为什么Java程序员要考虑使用Google的Java App Engine呢，主要有以下几点原因：只要你的页面访问量每月不超过500万，Google就免费向你提供空间。如果访问量超过了这一限额，你也可以随时通过升级为付费用户取消这一限制。
◆Google的App Engine 平台（包括Java和Python版本）让你不用做什么额外工作就有很强的伸缩性
◆App Engine 提供了一个功能很强的管理界面，你可以通过它查看错误日志，浏览你所保存的数据，分析程序的性能（例如请求响应时间等），还可以实时监控你所部署的应用。即便是和Amazon的EC2这样优秀的Web控制台比起来，Google的Web应用程序管理功能也毫不逊。
◆只要你愿意，你也可以通过App Engine SDK 把App Engine 上的应用迁移到你自己的服务器上，当然，这样就会损失一些伸缩性(scalability)了。
◆因为在App Engine上开发程序时使用的都是标准的 API，所以当你要把应用移植部署到其它平台上时，就只需要对程序作非常小的改动了。不过反过来做就不是这么简单了。比如说如果你的程序调用大量的J2EE API函数，或者说依赖于关系型数据库等等，那么把这些程序移植到App Engine上就非常麻烦。
◆那些用J2EE写Web程序的开发者们可能一开始会觉得App Engine 的种种限制让人觉得很不适应，但是
这样做的好处也是很明显的，服务器的花费将大大减少。如果你想要更大的自由度和伸缩性，那么你还可以考虑Amazon的EC2服务（我是既用App Engine，也用EC2）。
本文接下来将介绍Java开发者如何使用Google应用程序引擎。它演示了如何在App Engine上编写实现文档的存储和搜索功能。本文还探讨了Java App Engine文档里的一些有用技术和应用程序示例。
你需要作的准备 
◆Eclipse或IntelliJ IDEA开发环境 
◆一个App Engine 帐号，如果还没有的话，在这里申请（没有App Engine 帐号的开发者可以通过在你自己电脑上安装App Engine SDK体验它） 
◆下载App Engine SDK 供本地开发时使用 
◆安装Eclipse的或IntelliJ 的Java App Engine 插件。 
示例工程里的文件
图1 示例工程里的文件
许多Java开发人员使用 Lucene （或基于Lucene的框架）来实现搜索功能。但是，在App Engine环境下使用Lucene的内存索引模式没有什么好处。我们的这个示例工程另辟蹊径在App Engine平台上实现了搜索功能。
App Engine的持久性数据存储效率是非常高的，但它不使用关系模型，也没有Hibernate这样的对象关系映射（Object Relational Mapping ，ORM）框架。不过，App Engine还是提供了对一些标准的持久性API，如JDO，JPA，以及JCache。我们的示例程序使用JDO实现数据持久（data persistence）。
这个程序部署在这里。
每个使用这个演示程序的人都可以把数据清空从头再来，所以你这次添加的信息下次可以就会看不到了。
作者注：这个程序演示了JDO的使用以及如何用JDO实现搜索，为了突出重点，程序没有增加对多用户这些功能的支持。
图1显示了这个Java App Engine项目所包含的文件。后续的章节将详细介绍del 里的模型类和 com.kbsportal.persistence 里的持久类PMF。由于packagecom.kbsportal.util这个包里的各种类和App Engine里的差别较大，我们就不在这里作过多讨idea开发安卓app教程
论了。如果要详细了解这些，你可以看看我们的源代码以及JSP文件（在 war/WEB-INF目录里）。我们也会对JSP文件里某些Java代码片段加以解释。
使用JDO实现数据持久化
JDO是一个用于持久化Java对象的古老API。起初，为了实现持久化存储，JDO要求开发者必须编写和维护XML文件，以提供Java类的数据映射属性。Google使用 DataNucleus 工具自动完成这一过程。你只需要在你的Java模型类里面加以注解，DataNucleus工具就会自动为你维护正确的数据映射关系。如果使用了Eclipse的或IntelliJ IDEA的App Engine插件，当你编写持久类时，DataNucleus工具就会自动在后台作用。
警告：JDO和App Engine放到一起有时候会产生兼容性问题。如果你是在本地用Eclipse开发，只要删除目录 WEBAPP /war/WEB-INF/ appengine-generated/ local_db.bin里的文件。 如果你的Web应用已经部署上去了而且要修改模型类，那么你只需在App Engine控制台中把已有的索引文件删除即可
以下各节将介绍两个持久类的实现并探讨这些基于JDO实现的代码。
文档模型类
Eclipse或IntelliJ IDEA的App Engine插件与JDO以及DataNucleus工具的组合非常好用。使用这个组合
设计和实现你自己的模型文件，并添加必须的注解，这些对你来说应该不成问题。不过你还是要注意DataNucleus工具在后台运行时所提示的错误信息。
在开始设计实现自己的持久类前，不妨先看看下面这个模型类，它是用来反映一个文件模型的。这个类在定义时会引入所需的JDO 类（实际上你的编辑器会自动帮你填写这些包含语句）。第一行注释声明了这个类是持久的。这个类被标识为APPLICATION，这样你就可以为那些创建后就将持久存在的对象分配ID。如果你要为数据存储对象分配ID，那么你可以把类型指定为DATASTORE。
package del;  import javax.jdo.annotations.IdentityType;  import javax.jdo.annotations.PersistenceCapable;  import javax.jdo.annotations.Persistent;  import javax.jdo.annotations.PrimaryKey;  @PersistenceCapable(identityType=IdentityType.APPLICATION)  public class Document {  这段代码声明了把成员变量uri作为在数据存储里查Document对象时的主键。JDO的
索引主键也被设为URI。本文的示例文本存储在IndexToken这个类里面使用了这个主键（IndexToken类将在下一节进一步讨论）。这段代码还特别说明了title, content以及numWords这几个成员变量要持久保存。
@PrimaryKey private String uri;  @Persistent private String title;  @Persistent private String content; 
@Persistent private int numWords; 类声明里的其它部分则不包含JDO具体说明。
public Document(String uri, String title, String content) {      super();      setContent(content);      this.title = title;      this.key = uri;    }    public String getUri() { return key; }    public String getTitle() { return title; }    public void setTitle(String title) { this.title = title; }    public String getContent() { return content; }    public void setContent(String content) {      t = content;      this.numWords = content.split("[\\ \\.\\,\\:\\;!]").length;      System.out.println("** numWords = " + numWords + " content: "+content);    }    public int getNumWords() { return numWords; }  }  注意在内容字符串上所作的长度限制；GoogleApp Engine的数据存储限制字符串不得超过500个字符。（使用le.appengine.api.datastore.Textfors可以获得没有长度限制的字串。 ）
IndexToken模型类
该IndexToken类基于JDO实现了搜索功能。这个类有两种工作模式：整词索引、整词及词前缀索引。在源文件的头部你可以通过一个常量指定它的工作模式：
package del;  import java.util.ArrayList;  import java.util.Collections;  import java.util.Comparator;  import java.util.HashMap;  import java.util.List;  import javax.jdo.PersistenceManager;  import javax.jdo.annotations.IdGeneratorStrategy;  import javax.jdo.
annotations.IdentityType;  import javax.jdo.annotations.Index;  import javax.jdo.annotations.PersistenceCapable;  import javax.jdo.annotations.Persistent;  import javax.jdo.annotations.PrimaryKey;  import com.kbsportal.persistence.PMF;  import com.kbsportal.util.NoiseWords;  import com.kbsportal.util.Pair;  import com.kbsportal.util.SearchResult;  @PersistenceCapable(identityType=IdentityType.APPLICATION)  public class IndexToken {    static boolean MATCH_PARTIAL_WORDS = true;  // package visibility  把这个标志设置为true，就会开启单词的前缀匹配功能，类似于搜索关键字自动校正功能。
现在我们该看看如何建立索引片段（可能还包括单词前缀的索引片段）以及如何确定每个索引片段的匹配度。以下是具体的代码（来自IndexToken.java包里的源文件，它是作为一个单独的局部类实现的，以方便在其他项目重复使用） ：
class StringPrefix {    public List getPrefixes(String str) {      List ret = new ArrayList();      String[] toks = LowerCase().split("[\\ \\.\\,\\:\\;\\(\\)\\-\\[\\]!]");      for (String s : toks) {        if (!(NoiseWords.checkFor(s))) {   
if (!IndexToken.MATCH_PARTIAL_WORDS) { // exact words only            ret.add(new Pair(s, 1f));          } else { // or, also match word prefixes            int len = s.length();            if (len > 2) {              ret.add(
new Pair(s, 1f));              if (len > 3) {                int start_index = 1 + (len / 2);                for (int i = start_index; i < len; i++) {                  ret.add(new Pair(s.substring(0, i), (0.25f * (float) i) / (float) len));                }              }            }          }        }      }      return ret;    }  }  应用中的一些理念
通过使用 Peter Norvig的拼写检查算法可以实现更完整的拼写检查功能。使用相对较低的相关系数可以生成错误的拼写序列和IndexToken实例。在我所写的书"Practical Artificial Intelligence Programming in Java"的第9章里有一个Java版本的 Norvig算法实现。
其它实现方法
我在另一个大项目里使用了这些代码，那个项目需要一个弹出式的文字补全提示；我们存储的这些前缀起到了“双重作用”。本文主要讲解基于JDO的文件存储和搜索，但你可以简单地使用一个JavaScript库，例如 Prototype或GWT实现弹出的提示菜单。另外，你也可以只把词干作为 IndexToken实例保存。点击此处查看相关Java词根提取程序。
Pair这个类是在com.kbsportal.util包里实现的，这个包里面还有另外两个类： NoiseWords和SearchResults 。我们在此不再追究这些类的细节。今后我们将深入这些源文件。
要完成IndexToken，以及示例程序的其余部分，我们要用到JDO的API，首先是在类属性说明里加入这些注解：
@PrimaryKey @Persistent(valueStrategy = IdGeneratorStrategy.IDENTITY)  private Long id;  @Persistent @Index private String textToken;  @Persistent private String documentUri;  @Persistent private Float ranking;  @Persistent 标示这个成员在整个对象被保存时要被插入到数据存储里去。valueStrategy的值是可选的，按上面这样设置是表明你希望数据存储为你这个类的ID属性自动赋值。@PrimaryKey 注释让DataNucleus工具知道，在查数据存储区里的这种对象时要以该参数为主键。
作者注：通常情况下都是通过主键获取对象。然而，在我们这个程序里，我们将要通过IndexToken类的参数值 textToken 来查对象。但是我们不能使用参数textToken 作为主键，因为这样有可能导致在数据存储区里有主键一样的不同实例出现。
下面这个成员方法能获取文件ID（文件的URI）以及文件中的一段文字，实例化一个IndexToken类：
public static void indexString(String document_id, String text) {      PersistenceManager pm = ().getPersistenceManager();      List lp = new StringPrefix().getPrefixes(text);      for (Pair p : lp) {          if (p.str.length() > 0 && !Character.isDigit(p.str.charAt(0))) {
pm.makePersistent(new IndexToken(document_id, p.str, p.f));          }      }      }  这段代码用到了StringPrefix 类。另外还使用了工具类PMF（等下我们就会更详细地去了解它）来获得一个App Engine持久管理器（persistence manager)的实例。这类似于一个JDBC 连接对象。
在IndexToken里还有一个值得一提的地方就是search这个静态方法.
public static List search(String query) {      List< SearchResult> ret = new ArrayList< SearchResult>();      PersistenceManager pm = ().getPersistenceManager();      String [] tokens = LowerCase().split(" ");      HashMap matches = new HashMap();  此方法返回SearchResult类的实例。查询字符串被转换为小写并被分割。对于每一个片段，你都将再次用StringPrefix计算前缀（以及原始单词） ，计算结果将用于查包含这些关键词的文件：
for (String token : tokens) {        List lp = new StringPrefix().getPrefixes(token);        for (Pair p : lp) {          String q2 = "select from " + Name() + "  where textToken == '" + p.str + "'";          @SuppressWarnings("unchecked")          List itoks = (List) pm.newQuery(q2).execute();  这个查询字符串可能看起来会觉得有点像标准的SQL语句 ，但不是。其实它们是JDO的查询语言（ JDOQL ） 。它从一个在数据存储区持久化了的类里面取数据，而不是像SQL语句那样通过一个数据库的表名来提取数据。TextToken就是IndexToken 的一个持久化参数。这个JDOQL能返回数据存储区中所有textToken成员参数与查询关键字匹配的IndexToken实例。（51CTO编者注：JDOQL是JDO的查询语言；它有点象SQL，但却是依照Java的语法的。）
搜索功能的其它部分实现起来就没有什么难点了。只需要保存所有的文件匹配以及根据匹配度计算出的排名权重。
for (IndexToken it : itoks) {            Float f = (it.getDocumentUri());            if (f == null) f = 0f;            f += it.getRanking();            matches.DocumentUri(), f);          }        }        }  这样我们就建立好了查询关键字与文件之间的映射关系，还知道了这些文件的URI以及排名权重。我们只需要把匹配结果从数据存储区里取出来就可以了（只有这样我们才有结果可显示）， 然后把这些与关键字相匹配的文档按匹配度从高到低排列，就形成了搜索结果。
for (String s : matches.keySet()) {        String q2 = "select from " + Name() + "  where uri == '" + s + "'";        @SuppressWarnings("unchecked")        List itoks = (List) pm.newQuery(q2).execute();        if (!itoks.isEmpty()) {          int num_words = (0).getNumWords();          ret.add(new SearchResult(s, (s) / (float)(num_words), (0).getTitle()));        }      }      Collections.sort(ret, new ValueComp

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。