tomcat源码分析之一《架构》

本文详细解读了Tomcat的组件化架构,包括Server、Service、Connector、Engine和Host等关键组件,以及它们之间的交互流程。通过阅读server.xml文件,了解了Tomcat的配置和工作原理,为理解Java应用服务器的实现提供了清晰的视角。

首先感谢我的好朋友罗兵,此文摘自他的文章

tomcat源码分析之一《架构》   

Tomcat是apache基金会下非常重要并且使用非常普遍的项目,任何使用java开发的程序员基本上都使用过tomcat。兴趣使然,抽了时间对tomcat 6.0的源码和架构进行了阅读和分析,通过对源码的阅读,希望能对tomcat和更加清晰的认识,对java应用服务器的原理有个大致的理解,更重要的是希望在阅读别人的代码的过程中,吸取别人的宝贵和独到的观点和想法。废话不多说。

先来看一下server.xml文件:



从server.xml文件我们就可以基本上看出tomcat的组件化架构。介绍一下tomcat中主要的组件和概念:

Server

它表示的就是整个tomcat J2EE容器。包含了所有的服务以及服务上下文环境。

在tomcat中server只有一个。

Service

它表示tomcat提供的一个服务。

所谓服务,就是包含一至多个连接器(Connector)的组件,并且是能够对用户请求作出响应的组件。

在tomcat的server中,可以有一至多个service。

Connector

它表示与用户请求建立连接的连接者。基于各种协议的请求访问tomcat时,都会首先都会通过Connector进行处理。
Tomcat中定义了两种 Connector,一个是基于Http协议,处理普通的http请求;

一个是AJP协议,用户处理有其他应用服务器(如apache,IIS)转发而来的请求。

Engine

它表示的是一个真正处理用户请求的处理引擎。
在tomcat中一个 Engine是个容器,继承自org.apache.catalina.Container,因为只会处理servlet请求,即就是一个 servlet 容器。
引擎(Engine)从连接器(Connector)那里接收到请求,并对请求进行相应的处理,返回结果给连接器,最终返回给客户端。

Host

它在tomcat中代表的就是一个虚拟主机。Host也是个容器,继承自org.apache.catalina.Container。
一个引擎可以包含很多的主机(Host),一个虚拟主机中可以包含多个Web应用(Context组件)。

Context

   它表示一个具体的web应用。一个主机可包含多个Web应用,所以可有多个Web应用上下文,不同的上下文可用不同路径来表示。

下面在看一下uml结构:

 
 

反映到架构图上就是这样的:  



 
 
总结一下,tomcat采用了清晰的组件化的架构

位于顶端的server代表了整个tomcat服务器;

server中包含一到多个service提供各种服务,默认的是名称为catalina的服务

service提供请求服务首先是根据不同协议的客户端请求选择相应的Connector来进行处理的,

Connector对请求进行分析后,转而交给真正的处理引擎(Engine),即Servlet容器。

处理引擎(Engine)内部实例化一个至多个虚拟主机(Host),

对应不同的域名请求。每个虚拟主机又包含多个web应用和上下文环境(Context),

上下文中的web应用收到客户端请求后对请求进行解析处理,

返回响应结果给Connector,并最终返回给客户端。

 

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我自己写的PPT

http://docs.google.com/present/edit?id=0AVNMFcjKl_VCZG52OGsyaF8wY2JieGs0ZnE&hl=en

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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