`

Spring Hessian配置使用

阅读更多

Spring 提供简便的远程调用服务

一、下载hessian.jar包

二、服务器端配置

1、新建applicationContext-hessianServer.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

略....


<description>Hessian Configer</description>


<!--辅助类 可以不添加 -->

<bean id="lazySerializer" class="com.cmmb.mall.util.hessian.LazyHibernateSerializerFactory"></bean> 


<!--merchantServiceExporter 暴露服务名 -->

<bean name="merchantServiceExporter" class="org.springframework.remoting.caucho.HessianServiceExporter">

<property name="service" ref="merchantService" />

<property name="serviceInterface" value="com.ws.api.MerchantService" />

<property name="serializerFactory" ref="lazySerializer"></property>  

</bean>

<bean id="merchantService" class="com.ws.impl.MerchantServiceImpl" />

2、web.xml配置

<servlet>

  <!--merchantServiceExporter 暴露服务名 相对应 -- >

<servlet-name>merchantServiceExporter</servlet-name>

<servlet-class>org.springframework.web.context.support.HttpRequestHandlerServlet

</servlet-class>

</servlet>

<servlet-mapping>

<servlet-name>merchantServiceExporter</servlet-name>

<url-pattern>/remoting/MerchantService</url-pattern>

</servlet-mapping>

三、客户端配置

1、新建applicationContext-hessianClient.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

略........

<bean id="merchantService" class="org.springframework.remoting.caucho.HessianProxyFactoryBean">

<property name="serviceUrl" value="http://192.168.1.117:8080/merchantmanage/remoting/MerchantService" />

<property name="serviceInterface" value="com.cmmb.mall.ws.api.MerchantService" />

</bean>

四、测试

pubilc class Test{

 //merchantService 配置的bean


ThirdProductService thirdProductService = (ThirdProductService) ac.getBean(" merchantService ");

public static void main(String[] args) {

//调用远程接口

List<ThirdProduct> tps =  thirdProductService.listByStatus("ONLINE");

}

}


------------------------------------------------------------------------------


辅助类:


public class LazyHibernateSerializerFactory extends SerializerFactory {

public static String versionString = "3";


@SuppressWarnings("unchecked")

@Override

public Serializer getSerializer(Class cls) throws HessianProtocolException {

try {

if (versionString.startsWith("3")

&& Class.forName(

"org.hibernate.collection.PersistentCollection")

.isAssignableFrom(cls)) {


return new LazySerializerForHibernate3(cls);

} else if (versionString.startsWith("4")

&& Class

.forName(

"org.hibernate.collection.spi.PersistentCollection")

.isAssignableFrom(cls)) {

return new LazySerializerForHibernate4(cls);

}

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

return super.getSerializer(cls);

}

public static void main(String[] args) {

org.hibernate.engine.VersionValue hVersion ;

System.out.println(org.hibernate.engine.VersionValue.NEGATIVE);

}

}

http://www.eshow365.cn

 

1
3
分享到:
评论

相关推荐

    pandas-1.3.5-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.zip

    pandas whl安装包,对应各个python版本和系统(具体看资源名字),找准自己对应的下载即可! 下载后解压出来是已.whl为后缀的安装包,进入终端,直接pip install pandas-xxx.whl即可,非常方便。 再也不用担心pip联网下载网络超时,各种安装不成功的问题。

    基于java的大学生兼职信息系统答辩PPT.pptx

    基于java的大学生兼职信息系统答辩PPT.pptx

    基于java的乐校园二手书交易管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的乐校园二手书交易管理系统答辩PPT.pptx

    tornado-6.4-cp38-abi3-musllinux_1_1_i686.whl

    tornado-6.4-cp38-abi3-musllinux_1_1_i686.whl

    Android Studio Ladybug(android-studio-2024.2.1.10-mac.zip.002)

    Android Studio Ladybug 2024.2.1(android-studio-2024.2.1.10-mac.dmg)适用于macOS Intel系统,文件使用360压缩软件分割成两个压缩包,必须一起下载使用: part1: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954174 part2: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954175

    基于ssm框架+mysql+jsp实现的监考安排与查询系统

    有学生和教师两种角色 登录和注册模块 考场信息模块 考试信息模块 点我收藏 功能 监考安排模块 考场类型模块 系统公告模块 个人中心模块: 1、修改个人信息,可以上传图片 2、我的收藏列表 账号管理模块 服务模块 eclipse或者idea 均可以运行 jdk1.8 apache-maven-3.6 mysql5.7及以上 tomcat 8.0及以上版本

    tornado-6.1b2-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl

    tornado-6.1b2-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl

    Android Studio Ladybug(android-studio-2024.2.1.10-mac.zip.001)

    Android Studio Ladybug 2024.2.1(android-studio-2024.2.1.10-mac.dmg)适用于macOS Intel系统,文件使用360压缩软件分割成两个压缩包,必须一起下载使用: part1: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954174 part2: https://download.csdn.net/download/weixin_43800734/89954175

    基于MATLAB车牌识别代码实现代码【含界面GUI】.zip

    matlab

    基于java的毕业生就业信息管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的毕业生就业信息管理系统答辩PPT.pptx

    基于Web的毕业设计选题系统的设计与实现(springboot+vue+mysql+说明文档).zip

    随着高等教育的普及和毕业设计的日益重要,为了方便教师、学生和管理员进行毕业设计的选题和管理,我们开发了这款基于Web的毕业设计选题系统。 该系统主要包括教师管理、院系管理、学生管理等多个模块。在教师管理模块中,管理员可以新增、删除教师信息,并查看教师的详细资料,方便进行教师资源的分配和管理。院系管理模块则允许管理员对各个院系的信息进行管理和维护,确保信息的准确性和完整性。 学生管理模块是系统的核心之一,它提供了学生选题、任务书管理、开题报告管理、开题成绩管理等功能。学生可以在此模块中进行毕业设计的选题,并上传任务书和开题报告,管理员和教师则可以对学生的报告进行审阅和评分。 此外,系统还具备课题分类管理和课题信息管理功能,方便对毕业设计课题进行分类和归档,提高管理效率。在线留言功能则为学生、教师和管理员提供了一个交流互动的平台,可以就毕业设计相关问题进行讨论和解答。 整个系统设计简洁明了,操作便捷,大大提高了毕业设计的选题和管理效率,为高等教育的发展做出了积极贡献。

    机器学习(预测模型):2000年至2015年期间193个国家的预期寿命和相关健康因素的数据

    这个数据集来自世界卫生组织(WHO),包含了2000年至2015年期间193个国家的预期寿命和相关健康因素的数据。它提供了一个全面的视角,用于分析影响全球人口预期寿命的多种因素。数据集涵盖了从婴儿死亡率、GDP、BMI到免疫接种覆盖率等多个维度,为研究者提供了丰富的信息来探索和预测预期寿命。 该数据集的特点在于其跨国家的比较性,使得研究者能够识别出不同国家之间预期寿命的差异,并分析这些差异背后的原因。数据集包含22个特征列和2938行数据,涉及的变量被分为几个大类:免疫相关因素、死亡因素、经济因素和社会因素。这些数据不仅有助于了解全球健康趋势,还可以辅助制定公共卫生政策和社会福利计划。 数据集的处理包括对缺失值的处理、数据类型转换以及去重等步骤,以确保数据的准确性和可靠性。研究者可以使用这个数据集来探索如教育、健康习惯、生活方式等因素如何影响人们的寿命,以及不同国家的经济发展水平如何与预期寿命相关联。此外,数据集还可以用于预测模型的构建,通过回归分析等统计方法来预测预期寿命。 总的来说,这个数据集是研究全球健康和预期寿命变化的宝贵资源,它不仅提供了历史数据,还为未来的研究和政策制

    基于微信小程序的高校毕业论文管理系统小程序答辩PPT.pptx

    基于微信小程序的高校毕业论文管理系统小程序答辩PPT.pptx

    基于java的超市 Pos 收银管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的超市 Pos 收银管理系统答辩PPT.pptx

    基于java的网上报名系统答辩PPT.pptx

    基于java的网上报名系统答辩PPT.pptx

    基于java的网上书城答辩PPT.pptx

    基于java的网上书城答辩PPT.pptx

    婚恋网站 SSM毕业设计 附带论文.zip

    婚恋网站 SSM毕业设计 附带论文 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1GK1iYyE2B

    基于java的戒烟网站答辩PPT.pptx

    基于java的戒烟网站答辩PPT.pptx

    基于微信小程序的“健康早知道”微信小程序答辩PPT.pptx

    基于微信小程序的“健康早知道”微信小程序答辩PPT.pptx

    机器学习(预测模型):自行车共享使用情况的数据集

    Capital Bikeshare 数据集是一个包含从2020年5月到2024年8月的自行车共享使用情况的数据集。这个数据集记录了华盛顿特区Capital Bikeshare项目中自行车的租赁模式,包括了骑行的持续时间、开始和结束日期时间、起始和结束站点、使用的自行车编号、用户类型(注册会员或临时用户)等信息。这些数据可以帮助分析和预测自行车共享系统的需求模式,以及了解用户行为和偏好。 数据集的特点包括: 时间范围:覆盖了四年多的时间,提供了长期的数据观察。 细节丰富:包含了每次骑行的详细信息,如日期、时间、天气条件、季节等,有助于深入分析。 用户分类:数据中区分了注册用户和临时用户,可以分析不同用户群体的使用习惯。 天气和季节因素:包含了天气情况和季节信息,可以研究这些因素对骑行需求的影响。 通过分析这个数据集,可以得出关于自行车共享使用模式的多种见解,比如一天中不同时间段的使用高峰、不同天气条件下的使用差异、季节性变化对骑行需求的影响等。这些信息对于城市规划者、交通管理者以及自行车共享服务提供商来说都是非常宝贵的,可以帮助他们优化服务、提高效率和满足用户需求。同时,这个数据集也

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics