Tomcat工作原理(四)-tomcat默认连接器

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本文提及的tomcat默认连接器是指tomcat4的默认连接器,即使默认连接器已经被弃用,被性能油价优秀的Coyote连接器所取代,但是他仍然是一个不错的学习工具
tomcat连接器是一个可以插入servlet容器的独立模块。已经存在相当多的连接器了,包括Coyote, mod_jk,mod_jk2 和 mod_webapp。一个tomcat连接器需要符合下列条件:

  • 必须实现接口 org.apache.catalina.Connector
  • 必须创建请求对象,该请求对象的类必须实现接口 org.apache.catalina.Request
  • 必须创建响应对象,该响应对象的类必须实现接口 org.apache.catalina.Response

tomcat的默认连接器类似于第三章的简单连接器。他等待前来的http请求。创建request和response对象,然后吧request和response对象传递给容器。接器是通过调用接口org.apache.catalina.Container 的 invoke 方法来传递 request 和 response 对象的。
invoke方法名:
public void invoke(org.apache.catalina.Request request,org.apache.catalina.Response response);
在 invoke 方法里边,容器加载 servlet,调用它的 service 方法,管理会话,记录出错日志等等。

Connector接口

tomcat连接器必须实现 org.apache.catalina.Connector 接口,在这个接口中,最重要的方法莫过于getContainer,setContainer, createRequest 和 createResponse。
setContainer是用来关联连接器和容器用的。getContainer返回关联的容器,createRequest 和createResponse分别创建HTTP链接对象和请求对象。
连接器的UML图:
这里写图片描述

可以看出,在此图中,连接器和容器是1对1 的关系,并且连接器包含有容器的实力。

HttpConnector类

第三章已经介绍了org.apache.catalina.connector.http.HttpConnector的简化版,本章主要看看与第三章的不同之处:HttpConnector 如何创建一个服务器套接字,它如何维护一个 HttpProcessor 对象池,还有它如何处理 HTTP 请求。

创建一个服务器套接字

HttpConnector 的 initialize 方 法 调 用 open 这 个 私 有 方 法 , 返 回 一 个java.net.ServerSocket 实 例 , 并 把 它 赋 予 serverSocket 。 然 而 , 不 是 调 用java.net.ServerSocket 的构造方法, open 方法是从一个服务端套接字工厂中获得一个ServerSocket 实例。

维护 HttpProcessor 实例

HttpConnector 实例一次仅仅拥有一个 HttpProcessor 实例,所以每次只能处理一个 HTTP 请求。在默认连接器 中, HttpConnector 拥有一个HttpProcessor 对象池,每个HttpProcessor 实例拥有一个独立线程。因 此, HttpConnector 可以同时处理多个 HTTP 请求。HttpConnector 维护一个 HttpProcessor 的实例池,从而避免每次创建 HttpProcessor 实例。这些 HttpProcessor 实例是存放在一个叫 processors 的 java.io.Stack 中:
private Stack processors = new Stack();
连接器创建的processor对象由两个变量决定:minProcessors和 maxProcessors。默认创建minProcessors个,如果HTTP请求超过minProcessors,则会创建更多的processor,直到maxProcessors个,超过这个数量的请求将会被忽略。如果你想让 HttpConnector 继续创建 HttpProcessor 实例的话,把maxProcessors 设置为一个负数。还有就是变量 curProcessors 保存了 HttpProcessor 实例的当前数量。

为 HTTP 请求服务

HttpConnector 类在它的 run 方法中有其主要的逻辑。 run 方法在一个服务端套接字等待 HTTP 请求的地方存在一个 while 循环,一直运行直至 HttpConnector 被关闭。

while (!stopped) {
Socket socket = null;
try {
socket = serverSocket.accept();
...

对每个前来的 HTTP 请求,会通过调用私有方法 createProcessor 获得一个 HttpProcessor实例。大部分时候createProcessor 并不是新建了一个对象,而是从栈中取出一个对象,如果栈是空的并且没有超过HttpProcessor 实例的最大数 量, createProcessor 将会创建一个。然而,如果已经达到最大数量的话, createProcessor 将会返回 null。出现这样的情况的 话,套接字将会简单关闭并且前来的 HTTP 请求不会被处理。

if (processor == null) {
try {
log(sm.getString("httpConnector.noProcessor"));
socket.close();
}
...
continue;

如果 createProcessor 不是返回 null,客户端套接字会传递给 HttpProcessor 类的 assign
方法:

processor.assign(socket);

然后就是HttpProcessor对象读取套接字中的输入流和解析HTTP请求。当然assign()方法不会等待HttpProcessor 完成解析工作,而是必须马上返回,以便下一个前来的 HTTP 请求可以被处理。每个 HttpProcessor 实例有自己的线程 用于解析,所以这点不是很难做到。

HttpProcessor类

默认连接器中的 HttpProcessor 类是第 3 章中有着类似名字的类的全功能版本。你已经学习了它是如何工作的,在本章中,我们看的是HttpProcessor 类怎样让 assign 方法异步化,这样 HttpProcessor 实例就可以同时间为很多 HTTP 请求服务了。
在第三章中,HttpProcessor 类的 process 方法是同步的。因此,在接受另一个请求之前,它的 run 方法要等待 process 方法运行结束。

public void run() {
...
while (!stopped) {
    Socket socket = null;
    try {
        socket = serversocket.accept();
    }
    catch (Exception e) {
        continue;
    }
    // 同步
    HttpProcessor processor = new Httpprocessor(this);
    processor.process(socket);
    }
}

在默认连接器中,HttpProcessor实现了Runnable接口并且每个HttpProcessor实例运行在自身线程上,这个线程被叫做处理器线程。
下面是HttpProcessor类的run方法:

public void run() {
while (!stopped) {
    Socket socket = await();
    if (socket == null)
    continue;
    try {
        process(socket);
    }
    catch (Throwable t) {
        log("process.invoke", t);
    }
        connector.recycle(this);
    }
    synchronized (threadSync) {
        threadSync.notifyAll();
    }
}

run 方法中的 while 循环按照这样的循序进行:获取一个套接字,处理它,调用连接器的recycle 方法把当前的 HttpProcessor 实例推回栈。这里是 HttpConenctor 类的 recycle 方法:

void recycle(HttpProcessor processor) {
    processors.push(processor);
}

请求对象和响应对象

关于请求对象和响应对象,在第三章已经详细介绍,这里就不在赘述。

处理请求

请求的出来主要是交给了HttpProcessor类的process方法,他主要的任务是:

  • 解析连接
  • 解析请求
  • 解析头部

具体的过程和第三章讲述的类似。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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