Spring IoC与AOP详解

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原创 最新推荐文章于 2026-06-09 11:13:47 发布 875 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Spring:IOC与AOP 目录一、Spring简介1、Spring2.spring优势​编辑二、IOC1.概念和原理 2.自定义IOC容器1.需求2.实现3.Spring相关的API3.1 图解​编辑 3.2.BeanFactory 接口4、Spring相关配置文件和操作4.1 Bean标签基本配置4.2 Bean标签配置范围4.3 Bean生命周期配置4.4 Bean实例化三种方式4.5 无参构造方法实例化4.6 工厂静态方法实例化4.7 工厂普通方法实例化4.8 Bean依赖注入概述4.9 有参构造方法注入（一个是userdao 阅读详情

📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

Java程序员廖志伟

🌾阅读前，快速浏览目录和章节概览可帮助了解文章结构、内容和作者的重点。了解自己希望从中获得什么样的知识或经验是非常重要的。建议在阅读时做笔记、思考问题、自我提问，以加深理解和吸收知识。阅读结束后，反思和总结所学内容，并尝试应用到现实中，有助于深化理解和应用知识。与朋友或同事分享所读内容，讨论细节并获得反馈，也有助于加深对知识的理解和吸收。💡在这个美好的时刻，笔者不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。

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IoC容器核心依赖注入实现模式

Spring框架的IoC容器是其核心组件，它通过依赖注入（DI）模式实现对象的创建和组装。以下是对依赖注入实现模式的详细技术实现细节：

1. 构造器注入

构造器注入通过在类的构造函数中直接注入依赖对象。这种方式在对象创建时即完成依赖绑定，确保了对象在运行时不需要额外的依赖设置。

  • 技术细节：Spring通过反射解析类定义，调用无参构造器创建对象实例，然后根据构造函数参数类型和名称，查找对应的Bean并注入。

2. Setter注入

Setter注入通过调用对象的setter方法来注入依赖。这种方式的灵活性较高，允许在对象创建后动态添加依赖。

  • 技术细节：Spring通过反射查找类的setter方法，并根据方法名称和参数类型找到对应的Bean，然后通过反射调用setter方法进行注入。

3. 字段注入

字段注入通过在类字段上添加注解（如@Autowired），由Spring自动完成依赖注入。

  • 技术细节：Spring通过反射查找带有@Autowired注解的字段，并查找对应的Bean进行注入。注入过程可以是按类型或按名称进行。

4. 方法注入

方法注入通过在对象的方法中注入依赖对象，适用于特定场景，如根据方法参数注入不同依赖。

  • 技术细节：Spring通过反射查找带有特定注解的方法，并根据方法参数类型和名称找到对应的Bean进行注入。

5. 组件扫描机制

组件扫描是Spring自动发现和注册Bean的能力。

  • 技术细节：Spring通过解析配置文件或使用注解（如@Component）来指定扫描的包路径，然后扫描指定包下的类，并将它们注册为Bean。

6. Bean作用域

Spring支持多种Bean作用域，如Singleton（单例）和Prototype（原型）。

  • 技术细节：Singleton作用域下，Spring容器中只有一个Bean实例；Prototype作用域下，每次获取Bean时都会创建一个新的实例。

7. 条件化配置（@Conditional）

条件化配置允许根据特定条件创建Bean。

  • 技术细节：Spring通过@Conditional注解实现条件化配置，可以基于类路径、环境属性、注解存在等多种条件来决定是否创建Bean。

AOP技术体系

AOP通过将横切关注点从业务逻辑中分离，提高了代码的可维护性和可扩展性。

1. 代理模式实现

AOP的实现依赖于代理模式，包括JDK动态代理和CGLIB代理。

  • 技术细节：JDK动态代理适用于实现了接口的类，通过创建接口的代理实现来增强方法；CGLIB代理适用于没有实现接口的类，通过动态生成子类来实现代理。

2. 切点表达式语法

切点表达式用于定义哪些方法将被增强。

  • 技术细节：Spring AOP使用表达式语言（如execution、within、this等）来定义切点，这些表达式可以精确地指定要增强的方法。

3. 通知类型

通知是AOP中的核心概念，表示在切点执行前后执行的代码片段。

  • 技术细节：Spring提供了前置通知、后置通知、环绕通知、异常通知和最终通知等多种通知类型，它们分别在方法执行的不同阶段插入代码。

4. AOP应用场景

AOP在Spring中的应用场景广泛，如日志管理、事务管理、安全控制等。

  • 技术细节：通过定义切点和通知，可以将日志记录、事务管理、安全验证等横切关注点与业务逻辑分离，从而简化代码结构。

数据持久化

Spring框架提供了多种数据访问技术，如JDBC、ORM、JPA等。

1. JDBC模板

JDBC模板简化了JDBC编程，通过封装JDBC操作来提高开发效率。

  • 技术细节：Spring JDBC模板提供了JdbcTemplate类，它封装了JDBC操作，如查询、更新、删除等，简化了数据库操作代码。

2. 事务管理

Spring支持声明式事务和编程式事务。

  • 技术细节：声明式事务通过在配置文件或注解中定义事务边界来实现；编程式事务需要手动编写事务代码，如使用TransactionTemplate。

3. ORM集成

Spring支持多种ORM框架，如Hibernate、MyBatis等。

  • 技术细节：Spring通过LocalContainerEntityManagerFactoryBean和EntityManagerFactory接口与ORM框架集成，提供统一的ORM操作接口。

4. 会话管理

会话管理是ORM框架的一个重要特性，负责管理数据库会话、事务等。

  • 技术细节：Spring通过EntityManager和Session接口提供会话管理，支持事务管理、持久化操作等。

5. JPA规范实现

JPA是一种规范，Spring Data JPA是基于JPA规范的框架。

  • 技术细节：Spring Data JPA通过定义接口和实现类，实现了JPA规范中的持久化操作，如CRUD、分页、排序等。

6. 多数据源配置

在Spring中，可以配置多个数据源，并实现数据源切换。

  • 技术细节：Spring通过AbstractRoutingDataSource类实现数据源路由，根据特定的条件选择合适的数据源进行操作。

Web开发体系

Spring提供了强大的Web开发体系，包括MVC架构、RESTful支持、异常处理机制等。

1. MVC架构

MVC（Model-View-Controller）是一种经典的软件架构模式，它将业务逻辑、数据模型和用户界面分离。

  • 技术细节：Spring MVC通过DispatcherServlet来处理HTTP请求，将请求映射到相应的控制器，控制器负责处理业务逻辑，并返回视图或数据。

2. 组件

Spring MVC中的组件包括控制器、视图解析器、数据绑定等。

  • 技术细节：控制器负责处理请求，视图解析器负责解析视图，数据绑定负责将模型数据绑定到视图。

3. RESTful支持

RESTful是一种网络架构风格，Spring MVC支持RESTful风格的开发。

  • 技术细节：Spring MVC通过使用@RestController注解和相应的请求映射方法来支持RESTful风格的开发。

4. 异常处理机制

Spring MVC提供了强大的异常处理机制。

  • 技术细节：Spring MVC通过定义异常处理器类，并在配置文件中指定异常处理规则，来处理不同类型的异常。

5. 文件上传下载

Spring MVC支持文件上传下载功能。

  • 技术细节：Spring MVC通过MultipartResolver接口来处理文件上传，通过HttpServletResponse和HttpServletRequest来处理文件下载。

安全框架

Spring安全框架提供了强大的认证和授权功能。

1. 认证流程

Spring安全框架提供了多种认证机制。

  • 技术细节：Spring安全框架通过AuthenticationManager接口来管理认证过程，支持多种认证方式，如基于用户名密码、基于令牌等。

2. 授权模型

Spring安全框架支持基于角色的授权模型。

  • 技术细节：Spring安全框架通过AccessDecisionManager接口来管理授权过程，支持基于角色的访问控制。

3. CSRF防护

Spring安全框架提供了CSRF防护机制。

  • 技术细节：Spring安全框架通过生成CSRF令牌并验证来防止CSRF攻击。

4. OAuth2集成

Spring安全框架支持OAuth2集成。

  • 技术细节：Spring安全框架通过OAuth2RestTemplate类和OAuth2Authentication接口来支持OAuth2认证。

5. 方法级安全

Spring安全框架支持方法级安全。

  • 技术细节：Spring安全框架通过@PreAuthorize、@PostAuthorize等注解来控制方法对资源的访问权限。

高级特性

Spring框架提供了许多高级特性，如事件发布/监听机制、SpEL表达式、响应式编程、测试框架集成、缓存抽象等。

1. 事件发布/监听机制

Spring事件机制允许对象发布事件，其他对象可以订阅这些事件并做出相应处理。

  • 技术细节：Spring通过ApplicationEvent类定义事件，通过ApplicationListener接口定义事件监听器，通过ApplicationEventPublisher接口发布事件。

2. SpEL表达式

SpEL（Spring Expression Language）是一种类似于EL的表达式语言。

  • 技术细节：SpEL表达式可以用于动态获取对象的属性、调用方法、执行条件判断等。

3. 响应式编程（WebFlux）

Spring WebFlux是基于响应式编程的框架。

  • 技术细节：Spring WebFlux使用Reactor库实现异步非阻塞的Web应用，适用于高并发场景。

4. 测试框架集成

Spring框架支持多种测试框架，如JUnit、TestNG等。

  • 技术细节：Spring提供了@SpringBootTest、@DataJpaTest等注解，方便进行集成测试和单元测试。

5. 缓存抽象

Spring提供了缓存抽象，可以方便地实现缓存功能。

  • 技术细节：Spring提供了CacheManager接口和Cache接口，支持多种缓存实现，如EhCache、Redis等。

Spring Boot生态

Spring Boot是Spring框架的一个子项目，它简化了Spring应用的创建和部署。

1. 自动配置原理

Spring Boot通过自动配置原理，自动配置Spring框架的Bean。

  • 技术细节：Spring Boot通过条件化配置、类路径扫描、属性配置等机制来自动配置Spring框架的Bean。

2. Starter机制

Spring Boot提供了Starter依赖，可以方便地引入所需的库。

  • 技术细节：Spring Boot的Starter依赖包含了一组相关的库，开发者可以通过引入Starter依赖来简化依赖管理。

3. Actuator监控

Spring Boot Actuator提供了丰富的端点，可以用于监控和管理应用。

  • 技术细节：Spring Boot Actuator通过定义端点，如/health、/metrics等，来提供应用的健康状态、性能指标等信息。

4. 配置文件体系

Spring Boot支持多种配置文件，如application.properties、application.yml等。

  • 技术细节：Spring Boot的配置文件支持多种格式，如键值对、JSON、YAML等，方便进行配置管理。

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Spring之IOC、AOP及基本使用 Spring是轻量级的开源的JavaEE框架,可以解决企业应用开发的复杂性,有两个核心部分:IOC和Aop。 阅读详情

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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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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weixin_43687849的博客 2045

OV9734 DATASHEET，完整规格书

OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等

Spring的AOP和IOC

首先了解AOP呐就要了解spring的优点以及DI这个概念，来引入我们的AOP. spring 的优点？ 1.降低了组件之间的耦合性 ，实现了软件各层之间的解耦 2.可以使用容易提供的众多服务，如事务管理，消息服务等 3.容器提供单例模式支持 4.容器提供了AOP技术，利用它很容易实现如权限拦截，运行期监控等功能 5.容器提供了众多的辅助类，能加快应用的开发 6.spring对于主流的应用框架提供...

wangziman的博客 2064

Spring IOC、DI及AOP详解与实战

本文深入解析Spring框架核心的IOC、DI及AOP概念，以通俗易懂的方式阐述其原理与应用。文章先通过生动比喻介绍IOC（控制反转）概念，对比传统"霸道总裁"式对象创建与Spring"甩手掌柜"式管理；接着讲解依赖倒置原则、Spring容器工作流程，并提供手写简易IOC容器示例；随后阐述DI（依赖注入）与IOC的关系及实现方式。整体语言风趣，结构清晰，注重实战应用，帮助读者掌握Spring精髓。

码道源码 1114

Spring的AOP与IOC原理

一、IOC（Inversion of Control）：控制反转 传统模式下使用类的方法与属性，我们需要new出这个类的对象，然后使用对象进行方法调用，这种方法耦合度极高，为了降低耦合度，Spring提供了IOC控制反转机制，Spring帮助我们来创建对象就是我们所说的bean，并且管理bean对象，当我们需要用的时候，需要Spring提供给我们创建好的bean对象。这样就从之前我们的主动创建对...

http_red的博客 2237

什么是spring的IOC AOP?

1、Spring IOC     IoC与DI 首先想说说IoC（Inversionof Control，控制倒转）。这是spring的核心，贯穿始终。所谓IoC，对于spring框架来说，就是由spring来负责控制对象的生命周期和对象间的关系。这是什么意思呢，举个简单的例子，我们是如何找女朋友的？常见的情况是，我们到处去看哪里有长得漂亮身材又好的mm，然后打听她们的兴趣爱 好、qq号、电话

Goluck98的专栏 1万+

Spring之IoC与AOP

Spring高级框架之IoC与AOP1 Spring概述1.1 Spring简介1.2 Spring的优势1.3 Spring的核心结构2 核心思想IoC与AOP2.1 IoC2.2 AOP3 Spring IoC高级应用3.1 Spring IoC基础知识3.1.1 BeanFactory与ApplicationContext区别3.1.1.1 启动IoC容器的方式3.1.1.1.1 java环境下启动IoC容器3.1.1.1.2 Web环境下启动IoC容器3.1.2 XML模式3.1.2.1 实例化Be

風雨无阻 1573

Spring中的IOC及AOP概述

Spring中的IOC及AOP概述

多学、多想、多做 1608

Spring的IOC和AOP

IOC、AOP

m0_70091879的博客 1233

Spring aop 和 ioc 介绍一下

1.ioc容器：实际上就是map(key,value),里面存放的是各种对象（在xml里面配置的bean节点、@repository,@service,@controller,@compent）在项目里启动的时候会读取配置文件里面的bean节点，创建对象到map里面。

qq_37163076的博客 1761
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Java开发廖志伟
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