博客
关于我
struts 2中的chain
阅读量:142 次
发布时间:2019-02-26

本文共 424 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

Struts2 的一个显著特点就是其强大的拦截器机制,尤其是拦截链的概念,值得深入探讨。以下将结合实际项目中的场景,提供一些感性的认识。

在电商平台中,购物车功能是一个典型的用户交互场景。假设用户希望删除购物车中的商品,删除后系统仍然会继续显示购物车,只是里面的商品数量会减少。要实现这样的功能,可以通过以下方式配置控制器:

在对应的XML配置文件中添加如下配置:

displaycart
error.html

在成功的拦截链中,指定执行displaycart控制器:

ShoppingCart.vm
error.html

此时,displaycart控制器负责刷新显示当前购物车的内容。这一实现方式既保持了用户体验的连贯性,又确保了购物车状态的及时更新。

转载地址:http://doif.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>