Java Server-Sent Events通信
Server-Sent Events特点与优势
后端可以向前端发送信息,类似于websocket,但是websocket是双向通信,但是sse为单向通信,服务器只能向客户端发送文本信息,效率比websocket高。
单向通信:SSE只支持服务器到客户端的单向通信。这对于那些只需要服务器推送数据而无需客户端响应的场景非常有效,例如实时新闻、股票报价更新等。
简单轻量:SSE在实现上通常比WebSocket更简单和轻量,因为它是基于标准的HTTP协议实现的。
自动重连:SSE支持自动重连机制,如果连接断开,浏览器会尝试重新建立连接。
易于使用和兼容性:对于简单的单向数据流,SSE更容易实现,且兼容性较好。
后端代码
stream() 方法返回的 SseEmitter 对象用于建立一个 SSE (Server-Sent Events) 连接,但它本身并不负责推送数据。这个方法的主要作用是:
建立连接:当客户端请求 /notification 路径时,stream() 方法被调用,创建并返回一个 SseEmitter 实例。这个实例代表了与客户端之间的一个长连接。
保持连接开启:这个连接将保持开启状态,直到服务器发送完成信号或连接超时。这允许服务器在后续任何时间点向客户端推送数据。
等待数据推送:虽然 stream() 方法创建了连接,但实际的数据推送是由其他部分的代码来处理的。通常,这涉及到在服务层或控制器的其他部分设置逻辑,以在某些事件发生时调用 SseEmitter 的 send() 方法来推送数据。
连接默认超时时间为三十分钟,这是设置为1天。
@RestController
@RequestMapping("/admin/homePage")
public class NotificationSSEController {// executorService: 一个线程池,用于管理和执行后台任务。private final ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();// emitter: 用于SSE(服务器发送事件)的SseEmitter实例。这个对象用来向客户端发送实时更新。// SseEmitter是Spring框架提供的一个类,用于处理HTTP连接以发送SSE。// 1天 = 24小时 * 60分钟 * 60秒 * 1000毫秒private SseEmitter emitter = new SseEmitter(24L * 60 * 60 * 1000);/*** 返回的是sse连接,不参与返回数据* @return*/@CrossOrigin@GetMapping(value = "/notification", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public SseEmitter stream() {sendNotification(); // 当客户端连接时立即发送通知return emitter;}// A函数:Spring Boot定时函数,每10秒执行一次@Scheduled(fixedRate = 1000)public void scheduledTask() {sendNotification();}// B函数:负责SSE发送public void sendNotification() {executorService.execute(() -> {try {NotificationSSE notificationSSE = new NotificationSSE();emitter.send(SseEmitter.event().id(String.valueOf(System.currentTimeMillis())).data(JSONObject.toJSONString(notificationSSE)));} catch (Exception e) {emitter.completeWithError(e);}});}
}
前端代码
<!DOCTYPE html>
<html>
<head><title>SSE Example</title>
</head>
<body>
<script>var eventSource = new EventSource("http://localhost/admin/homePage/notification");eventSource.onmessage = function(event) {console.log(event.data);};
</script>
</body>
</html>

相关文章:
Java Server-Sent Events通信
Server-Sent Events特点与优势 后端可以向前端发送信息,类似于websocket,但是websocket是双向通信,但是sse为单向通信,服务器只能向客户端发送文本信息,效率比websocket高。 单向通信:SSE只支持服务器到客…...
[蓝桥杯]真题讲解:冶炼金属(暴力+二分)
蓝桥杯真题视频讲解:冶炼金属(暴力做法与二分做法) 一、视频讲解二、暴力代码三、正解代码 一、视频讲解 视频讲解 二、暴力代码 //暴力代码 #include<bits/stdc.h> #define endl \n #define deb(x) cout << #x << &qu…...
Fastbee开源物联网项目RoadMap
架构优化 代码简化业务&协议解耦关键组件支持横向拓展网络协议支持横向拓展,包括:mqtt broker,tcp,coap,udp,sip等协议插件化编码脚本化业务代码模版化消息总线 功能优化 网关/子网关:上线,绑定,拓扑࿰…...
Linux文件管理技术实践
shell shell的种类(了解) shell是用于和Linux内核进行交互的一个程序,他的功能和window系统下的cmd是一样的。而且shell的种类也有很多常见的有c shell、bash shell、Korn shell等等。而本文就是使用Linux最常见的bash shell对Linux常见指令展开探讨。 内置shell…...
Python如何按指定列的空值删除行?
目录 1、按指定列的空值删除行2、滑动窗口按指定列的值填充最前面的缺失值 1、按指定列的空值删除行 数据准备: df pd.DataFrame({C1: [1, 2, 3, 4], C2: [A, np.NaN, C, D], C3: [V1, V2, V3, np.NaN]}) print(df.to_string()) C1 C2 C3 0 1 A V1 1 …...
【云原生】Docker的镜像创建
目录 1.基于现有镜像创建 (1)首先启动一个镜像,在容器里做修改 编辑(2)然后将修改后的容器提交为新的镜像,需要使用该容器的 ID 号创建新镜像 实验 2.基于本地模板创建 3&am…...
大语言模型推理提速:TensorRT-LLM 高性能推理实践
作者:顾静 TensorRT-LLM 如何提升 LLM 模型推理效率 大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,这些神经网络由具有 self-attention 的编码器和解码器组…...
全面理解“张量”概念
1. 多重视角看“张量” 张量(Tensor)是一个多维数组的概念,在不同的学科领域中有不同的应用和解释: 物理学中的张量: 在物理学中,张量是一个几何对象,用来表示在不同坐标系下变换具有特定规律的…...
MacOS X 安装免费的 LaTex 环境
最近把工作终端一步步迁移到Mac上来了,搭了个 Latex的环境,跟windows上一样好用。 首先,如果是 intel 芯片的 macOS,那么可以使用组合1, 如果是 M1、M2 或 M3 芯片或者 intel 芯片的 Mac book,则应该使用…...
深入Amazon S3:实战指南
Amazon S3(Simple Storage Service)是AWS(Amazon Web Services)提供的一项强大的云存储服务,广泛用于存储和检索各种类型的数据。本篇实战指南将深入介绍如何在实际项目中充分利用Amazon S3的功能,包括存储桶的创建、对象的管理、权限控制、版本控制、日志记录等方面的实…...
Ansible自动化运维(三)Playbook 模式详解
👨🎓博主简介 🏅云计算领域优质创作者 🏅华为云开发者社区专家博主 🏅阿里云开发者社区专家博主 💊交流社区:运维交流社区 欢迎大家的加入! 🐋 希望大家多多支…...
LCS板子加逆向搜索
LCS 题面翻译 题目描述: 给定一个字符串 s s s 和一个字符串 t t t ,输出 s s s 和 t t t 的最长公共子序列。 输入格式: 两行,第一行输入 s s s ,第二行输入 t t t 。 输出格式: 输出 s s s…...
不同知识表示方法与知识图谱
目录 前言1 一阶谓词逻辑1.1 简介1.2 优势1.3 局限性 2 产生式规则2.1 简介2.2 优势2.3 局限性 3 框架系统3.1 简介3.2 优势3.3 局限性 4 描述逻辑4.1 简介4.2 优势4.3 局限性 5 语义网络5.1 简介5.2 优势5.3 局限性 结语 前言 知识表示是人工智能领域中至关重要的一环&#x…...
Kotlin程序设计 扩展篇(一)
Kotlin程序设计(扩展一) **注意:**开启本视频学习前,需要先完成以下内容的学习: 请先完成《Kotlin程序设计》视频教程。请先完成《JavaSE》视频教程。 Kotlin在设计时考虑到了与Java的互操作性,现有的Ja…...
星环科技基于第五代英特尔®至强®可扩展处理器的分布式向量数据库解决方案重磅发布
12月15日,2023 英特尔新品发布会暨 AI 技术创新派对上,星环科技基于第五代英特尔至强可扩展处理器的Transwarp Hippo分布式向量数据库解决方案重磅发布。该方案利用第五代英特尔至强可扩展处理器带来的强大算力,实现了约 2 倍的代际性能提升&…...
一体化运维的发展趋势与未来展望
随着信息技术的迅猛发展,企业的IT系统已经从单一的、孤立的应用转变为多元化、复杂化的系统集群。云计算、大数据、物联网等前沿技术的广泛应用,使得企业的IT运维面临着前所未有的挑战。在这样的背景下,一体化运维作为一种新型的运维模式&…...
科技云报道:金融大模型落地,还需跨越几重山?
科技云报道原创。 时至今日,大模型的狂欢盛宴仍在持续,而金融行业得益于数据密集且有强劲的数字化基础,从一众场景中脱颖而出。 越来越多的公司开始布局金融行业大模型,无论是乐信、奇富科技、度小满、蚂蚁这样的金融科技公司&a…...
C语言入门到精通之练习34:求100之内的素数
题目:求100之内的素数。 程序分析:质数(素数)酵母素数,有无限个。一个大于1的自然数,除了1和它本身外,不能被其他自然数整除。 代码如下: #include <stdio.h># #include &l…...
Qt采集本地摄像头推流成rtsp/rtmp(可网页播放/支持嵌入式linux)
一、功能特点 支持各种本地视频文件和网络视频文件。支持各种网络视频流,网络摄像头,协议包括rtsp、rtmp、http。支持将本地摄像头设备推流,可指定分辨率和帧率等。支持将本地桌面推流,可指定屏幕区域和帧率等。自动启动流媒体服…...
Oracle按日周月年自动分区
目录 1、分区键 2、初始分区 3、周月年自动分区 4、按日自动分区表建表语句 与普通建表语句相比,分区表多了一些分区信息; 1、分区键 以下面销售明细表为例,以data_dt为分区键,NUMTODSINTERVAL(1, day) 按日分区 PARTITION …...
单片机软件架构师使用Taotoken多模型对比分析内存分配策略
🚀 告别海外账号与网络限制!稳定直连全球优质大模型,限时半价接入中。 👉 点击领取海量免费额度 单片机软件架构师使用Taotoken多模型对比分析内存分配策略 在嵌入式软件开发中,内存分配策略的选择直接影响着系统的实…...
Loop习惯追踪:从零开始构建你的长期习惯养成系统
Loop习惯追踪:从零开始构建你的长期习惯养成系统 【免费下载链接】uhabits Loop Habit Tracker, a mobile app for creating and maintaining long-term positive habits 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/uh/uhabits 你是否曾下定决心培养一个好习…...
63岁黄仁勋再添博士头衔、英特尔CEO为其披袍,最新演讲刷屏:人类编写软件、计算机执行指令的范式已终结!
整理 | 苏宓 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 日前,在卡内基梅隆大学(CMU)的 2026 届毕业典礼上,英伟达 CEO 黄仁勋的头衔再加一,最新获得 CMU 科学与技术荣誉博士学位,而这也是…...
抖音批量下载终极指南:3步实现无水印高清视频免费下载
抖音批量下载终极指南:3步实现无水印高清视频免费下载 【免费下载链接】douyin-downloader A practical Douyin downloader for both single-item and profile batch downloads, with progress display, retries, SQLite deduplication, and browser fallback suppo…...
如何快速解密QMC音频文件:qmc-decoder完整使用指南
如何快速解密QMC音频文件:qmc-decoder完整使用指南 【免费下载链接】qmc-decoder Fastest & best convert qmc 2 mp3 | flac tools 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qm/qmc-decoder 你是否遇到过从音乐平台下载的歌曲无法在其他播放器播放的情…...
EurekaClaw:多智能体AI研究助手,自动化实现从灵感到论文的完整流程
1. 项目概述:从灵感到论文的自动化研究助手在科研工作中,最令人兴奋又最耗费精力的,莫过于从零散的文献、模糊的直觉中,一步步构建出严谨的、可发表的成果。这个过程通常需要经历文献调研、假设生成、理论证明、实验验证和论文撰写…...
搜极星破局:拆解企业 “看不见、控不住、比不过” 困局
引言:AI 时代,企业陷入三重信息绝境2026 年,生成式 AI 全面主导用户决策链路,品牌竞争从搜索排名转向 AI 认知权重。但多数企业正深陷看不见、控不住、比不过的三重困局:看不见自身在 AI 平台的真实曝光状态࿰…...
从“能用”到“可靠”:基于SonarQube与Jenkins的Java代码质量防线构建实战
当测试覆盖率不再只是一串数字,而是合并代码前的“一票否决权” 1. 为什么你的“质量门禁”只是个摆设? 在很多团队的CI/CD流水线中,SonarQube的集成往往停留在“能跑就行”的阶段。流水线里确实有代码扫描这一步,日志里也打印出…...
别再只懂PCA了!用Python手写LDA,从鸢尾花分类实战看监督降维的威力
别再只懂PCA了!用Python手写LDA,从鸢尾花分类实战看监督降维的威力 鸢尾花数据集在机器学习领域就像"Hello World"之于编程——经典、简洁却蕴含丰富可能性。当大多数人用PCA处理这类数据时,我们往往忽略了数据本身携带的宝贵标签信…...
多核架构下的实时高性能计算优化与实践
1. 多核架构下的实时高性能计算革命五年前还需要超级计算机才能解决的计算密集型问题,如今在嵌入式多核处理器上就能实时完成。这一技术突破正在彻底改变工程计算的格局。作为从业十余年的高性能计算工程师,我见证了从传统集群计算到现代多核实时计算的演…...
