`

FLEX与Cairngorm框架学习使用心得体会

    博客分类:
  • flex
阅读更多

   公司近期选择FLEX作为RIA客户端,因此开始了对FLEX的学习和研究。基础知识和简单介绍很多人做了,此处不再多讲。此处是对FLEX中事件驱动、动态化与反射、方法参数-函数式编程、RPC异步调用,Cairngorm框架中的事件机制、MVC的一些学习与分析。尤其是从J2EE、BS转过来的开发人员一定要转变思维模式。

       关键字:FLEX Cairngorm

    在学习的过程中,有些事情只需要学习怎么做(know how)就行,有些事情必须知道为什么(know why)。这种有区分的学习方式是学习效率的重要保障。

一、     FLEX

1、  事件驱动

FLEX的事件驱动模型架构是基于Observer设计模式,以界面事件为中心的。事件以消息形式按照组件层级进行广播。组件如果订阅了该事件,组件的事件处理方法被触发。不同与BS的请求响应模式。

该事件体系分为:

a)         事件触发:可视化组件可以调用dispatchEvent方便的手工触发事件。当然也可以在界面上操作以触发事件。

b)        事件消息广播:事件触发后,触发组件为目标组件,以目标组件为基点向父组件层层广播,称为事件流。

c)         事件捕获与处理:注册了事件监听器的组件的事件处理方法被触发,开始执行事件处理。

d)        事件流控制:默认情况下事件层层广播,直到最高层级的Application为止。当然,也可以对事件进行如下控制:

                        i.              中断:使用stopPropagation()和stopImmediatePropagation()中断事件流。中断主要用于事件处理完成情况下为避免父组件也接收到事件消息而出现不可预期的行为。(合理利用中断体现了开发人员对所开发软件的控制力。)

                      ii.              伪装:伪装并非标准技巧。修改事件中的信息,可以将事件进行伪装。主要用于改变控件的默认行为。

                    iii.              变异:原事件流继续,同时触发新事件开启新事件流,这为FLEX代码增加了无限的灵活性,也大大增加了理解难度。打开FLEX的源码,可以看见很多。

       事件驱动模型架构是FLEX开发的中心,没有理解和掌握该模型架构,就不能妄谈FLEX开发。FLEX中大量使用事件,导致代码阅读和理解存在一定困难,所以要学习FLEX必须先花大功夫熟悉事件驱动模型。

2、  动态化与反射

动态化和反射是灵活的开发框架必不可少的部分。FLEX的编译机制也很有特点,只能编译Application能够访问(静态或者实例)到的类文件才能够被编译进入SWF中。这种编译机制有效的减少了SWF文件的大小,但是也有个比较大的缺点,就是动态代码开发与运行成为问题。

如果要开发一个灵活的可以二次开发的开发框架,需要有效利用动态化。

a)         将二次开发的代码放入Application可访问路径。

b)        利用反射动态调用代码。

3、  方法参数-函数式编程

FLEX另一个特点是方法参数,这点与常用的面向对象语言JAVA有明显区别。有效使用方法参数将带来巨大的灵活性,比如使用自定义方法改变控件属性或行为、回调callback。

方法参数与常用的面向对象语言JAVA有明显区别,原面向对象编程的开发人员需加强理解。

4、  RPC异步调用

RPC异步调用其实也是事件驱动模型的一种应用。RPC调用是FLEX与远程服务器通讯的方式,是企业应用程序中必不可少的部分。

RPC异步调用类似于AJAX异步调用,与平时习惯的请求响应模式的同步调用有很大区别。需要开发人员转换思路加强理解。

二、     Cairngorm

Cairngorm是应用一系列设计模式和软件开发实践开发的FLEX企业应用微架构。其核心是基于FLEX的关键特征和企业应用的架构模式。

1、  事件机制

Cairngorm在FLEX的事件驱动模型基础上定义了一套新的事件驱动模型。FLEX本身的事件驱动模型可以认为大部分是基于可视化控件的,FLEX的事件驱动模型的事件流是从目标控件开始层层向上传递知道Application的。

Cairngorm的事件驱动模型的构建是在Application层级用FController构建全局的事件监听器。FController监听到Cairngorm事件后调用对应的Command。Cairngorm事件驱动模型的特点是:直接在Application层级,没有多层传递。并且一个事件对应一个Command一一对应。

Cairngorm的事件驱动模型适合于处理业务逻辑,也仅适合于处理业务逻辑。最好不要用Cairngorm事件来处理界面行为。

2、  动态化与反射

Cairngorm没有直接使用反射。但是遵循了FLEX编译器的规定,在Application中引用FController和Service以保证所有Cairngorm的相关代码均被FLEX编译到SWF中,便于在应用中调用。

3、  MVC与多层架构

Cairngorm框架的一个重要特点就是其MVC的多层架构设计,其中FController是其MVC模式的关键控制器。看到有网友介绍Cairngorm的文章对此框架的首要调整就是去掉FCotroller,这就相当于没有利用Cairngorm框架的最大优点。

Cairngorm框架对表现层(View)划分很清晰,View触发事件,FController作为控制器,提交到Command开始的业务逻辑层。

而业务逻辑层的划分就不是那么清晰了,因为业务逻辑层是跨FLEX和后台服务(如J2EE)的。有2种设计方式,第一种是可以大部分放在J2EE的后台服务层,Command、Delegate、Service都只作为代理,这种更加类似与原BS多层架构的逻辑。另一种设计方式可以将业务逻辑全部放在FLEX中,后台服务仅作为持久层,类似于CS双层架构的逻辑。当然也有2种设计方式的混合,部分放在FLEX中,部分放在后台服务中。业务逻辑层的设计与分布是最考验架构设计师能力的部分。

4、  RPC异步调用

Cairngorm框架利用RPC异步调用与后台服务通讯。在此处,性能设计是一个关键点,可使用的设计模式包括Facade模式。此处是FLEX与后台服务的接口,接口处更考验设计功力。

三、     总结

个人认为,在对FLEX的学习过程中,思维模式的转变很重要,尤其是要重视事件驱动模型、方法参数这两个与J2EE等面向对象开发思想的转变。这两点一定要做到为什么(know why)。

在对Cairngorm框架的学习、使用乃至调整的过程中,事件机制和MVC模式必须做到为什么(know why),而动态化与反射和RPC异步调用仅需做到怎么做(know how)就可以了。

 

本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/wolf_linn/archive/2009/07/24/4377018.aspx

分享到:
评论

相关推荐

    Flex中文文档

    7. ** Cairngorm、PureMVC等框架**:在Flex开发中,经常使用Cairngorm或PureMVC等MVC框架来组织代码结构,提高可维护性和可扩展性。 8. **Flex与 BlazeDS/LiveCycle Data Services**:Flex可以与服务器端进行通信,...

    Cairngrom Demo程序撰写心得

    《Cairngorm Demo程序撰写心得》 在深入探讨Cairngorm框架的实践应用之前,我们首先要理解Cairngorm是什么。...同时,不断学习和研究Cairngorm框架的高级特性,可以提升开发效率,使应用程序更具可扩展性和适应性。

    FLEX+Java开发(1).doc

    【内容】: 本文档主要探讨了Flex与Java的集成开发,特别是使用Flex、BlazeDS和Spring进行整合的实践经验和心得。以下是基于这些标签和内容提炼的关键知识点: 1. **Flex和BlazeDS集成**:Flex是一种富互联网应用...

    一个简单的烟水晶实例

    算不上写教程,只是自己学习Cairngorm之后,通过制作一个简单的例子之后的一点心得分享。适合对AS3精通,对Flex熟悉,对Cairngorm了解的一些朋友。至于Cairngorm是做什么用的,他的优点和缺点不作太多评判。我们只想...

    大数据处理领域:Elasticsearch的高级应用及优化技巧

    内容概要:Elasticsearch是一款强大且灵活的搜索和数据分析工具。文中介绍了其核心技术如分布式存储、实时搜索、全文检索、数据分析等。通过对基础概念的学习,如索引、文档、类型、映射的理解,结合实战案例解析,重点展示了Elasticsearch在电商业务商品搜索引擎构建以及高效日志管理系统部署方面的实际运用方法和技术细节。此外,围绕性能优化展开了讨论,强调了诸如合理的分片和副本配置、有效运用内部缓存机制和精心规划集群资源配置等一系列措施的重要性。 适合人群:从事IT行业的中级及以上技术水平从业者,尤其是那些负责大数据处理、分布式系统的架构师及工程师。 使用场景及目标:①希望掌握利用Elasticsearch快速实现高效的搜索与分析应用的方法论和技术路径;②旨在通过实例学习到针对不同应用场景(如电商网站、日志分析)如何正确配置系统参数、优化集群表现,进而达成更好的用户体验或运营效率;③寻求提升系统稳定性、可靠性并解决可能出现的问题。 其他说明:本文不仅仅讲述了理论知识,还有详实的具体操作指南,帮助读者在实践中深入理解Elasticsearch的能力,并鼓励他们在自己的项目中积极探索更

    基于Matlab的双三方演化博弈与Lotka-Volterra模型稳定点分析、相位图绘制与仿真代码实现,基于Matlab的双三方演化博弈与Lotka-Volterra模型:稳定点分析、相位图绘制与仿真

    基于Matlab的双三方演化博弈与Lotka-Volterra模型稳定点分析、相位图绘制与仿真代码实现,基于Matlab的双三方演化博弈与Lotka-Volterra模型:稳定点分析、相位图绘制与仿真代码实践,matlab:双或三方演化博弈,lotka-Volterra 1.双方演化博弈:代分析稳定点分析,代绘制相位图,matlab仿真图代码 2.三方演化博弈:代分析稳定点分析,代绘制相位图,matlab仿真图代码3.lotka-Volterra模型 ,核心关键词:Matlab; 双或三方演化博弈; 稳定点分析; 相位图; 仿真图代码; Lotka-Volterra模型,MATLAB仿真:双三方演化博弈与Lotka-Volterra模型的稳定点分析与相位图绘制

    基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据

    【资源介绍】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,也可以作为小白实战演练和初期项目立项演示的重要参考借鉴资料。 3、本资源作为“学习资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研和多多调试实践。 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip 基于词袋模型及神经网络的文本分类算法新版源码+说明+数据.zip

    【车间调度】基于matlab人工蜂群算法ABC求解分布式置换流水车间调度DPFSP【含Matlab源码 6166期】.mp4

    海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

    【多普勒雷达】基于matlab风力涡轮机多普勒雷达仿真模型【含Matlab源码 9813期】.mp4

    海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

    COMSOL模拟放电电极击穿空气过程:电场分布与击穿间隙电压计算分析,COMSOL模拟放电电极击穿空气过程:电场分布与击穿间隙电压计算分析,comsol放电电极击穿空气模拟,计算击穿间隙的电压,周围附

    COMSOL模拟放电电极击穿空气过程:电场分布与击穿间隙电压计算分析,COMSOL模拟放电电极击穿空气过程:电场分布与击穿间隙电压计算分析,comsol放电电极击穿空气模拟,计算击穿间隙的电压,周围附近的电场 ,关键词:COMSOL放电电极;击穿空气模拟;计算;击穿间隙电压;周围附近电场;电场分布。,COMSOL模拟放电电极击穿空气过程,计算电压与电场分布分析

    高压柔性输电系统:6脉冲与12脉冲晶闸管控制的HVDC仿真模型详细说明文档,高压柔性输电系统:6脉冲与12脉冲晶闸管控制的HVDC仿真模型详解说明文档,高压柔性输电系统6脉冲,12脉冲晶闸管控制HVD

    高压柔性输电系统:6脉冲与12脉冲晶闸管控制的HVDC仿真模型详细说明文档,高压柔性输电系统:6脉冲与12脉冲晶闸管控制的HVDC仿真模型详解说明文档,高压柔性输电系统6脉冲,12脉冲晶闸管控制HVDC的仿真模型,说明文档 ,高压柔性输电系统; 6脉冲HVDC; 12脉冲晶闸管控制; 仿真模型; 说明文档,高压柔性输电系统仿真模型:6/12脉冲晶闸管控制HVDC说明文档

    【故障诊断】基于matlab稀疏包络谱分析多通道数据驱动的BRB故障诊断【含Matlab源码 9922期】.mp4

    海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

    通过复杂的文本对齐和运动感知一致性进行内容丰富的AIGC视频质量评估

    近年来,文本驱动的视频生成 (Brooks 等人 2024;Hunyuan 2024) 取得了显著增长。然而,评估这些文本驱动的AI生成视频带来了独特且日益严峻的挑战。这些挑战主要源于两个关键问题:(1)需要精确的视频与文本对齐,特别是在处理复杂和长文本提示时;(2)出现了一些在自然生成视频中不常见的独特失真现象,例如不规则运动模式和物体。 随着新一代视频模型的发展,这些挑战变得更加突出。这些新一代模型以 Sora (Brooks 等人 2024) 的出现为标志,在生成质量上相比以往模型有了显著提升,其特点在于丰富的细节和内容,如 Kling (快手 2024) 、Gen-3-alpha (Runway 2024) 、Vidu (圣书 2024) 等。与之前的 AIGC 视频相比,这些模型支持 更长且更复杂的文本提示(通常超过200个字符),以及更复杂的运动模式和更长的持续时间(通常超过5秒,帧率为24帧每秒) 。如图 [fig:1] 所示,这些丰富的内容对评估者的理解视频动态及其与复杂文本语义关系的能力提出了更高的要求。 为了应对这一问题,我们引入了 Conten

    B站黑马程序员第二章08-字符串的三种定义方式(个人笔记)

    在B站看黑马程序员,自学python,整理的个人笔记

    传统永磁同步电机FOC离散化Simulink模型实践指南:高效性能与传递函数离散化推导文档附赠,传统永磁同步电机FOC离散化Simulink模型实战解析及传递函数离散化推导入门指南,传统永磁同步电机的

    传统永磁同步电机FOC离散化Simulink模型实践指南:高效性能与传递函数离散化推导文档附赠,传统永磁同步电机FOC离散化Simulink模型实战解析及传递函数离散化推导入门指南,传统永磁同步电机的FOC离散化simulink模型,效果较好。 附赠传递函数离散化推导的文档,初学者可以入手。 ,传统永磁同步电机; FOC离散化; Simulink模型; 传递函数离散化; 推导文档。,FOC离散化Simulink模型:永磁同步电机高效控制与传递函数离散化解析

    创业者必备:解读DeepSeek引发的AI技术与应用革新

    内容概要:本文由360集团创始人周鸿祎撰写,深入探讨了DeepSeek这一前沿AI技术及其对各行各业所带来的巨大机遇。文中详细阐述了人工智能的发展历程,特别是大模型的演进,并指出了DeepSeek如何在技术和用户体验方面取得重大突破,引领新的工业革命,以及中国在该领域的创新和发展前景。同时介绍了如何借助DeepSeek实现具体的企业应用,涵盖知识库建设、智能体开发等多个方面的实践经验。 适用人群:针对政府机构、企业和创新创业者的高级管理层和技术领导者,旨在提供对当前AI前沿技术和未来发展策略的理解。 使用场景及目标:适用于希望通过先进技术提升竞争力的单位或个人;目的在于引导读者建立正确的AI意识,了解最新的技术动向和实施路径,为未来的战略规划打下坚实的基础。 其他说明:文档还强调了在全球范围内争夺大模型主导地位的竞争环境下,中国企业应该如何抓住机遇实现快速发展,以及如何克服现有挑战,确保安全可靠的应用。

    软件测试基础(功能测试)笔记

    APP测试基础流程

    建设工程管理数字孪生平台解决方案.docx

    建设工程管理数字孪生平台解决方案.docx

    【车间调度】基于matlab沙猫群算法SCSO求解零空闲流水车间调度问题NIFSP【含Matlab源码 7974期】.mp4

    海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

    串口助手,可以调整串口接收数据大小,颜色文字。显示接收时间。

    串口助手

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics