Servlet总结

1. 明确Tomcat服务器的本质,就是通过反射机制获取Servlet对象,然后调用该对象的方法。

2. 明确Servlet的生命周期,同时要知道Servlet对象是个伪单例,即构造方法为public的单例,要注意多线程的问题。

3. 明确ServletConfig接口对应一个Servlet对象的配置信息对象,在Servlet运行init的时候获取;

  明确ServletContext接口对应所有Servlet对象的“四周环境”,在服务器启动阶段被实例化,在服务器关闭阶段被销毁,通过ServletConfig获取;

  一个Servlet对象对应一个ServletConfig,所有Servlet对象对应一个ServletContext;

 ServletContext范围可以完成跨用户传递数据,它的范围相当于整个Tomcat范围

 

4. 知道前端欢迎页面的设置<welcome-file-list>,任何一种web资源都可以作为欢迎页面

5. 知道HTTP状态码404、500、405(get/post使用不正确),以及前端错误跳转<error-page>

 

6. 知道sun公司使用适配器设计模式为我们实现的GenericServlet,可以让我们不用写一些Servlet中的方法,同时提供了其他许多辅助方法。

7. 明确HTTP请求协议是依次由请求行、消息报头、空白行和请求体构成;响应协议依次是由状态行、响应报头、空白行和响应体构成。

8. 明确GET请求POST请求的区别:

  GET请求传送的数据放在在URI中,而POST请求传送的数据放在请求体中;

  一般只有传送敏感数据、传送非字符串数据、传送的数据非常多、请求是为了修改服务器资源,才会使用POST请求;

  GET请求的最终结果会被浏览器缓存收纳,下次浏览器再发送相同的请求路径,则从缓存中获取资源,以减低服务器的压力;而POST请求的最终结果不会被浏览器缓存。

9. 明确为了实现服务器需要前端发送POST请求,则前端就发送POST请求,若发送GET请求,则服务器会提示错误信息,sun公司使用模板方法设计模式为我们实现了HttpServlet(继承自GenericServlet),以后写自己的Servlet时,都要继承自HttpServlet,并且使用doPost或者doGet方法,替代原来的service方法。

10. 明确doPost或doGet方法中的参数HttpServletRequest接口

  该对象封装了浏览器的请求方式、webapp的根路径、请求的URI、请求的URL、Servlet在web.xml中配置的路径、客户端的IP地址,以及表单提交的数据

  该对象还可以获取请求转发器完成请求转发,设置服务器从前端接收到的数据的编码方式,获取Cookie和Session;

  一次请求对应一个request对象,请求的范围很小

11. 明确web开发过程中的乱码解决方案,乱码分为数据传递、展示、保存过程中的乱码。

  数据传递过程中的乱码:是因为浏览器发送给服务器的数据是ISO-8859-1编码的,所以服务器接收到的数据会出现乱码

  解决方法有三:1. 编码重组  2. doPost中使用request.setCharacterEncoding("UTF-8");   3. 修改Tomcat配置文件中的URIEncoding

12. 明确转发重定向的区别:

  转发forward,只有一次请求,地址栏不会变,可以实现跨Servlet的数据传输,但是这些Servlet必须在同一请求中;

  request.getRequestDispatcher("/b").forward(request, response);

  重定向redirect,有两次请求,地址栏会变,服务器接收到第一次请求后,会将第二次请求的路径发送给浏览器,浏览器接收到之后发出第二次请求;

  重定向可以解决浏览器的刷新问题,因为刷新的始终是第二次请求,不会影响第一次请求的结果。

  response.sendRedirect("/prj-servlet-16/b");

 

13. 重点明确Cookie

  Cookie的作用是在客户端保存会话状态,典型例子实现十天内免登录;

  Cookie可以保存在浏览器缓存中,此时浏览器关闭则Cookie消失;Cookie也可以保存在客户端的硬盘中,只要设置Cookie的有效时长大于0,cookie1.setMaxAge(60 * 60 * 24 * 10); 此时浏览器关闭Cookie也不会消失;

  在javaweb中Cookie以对象的形式存在 Cookie cookie1 = new Cookie("username",username); 通过 response.addCookie(cookie1); 由服务器发送给浏览器,浏览器保存后,当特定的请求路径再次请求时,浏览器会向服务器传送相应的Cookie,服务器通过 Cookie[] cookies = request.getCookies(); 获取Cookie。可以通过 cookie1.setPath(request.getContextPath()); 设置Cookie关联的请求路径。

  浏览器可以禁用Cookie,从而浏览器不再接收Cookie。

14. 重点明确Session:

  Session的作用是在服务器中保存会话状态

  在一个用户的会话进行过程中,服务器始终为这个用户维护一个会话对象HttpSession;服务器中维护了大量的HttpSession对象,即有一个session列表;

  web容器是利用Cookie实现一个会话对应一个HttpSession对象,通过浏览器传送给服务器的Cookie,从session列表中查找到相应的HttpSession对象,具体原理要清楚;

  从而如果禁用Cookie,会导致无法获得会话对象HttpSession,除非使用URL重写机制;

  浏览器关闭的时候,服务器中的HttpSession对象不会被销毁,该对象只有超时未使用(可设置),或使用 session.invalidate(); 才会被销毁。

15. 应用范围总结:

  ServletContext application是应用范围的;HttpSession session是会话范围的;HttpServletRequest request是请求范围的。

转载于:https://www.cnblogs.com/qjjazry/p/6375623.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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