Spring AOP简析与使用

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AOP简析

AOP面向切面编程即基于代理实现的对方法进行拦截的过程。

常用名词

Aspect切面:实际就是真正拦截调用的方法
PointCut切点:所需拦截的位置、方法,即拦截点
Target对象:需要被拦截、代理的对象

AOP使用

导入依赖

        <dependency>
            <groupId>org.aspectj</groupId>
            <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
            <version>1.9.4</version>
        </dependency>

被代理对象及其实现类

public interface UserService {
    void add();
    void delete();
    void select();
    void update();
}
public class UserServiceImpl implements UserService{
    @Override
    public void add() {
        System.out.println("add");
    }

    @Override
    public void delete() {
        System.out.println("delete");
    }

    @Override
    public void select() {
        System.out.println("select");
    }

    @Override
    public void update() {
        System.out.println("update");
    }
}

方法一 Spring的API接口(即使用Spring预先设置好的拦截接口)

借助Spring的接口实现AOP:
前向拦截:

public class Log implements MethodBeforeAdvice {

    @Override
    public void before(Method method, Object[] objects, Object o) throws Throwable {
        System.out.println(o.getClass().getName() + "  " + method.getName());
    }
}

后向拦截:

public class AfterLog implements AfterReturningAdvice {
    @Override
    public void afterReturning(Object o, Method method, Object[] objects, Object o1) throws Throwable {
        System.out.println(method.getName() + " return " + o);
    }
}

配置文件中设置切入点等

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
        https://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/aop
        https://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd">

    <aop:config>
        <aop:pointcut id="pointcut" expression="execution(* com.lms.service.UserServiceImpl.*(..))"/>
        <aop:advisor advice-ref="log" pointcut-ref="pointcut"/>
        <aop:advisor advice-ref="afterLog" pointcut-ref="pointcut"/>
    </aop:config>

    <beans>
        <bean id="userService" class="com.lms.service.UserServiceImpl"/>
        <bean id="log" class="com.lms.log.Log"/>
        <bean id="afterLog" class="com.lms.log.AfterLog"/>
    </beans>

</beans>

aop:config表示需要进行AOP设置的模块
aop:pointcut表示此处是切入点,即需要被代理的对象,expression="execution(* com.lms.service.UserServiceImpl.*(..))"此处表示需要被拦截的部分,即其下所有方法
aop:advisor表示所有用于拦截的方法及其应用的切入点对应关系。

测试

    public static void main(String[] args) {
        ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("beans.xml");
        UserService userService = (UserService) context.getBean("userService");
        userService.add();
    }

和正常Spring获取Bean方式相同,只是getBean时,需要用接口承接结果而不是其实现类

输出效果

com.lms.service.UserServiceImpl  add
add
add return null

方法二 自定义拦截类(切面)

自定义切面

public class DiyPointCut {

    public void before() {
        System.out.println("执行前");
    }

    public void after() {
        System.out.println("执行完成");
    }
}

配置拦截

    <bean id="userService" class="com.lms.service.UserServiceImpl"/>

    <bean id="diy" class="com.lms.diy.DiyPointCut"/>
    <aop:config>
        <aop:aspect ref="diy">
            <aop:pointcut id="point" expression="execution(* com.lms.service.UserServiceImpl.*())"/>
            <aop:before method="before" pointcut-ref="point"/>
            <aop:after method="after" pointcut-ref="point"/>
        </aop:aspect>
    </aop:config>

和方法一配置方式类似,只是深入aop:aspect这个切面进行定制配置
aop:before和after一样,对应method就是自定义切面中实现的方法名

方法三 注解实现

创建注解配置类
此处借助注解编写切面,和xml配置大同小异

@Aspect
public class AnnotationPointCut {
    @Before("execution(* com.lms.service.UserServiceImpl.*())")
    public void before() {
        System.out.println("执行前");
    }

    @After("execution(* com.lms.service.UserServiceImpl.*())")
    public void after() {
        System.out.println("执行完成");
    }

    @Around("execution(* com.lms.service.UserServiceImpl.*())")
    public void around(ProceedingJoinPoint jp) throws Throwable {
        System.out.println("环绕前");
        Object proceed = jp.proceed();
        System.out.println("环绕后");
    }
}

在配置中注册所需类

    <bean id="userService" class="com.lms.service.UserServiceImpl"/>
    <bean id="annoCut" class="com.lms.diy.AnnotationPointCut"/>

    <aop:aspectj-autoproxy/>
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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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深入理解 Spring:注解解析、AOP 与底层原理揭秘

本文深入解析了Spring框架的核心机制,包括常用注解和AOP原理。重点介绍了@Component、@Autowired、@Value等注解的功能及实现原理,阐述了AOP通过动态代理实现横切逻辑的机制。同时分析了Spring的底层设计,包括Bean生命周期、BeanDefinition解析和IoC容器本质。Spring通过"注解驱动+IoC+AOP"的设计理念,结合反射和动态代理等技术,实现了高度解耦的企业级应用框架,展现了其作为Java生态核心框架的强大能力。

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Spring AOP使用教程

AOP 简介 AOP 思想是Spring的核心设计思想之一,通过基于切面的编程设计理念可以将业务逻辑与系统逻辑有效的分隔开来。使得系统的架构更加清晰,模块之间的界限也变的更加明确。 AOP 全称为 Aspect Oriented Programming,即面向切面的编程。这种编程方式可以为某些方法提供行为增强,亦或者是行为监控能力。通过对切片统一编程可以在相比于不使用AOP的情况下减少了重复代码的开发量,同时使得代码功能更加明确。 从整体上来看 AOP的加持使得相对应的方法执行时看起来就好像奥利奥饼干一样,

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魔幻音
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