小杨同学 SpringBoot 启动原理学习

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SpringBoot 启动原理学习

说明：

spring-boot 版本为2.1.6.RELEASE

1. ApplicationListener

自定义ApplicationListener后，启动时查看日志：

2019-07-29 23:03:01.045  INFO 94244 --- [           main] c.e.s.listener.MyApplicationListener     : onApplicationEvent, className: org.springframework.boot.context.event.ApplicationEnvironmentPreparedEvent

  .   ____          _            __ _ _
 /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
 \\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )
  '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
 =========|_|==============|___/=/_/_/_/
 :: Spring Boot ::        (v2.1.6.RELEASE)

2019-07-29 23:03:01.347  INFO 94244 --- [           main] c.e.s.listener.MyApplicationListener     : onApplicationEvent, className: org.springframework.boot.context.event.ApplicationContextInitializedEvent
2019-07-29 23:03:01.359  INFO 94244 --- [           main] c.e.starter.impl.StarterImplApplication  : Starting StarterImplApplication on 192.168.0.100 with PID 94244 (/Users/youngbear/myfile/gitHub/springboot-learn/starter-impl/target/classes started by youngbear in /Users/youngbear/myfile/gitHub/springboot-learn)
2019-07-29 23:03:01.360  INFO 94244 --- [           main] c.e.starter.impl.StarterImplApplication  : No active profile set, falling back to default profiles: default
2019-07-29 23:03:01.447  INFO 94244 --- [           main] c.e.s.listener.MyApplicationListener     : onApplicationEvent, className: org.springframework.boot.context.event.ApplicationPreparedEvent
2019-07-29 23:03:03.646  INFO 94244 --- [           main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat initialized with port(s): 8080 (http)
2019-07-29 23:03:03.692  INFO 94244 --- [           main] o.apache.catalina.core.StandardService   : Starting service [Tomcat]
2019-07-29 23:03:03.693  INFO 94244 --- [           main] org.apache.catalina.core.StandardEngine  : Starting Servlet engine: [Apache Tomcat/9.0.21]
2019-07-29 23:03:03.923  INFO 94244 --- [           main] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/]       : Initializing Spring embedded WebApplicationContext
2019-07-29 23:03:03.926  INFO 94244 --- [           main] o.s.web.context.ContextLoader            : Root WebApplicationContext: initialization completed in 2479 ms
2019-07-29 23:03:04.310  INFO 94244 --- [           main] o.s.s.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor  : Initializing ExecutorService 'applicationTaskExecutor'
2019-07-29 23:03:04.855  INFO 94244 --- [           main] c.e.s.listener.MyApplicationListener     : onApplicationEvent, className: org.springframework.context.event.ContextRefreshedEvent
2019-07-29 23:03:05.045  INFO 94244 --- [           main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat started on port(s): 8080 (http) with context path ''
2019-07-29 23:03:05.050  INFO 94244 --- [           main] c.e.s.listener.MyApplicationListener     : onApplicationEvent, className: org.springframework.boot.web.servlet.context.ServletWebServerInitializedEvent
2019-07-29 23:03:05.063  INFO 94244 --- [           main] c.e.starter.impl.StarterImplApplication  : Started StarterImplApplication in 4.502 seconds (JVM running for 5.116)
2019-07-29 23:03:05.063  INFO 94244 --- [           main] c.e.s.listener.MyApplicationListener     : onApplicationEvent, className: org.springframework.boot.context.event.ApplicationStartedEvent
2019-07-29 23:03:05.075  INFO 94244 --- [           main] c.e.s.listener.MyApplicationListener     : onApplicationEvent, className: org.springframework.boot.context.event.ApplicationReadyEvent

可以看出来，时间上，接收到的事件依次为：

# 1. 
ApplicationEnvironmentPreparedEvent
# 2. 
ApplicationContextInitializedEvent
# 3. 
ApplicationPreparedEvent
# 4. 
ContextRefreshedEvent
# 5. 
ServletWebServerInitializedEvent
# 6. 
ApplicationStartedEvent
# 7. 
ApplicationReadyEvent

todo: 一次分析每个event的作用。

spring.factories 在SpringBoot工程下的路径为：

spring-boot-project/spring-boot/src/main/resources/META-INF/spring.factories

其内容为：

# PropertySource Loaders
org.springframework.boot.env.PropertySourceLoader=\
org.springframework.boot.env.PropertiesPropertySourceLoader,\
org.springframework.boot.env.YamlPropertySourceLoader

# Run Listeners
org.springframework.boot.SpringApplicationRunListener=\
org.springframework.boot.context.event.EventPublishingRunListener

# Error Reporters
org.springframework.boot.SpringBootExceptionReporter=\
org.springframework.boot.diagnostics.FailureAnalyzers

# Application Context Initializers
org.springframework.context.ApplicationContextInitializer=\
org.springframework.boot.context.ConfigurationWarningsApplicationContextInitializer,\
org.springframework.boot.context.ContextIdApplicationContextInitializer,\
org.springframework.boot.context.config.DelegatingApplicationContextInitializer,\
org.springframework.boot.web.context.ServerPortInfoApplicationContextInitializer

# Application Listeners
org.springframework.context.ApplicationListener=\
org.springframework.boot.ClearCachesApplicationListener,\
org.springframework.boot.builder.ParentContextCloserApplicationListener,\
org.springframework.boot.context.FileEncodingApplicationListener,\
org.springframework.boot.context.config.AnsiOutputApplicationListener,\
org.springframework.boot.context.config.ConfigFileApplicationListener,\
org.springframework.boot.context.config.DelegatingApplicationListener,\
org.springframework.boot.context.logging.ClasspathLoggingApplicationListener,\
org.springframework.boot.context.logging.LoggingApplicationListener,\
org.springframework.boot.liquibase.LiquibaseServiceLocatorApplicationListener

# Environment Post Processors
org.springframework.boot.env.EnvironmentPostProcessor=\
org.springframework.boot.cloud.CloudFoundryVcapEnvironmentPostProcessor,\
org.springframework.boot.env.SpringApplicationJsonEnvironmentPostProcessor,\
org.springframework.boot.env.SystemEnvironmentPropertySourceEnvironmentPostProcessor,\
org.springframework.boot.reactor.DebugAgentEnvironmentPostProcessor

# Failure Analyzers
org.springframework.boot.diagnostics.FailureAnalyzer=\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.BeanCurrentlyInCreationFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.BeanDefinitionOverrideFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.BeanNotOfRequiredTypeFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.BindFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.BindValidationFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.UnboundConfigurationPropertyFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.ConnectorStartFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.NoSuchMethodFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.NoUniqueBeanDefinitionFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.PortInUseFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.ValidationExceptionFailureAnalyzer,\
 org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.InvalidConfigurationPropertiesFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.InvalidConfigurationPropertyNameFailureAnalyzer,\
org.springframework.boot.diagnostics.analyzer.InvalidConfigurationPropertyValueFailureAnalyzer

# FailureAnalysisReporters
org.springframework.boot.diagnostics.FailureAnalysisReporter=\
org.springframework.boot.diagnostics.LoggingFailureAnalysisReporter

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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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深入解析springboot启动原理

1. 概述 用过springboot的人都知道，springboot一个特点是能直接将springboot的项目打包成一个jar就可以直接运行。但为什么springboot打的jar包就可以直接运行？这其中有什么秘密？可能对于大多数胖友来说要回答这两个问题都是一脸懵逼的，不过先不要方，今天蜗牛就来给大家说道说道。 开始之前，我们先将springboot先放在一边。让我们回想一下，我们如果要让一个普通项目生成一个可运行的jar包需要具备什么条件？ 首先，这jar包中肯定需要指明一个程序入口吧。（和war

qq_22933035的博客 4044

SpringBoot的启动原理

ORANGEFISHs的博客 8353

【SpringBoot】SpringBoot 生命周期及相关事件浅析 二

【源码】SpringBoot 生命周期及相关事件浅析 二前言版本ApplicationContextInitializedEventApplicationContextInitializedEvent 对应的监听器ApplicationPreparedEventApplicationPreparedEvent 对应的监听器ApplicationStartedEventApplicationStartedEvent 对应的监听器ApplicationReadyEventApplicationReadyEven

小水牛的博客 762

spring springBoot事件

Application context生命周期事件 public class SpringEventListenerBootstrap { public static void main(String[] args) { new SpringApplicationBuilder(Object.class) .list...

marching1986的专栏 635

SpringBoot启动原理

第三个问题是传统的web容器比如jetty本质上是直接通过java start.jar 来启动，之后来加载spring上下文的，SpringBoot通过main函数是怎么来启动web容器。2> 传统的web容器比如jetty本质上是直接通过java start.jar 来启动，之后来加载spring上下文的，SpringBoot通过main函数是怎么来启动web容器的呢？即：带着问题去看，debug跟踪源码验证 的方法。文本用带有少许说明的三个问题开场展开论述，实际是使用了麦肯锡大法中的SCQA架构。

qq_38470315的博客 1049

SpringBoot启动过程深度解析——SpringApplicationEvent事件发布-启动过程解析&常见实现类

解析SpringBoot启动过程事件发布的流程和监听器处理逻辑

weixin_39072857的博客 656

Spring Boot 启动原理完整解析

通过对 Spring Boot 启动过程的详细解析，我们不仅可以深入理解 Spring Boot 的工作原理，还能学习到各种设计模式的实际应用。在面试中，Spring Boot 的启动原理是常见的考察点，掌握这些内容能够帮助我们更好地应对面试，并在实际开发中灵活运用。

Randy的博客 2460

总结：Spring boot启动原理

一、核心启动源码之initialize 1、整体代码 如下会newSpringApplication对象，这个操作会调用初始化方法， @SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" }) private void initialize(Object[] sources) { //sources即我们的启动文件，如Starter.java if (sources != null && sources.length > 0) ..

w2009211777的专栏 1169

三分钟了解Spring Boot启动原理

该方法接受两个参数，第一个参数是启动类的类对象，第二个参数是主方法的参数。好了基本上三分钟差不多了，希望对大家有所帮助，如果有问题可以评论区或者私信留言。等，这些方法是 Spring Boot 应用程序启动的关键步骤，它们会对应用程序进行配置、初始化、启动等操作。注解标记该类，以告诉 Spring Boot 这是应用程序的启动类。这三个注解，分别表示该类是配置类、开启自动配置和扫描组件。在 Spring Boot 应用程序的启动类中，需要使用。方法中，还会调用一些其他的方法，如。接下来咱们通过源码解析。

日拱一卒无有尽，功不唐捐终入海 1144
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杨小熊的笔记
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