33、深入理解 GWT-RPC 通信机制

深入理解 GWT-RPC 通信机制

在构建丰富的互联网应用时,与服务器进行通信是不可避免的。本文将详细探讨 GWT-RPC(Google Web Toolkit Remote Procedure Call)机制,通过构建一个名为“Server Status”的示例组件,深入剖析其工作原理和实现细节。

1. RPC 基础概念

要构建一个有效的 RPC 应用,需要三个关键部分:运行在服务器上的服务、在浏览器中调用服务的客户端以及在客户端和服务器之间传输的数据对象。服务器和客户端都具备序列化和反序列化数据的能力,使得数据对象能够以普通文本的形式在两者之间传递。

以下是 GWT-RPC 通信的基本流程:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A([客户端]):::startend -->|发起请求| B(代理对象):::process
    B -->|序列化请求| C(服务器):::process
    C -->|接收请求| D(特殊 Java  Servlet):::process
    D -->|反序列化请求| E(服务):::process
    E -->|返回结果| D
    D -->|序列化结果| C
    C -->|发送响应| B
    B -->|反序列化响应| A
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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