xfire其他

本文探讨了Webservice在处理简单对象时的优势及其在面对复杂对象时可能遇到的问题,包括内存溢出等,并提供了两种解决方案:一是通过配置文件指定特定属性不参与序列化;二是将复杂对象封装为XML格式进行传输。
webservice对于简单对象的使用还是比较方便的,你可以很轻松的就可以跟你以前的系统集成起来,但是如果你的业务中出现了比较复杂的对象使用webservice还是不太方便的.
例如

package com.unis.xfire.po;

import java.io.Serializable;
import java.util.Set;

public class Org implements Serializable{

/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = -64190436131972376L;

private String id;

private String code;

private String name;

private Integer orderby;

private Set<User> users;

public String getId() {
return id;
}

public void setId(String id) {
this.id = id;
}

public String getCode() {
return code;
}

public void setCode(String code) {
this.code = code;
}

public String getName() {
return name;
}

public void setName(String name) {
this.name = name;
}

public Integer getOrderby() {
return orderby;
}

public void setOrderby(Integer orderby) {
this.orderby = orderby;
}

public Set<User> getUsers() {
return users;
}

public void setUsers(Set<User> users) {
this.users = users;
}
}

在使用webservice时如果你不做任何处理,你的service中如果要返回一个列表的时候,就可能会出现问题,如内存溢出等等.因为它会反复的遍历,结果就会造成死循环.
一种解决方案是进行绑定
如在你的po对象所在的包下建一个同那个复杂对象名称一致的xml文件
Org.aegis.xml文件

<mappings>
<mapping>
<property name="users" componentType="com.unis.xfire.po.User" ignore="true" />
</mapping>
</mappings>

ignore="true"就是告诉webservice这个对象不会被序列化,在这里的意思就是告诉User这个对象不会在网络中传输.
这样问题是解决了,但是可能就不能满足你的功能需求.

另外一种解决办法就是在service层进行一次封装,以xml的形式在网络中进行传输.
例如:
我的service就可以这样写

public String getXmlData(String userName, String pwd) {
//这里给出该方法的简单实现,你可以写更复杂的业务逻辑
String xmlData = "";
if("123".equals(userName) && "123".equals(pwd)){
xmlData = "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>";
xmlData += "<books><book>Thinking In Java</book>"
+ "<book>Java & Pattern</book><book>Effective Java</book></books>";
}else{
xmlData = "用户名和密码错误";
}

return xmlData;
}

这样的话就可以避免复杂的对象在网络中传输了.
独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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