堆栈花园的Servlet学习备忘录——多个Servlet之间调用

本文深入解析了多个Servlet之间的调用规则,对比了重定向与请求转发两种解决方案的工作原理、实现代码及优缺点,帮助读者理解如何高效地在Servlet之间进行通信。

多个Servlet之间调用的规则

一、 重定向解决方案

1. 工作原理
  • 用户第一次手动向一号Servlet发起请求,一号Servlet工作完成后,将二号Servlet的地址写入到响应头的loaction属性中,使得tomcat将302状态码写入状态行。
  • 在浏览器接收到响应包后,会读取到302状态码,此时浏览器会自动根据响应头里的location属性,向请求地址发起第二次请求,访问二号Servlet完成任务。
2. 实现代码
	response.sendRedirect("请求地址");
	//请求地址会被写入到响应包中的响应头的loaction属性里。
3. 方案特征

(1)请求地址:
既可以把当前网站内部的资源文件发送给浏览器,也可以把其他网站的资源文件发给浏览器。
(2)请求次数:
浏览器至少要发送两次请求,但是只有第一次请求是用户发送的,后续的请求都是浏览器自动发送的。
(3)请求方式:
重定向解决方案中,通过地址栏通知浏览器发起下一次请求,因此通过重定向解决方案调用的资源文件使用的请求方式一定是GET。

4. 方案缺点
  • 重定向解决方案需要在浏览器和服务器之间进行多次往返,大量时间消耗在往返的过程上,增加用户的等待服务时间。

二、 请求转发解决方案

1. 工作原理
  • 用户第一次通过手动方式要求浏览器访问一号Servlet,一号Servlet工作完毕后,通过当前请求对象代替浏览器,向tomcat发送请求,调用二号Servlet。tomcat收到后,自动调用二号Servlet来完成剩下的任务。
2. 实现代码
//通过当前全球对象生成资源文件申请报告对象
RequestDispatcher report = request.getRequestDispatcher("/资源文件名");
//将报告对象交给tomcat
report.forward(当前请求对象,当前响应对象);
3. 方案特征

(1)请求次数:
在请求转发的过程中,浏览器只发送一次请求。
(2)请求地址:
只能向tomcat服务器申请调用当前网站下资源文件的地址。
(3)请求方式:
在请求转发过程中,浏览器只发送一个http请求协议包,参与本次请求的所有servlet共享同一个请求协议包,所以这些Servlet接受的请求方式与浏览器发送的请求方式是相同的。

4. 方案优点

(1)无论请求涉及到多少个Servlet,用户只需要手动通过浏览器发送一次请求。
(2)Servlet之间调用发生在服务器端上,节省服务器端与浏览器之间往返的次数,增加处理速度。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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