初始EJB

本文详细介绍了Enterprise JavaBean(EJB)的概念及其在企业级应用中的角色。EJB作为J2EE的一部分,定义了一套开发标准,使得开发者能专注于业务逻辑而不必关心分布式服务器等底层技术。文章还介绍了EJB的体系结构,包括客户端和服务端组件,以及EJB的三种类型:SessionBean、EntityBean和Message-DrivenBean。

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1.    基本概念

EnterpriseJavaBean分解一下这个概念:

Enterprise:企业级,说明EJB是应用大型软件系统的

Java:Java开发语言

Bean:对封装数据的类的称呼,Bean的中文意思是豆子;他就是组成整个EJB的小颗粒。

从结构上来讲:

         EJB是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基于组件的企业多重应用程序的标准。所以EJB只是一套标准或者规范,EJB为EJB容器(由应用服务器提供)和EJB组件(由开发者开发)制订了明确的规范,因此只要应用服务器支持标准的EJB规范,那么使用EJB组件开发的应用就可以移植到该服务器上运行。

从作用上来讲:

       EJB实际上是用于编写业务层代码。它让应用开发者可以集中精力去开发解决各种复杂业务逻辑问题,而不用花费精力来处理分布式服务器、远程调用等底层技术。EJB模型可以让开发者避免底层功能的重复开发,从而提高开发效率。

 

2.   EJB体系结构

     包括客户端、服务器端。

     客户端:包含调用EJB组件特定业务所需的EJB接口(包括本地和远程EJB接口);服务器端处理对象的句柄。

     服务器端:包含EJB组件实现的实例;用来在客户端和EJB组件之间进行映射的容器代码。

     EJB客户应用程序使用JNDI来查找对本地接口的实例引用,通过EJB接口来调用和引用EJB组件的全部方法和属性。

 

3.    EJB分类


1.Session Bean

作用:实现业务逻辑的地方。简单地说,每当客户端请求时,容器就会选择一个Session Bean来为客户端服务。

分类:根据EJB容器是否维护会话状态将Session Bean分为有状态bean和无状态bean。

下面通过两张图具体介绍这两个状态的bean的区别

      

       左边是有状态bean即可以维护会话状态。要维护会话状态,意味着 EJB 容器要为每个用户创建一个 bean实例,并通过该实例保存着与用户的会话状态。所以bean实例和用户之间是一种1:1的关系。每个有状态的Bean在Bean实例的生命周期内都只服务一个用户。

       右边是无状态bean即不维护会话状态。要维护会话状态,意味着一个 bean 实例不需要保存与某个用户的会话状态,这时一个 bean 实例可以为多个用户服务。 所以bean实例和用户之间是一种多:多的关系。

简单的说,就是当无状态会话Bean部署到应用服务器时,EJB容器会为它预先创建一些Bean实例放在对象池,提供给众多用户使用。当有用户访问EJB方法时,EJB容器会从对象池中取出一个实例为之服务,服务完成后就回到对象池。当下一个用户再访问EJB方法时,EJB容器有可能再次把该实例取出来为之服务。正因为如此,无状态会话Bean只需要少量的实例就可以为成千上万个用户服务,大大提高了系统性能。 

 2.Entity Bean

       实现一个业务实体。用于实现O/R映射,负责将数据库中的表记录映射为内存中的Entity对象,事实上,创建一个Entity Bean对象相当于新建一条记录,删除一个Entity Bean会同时从数据库中删除对应记录,修改一个Entity Bean时,容器会自动将Entity Bean的状态和数据库同步。

3.Message-Driven Bean(MDB)

       消息驱动Bean。MDB实际上是一个异步的无状态Session Bean,客户端调用MDB后无需等待,立刻返回,MDB将异步处理客户请求。这适合于需要异步处理请求的场合,比如订单处理,这样就能避免客户端长时间的等待一个方法调用直到返回结果。


标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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