EJB概述(下)

EJB体系结构之EJB容器 EJB容器 EJB容器(中间件)在EJB服务器环境中进行,EJB容器为EJB构件提供操作环境。        主要来说,EJB容器管理一下的系统级问题:      持久性(Persistence)      生命周期管理(Life Cycle Management)      安全性(Security)      事务管理(Transaction Management 阅读详情
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> Application roles:(应用角色)   Enterprise beans Provider:Beans提供者在应用领域方面是专家。例如:Beans提供者可能是金融或电信方面的专家。Beans提供者提供了业务tasks,Enterprise beans的业务方法,定义了beans的romote和home接口,还定义了beans的配置描述器。因为容器管理着系统级的任务,所以,Beans提供者便不需要关心分布处理,事务处理,安全性能等从应用方面看来没什么关系的方面。 Application Assembler程序组装器:   这是一个将定制的Enterprise beans和其它的组件,例如,GUI client,applet,Servelet等组装成一个完整的应用程序的行家。在Enterprise的配置器下,组装器在组装成一个应用程序的时候,只关心beans的接口,包括romote接口和home接口。而不关心这些接口是怎么实现的。组装的结果就是一个一个的应用程序,或者由多个Enterprise beans组合成的一个比较复杂的Enterprise beans. Deployment and Operate roles配置和操作角色   配置器为特定的Enterprise beans配置特殊的操作环境。配置器为了适应应用程序,将多个Enerprise beans 组合起来,通过修改Enterprise beans 的属性来达到配置相应的操作环境。例如,配置器通过设置配置描述符的相应的属性来设置事务和安全方针。配置器的另一个任务是将应用程序与现有的Enterprise管理软件结合起来。 System Administrator系统管理者;   是与配置应用有关的。管理者配置个管理Enterprise计算和网络服务的低层,包括EJB服务和容器。管理员监视着应用服务器的运行状况,当应用服务器不正常运行是就采取相应的措施。典型的说,管理员使用Enterprise管理工具来与应用程序打交道,通过由容器提供的hooks来配置。   传统的应用程序开发者现在是Enterprise beans的提供者。也可能是应用程序的装配者。这样能使他们将主要精力放在应用问题或者应用逻辑上面。当安装Enterprise beans时,配置器定义了一系列的配置方针。机制的复杂性和执行配置的方针就交给了专门的代理。虽然分布式的应用程序还是比较复杂,可是,应用程序设计者的工作却变的简单了,因为所有复杂的工作都交给了EJB服务器和容器提供者了。   通过大量的设计之前的定义和命名约定,EJB达到了前面提到的目的。这样的编程体系结构限制了一定的自由,但是,允许EJB服务器和容器提供者假定应用程序的设计,并以一种行之有效的方式来支持他们。 EJB的设计模式和命名约定:   有三种途径来建立一个基于对象的,多层的,分布式的系统:无状态服务的途径,基于会话的途径和持续对象的途径。   无状态的服务是通过对象的操作提供一种功能的函数,但是,不保持会话的状态。当一个客户使用无状态的对象时,客户不能够提供上一次操作的信息。   基于会话的设计产生了一个中间层的对象,称为一个会话(Session)。这个会话可以看成是这个客户的代理。典型的,会话的生命是由客户和所在的服务程序决定的。客户如果完成了会话就可以将对象移走。如果服务终止了,会话对象就会超时。会话对象就会变的无效了。   持续对象设计模式绑定了存在数据库中的一块数据。提供了操作这块数据的一些个操作。持续对象是由多个客户共享的。起生命期是由存储数据的库所决定的。   EJB规范中将这些分别称做:stateless Session, stateful Session, Entiry Beans.Session Beans模式就是基于会话的设计模式。Entiry Beans模式就是持续对象设计模式。每种模式都定义了一些接口和命名约定。 Enterprise JavaBeans infrastruct (EJB的基础结构)   容器和服务提供者实现了EJB的基础构造。这些基础构造处理了EJB的分布式方面,事务管理,安全性方面。EJB规范定义了基础构造和J ava API的为了适应各种情况的要求。而没有去指定用什么技术,平台,协议来实现他们。   Enterprise beans, container, server说明了EJB基础结构的要求,EJB基础结构必须提供客户和Enterprise beans通信的通道。虽然这不是EJB规范所定义的。但保证通道的安全也是很重要的。特别是当客户通过internet访问远程的Enterprise beans时。EJB基础结构也必须能够加强Enterprise beans 的访问控制。     Enterprise beans所有的数据的持续性必须被保证。EJB的低层结构必须提供在企业级的计算环境中与现存系统的结合能力。Beans的所有通信都是分布式事务的一部分,需要由EJB低层结构来管理对于一个成功的配置,EJB低层必须提供分布式应用管理工具的钩子(hooks) Container   容器可能是EJB里面最重要的概念。因为它向程序开发人员提供了最大程度的方便。基于对象的中间层软件平台如CORBA或者远过程调用RMI是程序开发者从网络传输中解放出来,通过提供对象定位机制,数据重组机制等等。容器的概念则走的更远一点。通过简化分布式应用程序的那些复杂的方面,如:安全性,事务协调性,数据持久性。   一旦Enterprise Beans准备好了可以配置了。就被打包成一个标准的JAVA文件,ejb-jar文件。一个ejb-jar文件可以包括一个或多个的Enterprise Beans。对每一个Enterprise beans,都由它的接口,类,和配置描述器。 Enterprise Beans Provider提供如下东西给ejb-jar 文件: Enterprise Beans 的remote 接口,接口说明了Client端能调用的函数。 Enterprise Beans 的home 接口,home接口使客户生成和定位一个Enterprise Beans的实例。 Enterprise 类本身,实现了Enterprise beans 的语义。 Deploy Descripot配置描述器,deployer通过利用配置描述器来提供没有在代码中申明的信息。例如方针和属性。EJB的1.0规范把配置描述器定义为javax.ejb.deployment. SessionDescriptor类或者javax.ejb.deployment.EntityDescriptor的一个实例,但是在1.1版本中不赞成这样做。而是用XML来定义配置描述器。   配置一个Enterprise Beans 意味着将一个Enterprise Bean安装到容器中去。安装过程包括了如下几个方面: 保证不同的Enterprise beans能够工作在一起。 用名字服务来注册一个Enterprise Bean 通过EJB服务的通信系统提供访问EJB的入口。 执行事务管理和安全方针。   在一个EJB容器中可以又任意多个Enterprise beans.除了安装和执行以外,容器也提供了配置Enterprise beans的工具。   为什么用Inprise的EJB 容器?   Inprise EJB容器提供的完全的服务 完全支持EJB1。1规范。 一个有效的运行和管理EJBs的容器。 提供命名服务,事务服务,植入Java RDBMS的内部。编程,配置简单。 充分的例子来演示怎样使用EJBs和EJB容器。   对于Enterprise beans的开发者来说,EJB 容器是一个高级Enterprise类产品。因为它有如下优点: 完整的,灵活的运行时环境: EJB容器完全实现了EJB1。1的规范,包括了它的所有功能。 每一个由工具产生的Enterprise bean都同时是Enterprise bean 对象和CORBA对象。 EJB容器能够进行单独配置,100%的纯JAVA服务,或者作为完全的分布式的配置。这样的灵活性意味着你能够根据你的要求调整你的应用程序。 与其它的EJB服务不一样,Inprise 的EJB容器服务并没有限制一定要分开。而是任意个数的Enterprise beans可以放在任意个数的容器中,这些容器也可以放在任意个数机器上。并且支持分布式的事务协议,允许Enterprise beans的分别裁定。允许部分的配置你的应用,而将你的性能配置成最优化。 Inprise 的EJB是建立在Vbroker和RMI—IIOP之上的。 EJB容器是建立在Inprise的Vbbroker之上的。VisBroker是已经被证明的在各种条件下都是ORB的领导角色。无论在各大公司的联合测试下,或者在实际的应用环境中。VisiBroker提供了一个很好的的运行时的任务的完成。 为了更好的性能,Vbroker使用了大量的运行时优化,高级的多路链接,链接池和管理,线程池和管理。 客户和Enterprise beans,Enterprise benas之间,Enterprise beans 和其它的CORBA对象之间的通信都是通过用VisiBroker的IIOP方式进行的。VisiBroker完全适应CORBA2。3规范,RMI—IIOP通过值传递的方式来实现。这意味着,复杂的JAVA数据类型能够用新的IDL值类型写到IIOP里面去。就象在CORBA2。3规范中一样。数据和服务之间相互协调怎样传送复杂的数据类型是很重要的。否则,协同能力就会受到危及。EJB容器能够与其他的所有支持RMI-over-IIOP的进行协同工作。 安全特性是可由VisiBroker所有的。保证信用是从客户传象服务。 事务上下文也是由visibroker所有的。保证当CORBA客户开始一个事务时,并且访问EJB容器的服务时。事务上下文被传向服务,当服务需要调用环境中的各项资源时,就要使用事务上下文。 事务的两段提交是由Inprise的ITS管理的。如果JDBC支持两阶段提交协议,EJB就支持两阶段提交协议。当时,如果JDBC不支持两阶段提交,两阶段提交就不能被完成。 Enterprise的EJB容器是一个CORBA对象:   Inprise 的java2iiop编译器和EJB容器一样,都是与CORBA兼容的。EJB容器能够理解RMI调用,但是,它用IDL来存放接口定义。虽然Java2iiop编译器从java接口产生了stub 和skeleton.也能够从java接口中产生IDL。然后在其他语言里面用。对于一个CORBA客户端,EJB容器是一个CORBA服务,EJB容器工具就是与控制EJB的功能相同的CORBA工具。 EJB容器是建立在JNDI和CosNaming,JTS/OTS基础山的。他们都是完全支持CORBA的。 容器对不同的Enterprise beans 的支持:   EJB容器的主要的特征就是它提供对各种各样的Enterprise beans的管理和支持。包括: 有状态或无状态的Session Enterprise beans. Entiry beans包括container-manager和beans-manager的持续性。   EJB容器可以包括一个或多个的jar文件。每一个jar文件又能够包括多个的Enterprise beans。每个Enterprise bean都包括一个配置描述器。一个EJBhome接口,一个EJBremote接口,还有Enterprise bean的实现代码。 使Inprise 的EJB容器不同的是:它支持许多当前的客户,包括如下两个方面: VisiBroler提供了连接管理,允许一个服务同时支持比TCP连接数多的客户连接。用最近最少使用算法来关闭连接。 对于客户来说,容器本身是无状态的。意味着容器并没有为每一个新的Enterprise bean会话分配内存。这样,容器就能够支持任意多的无状态的Session Enterprise beans. 配置的支持:   Inprise 容器提供了产生代码的编译器。也提供了一个验证的工具来在配置之前检查你的Enterprise beans.支持EJB1。1的JNDI命名基于XML的配置描述器。 事务管理者:   事务管理者提供了事务管理的手段。包括分布式的两段提交的支持。遵从最新的SUN公司JTS规范。也支持最新的OMG的OTS规范。在开发时尽量少用JTS而在配置时使用健壮的ITS。 JDBC链接池和事务综合:   所有JDBC访问数据库都是通过DataSource对象的实现来完成的。DataSource对象与数据库的池链接还有JTS管理的全局的事务处理和用JDBC管理的数据库事务处理。 命名服务:   命名服务提供了分布式的命名管理。服务遵从JAVA的命名和目录规范(JNDS)。也遵从OMG的cosNaming规范。与事务服务类似,在配置的时候,你可以用JNS,也可以用更健壮的INS。JNDI提供的容器能够运行在其他的JNDI实现之上。这样就能够使用其他的命名服务,例如:LDAP。 安全性的支持:   在CORBA之上的Inprise 的安全服务是附加的。 JAVA数据库:   Java数据库提供了一个全关系型的高性能的数据库来存储Enterprise beans的状态。   JAVA数据库既可以运行在同一个进程的容器中,或者,为了提高性能,也可以运行在一个单独的进程中。实际上,JAVA 数据库是即插即用的。意味着终端用户能够用一个另外的实现就取代了所有的JAVA版本。例如,能够实现一个用别的数据库来存储会话状态和Entiry Data的后台存储。 容器管理的Entity beans的持久性:   Inprise 提供了一个CMP(Container-Managed Persistence)引擎来提供透明的对象关系映射和在纯JDBC上的持续框架。更进一步,第三方的工具可以通过开放的API插进来。 与其他组件的结合:   在配置环境的真实世界里,EJB的四个模式能够与以下的组件工作在一起: client链接到Enterprise beans对象。Clients可以由java Enterprise bean接口的EJB对象,或者IDL接口的CORBA对象。在Inprise 的EJB容器服务中,每一个Enterprise bean都同时是EJB对象也是CORBA对象。CORBA客户能够用所有支持CORBA的语言来实现,包括C ,Java,Delphi. 从Enterprise bean的数据库访问。典型的,Enterprise beans对象是Entity beans对象,或者是beans-managed,或者是container-managed. 后端服务:CORBA服务,用C ,Java ,Delphi实现,运行在任何兼容CORBA的ORB中。EJB服务,包括所有其他的inprise的服务,或者其他支持IIOP的代理商的服务。其它原来的服务,包括ERP系统,main-frame程序。等等。
EJB容器的存取和实现后端 而EJB容器的实现后端负责管理和执行EJB组件的运行环境。通过示例代码,我们展示了EJB容器的存取和一个简化的实现后端的实例。在本文中,我们将探讨EJB容器的存取和实现后端的详细内容,并提供相应的源代码示例。在这种情况下,客户端和EJB组件运行在不同的JVM中,客户端通过网络协议与EJB容器通信,并存取EJB组件的方法。在这种情况下,客户端和EJB组件运行在同一个JVM中,可以直接调用EJB组件的方法。来存储注册的EJB组件,其中键是JNDI名称,值是EJB组件的实例。是一个简化的EJB容器实现后端。 阅读详情

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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")

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