Grails0.2的一个Bug[输出的html文件内容缺失]修理过程

本文记录了作者在使用Grails 0.2版本过程中遇到的一个中文内容缺失的严重BUG,并详细描述了从发现问题到解决问题的过程。通过源代码比对及逐步调试,最终定位到问题出现在响应长度设置上。
[Blog搬家到Javaeye]
一听到grails推出了0.2版本以后,就兴忡忡的拿过来摆弄了一番。按照快速开始的流程做下来
1.grails create-app

2.grails create-domain-class

3.grails create-controller

稍微修改了一下Controller,令其使用scaffold

一个简单的Domain-class的CUID页面就形成了。

4.grails run-app ok,grails开始启动了。

输入英文,ok,可以使用。但是偶们是中文国家,所以输入中文“我爱北京”,似乎也行,再输入“我爱北京”,这会就出现问题了!页面上最后的地方显示出了"</b"这样的字样,于是再看输入“我爱北京”的时候的输出,同样html内容缺失!

很郁闷,但是不得不承认Grails0.2有了一个很严重的Bug:View经过渲染以后发送到客户端的内容产生了缺失!

幸好,Grails有源代码,拿过来研究一下。于是便开始了Grails的Debug之旅

1.首先考虑到grails0.1当中似乎没出现这种Bug,怀疑是0.2引入的bug,这好办,打开心爱的Beyond Compare,对grails0.1的src和0.2的src进行比较。因为出问题的是View关于IO的,很快就定位到web模块的org.codehaus.groovy.grails.web.pages这个包下面,仔细比较两个代码包之间的差异,可惜的是没有发现有价值的线索!抓狂了,但是在另外一个包下面发现了一个比较重大的改动org.codehaus.groovy.grails.web.servlet.mvc.SimpleGrailsController中已经把HttpServletResponse换成了GrailsHttpServletResponse,而对比GrailsHttpServletResponse的时候发现里面已经增加了一个跟Bug比较相关的字段: contentTypeSet,于是想可能问题出在charset上面把,因为charset方面的原因,极有可能导致Stream相关操作在size方面出现计算错误而导致内容的缺失。



2.既然发现了可能的原因,马上祭其Eclipse进行调试。

a.grails war 把示例程序打包成war文件

b.Eclipse导入war文件形成一个工程first

c.删除first工程下的webcontent/WEB-INF/lib/grails-0.2.jar

d.Eclipse导入grails0.2的build.xml形成Grails源码工程

e.把grails工程的输出链接到first工程下的webcontent/WEB-INF/classes下面。

上述准备工作做好了以后就可以开始进行调试了。web方面的调试我还是使用特方便的Lomboz。 first工程-》debug on server就可以了。

第一步,首先把SimpleGrailsController中的GrailsHttpServletResponse改回去,调试。。。不行,故障依旧。

第二步,于是我想可能问题会出在io方面,慢慢的进入到GSPResonseWriter这个类里面,观察他的out0字段,发现在输出之前我们所需要的正确内容正在里面,一个很重大的发现!这意味着可以不用去调试Grails的任何其他模块,如果出问题,就是后继IO模块出错了,因为out0对象是直接和ResponseFacade交互的,于是直接跳到close()方法中,观察到这里的out0对象还是没有错,但是很意外的发现这样一段代码:

if (!response.isCommitted()) {
response.setContentLength(out0.size());
}

对比0.1版本的源文件,发现这里并没作任何改动。怀疑grails0.2对编码方式的处理作了更改,把这段代码删除,ok!这段代码的作用大概是为了提高io性能,但是有了反而出错了,或许应该采用更好的解决方法,而不是直接out0.size()这样的方式!

到此,grails这个输出内容缺失的bug获得了解决。前后花费了一个星期天的时间,虽然有些郁闷,但是有点成就感。HOHO
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值