31.从零开始学springboot-再谈切面“AOP”

广东省低应变题库 11.按《建筑地基基础检测规范》DBJ/T15-60-2019的规定,采用低应变法对混凝土预制桩进行检测时,地基基础设计等级为甲级的桩基工程抽检桩数不应少于总桩数的30%,其余桩基工程抽检桩数不应少于总桩数的20%,且不得少于10根;16.按《建筑地基基础检测规范》DBJ/T15-60-2019的规定,当对某桩的桩身完整性判定为III类时,可认为该桩不满足验收条件,不用进一步确定该桩桩身缺陷对桩身结构承载力的影响程度。2.地基基础检测所用计量器具均应在检定(校准、验证)的有效期内,性能符合相关技术要求。 阅读详情

前言

说起Java,就不得不提Spring,提到Spring,就不得不提IOC(控制反转)和AOP(切面), 本章就详细介绍一下AOP(切面)思想以及它在Spring中的应用.
WechatIMG2.jpeg

概念

我们先看看百度此条对AOP的解释

在软件业,AOP为Aspect Oriented Programming的缩写,意为:面向切面编程,通过预编译方
式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。AOP是OOP的延续,是软件开发中的一个
热点,也是Spring框架中的一个重要内容,是函数式编程的一种衍生范型。利用AOP可以对业务逻辑
的各个部分进行隔离,从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低,提高程序的可重用性,同时提高
了开发的效率。

这样的描述还是过于空泛,我们简单的举个例子,帮助大家理解.

案例讲解

假设我们需要实现一个日志记录的功能.大家会怎么实现呢?
在AOP之前无非是两种:
方案一:
在每个业务的节点加入日志记录的代码.

//实例
业务一
public String ServiceA(){
    //记录日志的实现1
}

业务二
public String ServiceB(){
    //记录日志的实现2
}
……

方案二:
写一个通用的日志模块,在每个需要用到的业务节点调用该日志功能.

//实例

//日志模块
public class LogUtils {
    public void log(String data){
        //记录日志
    }
}

//业务一
public String ServiceA(){
    LogUtils.log();
}

//业务二
public String ServiceB(){
    LogUtils.log();
}

我们仔细看方案一和二,不难看出,方案一就是面向过程的一种编程思想,而方案二就是OOP(面向对象)的一种编程思想.
方案一的做法会使得代码非常冗余,而且后续日志调整,每处都要调整,十分不好维护.
方法二比方法一好了一点,至少调整日志时只需调整一处,但是还是避免不了代码过于分散的问题,比如,需要在新的业务节点加上日志,就不得不添加新的调用代码.不过,方案二的这种把“公用”方法提取出来作为一个单独模块的思想,已经有了点AOP的思想了.

那么,有没有更好的做法呢 ?

有没有一种可以不增加新的“调用代码”(无需修改代码),就能在新的业务节点上输出日志的方法呢?

下面,我们来仔细聊聊AOP究竟是怎么一回事.

几个概念

为了更好的理解AOP,我们先抛出几个概念.

  • Advice(增强)
    Advice定义了在PointCut里面定义的程序点具体要做的操作,它通过Before、After和Around来区别是在每个JoinPoint之前、之后还是代替执行的代码。
    通知定义了切面是什么以及何时调用,何时调用包含以下几种类型

    • Before 在方法被调用之前调用通知
    • After 在方法完成之后调用通知,无论方法执行是否成功
    • After-returning 在方法成功执行之后调用通知
    • After-throwing 在方法抛出异常后调用通知
    • Around 通知包裹了被通知的方法,在被通知的方法调用之前和调用之后执行自定义的行为

总结: Advice就是你想要的功能,可以是日志/验证等等,同时Advice可以定义在PointCut的什么位置触发.

  • JoinPoint(连接点)
    JoinPoint就是程序执行的某个特定的位置,如:类开始初始化前、类初始化后、类的某个方法调用前、类的某个方法调用后、方法抛出异常后等.Spring只支持类的方法前、后、抛出异常后的连接点.

总结: JoinPoint就是允许你使用Advice的地方.每个类中的每个方法都是一个JoinPoint,假设一个类有3个方法,那它就有3个JoinPoint.

  • PointCut(切点)
    表示一组JoinPoint,这些JoinPoint或是通过逻辑关系组合起来,或是通过通配、正则表达式等方式集中起来,它定义了相应的Advice将要发生的地方。

总结: PointCut是用来筛选JoinPoint的(你可以假设成mysql的查询条件). 假设你的一个类里,有增删改查4个方法,那就有4个连接点,但是你并不想在所有方法都使用Advice,你只是想让其中几个,比如只想在insert方法执行的前后进行日志记录等Advice操作,那么就用PointCut来定义这几个方法,让PointCut来筛选JoinPoint,选中那几个你想要的方法。

  • Aspect(切面)
    Aspect声明类似于Java中的类声明,在Aspect中会包含着一些PointCut以及相应的Advice。

  • Target(目标对象)
    织入Advice的目标对象。

总结:Target就是我们需要对它进行Advice的业务类,如果没有AOP,那么该业务类就得自己实现需要的功能。

  • Weaving(织入)
    将Advice添加到Target类具体JoinPoint上的过程

通过以上几个概念,我想大家对AOP已经有了一下感悟,下面,我们就这些概念结合实例再来归纳一下.

实例讲解

假设我们需要对业务上增加一个日志记录的功能.
假设我们有两个业务类ServiceA和ServiceB

ServiceA

package com.aopdemo.service;
import java.util.List;
@Service
public class ServiceA{
    Long insert(Order order){

    }
    int delete(Long id){

    }
    int update(Order order){

    }
    List<Order> query(Condition condition){

    }
}

ServiceB

package com.aopdemo.service;
import java.util.List;
@Service
public class ServiceB{
    Long insert(PayLog payLog){

    }
    int delete(Long id){

    }
    int update(PayLog payLog){

    }
    List<PayLog> query(Condition condition){

    }
}

我们可以看到,ServiceA和ServiceB都有对应的增删改查方法.假设,我们现在需要对每个业务的插入方法的前后做一个日志记录的功能.

我们就需要定义一个AOP类


//Spring中的声明该类为AOP的注解
@Aspect
@Component
public class LogAop {

    //PointCut切点,用来过滤JoinPoint连接点,这句的意思即为:
    //该日志Advice只对com.aopdemo.service下的所有service类中的insert方法生效
    @Pointcut("execution(public * com.aopdemo.service.*.insert(..))")
    public void writeLog() {
        //记录日志
    }

    //前置通知,在某切入点@Pointcut之前的通知
    @Before("writeLog()")
    public void deBefore(JoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        // 接收到请求,记录请求内容
        ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        HttpServletRequest request = attributes.getRequest();
        // 记录下请求内容
        System.out.println("URL : " + request.getRequestURL().toString());
        System.out.println("HTTP_METHOD : " + request.getMethod());
        System.out.println("IP : " + request.getRemoteAddr());
        System.out.println("CLASS_METHOD : " + joinPoint.getSignature().getDeclaringTypeName() + "." + joinPoint.getSignature().getName());
        System.out.println("ARGS : " + Arrays.toString(joinPoint.getArgs()));

    }

    //后置最终通知,final增强,不管是抛出异常或者正常退出都会执行
    @After("writeLog()")
    public void after(JoinPoint jp) {
        System.out.println("方法最后执行.....");
    }

    //返回后通知,方法执行return之后,可以对返回的数据做加工处理
    @AfterReturning(returning = "ret", pointcut = "writeLog()")
    public void doAfterReturning(Object ret) throws Throwable {
        // 处理完请求,返回内容
        System.out.println("方法的返回值 : " + ret);
    }

    //抛出异常通知,程序出错跑出异常会执行该通知方法
    @AfterThrowing("writeLog()")
    public void throwss(JoinPoint jp) {
        System.out.println("方法异常时执行.....");
    }

    //环绕增强,在方法的调用前、后执行,相当于MethodInterceptor
    @Around("writeLog()")
    public Object arround(ProceedingJoinPoint pjp) {
        System.out.println("方法环绕start.....");
        try {
            Object o = pjp.proceed();
            System.out.println("方法环绕proceed,结果是 :" + o);
            return o;
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }
}

总结

AOP就是在运行时,动态地将代码切入到类的指定方法、指定位置上的编程思想。

小结

一句话总结IOC: Spring容器管理对象,不用自己“new”对象.

请关注我的订阅号

订阅号.png

MIPI D-PHY TX 一致性测试实例解析 Part 02 如果测过1.3.x,并对这组测试的细节已经熟悉的前提下,1.4.x的测试将会变得轻松,因为几乎相同的测试项被用于时钟通道的数据测量。 阅读详情

相关推荐

PCIe 物理层(Physical Layer)详解

PCIe物理层关键技术解析 PCIe物理层作为协议栈底层核心,承担着比特流传输、链路训练与电气特性管理等关键功能。该层采用分层架构,包含逻辑物理层(负责编解码/加扰)和电气物理层(处理信号收发)。关键技术亮点包括: 智能链路管理:通过LTSSM状态机实现11种状态转换,涵盖链路检测(Detect)、协商(Polling/Configuration)、功耗管理(L0s/L1)等全生命周期控制 高效编码方案:Gen1/Gen2采用8b/10b编码(20%开销),Gen3+升级为128b/130b(仅1.5%开销

珂珂可爱多 725

SpringBoot使用AOP详解

AOP(Aspect Oriented Programming)意为:面向切面编程,通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。AOP是OOP的延续,是软件开发中的一个热点,也是Spring框架中的一个重要内容,是函数式编程的一种衍生范型。 利用AOP可对业务逻辑进行增强,在不改变原有逻辑的基础上,在其前后进行处理。降低了耦合性,减少了大量冗余的操作。特别适合用于大量方法都需要进行相同处理的操作。 讲解了切面(Aspect)、切入点(Pointcut)、通知(Advice)、环绕通知

个人笔记git:https://gitee.com/tlangp/note.git 1万+

新手也能玩转!用Panosim+MATLAB/Simulink搭建你的第一个智能驾驶仿真场景(保姆级图文)

本文为新手提供了使用Panosim和MATLAB/Simulink搭建智能驾驶仿真场景的详细教程。从环境准备、基础场景创建到仿真模型构建,一步步指导用户完成第一个智能驾驶仿真项目,帮助零基础用户快速上手并体验智能驾驶仿真的乐趣。

weixin_29090089的博客 179

Springboot AOP切面

定义AOP切面

m0_58680865的博客 8250

Palantir解密:说人话,到底什么是“本体”?

笔者2018年在云计算公司开展政企数字化专项时,便意识到全面数字化进程背后存在大量未知领域,尤其是未来数字世界的底层架构如何构建这一关键问题。可惜因为种种原因,连那几个小专项最终都未能落地,也就无从深入了。近期看了很多有关Palantir的材料,倒觉得这像是新硅谷(区别于比尔盖茨、扎克伯格等主导的硅谷时代)交出的一份关于“数字世界底层架构”的答案,至于这个答案是否成立、有没有更优解、我们本土对标的版本是什么,可能都还待看。《Palantir解密》系列尝试通过解析Palantir,来系统回答这一问题。

SZSDQJC的博客 2154

告别CANoe?手把手教你用Python+PCAN搭建汽车诊断脚本(附完整代码)

本文详细介绍了如何利用Python和PCAN硬件搭建高性价比的汽车诊断自动化方案,替代昂贵的CANoe工具。通过开源库python-can和udsoncan实现UDS诊断协议,涵盖硬件选择、环境配置、核心功能实现及性能优化,附完整代码示例,助力开发者快速构建诊断脚本。

weixin_42551227的博客 373

java使用spring aop切面编程

aop概念 1、切面(Aspect) 首先要理解‘切’字,需要把对象想象成一个立方体,传统的面向对象变成思维,类定义完成之后(封装)。每次实例化一个对象,对类定义中的成员变量赋值,就相当于对这个立方体进行了一个定义,定义完成之后,那个对象就在那里,不卑不亢,不悲不喜,等着被使用,等着被回收。 面向切面编程则是指,对于一个我们已经封装好的类,我们可以在编译期间或在运行期间,对其进行切割,把立方体切开,在原有的方法里面添加(织入)一些新的代码,对原有的方法代码进行一次增强处理。而那些增强部分的代码,就被称之

sumengnan的博客 4326

手把手教你学SOME/IP「3.2.1.发布/订阅行为」

本文详细介绍了SOME/IP协议中的服务发现机制,重点解析了发布/订阅行为的流程。主要内容包括:1)服务发布与Method通信流程,涵盖find/offer报文交互、TTL保活机制及异常处理;2)服务订阅与Event通信流程,包括subscribe/ack报文交互和组播延迟机制;3)特殊场景如快速发送、半周期回复、重置订阅等机制。通过邮局订阅报纸的类比,帮助理解服务发现的核心原理,并强调流程图对于问题定位的重要性。文章为SOME/IP协议的工程实现提供了实用指导。

nihaoljq2010的博客 1220

springboot中使用Aop

Aop 面向切面编程

qq_949796899的博客 8653

YOLOv13改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck:混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计

实时检测器架构的轻量级设计GsConv。

Limiiiing的博客 90

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")

springboot项目使用切面记录用户操作日志

1、引入springboot-aop集成jar Spring-boot-start-aop 2、application.yml中启用声明 #spring配置 spring: #切面启用 aop: proxy-target-class: true auto: true 3、自定义一个拦截controller的注解 package cn.ann...

WoddenFish的博客 3万+

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

springboot切面返回值_SpringBoot之切面AOP

SpringBoot提供了强大AOP支持,我们前面讲解过AOP面向切面,所以这里具体AOP原理就补具体介绍;AOP切面主要是切方法,我们一般搞一些日志分析和事务操作,要用到切面,类似拦截器;@Aspect注解是切面注解类@Pointcut切点定义@Before是方法执行前调用@After是方法执行后调用@AfterReturning方法执行返回值调用Service层本身就可以切入事务,所以我们这类...

weixin_35695430的博客 1758

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

AOP面向切面编程

摘要:AOP(面向切面编程)是一种在不修改源码的情况下增强方法功能的技术。其核心术语包括连接点、切点、通知和切面,主要应用于事务处理、日志管理等场景。实现AOP需要配置依赖、创建切面类,并通过XML或注解方式定义切点表达式和通知类型(如前置、后置、环绕等通知)。注解配置更简洁,可通过@Aspect和@EnableAspectJAutoProxy实现。AOP的优势在于减少重复代码,提高开发效率和可维护性。

hubery_hubery的博客 1124

SpringBoot之切面AOP

SpringBoot提供了强大AOP支持,我们前面讲解过AOP面向切面,所以这里具体AOP原理就补具体介绍;AOP切面主要是切方法,我们一般搞一些日志分析和事务操作,要用到切面,类似拦截器;@Aspect注解是切面注解类@Pointcut切点定义@Before是方法执行前调用@After是方法执行后调用@AfterReturning方法执行返回值调用Service层本身就可以切入事务,所以我们这类...

qq_33753147的博客 883

springboot切面返回值_SpringBoot整合AOP切面统一打印出入参请求日志

前言温馨提醒:阅读本文需要5分钟切面介绍面向切面编程是一种编程范式,它作为 OOP 面向对象编程的一种补充,用于处理系统中分布于各个模块的横切关注点,比如事务管理、权限控制、缓存控制、日志打印等等。AOP 把软件的功能模块分为两个部分:核心关注点和横切关注点。业务处理的主要功能为核心关注点,而非核心、需要拓展的功能为横切关注点。AOP 的作用在于分离系统中的各种关注点,将核心关注点和横切关注点进行...

weixin_30301989的博客 1122

SpringBoot集成AOP注解形式切面日志

SpringBoot集成AOP注解形式切面日志 前言 ​ 最近项目中需要引入自定义日志处理,使用传统的log4j 已不能满足需求…故此,使用了注解形式的日志记录AOP,通过解析SpEL表达式,来获取传入参数,并录入数据库中. 定义注解 : package com.dabaitu.store.aop.annotation; import com.dabaitu.store.enums.Module...

sunny-blog 402

SpringBoot 通过自定义注解实现AOP切面编程实例

一直心心念的想写一篇关于AOP切面实例的博文,拖更了许久之后,今天终于着手下笔将其完成。 基础概念 1、切面(Aspect) 首先要理解‘切’字,需要把对象想象成一个立方体,传统的面向对象变成思维,类定义完成之后(封装)。每次实例化一个对象,对类定义中的成员变量赋值,就相当于对这个立方体进行了一个定义,定义完成之后,那个对象就在那里,不卑不亢,不悲不喜,等着被使用,等着被回收。 面向切面编程则是指,对于一个我们已经封装好的类,我们可以在编译期间或在运行期间,对其进行切割,把立方体切开,在原有的方法里

qq_41663713的博客 401

aop springboot 传入参数_java相关:springboot配置aop切面日志打印过程解析

java相关:springboot配置aop切面日志打印过程解析发布于 2020-3-31|复制链接摘记: 这篇文章主要介绍了springboot配置aop切面日志打印过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下一、SpringBoot Aop说明1. AopAOP(Aspect-Oriented Pr ..这篇文章主要介绍了sprin...

weixin_39964528的博客 162

SpringBoot | 实现切面

一、引入AOP依赖 &lt;dependency&gt; &lt;groupId&gt;org.springframework.boot&lt;/groupId&gt; &lt;artifactId&gt;spring-boot-starter-aop&lt;/artifactId&gt; &lt;/dependency&gt; ...

小布1994的博客 1374

SpringBoot AOP 入门:日志、事务、权限的切面编程

的前提下,统一给方法添加功能:日志、事务、权限校验、性能监控、防重复提交……企业必备:日志、权限、事务、监控、限流全靠 AOP。如果每个方法都写一遍,代码爆炸、冗余、难维护。本篇文章就来讲讲 AOP,再带你实现。七、AOP + 事务(自动管理事务)AOP = 不修改代码,统一增强方法。八、AOP 自定义注解实现权限校验。一、什么是 AOP?AOP 统一写一次,全局生效。2. 为什么要用 AOP?:要加的功能(日志、权限)五、最简单的 AOP 日志。方法名、参数、返回值、耗时。2. AOP 切面校验权限。

。。。 757

Springboot AOP学习

AOP 学习记录

LoveInTheSky的博客 469

SpringBoot Aop的小结

目录SpringBoot Aop概念添加Maven依赖切面有哪些元素普通方法实现切面Aop实现自定义注解 SpringBoot Aop概念 下面这段概念摘自武哥的《SpringBoot经典学习笔记》 AOP:Aspect Oriented Programming 的缩写,意为:面向切面编程。面向切面编程的目标就是分离关注点。什么是关注点呢?就是关注点,就是你要做的事情。假如你是一位公子哥,没啥人生目标,每天衣来伸手,饭来张口,整天只知道一件事:玩(这就是你的关注点,你只要做这一件事)!但是有个问题,你在玩

Curtisjia的博客 286

Springboot整合AOP和注解,实现丰富的切面功能

Around("@annotation(com.pkslow.springboot.aop.PkslowLogTime) && execution(* *(..))")这个表达式很关键,如果不对,将无法正确识别;还有可能出现多次调用的情况。这篇文章讲解一下AOP与注解的整合,通过注解来使用AOP,会非常方便。为了简便,我们还是来实现一个计时的功能。通过注解可以实现很多功能,也非常方便。而且注解还可以添加参数,组合使用更完美了。这里使用了Spring的StopWatch来计时。

xiaocai 1164

Spring-Boot-AOP-拦截优先级-详解

前面两篇分别介绍了AOP的基本使用姿势和一些高级特性,当时还遗留了一个问题没有说明,即不同的advice,拦截同一个目标方法时,优先级是怎样的,本篇博文将进行详细分析。

Java程序员的知识博客 1824
上一篇: 30.从零开始学springboot-再谈控制反转“IOC”
下一篇: 32.从零开始学springboot-一篇搞定Schedule定时任务
码哥说
博客等级 码龄8年 5645粉丝 172原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

码哥说

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值