成为架构师的必经之路!如何理解Java动态代理设计模式?

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成为架构师的必经之路!如何理解Java动态代理设计模式?

动态代理

可以简单理解成代理商经营模式。代理对象对真实的对象进行动态代理,我们的需求本来是需要访问真实的对象才可以完成,如果存在代理对象,那么我们也可以将需求发给代理对象,代理对象去调用真正的对象也可完成我们的需求。

动态代理的几个概念

1、真实对象:被代理的对象

2、代理对象

3、代理模式:代理对象代理真实对象,达到一种增强真实对象功能的目的

静态代理:有一个java类文件来描述代理模式

动态代理:在内存中形成代理类

实现动态代理的流程

1、代理对象和真实对象实现相同接口

2、Proxy.newinstance获取代理对象

3、使用代理对象调用方法(因为实现了相同的接口,所以会实现相同的方法)

Proxy.newProxyInstance()
Proxy.newProxyInstance()会返回一个代理对象

Proxy.newProxyInstance()会返回一个代理对象
该方法有三个参数
1、类加载器:真实对象.getClass().getClassLoader()
2、实现的接口:真实对象.getClass().getInterfaces()
3、处理器:new InvocationHandler()

@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { return null; }

invoke方法

处理代理逻辑的方法:代理对象调用的所有方法的执行都会触发该方法执行

​ 参数:

​ 1、proxy 代理对象
​ 2、method:代理对象调用的方法,会被封装成Method类的method对象传入invoke方法中
​ 3、args:代理对象调用方法时,传递到该方法内的实际参数

例子:

接口

public interface SaleComputer {
    public String Sale(double money);

    public void show();
}

真实对象类

public class Lenovo implements SaleComputer{
    @Override
    public String Sale(double money) {
        System.out.println("花了" + money +  "元买了一台Lenovo电脑");
        return "Lenovo Computer";
    }

    @Override
    public void show() {
        System.out.println("展示电脑...");
    }
}

动态代理实现类

public class ProxyTest {
    public static void main(String[] args) {

        //动态代理真实对象
        /*
            Proxy.newProxyInstance()会返回一个代理对象
            该方法有三个参数
            1、类加载器:真实对象.getClass().getClassLoader()
            2、实现的接口:真实对象.getClass().getInterfaces()
            3、处理器:new InvocationHandler()
         */
        SaleComputer proxy = (SaleComputer) Proxy.newProxyInstance(lenovo.getClass().getClassLoader(), lenovo.getClass().getInterfaces(), new InvocationHandler() {

            //代理逻辑的方法:代理对象调用的所有方法的执行都会触发该方法执行
            /*
            参数:
            1、proxy 代理对象
            2、method:代理对象调用的方法,会被封装成Method类的method对象传入invoke方法中
            3、args:代理对象调用方法时,传递到该方法内的实际参数
             */
            @Override
            public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
                System.out.println("代理方法执行了");
                System.out.println(method);
                System.out.println(args[0]);


                return null;
            }
        });

        //调用方法
        String computer = proxy.Sale(8000);
     		System.out.println(computer);        
    }

}

总结

动态代理其实就是一种设计模式,为了达到增强对象功能的目的。
在安全中,比如cc链也会经常用到动态代理的特性,即代理对象调用的所有方法的执行都会触发处理器Invoke方法的执行。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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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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javaxuexi123的博客 382

如何成为一名合格的Java架构师

在很多人的认知中,架构师 = 高级程序员 = 会用更多框架的人。但这是极大的误解。成为Java架构师,不是一场短跑,而是一场持续学习、不断实践、反复反思的马拉松。有目标:知道自己要成为什么样的人有路径:清楚每一步该学什么有行动:每天进步1%,一年后就是质变🌟记住:每一个架构师,都曾是一个问“下一步该学什么”的程序员。

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Danny_java
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