Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Каким будет ответ адаптера после истечения времени ожидания сеанса сервера в Worklight 6.2?

Я работаю над тайм-аутом сеанса сервера сервера worklight. Я установил serverSessionTimeout=5 в файле worklight.properties. Я следил за всем процессом аутентификации.

После тайм-аута сеанса, как я могу узнать, что срок действия сеанса истек из ответа адаптера.

ChallengeHandler  :
challengeHandler = WL.Client.createChallengeHandler("MyRealm");

    challengeHandler.isCustomResponse = function(response) {
        console.log("From chalange hanler");
        console.log(response);
    };

Вызов адаптера после таймаута сеанса (5 минут) -->

var invocationData = {
                adapter: "Auth", 
                procedure: "testSession", 
                parameters: []
            };
        var options = {

            onSuccess: function(res){
                console.log("From test session");
                console.log(res.invocationResult);
            },
            onFailure: function(res){},
        };
        WL.Client.invokeProcedure(invocationData, options); 

Ответ адаптера всегда одинаков.


  • Мы используем API WL.Client.setHeartbeatInterval () на стороне клиента, и если клиент достиг указанного нами тайм-аута, мы отправляем предупреждение о том, что сеанс истек, и мы направляем пользователя на экран входа в систему. 21.09.2015

Ответы:


1

После истечения сеанса запрос адаптера будет обработан вызовом, и процесс обработчика вызовов будет выполняться снова, выполняя все, что вы реализовали в своем коде обработчика вызовов. Фактический ответ адаптера поступит после того, как приложение успешно «ответит» на вызов, и тогда исходный запрос адаптера продолжит свой путь, и ответ вернется обратно в приложение.

21.09.2015
  • Как я могу узнать со стороны клиента, что срок действия сеанса истек на стороне сервера? 21.09.2015
  • Я не знаю, как вы можете узнать это со стороны клиента. 21.09.2015
  • На самом деле, я хочу, чтобы пользователь автоматически выходил из системы, если пользователь неактивен в течение X времени с приложением. Есть ли какое-либо положение для этого в рабочем свете? 21.09.2015
  • Вы можете оставить таймер включенным в приложении; любой выход из области должен происходить либо как действие пользователя, либо как реализованная вами логика. 21.09.2015
  • 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..