深入浅出SpringBoot源码——启动加载器

【SpringBoot】SpringBoot核心启动流程源码解析 阅读详情

前言

在SpringBoot中,启动加载器的作用是,当SpringBoot程序执行后立马需要执行其他回调程序时,就可以通过SpringBoot的启动类加载器来实现。

正文

1. CommandLineRunner

SpringBoot的CommandLineRunner是一个启动加载器的核心,CommandLinerRunner是一个接口,该接口定义如下:

@FunctionalInterface
public interface CommandLineRunner {

	// 启动加载器的回调方法
	void run(String... args) throws Exception;

}

如何使用SpringBoot启动加载器呢?

实例代码:

@Component
@Order(1)
public class FirstCommandLineRunner implements CommandLineRunner {

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        // 给\u001B 给字段加颜色
        System.out.println("\u001B[32m >>> startup first runner<<<");
    }
}

启动效果即在SpringBoot启动完成之后,在控制台中输出 startup first runner

在这里插入图片描述

小结:

  1. 实现CommandLineRunner,重写Run方法
  2. 如果有多个CommandLineRunner需要实现,则可以通过@Order来进行排序

2. ApplicationRunner

实现SpringBoot启动加载器的第二种方式,就是通过实现ApplicationRunner,先看下ApplicationRunner的源码:

@FunctionalInterface
public interface ApplicationRunner {
	void run(ApplicationArguments args) throws Exception;
}

可以看到,相比于CommandLineRunner,ApplicationRunner的run方法传入的是ApplicationArguments对象。

先看下ApplicationArguments这个接口定义:

public interface ApplicationArguments {
	// 获取源参数,即SpringBootApplication#run方法中传入的args; 这里的source就是SpringBoot对象
	String[] getSourceArgs();
	// 获取SpringBoot对象的properties,然后以Set集合返回
	Set<String> getOptionNames();
	// 判断是否包含指定name的属性
	boolean containsOption(String name);
	// 获取指定name属性的List集合
	List<String> getOptionValues(String name);
	
	List<String> getNonOptionArgs();
}

它的实现类是DefaultApplicationArguments,会在SpringApplication中的run方法里创建,这里统一在下文讲解原理时讲解。

实例代码:

@Order(1)
@Component
public class FirstApplicationRunner implements ApplicationRunner {

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        System.out.println("\u001B[32m >>> first application runner<<<");
    }
}

这里将Order值设置为1,观察下启动结果:

在这里插入图片描述

对于ApplicationRunner进行,有如下小结:

  1. 通过实现ApplicationRunner,实现run方法也可以实现SpringBoot启动加载器
  2. 通过order值指定顺序,不过如果CommandLineRunner和ApplicationRunner的order值相同,则ApplicationRunner实现优先执行

3. SpringBoot启动加载器原理

其实SpringBoot启动加载器原理比较简单,在底层源码调用逻辑比较清除。
在这里插入图片描述
在DefaultApplicationArguments里,有一个不可忽略的类:Source

在这里插入图片描述
该类在调用构造方法时,会调用父类SimpleCommandLinePropertySource的构造方法,继续跟进查看

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
最后,再调用callRunner方法
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

总结

  1. 在SpringBoot中实现启动加载器有两种方式,分别实现CommandLineRunner和ApplicationRunner;
  2. 他们都可以通过@Order来进行优先级排序;
  3. 在SpringBoot底层源码中,是先获取ApplicationRunner的bean,然后再去获取CommandLineRunner的bean,因此如果它们的@Order值相同,则是优先调用ApplicationRunner的run方法;
  4. 对于CommandLineArgs命令行参数,是通过SimpleCommandLineArgsParser的parse方法来解析的,它会将args解析为key/value对,然后以CommandLineArgus对象返回;

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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