阿里JAVA面试解析：七个模块68道Spring面试题，带你吊打面试官

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原创 最新推荐文章于 2026-04-24 10:54:46 发布 407 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
【Spring面试18问】 spring面试18问 阅读详情

前言

这次小编给大家分享的阿里JAVA面试解析之Spring，总共有Spring概述+依赖注入+beans+注解+数据访问+AOP+MVC等七个模块，总共68道Spring题+解析，让我们一起吊打面试官吧~

01 Spring 概述

  • 1. 什么是spring?
  • 2. 使用Spring框架的好处是什么？
  • 3. Spring由哪些模块组成?
  • 4. 核心容器（应用上下文) 模块。
  • 5. BeanFactory – BeanFactory 实现举例。
  • 6. XMLBeanFactory
  • 7. 解释AOP模块
  • 8. 解释JDBC抽象和DAO模块。
  • 9. 解释对象/关系映射集成模块。
  • 10. 解释WEB 模块。
  • 11. Spring配置文件
  • 12. 什么是Spring IOC 容器？
  • 13. IOC的优点是什么？
  • 14. ApplicationContext通常的实现是什么?
  • 15. Bean 工厂和 Application contexts 有什么区别？
  • 16. 一个Spring的应用看起来xiang像什么？

1. 什么是spring?

Spring 是个java企业级应用的开源开发框架。Spring主要用来开发Java应用，但是有些扩展是针对构建J2EE平台的web应用。Spring 框架目标是简化Java企业级应用开发，并通过POJO为基础的编程模型促进良好的编程习惯。

2. 使用Spring框架的好处是什么？

  • 轻量：Spring 是轻量的，基本的版本大约2MB。
  • 控制反转：Spring通过控制反转实现了松散耦合，对象们给出它们的依赖，而不是创建或查找依赖的对象们。
  • 面向切面的编程(AOP)：Spring支持面向切面的编程，并且把应用业务逻辑和系统服务分开。
  • 容器：Spring 包含并管理应用中对象的生命周期和配置。
  • MVC框架：Spring的WEB框架是个精心设计的框架，是Web框架的一个很好的替代品。
  • 事务管理：Spring 提供一个持续的事务管理接口，可以扩展到上至本地事务下至全局事务（JTA）。
  • 异常处理：Spring 提供方便的API把具体技术相关的异常（比如由JDBC，Hibernate or JDO抛出的）转化为一致的unchecked 异常。

3. Spring由哪些模块组成?

以下是Spring 框架的基本模块：

  • Core module
  • Bean module
  • Context module
  • Expression Language module
  • JDBC module
  • ORM module
  • OXM module
  • Java Messaging Service(JMS) module
  • Transaction module
  • Web module
  • Web-Servlet module
  • Web-Struts module
  • Web-Portlet module

4. 核心容器（应用上下文) 模块。

这是基本的Spring模块，提供spring 框架的基础功能，BeanFactory 是 任何以spring为基础的应用的核心。Spring 框架建立在此模块之上，它使Spring成为一个容器。

5. BeanFactory – BeanFactory 实现举例。

Bean 工厂是工厂模式的一个实现，提供了控制反转功能，用来把应用的配置和依赖从正真的应用代码中分离。

最常用的BeanFactory 实现是XmlBeanFactory 类。

6. XMLBeanFactory

最常用的就是
org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory ，它根据XML文件中的定义加载beans。该容器从XML 文件读取配置元数据并用它去创建一个完全配置的系统或应用。

02 依赖注入

  • 18. 什么是Spring的依赖注入？
  • 19. 有哪些不同类型的IOC（依赖注入）方式？
  • 20. 哪种依赖注入方式你建议使用，构造器注入，还是 Setter方法注入？

03 Spring beans

  • 21.什么是Spring beans?
  • 22. 一个 Spring Bean 定义 包含什么？
  • 23. 如何给Spring 容器提供配置元数据?
  • 24. 你怎样定义类的作用域?
  • 25. 解释Spring支持的几种bean的作用域。
  • 26. Spring框架中的单例bean是线程安全的吗?
  • 27. 解释Spring框架中bean的生命周期。
  • 28. 哪些是重要的bean生命周期方法？ 你能重载它们吗？
  • 29. 什么是Spring的内部bean？
  • 30. 在 Spring中如何注入一个java集合？
  • 31. 什么是bean装配?
  • 32. 什么是bean的自动装配？
  • 33. 解释不同方式的自动装配 。
  • 34.自动装配有哪些局限性 ?
  • 35. 你可以在Spring中注入一个null 和一个空字符串吗？

21.什么是Spring beans?

Spring beans 是那些形成Spring应用的主干的java对象。它们被Spring IOC容器初始化，装配，和管理。这些beans通过容器中配置的元数据创建。比如，以XML文件中<bean/> 的形式定义。

Spring 框架定义的beans都是单件beans。在bean tag中有个属性”singleton”，如果它被赋为TRUE，bean 就是单件，否则就是一个 prototype bean。默认是TRUE，所以所有在Spring框架中的beans 缺省都是单件。

22. 一个 Spring Bean 定义 包含什么？

一个Spring Bean 的定义包含容器必知的所有配置元数据，包括如何创建一个bean，它的生命周期详情及它的依赖。

23. 如何给Spring 容器提供配置元数据?

这里有三种重要的方法给Spring 容器提供配置元数据。

  • XML配置文件。
  • 基于注解的配置。
  • 基于java的配置。

04 Spring注解

  • 36. 什么是基于Java的Spring注解配置? 给一些注解的例子.
  • 37. 什么是基于注解的容器配置?
  • 38. 怎样开启注解装配？
  • 39. @Required 注解
  • 40. @Autowired 注解
  • 41. @Qualifier 注解

36. 什么是基于Java的Spring注解配置? 给一些注解的例子.

基于Java的配置，允许你在少量的Java注解的帮助下，进行你的大部分Spring配置而非通过XML文件。

以@Configuration 注解为例，它用来标记类可以当做一个bean的定义，被Spring IOC容器使用。另一个例子是@Bean注解，它表示此方法将要返回一个对象，作为一个bean注册进Spring应用上下文。

37. 什么是基于注解的容器配置?

相对于XML文件，注解型的配置依赖于通过字节码元数据装配组件，而非尖括号的声明。

开发者通过在相应的类，方法或属性上使用注解的方式，直接组件类中进行配置，而不是使用xml表述bean的装配关系。

05 Spring数据访问

  • 42.在Spring框架中如何更有效地使用JDBC?
  • 43. JdbcTemplate
  • 44. Spring对DAO的支持
  • 45. 使用Spring通过什么方式访问Hibernate?
  • 46. Spring支持的ORM
  • 47.如何通过HibernateDaoSupport将Spring和Hibernate结合起来？
  • 48. Spring支持的事务管理类型
  • 49. Spring框架的事务管理有哪些优点？
  • 50. 你更倾向用那种事务管理类型？

42.在Spring框架中如何更有效地使用JDBC?

使用SpringJDBC 框架，资源管理和错误处理的代价都会被减轻。所以开发者只需写statements 和 queries从数据存取数据，JDBC也可以在Spring框架提供的模板类的帮助下更有效地被使用，这个模板叫JdbcTemplate （例子见这里here）

43. JdbcTemplate

JdbcTemplate 类提供了很多便利的方法解决诸如把数据库数据转变成基本数据类型或对象，执行写好的或可调用的数据库操作语句，提供自定义的数据错误处理。

44. Spring对DAO的支持

  • Spring对数据访问对象（DAO）的支持旨在简化它和数据访问技术如JDBC，Hibernate or JDO 结合使用。这使我们可以方便切换持久层。编码时也不用担心会捕获每种技术特有的异常。

06 Spring面向切面编程（AOP）

  • 51. 解释AOP
  • 52. Aspect 切面
  • 53. 在Spring AOP 中，关注点和横切关注的区别是什么？
  • 54. 连接点
  • 55. 通知
  • 56. 切点
  • 57. 什么是引入?
  • 58. 什么是目标对象?
  • 59. 什么是代理?
  • 60. 有几种不同类型的自动代理？
  • 61. 什么是织入。什么是织入应用的不同点？
  • 62. 解释基于XML Schema方式的切面实现。
  • 63. 解释基于注解的切面实现

51. 解释AOP

面向切面的编程，或AOP， 是一种编程技术，允许程序模块化横向切割关注点，或横切典型的责任划分，如日志和事务管理。

52. Aspect 切面

AOP核心就是切面，它将多个类的通用行为封装成可重用的模块，该模块含有一组API提供横切功能。比如，一个日志模块可以被称作日志的AOP切面。根据需求的不同，一个应用程序可以有若干切面。在Spring AOP中，切面通过带有@Aspect注解的类实现。

53. 在Spring AOP 中，关注点和横切关注的区别是什么？

关注点是应用中一个模块的行为，一个关注点可能会被定义成一个我们想实现的一个功能。

横切关注点是一个关注点，此关注点是整个应用都会使用的功能，并影响整个应用，比如日志，安全和数据传输，几乎应用的每个模块都需要的功能。因此这些都属于横切关注点。

07 Spring MVC

  • 64. 什么是Spring的MVC框架？
  • 65. DispatcherServlet
  • 66. WebApplicationContext
  • 67. 什么是Spring MVC框架的控制器？
  • 68. @Controller 注解
  • 69. @RequestMapping 注解

64. 什么是Spring的MVC框架？

Spring 配备构建Web 应用的全功能MVC框架。Spring可以很便捷地和其他MVC框架集成，如Struts，Spring 的MVC框架用控制反转把业务对象和控制逻辑清晰地隔离。它也允许以声明的方式把请求参数和业务对象绑定。

对于这68道一线互联网公司常问的Spring问题，小编已全部整理成Word文档了，如有需要看文末~

还有更小编整理的Spring全家桶笔记：Spring+Spring Boot+Spring Cloud+Spring MVC包含学习笔记+学习书籍+学习路线（思维脑图/大纲）+面试精解

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阿里巴巴面试题- - -Spring篇（四十五） 再次渡入繁世，人潮汹涌，眼里茫然，信仰永恒，皆为华夏。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

这套Github上40K+star面试笔记，可以帮你搞定95%以上的Java面试

该文档在Github上收获40K+star的Java面试神技（这赞数，质量多高就不用我多说了吧）非常全面，包涵Java基础、Java集合、JavaWeb、Java异常、OOP、IO与NIO、反射、注解、多线程、JVM、MySQL、MongoDB、Spring全家桶、计算机网络、分布式架构、Redis、Linux、git、前端、算法与数据结构、MyBatis、RocketMQ、Netty、Dubbo。内容非常丰富，已经帮很多人拿下互联网一线公司的offer。 每个知识点都有左侧导航书签页，看的时候十分方便

weixin_48673251的博客 1081

第四章：Spring七大核心模块Bean、Core、Context

容器模块（spring core）、应用上下文模块（spring context）、AOP模块（spring aop）、JDBC抽象和DAO模块（spring dao）、对象/关系映射集成模块（spring orm）、Web模块（spring web）、MVC模块（spring mvc）

beiback的博客 2758

Spring学习(1)——快速入门

认识 Spring 框架 Spring 框架是 Java 应用最广的框架，它的成功来源于理念，而不是技术本身，它的理念包括 IoC (Inversion of Control，控制反转) 和 AOP(Aspect Oriented Programming，面向切面编程)。 什么是 Spring： Spring 是一个轻量级的 DI / IoC 和 AOP 容器的开源框架，来源于 R...

我没有三颗心脏的博客 1422

最全153道Spring全家桶面试题，你都碰到过哪些？（含答案解析）

前言 Spring 框架自诞生以来一直备受开发者青睐，有人亲切的称之为：Spring 全家桶。 毋庸置疑，Spring 早已成为 Java 后端开发的行业标准，无数的公司选择 Spring 作为基础的开发框架，大部分Java 后端程序员在日常工作中也会接触到 Spring。 很多研发人员把 Spring 看作心目中最好的 Java 项目，没有之一。 所以这是重点也是难点，工作中必须会，面试时肯定考。 Spring 面试题 1、不同版本的 Spring Framework 有哪些主要功能.

程序员追风的博客 1957

阿里面试必备：100个高频Spring面试题，助你一臂之力！

100个高频Spring面试题，让面试也能聊出花！ 1、 Spring是什么？ 2、Spring框架的好处？ 3、Spring有哪些模块？ 4、解释Core Container（Application context）模块 5、BeanFactory实现实例 6、XMLBeanFactory 7、解释AOP模块 8、解释JDBC抽象和DAO模块 9、解释对象/关系映射集成模块 10、解释Spring web模..

524

直接开撸！ 阿里Spring高频面试题泄露，持续更新~

阿里HR面试核心的几个问题： 1、你为什么离职？ 2、你怎么看待自己的职业生涯？（包括怎么平衡家庭和工作的关系、加班、选择一家公司时的考量、location等） 3、薪资期望 4、项目中遇到的最大挑战是什么？怎么解决的？ 5、最有成就感的事情是? 6、你为什么选择这里？ 7、说说自己性格上的优缺点（描述一下自己的性格） 8、自己觉得自己工作上的短板/优点是什么？ 阿里HR都是懂业务的，千万不要小看阿里HR的面试。 阿里用人的八字箴言：乐观、聪明、皮实、自省，围绕这八字，我

wj1314250的博客 830

阿里的Spring框架面试题到底有多难？这五大问题你又掌握了多少！

前言还在机械地打代码？我们很多开发者在开发 Spring 的程序的时候，很多的情况下，都是被动的接受了前辈们为我们做好的 Spring 特性案例。这样以来，确实在很大的程度上减少了我们开发的成本，但是也同时丧失了一个极好的学习机会，从而限制我们开发员的横向扩展能力。只知道如何使用，却不知道做了什么，那么你注定只能是一个码农。Spring 框架几乎集成一半 Javaweb 开发的江山，但是你只知道如...

weixin_34364071的博客 747

超详细的阿里字节Spring面试技术点总结（建议收藏）

前言 Spring作为现在最流行Java开发技术，其内部源码设计非常优秀。 Spring这个词对于Java开发者想必不会陌生，可能你每天都在使用Spring，享受着Spring生态提供的服务。现在很多互联网公司都把Spring作为招聘面试其中最重要的知识点之一来考核。 毫不夸张的说，Java程序员想要进一线大厂，Spring是必须要掌握的。 文末有福利~ 做程序员难，做一个2020年的程序员更难，随着IT人员越来越多，我们的竞争压力也越来越大，想要在茫茫人海中脱颖而出，其实考察的就是我们技

程序员追风的博客 1465

阿里面试经历--2018.05.28

1.      自我介绍2.      缓存与数据库一致性怎么保证（多次面试都问到）3.      索引  B+树  组合索引4.      Tcp/Udp的区别  第四次握手作用5.      工作流引擎怎么与项目结合6.      节约算法（每两个数字只能比较一次）插入，选择，堆，归并哪些是节约排序算法7.      Mysql主从同步原理  binlog 视图应用  分库分表8.      ...

大魔王 904

记2017.3.21阿里面试经历，java方向

1. Java有什么新特性 Java语言编译器类库工具Java运行时 1. 1 Java语言 Lambda表达式（闭包）允许吧函数作为一个方法的参数，或者把代码看成数据。 Arrays.asList("a","b","d").forEach(e->System.out.println(e)); Arrays.asList( "a", "b", "d" ).forEach

张浩BIT的博客 2万+

10月阿里面试总结：必问的Spring面试解析，面试时要注意的那些坑

BeanFactory：是Spring里面最底层的接口，包含了各种Bean的定义，读取bean配置文档，管理bean的加载、实例化，控制bean的生命周期，维护bean之间的依赖关系。 ApplicationContext接口作为BeanFactory的派生，除了提供BeanFactory所具有的功能外，还提供了更完整的框架功能： 继承MessageSource，因此支持国际化。 统一的资源文件访问方式。 提供在监听器中注册bean的事件。 同时加载多个配置文件。 载入多个（有继承关系）

m0_52267935的博客 419
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