Cookies&Session(四)_会话技术_Session原理

本文深入解析了Session的工作原理,包括依赖Cookie实现会话跟踪的过程,探讨了客户端与服务器交互中Session对象的一致性保障机制,以及Session与Cookie的区别,涵盖了Session的创建、存储、失效时间配置等关键知识点。

Session_原理


服务器如何确保在一次会话范围内,多次获取的Session对象是同一个?

        1. Session是依赖于Cookie实现的
        2. 第一次获取Session,没有Cookie,会在内存中创建一个新的Session对象A
        3. 服务器响应,发送给客户端一个cookie,set-cookie:JSESSIONID=A的ID值
        4. 浏览器将这个cookie存入浏览器
        5. 再次请求浏览器的时候将cookie随请求头带给服务器
        6. 服务器根据cookie中的 set-cookie:JSESSIONID=A的ID值 ,查询内存中是否存在该ID值,如果存在,即可拿出


细节(常见的问题):

        1. 当客户端关闭后,服务器不关闭,两次获取session是否为同一个?
            1. 默认情况下不是的
            2. 如果期望客户端关闭后,session也能相同,那么按照下面来做
                Cookie c = new Cookie("JSESSIONID",session.getId());
                c.setMaxAge(60*60);
                response.addCookie(c);



        2. 客户端不关闭,服务器关闭后,两次获取的session是同一个吗?
            1. 肯定不是同一个,就算是同一个也是巧合
            2. 虽然session不是同一个,但是一些网站需要重启关闭后也能够保持数据不能丢失,需要按照下面两个过程
                1. session的钝化
                    * 在服务器正常关闭之前,将session对象序列化到硬盘中
                2. session的活化
                    * 在服务器启动后,将session文件转为内存中的session



        3. session的失效时间问题
            1. 服务器被关闭
            2. session对象调用invalidate()
            3. session有一个默认失效时间:30分钟
                * 选择性配置修改(在web.xml下)
                        <session-config>
                            <session-timeout>30</session-timeout>
                        </session-config>


 session的特点

        1. session用于存储一次会话的多次请求的数据,存在服务器端
        2. session可以存储任意类型,任意大小的数据


session与cookie的区别:

        1. session存储数据在服务器端,cookie在客户端
        2. session没有数据大小限制,cookie有
        3. session数据安全,cookie相对不安全

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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