Hessian远程调用详解及Spring整合示例

版权申诉
0 下载量 32 浏览量 更新于2024-08-04 收藏 76KB DOC 举报
"Hessian是一种轻量级的远程通信解决方案,尤其适用于HTTP环境,它提供了类似于RMI的远程方法调用功能,但采用的是高效的二进制RPC协议,适合传输二进制数据。Hessian在Java应用中常用于服务端和客户端之间的通信,简化了跨网络的对象交互。在整合Hessian与Spring时,可以实现更灵活的服务化架构。" Hessian的核心特性在于它的二进制协议,这种协议使得数据传输更加高效,减少了网络开销,尤其是在处理大型或复杂对象时。由于Hessian采用了RPC模型,客户端可以如同调用本地方法一样调用远程服务,极大地简化了远程调用的复杂性。 在集成Hessian到Spring框架中,以下是一些关键步骤和注意事项: 1. 服务器端配置: - 引入Hessian库的JAR包,例如hessian-3.1.6.jar,将其添加到项目的类路径中。 - 设计一个服务接口,这个接口定义了可供客户端调用的方法。 - 创建接口的实现类,实现服务的具体逻辑。 - 配置`web.xml`,定义一个HessianServlet,映射到特定的URL,以便客户端可以通过HTTP请求访问。 - 服务端暴露的对象需要实现`Serializable`接口,以确保能够被序列化和反序列化。 - 对于复杂对象,可能需要转换成如Map的数据结构来传递,以便于Hessian处理。 2. 客户端配置: - 客户端也需要引入Hessian库的JAR包。 - 在客户端代码中,定义与服务器端相同的接口,这样可以保证客户端和服务器端的接口一致。 - 使用`HessianProxyFactory`创建代理,通过这个代理可以直接调用服务器端的远程接口方法。 - 客户端调用方法时,就像调用本地对象一样简单,Hessian会在背后处理网络通信和数据序列化。 例如,一个简单的Hessian服务器端示例可能会包含以下代码片段: ```java // 服务器端接口 public interface DemoApi { void setName(String name); String sayHello(); User getUser(); } // 接口实现 public class DemoService implements DemoApi { // ... } // User类需实现Serializable public class User implements Serializable { private String username; private String password; // ... } ``` 而客户端则可以通过`HessianProxyFactory`来创建并调用服务: ```java // 创建HessianProxyFactory实例 HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); // 设置服务器地址和端口 String url = "http://serverHost:port/hessianDemo"; // 获取代理对象 DemoApi demoApi = (DemoApi) factory.create(DemoApi.class, url); // 调用远程方法 demoApi.setName("Alice"); String hello = demoApi.sayHello(); // 返回 "Hello Alice" User user = demoApi.getUser(); // 获取User对象 ``` 在实际项目中,Hessian通常与Spring结合使用,通过Spring的`DelegatingHessianServlet`或`HessianServiceExporter`等组件,可以方便地将Spring管理的bean暴露为Hessian服务,同时,Spring的依赖注入和事务管理等功能也可以无缝地应用到远程服务中,提高了服务的可维护性和灵活性。
2023-07-25 上传

public Point2d RefineSubPixel(Mat image, Point2d lower, Point2d upper) { // 提取感兴趣区域 Rect roiRect = new Rect((int)lower.X, (int)lower.Y, (int)(upper.X - lower.X), (int)(upper.Y - lower.Y)); Mat roi = new Mat(image, roiRect); // 初始化初始点 Point2d refinedPoint = new Point2d(roi.Cols / 2.0, roi.Rows / 2.0); // 定义优化终止标准 var termCriteria = new TermCriteria(CriteriaTypes.MaxIter | CriteriaTypes.Eps, 20, 0.03); // 执行优化迭代 if (roi.Width > 1 && roi.Height > 1) { // 预处理 var grayRoi = new Mat(); Cv2.PyrMeanShiftFiltering(roi, roi, 2, 2); Cv2.CvtColor(roi, grayRoi, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); Cv2.Threshold(grayRoi, grayRoi, 0, 255, ThresholdTypes.Binary | ThresholdTypes.Otsu); // 迭代更新点坐标 var delta = new Point2d(); var point = new Point2d(refinedPoint.X, refinedPoint.Y); var bestPoint = new Point2d(refinedPoint.X, refinedPoint.Y); var width = image.Cols; var height = image.Rows; var targetGray = grayRoi.At<byte>((int)point.Y, (int)point.X); var minError = double.MaxValue; var precision = 1e-6; for (int i = 0; i < termCriteria.MaxCount; i++) { int x = (int)Math.Round(point.X); int y = (int)Math.Round(point.Y); if (x <= 0 || y <= 0 || x >= grayRoi.Cols - 1 || y >= grayRoi.Rows - 1) { break; } // 计算当前点周围的梯度信息 var derivX = (grayRoi.At<byte>(y, x + 1) - grayRoi.At<byte>(y, x - 1)) / 2.0; var derivY = (grayRoi.At<byte>(y + 1, x) - grayRoi.At<byte>(y - 1, x)) / 2.0; var hessian = new Mat(2, 2, MatType.CV_64F); hessian.Set<double>(0, 0, grayRoi.At<byte>(y, x + 1) + grayRoi.At<byte>(y, x - 1) - 2 * grayRoi.At<byte>(y, x)); hessian.Set<double>(0, 1, (grayRoi.At<byte>(y + 1, x + 1) - grayRoi.At<byte>(y + 1, x - 1) - grayRoi.At<byte>(y - 1, x + 1) + grayRoi.At<byte>(y - 1, x - 1)) / 4.0); hessian.Set<double>(1, 0, hessian.At<double>(0, 1)); hessian.Set<double>(1, 1, grayRoi.At<byte请完善代码

2023-06-02 上传