Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

@Context не внедряет требуемый объект в EJB?

Я пытаюсь реализовать простой перехватчик, который используется для перехвата вызова класса службы EJB. Однако я хочу ввести HttpServletReques следующим образом:

public class Interceptor {

    @Context
    private HttpServletRequest servletRequest;


    @AroundInvoke
    public Object intercept(InvocationContext context) { 
    // ... 
  } 
}

Однако servletRequest всегда имеет значение null? Любая идея или помощь?

java ejb ejb-3.0 ejb-3.1
19.11.2013

Ответы:


1

Я не думаю, что это возможно, потому что EJB не знает о каких-либо HTTP-запросах, поэтому внедрение его в EJB (или его перехватчик) не имеет смысла.

19.11.2013
  • Взгляните на этот пост mastertheboss.com/resteasy/resteasy-interceptors -tutorial/ И если вы правы, то как я могу регистрировать информацию HTTP-запроса, которая соответствует моему EJB? 19.11.2013
  • Но RESTeasy не является EJB, см. пакет Context javax.ws.rs.core.Context 19.11.2013
  • Вам нужно будет передать его через параметр метода в ваш EJB, я не уверен, есть ли другой способ сделать это. 19.11.2013
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..