怎样判断一个用户是否在线?

zhouzm 2003-04-09 10:51:46
一般是怎样判断一个用户是否在线?是否用数据库来保存用户状态,如果登陆则把用户状态设置为在线,如果用户关闭网页,怎样判断用户不在线?
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renyong 2003-04-09
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vick(瞌睡虫)
reduce()里submit一个request
renyong 2003-04-09
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kyouyouCafe(kyouyou

http://expert.csdn.net/Expert/topic/1637/1637521.xml?temp=.3022119
vick 2003-04-09
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hch9230(走路的人)

能知道用户关闭窗口的,我曾经亲自做过聊天室!
<body onunload='reduce()'>

在这个reduce()里可以作处理,把application中的该用户减去!

请问你怎么用js来处理java函数和方法?
ASP差不多,因为有active x嘛
kyouyouCafe 2003-04-09
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我也想知道session的有效时间是多少?
可以改吗?
手艺人杨柳 2003-04-09
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going down
super_zzw 2003-04-09
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http://expert.csdn.net/Expert/topic/1547/1547682.xml?temp=.9748041
renyong 2003-04-09
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njyyao(yaoyao) 严重同意

方法有很多,可以将登陆的用户放在一个hashtable里,再将这个hashtable放在app里。
每个用户对象里放入这个用户上次动作时间。

或是将所有登陆的用户放在一个stateful session bean里,和上面的方法大同小易。

或是对每个登陆的用户都建一个stateful session bean,当这个session bean被
passivate的时候,视为用户超时,但是问题是session bean被passivate的时机我们
无法控制,weblogic里可以设两个参数控制,但是并不能绝对的控制passivate的时机,
哪位大侠对这个有研究,希望不吝赐教。

有关在线用户的问题是,如果用户不是点“退出”,而是:
1,用户关闭窗口,可以用onunload()解决
2,用户长时间无动作。session失效。但是session被destroy的时候,我们有什么方法
可以感知?例如weblogic里,一个session失效,as会出现什么事件?如果没有我们可以
感知的事件,那是不是可以定时的检查user hashtable里各个用户的上次动作时间,如果
超时,我们可以将这个用户从user hashtable里去掉,这个定时检查怎么实现?哪位大侠
有好的办法。
secrets001 2003-04-09
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出个主意,5秒自动提交,如果一段时间(10秒,考虑网络延时)没有受到该用户的信息,就可认为它吊线了
tingod 2003-04-09
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to 13060939425(我是煤碳商人)

没试验过,不过估计可以吧。
session超市登出的话,可以考虑保存所有session id而非用户名
hch9230 2003-04-09
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能知道用户关闭窗口的,我曾经亲自做过聊天室!
<body onunload='reduce()'>

在这个reduce()里可以作处理,把application中的该用户减去!
13060939425 2003-04-09
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to tingod(┞┧○┟┦○) :
在application中,我只用过上下文getServletContext().getAttribute()
我在用户登录时,把它的登录信息往上下文中放,再做一个登出程序,让他删除上下文,行吗?


如果,它没有登出,也没有<body onClose>,而是通过session超时登出的,怎么办??
tingod 2003-04-09
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调用js的事件
<body onClose='fun()'>
zhouzm 2003-04-09
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最关键的是我怎么知道用户关闭窗口了?上次我做的聊天室也有这个问题。
njyyao 2003-04-09
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将登录的用户ID放在一个Hashtable里。
具体去看Hashtable的API。
zhouzm 2003-04-09
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to tingod(┞┧○┟┦○) :我怎么知道用户关闭窗口?
tingod 2003-04-09
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可以考虑在application中用一个变量来保存所有登陆用户信息。
用户登陆后把用户名或其他相关信息追加到该变量,用户注销或关闭窗口的时候在变量中把该用户信息消除。
Brain 2003-04-09
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实现HttpSessionBindingListener接口,给一个例子:
http://www.javaresearch.org/article/showarticle.jsp?column=2&thread=2164
内容概要:本文围绕发光太阳聚光器开展蒙特卡洛光线追踪研究,重点利用Matlab编程实现光线在聚光系统中的传播路径模拟。通过蒙特卡洛方法对大量随机光线进行统计追踪,精确分析光能在接收面上的分布特性、聚焦效率及系统整体光学性能,进而评估不同几何结构与材料参数对聚光效果的影响,为高效太阳能收集系统的设计与优化提供理论依据和技术支持。研究不仅涵盖核心算法实现,还结合多个跨领域科研案例(如电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等),展示了Matlab/Simulink在科研建模与仿真中的广泛应用价值,突出了算法仿真与多学科交叉融合的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事光学工程、新能源技术、仿真建模及相关领域研究的科研人员,尤其适合研究生及青年研究人员。; 使用场景及目标:①掌握蒙特卡洛方法在光学系统仿真中的原理与应用;②学习使用Matlab实现光线发射、反射、折射及能量统计的完整追踪流程;③通过实际代码实践优化聚光器结构设计;④借鉴文中多领域仿真案例,拓展科研视野与技术迁移能力; 阅读建议:此资源以代码实现为核心,建议读者结合Matlab环境动手运行与调试程序,重点关注光线追踪的物理建模与数值计算细节,并参照其他仿真范例举一反三,全面提升科研建模与算法实现能力。
内容概要:本文复现并深入探讨了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略,属于电力系统需求响应领域的关键技术研究。研究通过构建价格弹性矩阵精确刻画居民用户对不同时段电价变化的用电行为响应特性,结合优化算法设计科学合理的峰谷分时电价方案,有效引导用户在高峰时段减少用电、低谷时段增加用电,实现削峰填谷,提升电网运行稳定性与能源利用效率。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,涵盖数据处理、模型构建、优化求解及结果可视化等模块,具有较强的可复现性与工程应用价值,适用于需求侧管理政策仿真与学术研究。; 适合人群:面向具备一定电力系统基础知识、能源经济学或需求响应研究背景的科研人员,以及从事相关课题的硕士、博士研究生;熟悉Matlab编程且关注智能电网优化的技术人员亦可从中获益。; 使用场景及目标:①用于居民侧用电行为建模与电价敏感性分析;②支撑峰谷电价政策的设计、仿真评估与优化调整;③作为高校教学中需求响应机制的算法实现案例与科研入门实践项目。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块解析其实现逻辑,重点掌握价格弹性矩阵的构造方法、目标函数与约束条件的数学建模过程,以及优化求解器的调用方式,同时可尝试引入其他智能优化算法进行对比实验,以深化对电价激励机制设计原理的理解与创新能力。

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