tomcat6的classloader

Tomcat ClassLoader解析
本文介绍了Java中ClassLoader的parentdelegation模式,解释了为何需要这一模式,并通过具体示例说明了ThreadContextClassLoader的作用及其实现方式。此外还详细阐述了Tomcat启动过程中类加载器的工作原理。

之前一直对classloader感觉很陌生,今天找时间看了下tomcat源码。总算对classloader的应用大概有了个认识。

1. java的classloader采用parent delegation模式。采用这个模式的作用是保护通过bootstrap和system classloader加载的类的安全性。也是为了避免jvm里面整个类的结构的混乱。举个很简单的例子:在j2ee里面我们加载java.lang.String类,如果用的是tomcat,那么我们的应用的类的classloader是webapp classloader,那么我们将可能又自己加载了一次String类!这是件很危险也很混乱的事情!

2.Thread contextclassloader.

   但是有时候我们确实需要走一下后门--比如我们自己定义了一个dbDriver,需要在我们需要的时候加载并且注册到DriverManager里面去。我们自己的dbDriver是由webapp加载的,但是DriverManager是由bootstrap加载的。

于是注册的时候就产生问题了--bootstrap需要去加载dbDriver类!显然代理模式在这里是行不通的,于是我们

通过Thread.curentThread.setContextClassLoader和Thread.currentThread.getContextClassLoader来维护一个对webapp class loader的引用,于是就能通过webapp classloader来加载需要的类了!当然,为了避免不必要的问题,在这种直接改变threa的context classloader的操作之后,如果没有必要继续保持这种改变,最好restore回去。

3. tomcat的类加载

    tomcat启动的时候,把bootstrap.jar放在classpath下面,于是System classloader能够找到BootsTrap.class

   并且运行。运行的时候,tomcat6会建立三个classloader(common,catalina,shared),在tomcat6里面这三个其实是对同一个的引用-commonLoader;然后通过commonLoader来加载Catalina.class,从而拉开了tomcat启动的大幕。

因为Catlina.class是由commonLoader加载的,所以tomcat目录下面 /commons/lib下面的包最终也是由这个classloader加载。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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