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第一章 有关Web Service
在 IDE的菜单中，你会看到有个很长的【ArcGIS Web Services Project】，别高兴，这不是给你自定义Web Service的，运行完向导你会发现生成的是一个Java桌面程序——有着一如既往丑陋的界面和很不友好的GIS功能。原来我一直当它是废物，不过前段 时间它还真的帮了我大忙。我们有个测试需要测ArcGIS Server对Web Service的支持，要求必须抓取到浏览器与服务器交互的可读的SOAP消息；但是你要知道，考虑到效率ArcGIS Server内部都是用二进制的SOAP进行交互；要抓到可读的SOAP消息，ArcGIS的Web Service包必须被部署到浏览器端——最后，就是靠这个丑陋的“ArcGIS Web Services Project”，做了很多修改封装成了Applet才达到了这个要求。
扯远了，说了这么多其实只为了说明这样一点：“ArcGIS Web Services Project”是一个使用ArcGIS的Web Service类库实现一些GIS功能的Java桌面程序，演示意义大于应用意义。下面我们首先来讨论一下如何使用SOAP SDK来访问ArcGIS Server原生的Web Service；然后再谈谈怎么自定义Web Service，以便其它业务系统调用或出于其它目的的SOAP访问。
一 通过SOAP SDK访问ArcGIS Web Service
这 里我们通过一个简单的功能来演示如何使用SOAP SDK来访问ArcGIS Server，调用一个Map Service的功能。不管你是在Java桌面、Applet、ADF还是自定义的servlet中，如果你需要直接使用SOAP和ArcGIS交互，那 么下面的这段内容对你可能会有帮助。
这个简单的功能是“计算当前范围内的要素个数“，这个功能是如此的简单以至于我觉得看一下代码就可以明白了：
MapServerBindingStub mapserver = new MapServerBindingStub(url);
SpatialFilter filter = new SpatialFilter();
filter.setFilterGeometry(mapDescription.getMapArea().getExtent());
filter.setSpatialRel(EsriSpatialRelEnum.esriSpatialRelIntersects);
filter.setGeometryFieldName("SHAPE");
filter.setSubFields("*");
filter.setSearchOrder(EsriSearchOrder.esriSearchOrderSpatial);
filter.setWhereClause("");
filter.setSpatialReferenceFieldName("");
filter.setSpatialRelDescription("");
int count = mapserver.queryFeatureCount(“Layers”, 0, (QueryFilter) filter);
JOptionPane.showMessageDialog(this, "Feature count = " + count);
上 面涉及到的各个ArcGIS的功能类都在com.esri.arcgisws包下，从命名上就可以看出这是专门为Web Service准备的。代码里用到的url是地图服务的地址，比如“http://host:8399/arcgis/services/name /MapServer“。在整个环节中你可能会对MapServerBindingStub的queryFeatureCount方法有一点兴趣，其实你 打开ArcGIS帮助里的SOAP SDK，找到Map Services下面的QueryFeatureCount方法就可以看到，QueryFeatureCount需要3个参数，分别对应 DataFrame名称、图层序号和QueryFilter，正与上面的代码相符。换句话说，com.esri.arcgisws包里的功能类就是 SOAP SDK的Java实现。
可是，不管是ADF还是REST SDK都提供了比SOAP SDK好用多的调用ArcGIS Server功能的方法，所以想来你会和我一样，对上面的这些内容兴趣寥寥——我觉得ESRI对SOAP SDK也是兴趣寥寥，以至于在SOAP SDK的文档里几乎都没有Java的示例代码。
好了，让我们抛开ArcGIS提供的Web Service，来看看怎么自定义Web Service吧。我个人觉得自定义的Web Service是更加有用的，而且，功能也可以做得更强大。
二 两种方式自定义Web Service
在IDE里创建一个Web Service工程是很容易的，只要找到【File】-【New】-【Web Service】菜单就可以了，点击这个菜单将会弹出下面的对话框：
这 里的Web service type有两种选择：一种是Bottom up、另外一种是Top down。这两种方式分别对应了自下而上和自上而下两种新建Web Service的模式。如果你已经有了实现的功能类，现在想要把它封装成Web Service，那么你应当选择Bottom up模式；如果你首先定义了Web Service的描述文件（wsdl），现在想要实现这个wsdl的功能，那么你应当选择Top down模式。
三 实现Web Service的功能
不 管通过Bottom up还是Top down方式，当你把Web Service的框架搭起来以后，剩下的工作就是如何去实现Web Service的功能了。下面让我们通过讲解一个网络分析Web Service的实现，来了解自定义Web Service的运作。
这个网络分析的Web Service需要的功能是预先定义好的，其中有比如上下游追溯、连通性分析等等，这里只挑连通性分析这个小功能进行说明。
首先，我们通过给定的wsdl新建了一个Web Service工程，然后找到实现类，在这个类中已经根据wsdl自动生成了对应各个功能的方法，这里就连通性分析功能进行讲解，对应的方法是connectivity，下面是这个方法的实现：
public class TestGISAnalysisSoapBindingImpl implements TestGISAnalysisPortType
{
private GeoNetworkAnalysis geoNetAnalysis;
public TestGISAnalysisSoapBindingImpl()
{
geoNetAnalysis = new GeoNetworkAnalysis();
}
public java.lang.String connectivity(String sourceDeviceType
, String sourceDeviceID
, String targetDeviceType
, String targetDeviceID,
String type) throws java.rmi.RemoteException
{
String result = "";
try
{
result = geoNetAnalysis.findPath(Integer.parseInt(sourceDeviceType)
, Integer.parseInt(sourceDeviceID)
, Integer.parseInt(targetDeviceType)
, Integer.parseInt(targetDeviceID)
, type);
}
catch (Exception ex)
{
ex.printStackTrace();
}
return result;
}
}
怎么这么简单？当然，因为这里对功能做了封装，真正的分析功能在geoNetAnalysis这个对象中，在这个对象中进行的都是直接对AO的操作，我们通过一些代码片段来看一下这个功能的实现：
public class GeoNetworkAnalysis
{
public GeoNetworkAnalysis()
{
try {
EngineInitializer.initializeEngine();
new AoInitialize().initialize(esriLicenseProductCode.esriLicenseProductCodeArcInfo);
ResourceBundle bundle = ResourceBundle.getBundle("geometrynetwork");
traceFlowSolver = new TraceFlowSolver();
INetSolver netSolver = (INetSolver) traceFlowSolver;
geometricNetwork = openNetwork(bundle.getString("workspacePath"),
bundle.getString("datasetName"),bundle.getString("networkName"));
pNetElements = new INetElementsProxy(geometricNetwork.getNetwork());
netSolver.setSourceNetworkByRef(geometricNetwork.getNetwork());
...
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 连通性分析
*
* @param sourceLyrID
* 起点的图层ID
* @param sourceFeatID
* 起点的要素ID
* @param targetLyrID
* 终点的图层ID
* @param targetFeatID
* 终点的要素ID
* @param type
* @return
*/
public String findPath(int sourceLyrID
, int sourceFeatID
, int targetLyrID
, int targetFeatID
, String type) throws Exception
{
this.putTraceOrigins(getOriginPoints(sourceLyrID
,sourceFeatID
,targetLyrID
,targetFeatID));
IEnumNetEID[] junctionEIDS = new IEnumNetEID[1];
IEnumNetEID[] edgeEIDs = new IEnumNetEID[1];
Object[][] costArray = new Object[1][1];
traceFlowSolver.findPath(esriFlowMethod.esriFMConnected,
esriShortestPathObjFn.esriSPObjFnMinSum
, junctionEIDS
, edgeEIDs
, 1
, costArray);
...
Set<IFeature> junctions = this.getSolverResultFeature(junctionEIDS[0]);
Set<IFeature> edges = this.getSolverResultFeature(edgeEIDs[0]);
return FeatureUtil.networkResultToJSON(junctions, edges);
}
}
注意，上面只是代码片段，整个功能的实现代码太长了，和我们要了解的Web Service其实又没有什么关系，所以，就看个大概吧。
做完这些，在很多场合都可以调用这个自定义的Web Service了，比如上面这个功能我们是在Flex中调用的：
<mx:Script>
<![CDATA[
private function analysisConnectivity():void
{
opt = wsAnalysis.getOperation("connectivity");
args = new Object();
args.sourceDeviceType = g1.attributes.layerId;
args.sourceDeviceID = g1.attributes.OBJECTID;
args.targetDeviceType = g2.attributes.layerId;
args.targetDeviceID = g2.attributes.OBJECTID;
args.type = "connectivity";
opt.arguments = args;
opt.send();
}
]]>
</mx:Script>
<mx:WebService id="wsAnalysis" wsdl="http://localhost:8080/WebServiceProject/wsdl/TestGISAnalysisHttpSoapEndpoint.wsdl"
showBusyCursor="true"
concurrency="last"
result="onWsAnalysisResult(event)"
fault="onWsAnalysisFault(event)"/>
试想一下，是不是不同的业务系统之间交互也可以做了呢？
第一章 扩展ArcGIS Server
这 一章其实和ADF已经没有太大关系了，在ArcGIS的帮助里也是在ArcGIS Server开发章节里。考虑到使用ADF开发的一般对功能要求比较多一点，所以对于怎么扩展ArcGIS Server可能比较关心，反正ADF差不多也讲完了，这一章就算是一个结束吧。
从9.3.1开始，ArcGIS Server提供了Java开发者更多的可扩展性。通过扩展ArcGIS Server可以使某些自定义的功能更加完善和强大、使你的某些工作可以更加模块化并和ArcGIS Server很好地结合在一起。下面让我们来看看ArcGIS Server可以通过什么样的途径进行扩展。
一 Utility Objects
Utility Objects主要是为了提升ArcGIS Server在Local方式连接下某些操作的性能而准备的。在此之前，让我们首先去了解一些ADF调用服务器端AO对象的过程和特点。
图 29 ADF调用服务器端对象的过程
如 图 29所示，当用户发生请求的时候，ADF首先会和SOM交互（图中1）；SOM将根据服务器情况分配一个SO用以处理这个用户的请求，同时返回这个SO的 代理（proxy）给ADF（图中2）；然后，ADF就会通过这个代理和服务器的SO进行交互（图中3，注意，这是ADF应用和GIS服务器之间的交互， 是跨进程的）；当请求完成后，ADF释放相应的资源供其它用户使用（图中4）。
跨进程的调用会消耗比较多的系统资源，响应速度较慢；当 ADF应用和GIS服务器分开部署的时候，还有相应的网络开销。因此，当你的ADF应用中有大量细粒度操作，频繁地对服务器端AO对象进行调用的时候，性 能会非常低下。Utility Objects就是为了解决这个问题而诞生的。
Utility Objects的原理就是把上述分别属于ADF和GIS服务器两个进程中的操作合并到一起，都放到ArcGIS Server中执行，这样可以极大地减小进程间通讯的开销。在实现上Utility Objects也并不复杂，你只需要把原来直接在ADF中实现的功能，封装到一个实现了自定义接口的类中，然后在ADF中调用这个自定义的功能类就可以 了。下面让我们看一下这个大体的流程，在ArcGIS Server帮助中有这样一个例子：把计算一个FeatureLayer中所有多边形面积总和的功能封装成一个Utility Object。
首先，我们需要定义一个接口ICalculateArea，并使用CalcAreaUtil类来实现这个接口，注意，Utility Object的接口和类都需要使用“@ArcGISExtension”注记来声明：
@ArcGISExtension
public interface ICalculateArea
{
public double calculateArea(IFeatureLayer featureLayer)
throws IOException, AutomationException;
}
@ArcGISExtension
public class CalcAreaUtil implements ICalculateArea
{
public double calculateArea(IFeatureLayer featureLayer)
{
double totalArea = 0;
IFeatureClass featureClass = featureLayer.getFeatureClass();
int numFeatures = featureClass.featureCount(null);
IFeatureCursor featureCursor = featureLayer.search(null, true);
IFeature feature = null;
Polygon polygon = null;
for (int i = 0; i < numFeatures; i++)
{
feature = featureCursor.nextFeature();
polygon = (Polygon)feature.getShape();
totalArea += polygon.getArea();
}
return totalArea;
}
}
有 两种方法可以部署这个Utility Object，当然，作为一个懒人我比较倾向于选择相对简单、绿色的方法：将上面实现的这个类编译成jar包，再将这个jar包复制到服务器上的 %ARCGISHOME%/java/lib/ext 目录下。另外一种复杂一些，而且让我觉得有点脏兮兮的方法，有兴趣的可以到帮助文档中寻觅一下。
好，下面我们就可以使用这个Utility Object了：
IFeatureLayer featureLayer = mapServer.getLayer(" ", 2);
ICalculateArea calArea = (ICalculateArea)
com.esri.arcgis.server.ServerContext.createObject(CalcAreaUtil.class);
double totalArea = calArea.calculateArea(featureLayer);
在这段代码中我们看到，调用“计算一个FeatureLayer中多边形总面积”的功能全部由一个GIS服务器端的CalcAreaUtil类实现，ADF中只需要使用IServerContext来实例化这个类，再调用它相应的方法即可。
二 使用Utility Objects提高查询性能【案例】
这 是我的同事使用Utility Objects解决某个用户的一个实际问题。这个用户通过调用AO进行空间查询，然后在此基础上进行分页，分页的时候遍历该页所有的IFeature，提 取属性信息，构造成自己的结果返回——结果，遇到了严重的性能问题，在上万条记录中查询一般两三分钟才可以出结果，这在一个国家级项目中是难以忍受的。
经过添加日志分析，发现AO查询的速度非常快，问题就是出在遍历IFeature这个操作上，是不停地进行跨进程调用产生的。就在这个时候9.3.1正式发布了，Utility Objects有如救星般地降临了！
由于在上一小节关于怎么定义Utility Object已经讲得比较清楚，这里就不在啰嗦怎么封装接口和实现类了。下面是封装起来的功能代码，主要就是遍历分页要素并提取有用的信息，当然，原先这部分代码是在Web层执行的。
IFeature feature = featureCursor.nextFeature();
int featureCount = 0;
while (feature != null)
{
if (featureCount >= first + pageSize)
{
break;
}
if (featureCount >= first)
{
result.add(ServiceUtil.feature2Einfo(feature));
}
featureCount++;
feature = featureCursor.nextFeature();
}
经过这样的处理，性能有了极大的提升，一个简单的测试可以说明情况：这里做了一个半径1000公里的空间查询，返回结果总数为30437条。
|
分页起始记录 |
分页记录数 |
优化前(s) |
优化后(s) |
|
0 |
500 |
179.406 |
5.203 |
如果你有细粒度的操作，又遇到了性能问题，现在是不是很心动？
一 Server Object Extensions
Server Object Extensions（以下简称SOE）是Server Object的扩展，比如MapServer、GPServer等等。和Utility Objects不同，SOE只在Server Object被创建的时候被初始化，它的生命周期和Server Object是相同的。相比Utility Objects，SOE有以下的一些特点：
Ø 开发人员不需要手动实例化SOE，SOE是在Server Object被创建的同时被实例化的
Ø ArcGIS Server的管理程序可以显示SOE的参数配置
Ø SOE的运行信息将被记录到ArcGIS Server的日志中去
Ø SOE的功能可以通过SOAP访问
更直观一点，让我们看一下下面这张截图，这是一个添加了一个自定义SOE的Map Service管理界面：
图 30 添加了SOE的Map Service
是不是可以把SOE理解成一个服务的自定义Capability？似乎ESRI就是这样理解的。那下面我们就通过自定义一个新的Capability来看看SOE的用法。
二 创建一个自定义的Server Object Extension【案例】
首先，我们使用IDE插件来帮助我们新建这个SOE，打开菜单的【File】-【New】-【Server Object Extension】打开新建窗口，如图 31；然后在如图 32的属性页中做些自定义的编辑，ArcGIS插件会自动新建一些类和配置文件。
图 31 新建SOE窗口
图 32 编辑一些SOE的属性
好，现在虽然我们没有添加什么实质的功能代码，但是SOE的框架已经起来了，让我们尝试部署这个SOE到ArcGIS Server中去。
首 先，右键工程，选择【Export】，找到Java文件夹下的JAR文件选项，把这个SOE导出成jar包；然后，复制这个jar文件到 %ARCGISHOME%/java/lib/ext 目录下；最后，需要用一个工具添加这个SOE到Map Service，这个工具叫SOMManager，你可以在 %ARCGISHOME%/java/tools目录下打开控制台，然后执行以下命令：
soemanager -a [server name] [domain name] [username] [password] [fully qualified SOE name] [SOE display name]
比如上面在wuyf命名空间下新建了一个NMEAServerObjectExt类，因此大概的命令就是如下这个样子的：
soemanager -a localhost localhost arcgismanager passwd wuyf.NMEAServerObjectExt NMEA
好了，下面在添加一个新的Map Service的时候就可以看到一个新的Capability了：
图 33 自定义的NMEA Capability