解析SpringBoot的自动配置

本文详细解析了SpringBoot的自动配置机制,从@SpringBootApplication注解出发,探讨了@SpringBootConfiguration、@EnableAutoConfiguration及其子注解@AutoConfigurationPackage、@Import的作用。通过源码分析,揭示了SpringBoot如何加载主配置类所在包下的组件,并从META-INF/spring.factories文件中获取自动配置类注入到Spring容器。此外,还介绍了配置文件与JavaBean属性的绑定过程,以DataSourceAutoConfiguration为例,展示了自动配置的实现过程。

解析SpringBoot的自动配置

大家都知道使用SpringBoot要在启动类加上@SpringBootApplication注解。那么该注解有哪些作用呢,为什么加了该注解,SpringBoot就会帮我们将组件注入到容器中?我们不妨点击这个类查看一下SpringBoot的源码。看到该注解是一个组合注解:

 

上面几个元注解我们就不用看了,我们来关注下面的几个注解

1@SpringBootConfiguration

这又是一个复合注解,有@Configuration注解标识的类则表示该类是一个配置类

2@EnableAutoConfiguration注解

这是SpringBoot自动配置的关键所在,字面意思是开启自动配置,该注解是怎样工作的呢,不妨点进去看一下发现以下内容:

我们关注红色区域的注解

 

2.1@AutoConfigurationPackage注解

看到该注解也是组合注解,有一个@Import注解,点击查看Register类里面有一个方法:,我们打一个断点在以下位置,看看注入了哪些类到容器,通过程序调试看到packageNames的结果为以下图中的result:com.xy.autoconf,该包即为主配置类所在的包,故我们可以得到SpringBoot会把主配置类所在的包极其子包下的类注入到Spring容器中。我们将自定义的JavaBean也要放到这个位置就能被Spring容器加载

 

2.2@Import注解

这又是一个组合注解,注意到@Import注解,该注解是Spring底层的一个注解,作用就是将JavaBean注入到Spring容器,既然是注入到容器,那我们就来看一下是注入了那些JavaBean到容器,点击进入EnableAutoConfigurationImportSelector(选择将哪些组件注入到容器的选择器)

看到EnableAutoConfigurationImportSelector继承了AutoConfigurationImportSelector类,该类有一个

方法,我们注意到红色标记的方法 this.getCandidateConfigurations(annotationMetadata, attributes);点击进去看到

 

继续进入看到该方法的第一个参数就是EnableAutoConfiguration.class,继续点击进入该方法

看到资源名字是类路径下面的META_INF/spring.factory文件,分析此段代码我们不难得出结论:SpringBoot会加载类路径下的META_INF/spring.factory文件并从中获取EnableAutoConfiguration指定的值作为组件注入到Spring容器。我们可以进入到依赖的一个jar,看到以下配置,该部分就是SpringBoot要自动注入到容器的JavaBean

为了验证是否正确,我们可以在以下位置打一个断点调试,发现:

 

configurations大小为96,集合内都是要注入到Spring容器的组件的全类名,这些类都是以xxxAutoConfiguration结尾,验证了我们的结论。

3运用

有了以上结论,我们现在来进入一个xxxxAutoConfiguration,这里就来就来看我们熟悉的DataSourceAutoConfiguration

满足SringBoot的自动配置条件

我们关注红色区域的注解点击进入DataSourceProperties

看到ConfigurationProperties该注解就是将配置文件的配置与该类的属性进行绑定,我们在配置文件就可以用spring.datasource.xxx配置dataSource的参数值

以上以上就是SpringBoot的自动配置详细解析

 

 

 

 

 

 

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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