flex对接j2ee方案

本文介绍了多种Flex与JavaEE后台交互的技术方案,包括HTTPService、Webservice、Blazeds等,对比了它们的特点及适用场景,特别强调了Blazeds在效率与灵活性方面的优势。

本文摘自http://www.sunxin.org/article/277.html

 

Flex连接javaEE后台的可用技术:

1)HTTPService(xml 方式)

2)Webservice (soap)

3)Blazeds

4)LiveCycle Data Services

5)Graniteds

6)Flamingo

7)Fiji

8)Fxstruts

9)其他开源项目

分别介绍一下:

HTTPService:

此方式主要是以xml文件格式的内容进行客户端与服务器端的交互,不需要什么扩展,由于此方式比较易用且适用于数据量不是很大的情况,因此一般较简单的flex应用都采用这种交互方式。以java为例只要后台提供的数据是xml文档格式的,无论jap页面或者servlet都可以进行信息的传递。

缺点是效率不是很高,在数据量较大时表现比较明显,

WebService:

Webservice的交互就不用多说了,只要提供接口就可以了。

缺点也是效率较低,且对服务器的要求较高。

Blazeds:

这是Adobe在2008年初推出的一个flex连接javeEE后台的一个产品而且是开源的免费的,他是LiveCycle Data Services的一个子集,使用Blazeds可以很方便的连接java后台,

BlazeDS是一个基于服务器的 Java 远程控制 (remoting) 和 Web 消息传递 (messaging) 技术,它能够使得后端的 Java 应用程序和运行在浏览器上的 Adobe Flex 应用程序相互通信。

同时他也提供HTTPService、Webservice方式,不过这里的HTTPService、Webservice 使用方式不同于上边的那两个,Blazeds中是在配置文件中对其进行配置的,这样很大程度上提高了应用的灵活性。

在这里最重要的还是RemotingObject技术,他可以直接远程远程调用java后台提供的公共接口,使其效率大大提升,一般是采用HTTPService方式的10倍左右。

LiveCycle Data Services:

其与Blazeds有很多相同的部分,毕竟Blazeds是从他发展来的,LiveCycle Data Services对于单CPU用户是免费的,并可用于商业用途。他提供了一些更强大的功能,比如数据同步,对离线功能的支持,等很多针对大型企业级开发的功能。

Graniteds:

Gianiteds曾经是as与java交互最佳的选择,因为他在早期的开源产品中做的是比较好的,Gianiteds目前相对于Blazeds的优势是对java框架(hibernate、spring、ejb等)的支持。

Flamingo:

FlamingoExadel的一个开源项目,他的目标设计一个使用Java构建RIA应用的工具。在中间层,该工具对Seam和Spring都提供了支持。在 展现层,Flamingo既支持Flex也支持JavaFX,并提供了使用Flex或JavaFX与Seam或Spring相结合的无缝开发过程。

Fiji:

Fiji也是Exadel的一个开源项目Fiji为jsf框架引入了flex支持。 Flex和JSF间的互操作消除了大量的手工编码。

Fxstruts:

Fxstruts是一个国外的牛人开发的,从名字也可以看出是将flex应用于struts的,而且只需要对struts的action进行简单配置就可以了,目前只支持struts1.x版本,因为struts2.x做了根本的改变,会在后续版本中加入支持。

考虑可再生能源出力不确定的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济。文中可能涉及不确定建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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