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JSP中的读取配置文件问题
xiongxu
2009-12-21 10:19:39
我想在启动tomcat服务器后读取一个配置文件,把配置文件的内容显示在页面上。当我把配置文件改变时。我刷新页面时,页面的内容会随配置文件该变而改变。我采用的Struts框架。。我自己也试过了。。就是当我改变配置文件时。我刷新页面时。我读取的内容还是上次读取的内容。让我郁闷了好久。。请教个位大虾指点下。。
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JSP中的读取配置文件问题
我想在启动tomcat服务器后读取一个配置文件,把配置文件的内容显示在页面上。当我把配置文件改变时。我刷新页面时,页面的内容会随配置文件该变而改变。我采用的Struts框架。。我自己也试过了。。就是当我改变配置文件时。我刷新页面时。我读取的内容还是上次读取的内容。让我郁闷了好久。。请教个位大虾指点下。。
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君者
2009-12-22
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这个其实很容易。每次刷新时实际上是会向你的后台发送请求。你经过如下步骤即可:
1. 将你的配置文件一次读到内存里。
2. 在你每次读取该内存数据时可以检测该文件是否被修改过,如果修改则将新的内容替换原来内存数据。
3. 将内容展现。
具体的代码思路:
1. 自己写一个文件读取类,封装判断逻辑及内部的属性值。使用File类很容易做到,
2. 使用apache下的配置文件包(具体名字忘了)。
jarvis_java
2009-12-22
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写一个监听类,在Servlet里启动监听器 (Timer类)
监听类比较文件最后修改时间,如果有修改 就刷新
这样可以定义检测
上树的蜗牛儿
2009-12-22
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楼主的思维比较好,不过实现起来比较难。因为你想要的是一种实时监控的效果,而你在程序中读取的配置文件所在的地方是部署到tomcat的webapps目录下的项目目录,而你更改的配置文件所在的位置在eclipse的工作空间中,这就要求你更改配置文件后就要做一个重新部署的操作,这样才能实现你程序中可以实时读取配置文件更新后的内容。但是只更改tomcat安装目录conf下context.xml中<Context reloadable="true">的配置是不够的,虽然它是能监控项目中文件更改后进行重新部署的功能,但是是有一定的限度的,它只对项目中web.xml文件的更改和JSP页面及java代码的更改有效,而且更改java代码有时这个功能也不会起作用(有些BUG),但是有效的范围绝对不包括Struts的配置文件。
不过间接可以实现类楼主的功能,就是在你更改完配置文件后在简单改动一下web.xml配置文件,这样就能让<Context reloadable="true">的重新部署功能生效,以便达到楼主的实时更新的效果。
希望对楼主有帮助。
crazylaa
2009-12-21
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你可以使用单例,启动的时候先load好。然后页面刷新的时候,利用ajax去调一下这个单例里面的refresh方法去重新load配置文件。
BearKin
2009-12-21
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[Quote=引用 3 楼 xiongxu 的回复:]
这样不会对系统的性能造成很大的影响吗?
[/Quote]
开发模式可以这么用 实际情况就不这么用了 我并不知道你那个配置文件时什么东西 也不知道你修改之后你去怎么读他 但是如果这个配置文件总变的话 你还是换种方式保存吧
xiongxu
2009-12-21
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这样不会对系统的性能造成很大的影响吗?
happygao521
2009-12-21
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你在conf目录下的context.xml文件中的<Context>中添加reloadable="true" 如下:
<Context reloadable="true"> 应该就可以了!!!
sean1203
2009-12-21
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有点难
因为在缓存里面东西你不好这样搞的
最后不行的话
只能改设计了
多式联运基于AFO算法、GA和PSO算法求解不确定多式联运路径优化
问题
,同时和MATLAB自带的全局优化搜索器进行对比(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化
问题
展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络
中
的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化
问题
时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络
中
的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划
问题
提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整
问题
规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
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