IE下Ajax缓存问题的解决办法

本文介绍了在使用IE浏览器时遇到的Ajax缓存问题及解决方案。通过修改Ajax请求方式、添加随机数参数或设置HTTP头部信息等方法,有效避免了缓存导致的数据不更新现象。
今天下午在做要素页面无刷新添加的时候,IE下遭遇Ajax缓存戏弄,因为刚开始并不知道IE有这个坏毛病,折腾了我一下午,终于解决问题。郁闷之余,总结一下解决办法:
在IE下用Ajax请求某一页面,通常会因为缓存的原因而返回上一次的结果,造成混乱,而FF下不会出现这种情况。为了不受缓存影响,可以这样做:

IE访问策略:Internet选项--浏览历史记录--设置-- Internet 临时文件的选项改为每次访问网页时也可以

1: 在AJAX请求的页面后加个随机函数,我们可以使用随机时间函数

在javascript发送的URL后加上t=Math.random()
例如这样:URL+"&"+"t="+Math.random();或者new Date();

2: 在XMLHttpRequest发送请求之前加上XMLHttpRequest.setRequestHeader("If-Modified-Since","0")

一般情况下,这里的XMLHttpRequest不会直接使用
你应该可以找到这样的代码
XXXXX.send(YYYYYY);
那么,就把它变成
XXXXX.setRequestHeader("If-Modified-Since","0");
XXXXX.send(YYYYYY);
实践证明,两种方法都非常有效。
1、在服务端加 header("Cache-Control: no-cache, must-revalidate");
2、在ajax发送请求前加上 xmlHttpRequest.setRequestHeader("If-Modified-Since","0");
3、在ajax发送请求前加上 xmlHttpRequest.setRequestHeader("Cache-Control","no-cache");
4、在 Ajax 的 URL 参数后加上 "?fresh=" + Math.random(); //当然这里参数 fresh 可以任意取了
5、第四种方法和第三种类似,在 URL 参数后加上 "?timestamp=" + new Date().getTime(); //推荐使用这种方式
6、用POST替代GET:不推荐

Struts2 Server端用法
<package name="json-nocache" extends="json-default">
<interceptors>
<interceptor name="cachingHeadersInterceptor" class="com.ssa.pct.web.interceptor.CachingHeaderInterceptor" />
<interceptor-stack name="defaultSecurityStack">
<interceptor-ref name="defaultStack" />
<interceptor-ref name="cachingHeadersInterceptor" />
</interceptor-stack>
</interceptors>

<default-interceptor-ref name="defaultSecurityStack" />
</package>



public class CachingHeaderInterceptor extends AbstractInterceptor {

private static final long serialVersionUID = 1L;

public String intercept(ActionInvocation invocation) throws Exception {
ActionContext context = invocation.getInvocationContext();
HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) context.get(StrutsStatics.HTTP_RESPONSE);
if (response != null) {
response.setHeader("Cache-Control", "no-cache");
response.setHeader("Pragma", "no-cache");
response.setHeader("Expires", "-1");
}
return invocation.invoke();
}

}
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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