Java远程方法调用 (3)_Java教程

　　开支报告的例子表示了客户机如何从服务器得到属性。属性可沿两个方向传递--客户机也可将新的类型传递给用户。最简单的例子就是如图2所示的计算服务器，该服务程序可执行任意任务，这样整个企业内的客户机都能利用高端或专用计算机。
　　任务由一个简单的本地(非远程)接口定义：
　　public interface Task {
　　Object run();
　　}
　　运行时，它就会进行一些计算，并返回一个包含结果的对象。这完全是一般性的任务--几乎所有计算任务都可在这个接口下实现。远程接口ComputeServer也同样简单：
　　import Java.rmi.*;
　　public interface ComputeServer extends Remote {
　　Object compute(Task task) throws RemoteException;
　　}
　　这个远程接口的唯一目的就是使客户机创建一个Task (任务)对象，并把它发送给服务器执行，最后返回结果。该服务器的基本实现如下：
　　import java.rmi.*;
　　import java.rmi.server.*;
　　public class ComputeServerImpl
　　extends UnicastRemoteObject
　　implements ComputeServer
　　{
　　public ComputeServerImpl() throws RemoteException { }
　　public Object compute(Task task) {
　　return task.run();
　　}
　　public static void main(String[] args) throws Exception {
　　// use the default, restrictive security manager
　　System.setSecurityManager(new RMISecurityManager());
　　ComputeServerImpl server = new ComputeServerImpl();
　　Naming.rebind("ComputeServer", server);
　　System.out.println("Ready to receive tasks");
　　return;
　　}
　　}
　　
　　假如您看一看compute方法就会发现，它非常简单。它只是接受传递给它的对象，并返回计算的结果。main方法包括服务器的启动代码--它安装了RMI的缺省安全治理程序，以防止他人存取本地系统，并创建可处理进入的请求的ComputeServerImpl对象，并将其与名字"ComputeServer"关联。这时，服务器已经预备好接收要执行的任务，而main 也完成了其设置。
　　如上所述，这实际上是一种全面和实用的服务。系统可以得到改进，比如，可添加要计算的参数，从而对使用服务程序的部门进行计费。但在很多情况下，上述接口和及其实现答应使用高端计算机进行远程计算。这又?明了RMI的简单性--假如您键入上述类，对其进行编译，并启动服务程序，您就拥有了能执行任意任务的运行计算服务器。
　　
　　下面介绍一个使用这种计算服务的例子。假定您购买了一个能运行大量计算操作应用程序的非常高端的系统。治理员可在该系统上启动一个Java虚拟机，运行ComputeServerImpl对象。该对象现在就可接受要运行的任务。
　　
　　现在假定一个小组预备通过一组数据培训一个神经网络，以帮助制订采购策略。他们可以采用的步骤如下：
　　
　　定义一个类--暂且称之为PurchaseNet。它能接受一组数据，并运行培训数据，返回一个经过培训的神经网络。PurchaseNet 将实现Task (任务)接口，并在其run方法中执行其工作。他们可能还需要一个Neuron类来描述所返回的网络中的节点，而且很可能需要其它类来描述处理过程。run方法将返回一个由一组经过培训的Neuron对象组成的NeuralNet对象。
　　
　　当这些类被编写好并进行小规模测试时，用一个PurchaseNet 对象调用ComputeServer的compute方法。
　　当ComputeServerImpl对象中的RMI系统接收到作为进入参数的 PurchaseNet对象时，它就下载PurchaseNet的实现，并调用该服务器的compute方法，并把该对象作为Task (任务)参数。
　　Task，也就是PurchaseNet对象，将开始执行其执行程序。当执行程序需要诸如Neuron和NeuralNet等新的类时，它们可根据需要下载。
　　所有计算都将在计算服务器上执行，而客户机线程则等待结果。(客户机系统上的另一个线程则会显示“正在等待”光标或使用Java的内置并行机制执行另一个任务 )。当运行返回其NeuralNet对象时，这个对象将作为compute 方法的结果被传递回客户机。
　　这不需要在服务器上安装其它软件--所有必须完成的任务都由各部门在其自己的计算机上完成，随后再根据需要传递给计算服务器主机。
　　这个简单的计算服务器体系结构为系统的分布式功能提供了功能强大的转换能力。一项任务的计算可以被转移到一个能为其提供最好支持的系统上完成。这样的系统可以被用来：
　　
　　在ComputeServerImpl对象运行于有数据挖掘需要的主机上，支持数据挖掘应用程序。这样可使您轻松地把任何计算移动到数据所在的地方。
　　在从当前股票价格、发货信息或其它实时信息等外部资源获得直接数据的服务器上运行计算任务。