Log Filter Analysis Session分析

本文深入讲解了HTTP请求处理过程及Session的工作原理。介绍了HttpServletRequest接口在日志过滤中的使用,包括获取请求路径等方法。详细解释了Session的启动、变量注册与存储流程。此外还介绍了Spring框架中@Async注解的应用,用于实现异步方法调用。

HttpServletRequest hrequest = (HttpServletRequest) request;

HttpServletRequest和ServletRequest都是接口,并且后者是前者的父接口。但是前者相对于后者多了一些针对于HTTP协议的方法,如getHead(String name)等等,所以在LogFilter中进行了转换。

System.out.println("Filter 已经截获到用户的请求的地址:" + hrequest.getServletPath());

这个程序语句作用是通过getServletPath()方法获取到了请求的路径,就是在日志中记录了请求的url。

long after = system.currentTimeMillis();

这个语句的作用是获取系统的当前时间。

session的工作原理

(1)当一个session第一次被启用时,一个唯一的标识被存储于本地的cookie中。
(2)首先使用session_start()函数,PHP从session仓库中加载已经存储的session变量。
(3)当执行PHP脚本时,通过使用session_register()函数注册session变量。
(4)当PHP脚本执行结束时,未被销毁的session变量会被自动保存在本地一定路径下的session库中,这个路径可以通过php.ini文件中的session.save_path指定,下次浏览网页时可以加载使用。
使用方法:存储需要在整个用户会话过程中保持其状态的信息,例如登录信息或用户浏览web应用程序i时需要的其它信息。存储只需要在页重新加载过程中或按功能分组的一组页之间保持其状态的对象。Session 的作用就是它在 Web服务器上保持用户的状态信息供在任何时间从任何页访问。因为浏览器不需要存储任何这种信息,所以可以使用任何浏览器,即使是像 PDA 或手机这样的浏览器设备。
Spring中Async用法:在Java应用中,绝大多数情况下都是通过同步的方式来实现交互处理的;但是在处理与第三方系统交互的时候,容易造成响应迟缓的情况,之前大部分都是使用多线程来完成此类任务,就通过内置了@Async来完美解决这个问题。在Spring中,基于@Async标注的方法,称之为异步方法;这些方法将在执行的时候,将会在独立的线程中被执行,调用者无需等待它的完成,即可继续其他的操作。
 如何在Spring中启用@Async
   基于Java配置的启用方式:
@Configuration @EnableAsync public class SpringAsyncConfig { ... }
基于XML配置文件的启用方式,配置如下:
<task:executor id="myexecutor" pool-size="5" /> <task:annotation-driven executor="myexecutor"/>
以上就是两种定义的方式。
基于@Async无返回值调用
示例如下:
@Async //标注使用 public void asyncMethodWithVoidReturnType() { System.out.println("Execute method asynchronously. " + Thread.currentThread().getName()); }
使用的方式非常简单,一个标注即可解决所有的问题。
5. 基于@Async返回值的调用
示例如下:
@Async public Future<String> asyncMethodWithReturnType() { System.out.println("Execute method asynchronously - " + Thread.currentThread().getName()); try { Thread.sleep(5000); return new AsyncResult<String>("hello world !!!!"); } catch (InterruptedException e) { // } return null; }
摘自:http://www.jb51.net/article/105214.htm

转载于:https://www.cnblogs.com/liupeixuan/p/8647576.html

<think>好的,用户遇到了R语言会话中止的问题,需要帮助解决。首先,我需要分析可能的原因,然后给出相应的解决方案。根据用户提到的参考内容,他们可能对如何正确终止会话或进程有疑问,尤其是在数据库环境中,但这里涉及的是R语言。 首先,R会话中止的常见原因可能包括内存不足、代码错误、包冲突、系统资源限制或外部进程干扰。比如,用户可能在执行大型数据处理时超出内存限制,导致R崩溃。或者代码中存在无限循环、未处理的错误,触发R的中止。此外,安装的包版本不兼容,或者同时加载了冲突的包,也可能引发问题。另外,操作系统终止了R进程,或者杀毒软件干扰了R的运行。 接下来,我需要逐一分析这些可能的原因并提供对应的解决方案。例如,检查内存使用情况,优化代码,更新包版本,检查系统日志等。同时,参考用户提供的Oracle处理会话的方式,虽然环境不同,但可以类比到R中正确终止会话的方法,比如避免直接使用操作系统级别的终止命令,而是使用R内置的函数或IDE的选项来结束会话,以确保资源正确释放。 还要注意用户可能遇到的特定情况,比如在使用某些IDE(如RStudio)时突然关闭,或者运行长时间任务时系统资源不足。需要建议用户分步调试代码,使用tryCatch处理错误,检查包冲突,以及正确管理内存和子进程。 最后,确保回答结构清晰,分点列出原因和解决方案,并生成相关问题,帮助用户进一步排查问题。同时,引用提供的参考资料中的处理方式,强调避免在操作系统级别强制终止进程,而是使用适当的命令或函数,可能对用户有启发。</think>### R语言会话中止的原因与解决方案 #### 一、常见原因分析 1. **内存不足** - R在处理大型数据集或复杂计算时可能超出内存限制,触发系统强制终止进程。例如矩阵运算$A = matrix(rnorm(1e6), nrow=1000)$若超出可用内存会导致崩溃[^1]。 2. **代码错误** - 无限循环、未处理的异常或递归层数过多(如未设置`options(expressions=)`限制)会引发会话中止。 3. **包冲突** - 不同包中的同名函数冲突(如`dplyr::filter`与`stats::filter`),或版本不兼容的包同时加载。 4. **系统资源限制** - 操作系统对进程的资源限制(如Linux的`ulimit`),或GPU/CUDA调用超时。 5. **外部进程干扰** - 通过操作系统命令强制终止R进程(如`kill -9`),而非使用R内置的终止方法。 #### 二、系统级解决方案 1. **内存优化** - 使用`object.size()`检查对象内存占用,通过分块处理数据或采用`data.table`替代`data.frame` - 示例代码: ```R library(data.table) dt <- fread("large_file.csv", nrows=1e4) # 分块读取 ``` 2. **错误处理机制** - 用`tryCatch()`捕获异常,防止未处理错误导致会话终止: ```R result <- tryCatch({ risky_operation() }, error = function(e) { message("Error caught: ", e$message) return(NULL) }) ``` 3. **包管理策略** - 使用`conflicted`包明确函数调用来源: ```R library(conflicted) conflict_prefer("filter", "dplyr") ``` 4. **会话终止规范** - 避免直接使用操作系统命令终止R进程,应优先采用: - RStudio的`Session > Terminate R`选项 - 命令行中按`Ctrl+C`(Linux/Mac)或`Esc`(Windows) #### 三、进阶调试方法 1. **日志分析** - 启用详细日志记录: ```R sink("session_log.txt") options(warn=2) # 将警告转为错误 ``` 2. **子进程隔离** - 使用`callr`包创建独立会话执行高风险操作: ```R result <- callr::r(function() { library(riskyPackage) run_analysis() }) ``` 3. **核心转储分析** - 在Linux系统生成核心转储文件: ```shell ulimit -c unlimited R -e "problematic_code()" gdb /usr/bin/R core # 分析崩溃原因 ``` #### 四、特殊场景处理 对于长时间运行的脚本,建议采用以下模式: ```R checkpoint_dir <- "savepoints/" if (!dir.exists(checkpoint_dir)) dir.create(checkpoint_dir) for (i in 1:100) { result <- try(compute_step(i)) if (inherits(result, "try-error")) { save.image(file.path(checkpoint_dir, paste0("step", i, ".RData"))) stop("Error at step ", i) } } ```
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