JDK动态代理

本文介绍了Spring AOP的实现原理之一:JDK动态代理。通过具体示例展示了如何创建代理对象,并深入探讨了InvocationHandler接口的作用及其实现方式。此外,还解释了代理类的具体工作流程。

众所周知,Spring的AOP是基于动态代理实现的,下面是对其中的一种,JDK动态代理实现的一些理解

一、当我们要代理一个对象时,如TargetImpl对象,操作如下

InvocationHandler handler=new BusinessHandler(new TargetImpl());

Target proxy=(Target)Proxy.newProxyInstance(TargetImpl.class.getClassLoader(), new Class[]{Target.class}, handler);

上面的proxy继承了目标接口,所以跟Target接口一样可以调用相同的方法,达到代理的目的

二、其中的InvocationHandler(调用处理器)需要自己定义,毕竟是为了代理目标类的方法,所以这些多出来的逻辑操作应该在它里面的invoke方法中定义,如

public class BusinessHandler implements InvocationHandler {
    private Object object;

    public BusinessHandler(Object object) {
        this.object=object;
    }

    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        if (method.getName().equals("output1")) {

            System.out.println("before calling output1");
            method.invoke(object, args);//调用这个对象的方法
            System.out.println("after calling output1");
        } else if (method.getName().equals("output2")) {
            System.out.println("before calling output2");
            method.invoke(object, args);
            System.out.println("after calling output2");
        }
        return null;//这里return的是proxy.output1()/output2()

    }
}

为什么要在这个handler里面定义一个目标对象?因为在invoke方法中需要利用反射调用到该对象方法,这样也就知道了为什么在handler实例化时要使用以目标对象为入参的构造方法,对invoke方法的入参

Object proxy, Method method, Object[] args 的理解可以参考到ProxyGenerator所生成的代理类

三、生成的代理类$Proxy0,大致结构如下

public class $Proxy extends Proxy implements Target{
        Method m0,m1,m2,m3 ,m4;
        public void output1( ){
            this.h.invoke(this,m3,(Object[ ])null);
    }
        public void output2( ){
            this.h.invoke(this,m4,(Object[ ])null);
    }
}

从中可以发现,生成的代理类中包含一个个Method对象,这正是目标对象的方法,当我们调用该代理类的目标对象方法,如

proxy.output1( )时,实际上会调用到第二点中自己编写的handler的invoke方法,该方法涵盖了所有目标对象方法格式,

@Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)

如返回值Object,当被代理的方法返回值为void时,在代理类中的方法则为直接调用,如上红字,否则为return this.h.invoke...



【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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