过Spring容器调用Grails服务。首先定义接口,接着创建Groovy服务实现该接口,最后在Struts Action中注入并调用服务。

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我有一个旧的struts系统,移植到了Grails上,现在想从struts的Action中调用Grails的Service.

 

先在旧系统中新建一个Interface

public interface IUserService {
    public List doSomething(Integer userId);
}

 

然后用grails create-service user 来创建一个UserService.groovy,并实现IUserService接口

//groovy code
import com.xxx.service.IUserService

class UserService implements IUserService {
    boolean transactional = true
    static scope = "singleton"
    
    public List doSomething(Integer userId) {
        ...
        return aList
    }
}

 

然后在Struts Action或action的父类里添加下面方法

    //javaeye好像不支持尖括号,这里改成方括号
    protected [T] T getBean(String name) {
        Assert.notNull(name);
        WebApplicationContext ctx = WebApplicationContextUtils.getRequiredWebApplicationContext(servlet.getServletContext());
        return (T) ctx.getBean(name);
    }

 

 然后在Action里这样使用

IUserService userService = getBean("userService");
List aList = userService.doSomething(123);

 

其实,这就是在action中调用了Spring容器中的一个Bean, Grails将service放在Spring容器中。

 

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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