Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Клиент JAX-WS не может подключиться после повторного развертывания (NullPointerException в SymbolTable)

Когда мы повторно развертываем наше веб-приложение с клиентом jax-ws, клиент не может подключиться к веб-сервису. При подключении к серверу выдает это исключение:

java.lang.NullPointerException: null
at com.ctc.wstx.util.SymbolTable.findSymbol(SymbolTable.java:385) ~[woodstox-core-asl-4.0.8.jar:4.0.8]
at com.ctc.wstx.sr.StreamScanner.parseLocalName(StreamScanner.java:1833) ~[woodstox-core-asl-4.0.8.jar:4.0.8]
at com.ctc.wstx.sr.BasicStreamReader.handleNsAttrs(BasicStreamReader.java:2963) ~[woodstox-core-asl-4.0.8.jar:4.0.8]
at com.ctc.wstx.sr.BasicStreamReader.handleStartElem(BasicStreamReader.java:2907) ~[woodstox-core-asl-4.0.8.jar:4.0.8]
at com.ctc.wstx.sr.BasicStreamReader.handleRootElem(BasicStreamReader.java:2049) ~[woodstox-core-asl-4.0.8.jar:4.0.8]
at com.ctc.wstx.sr.BasicStreamReader.nextFromProlog(BasicStreamReader.java:2029) ~[woodstox-core-asl-4.0.8.jar:4.0.8]
at com.ctc.wstx.sr.BasicStreamReader.next(BasicStreamReader.java:1100) ~[woodstox-core-asl-4.0.8.jar:4.0.8]
at com.sun.xml.internal.ws.util.xml.XMLStreamReaderFilter.next(XMLStreamReaderFilter.java:81) ~[na:1.7.0-ea]
at com.sun.xml.internal.ws.streaming.XMLStreamReaderUtil.next(XMLStreamReaderUtil.java:78) ~[na:1.7.0-ea]
at com.sun.xml.internal.ws.streaming.XMLStreamReaderUtil.nextContent(XMLStreamReaderUtil.java:99) ~[na:1.7.0-ea]
at com.sun.xml.internal.ws.streaming.XMLStreamReaderUtil.nextElementContent(XMLStreamReaderUtil.java:89) ~[na:1.7.0-ea]
at com.sun.xml.internal.ws.wsdl.parser.RuntimeWSDLParser.hasWSDLDefinitions(RuntimeWSDLParser.java:231) ~[na:1.7.0-ea]
at com.sun.xml.internal.ws.wsdl.parser.RuntimeWSDLParser.parse(RuntimeWSDLParser.java:141) ~[na:1.7.0-ea]
at com.sun.xml.internal.ws.wsdl.parser.RuntimeWSDLParser.parse(RuntimeWSDLParser.java:120) ~[na:1.7.0-ea]
at com.sun.xml.internal.ws.client.WSServiceDelegate.parseWSDL(WSServiceDelegate.java:256) ~[na:1.7.0-ea]
at com.sun.xml.internal.ws.client.WSServiceDelegate.<init>(WSServiceDelegate.java:219) ~[na:1.7.0-ea]
at com.sun.xml.internal.ws.client.WSServiceDelegate.<init>(WSServiceDelegate.java:167) ~[na:1.7.0-ea]
at com.sun.xml.internal.ws.spi.ProviderImpl.createServiceDelegate(ProviderImpl.java:95) ~[na:1.7.0-ea]
at javax.xml.ws.Service.<init>(Service.java:77) ~[na:1.7.0-ea]

После перезапуска TomCat клиент смог снова успешно подключиться к серверу. (Протестировано с JDK 6 и JDK 7)

java tomcat jax-ws
27.09.2011

Ответы:


1

Вместо этого мы будем использовать spring-ws, протестированный с повторным развертыванием без проблем.

24.10.2011
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..