spring ioc原理

本文探讨了Spring框架的核心概念——IOC(控制反转)和DI(依赖注入)。通过形象的比喻,如通过婚介找女朋友的例子,解释了IOC如何简化对象间的依赖关系,并通过DI在运行时动态地为对象提供所需的依赖。

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原文链接:http://blog.youkuaiyun.com/it_man/article/details/4402245

最近,买了本Spring入门书:spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的,我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。

IOC(DI):其实这个Spring架构核心的概念没有这么复杂,更不像有些书上描述的那样晦涩。java程序员都知道:java程序中的每个业务逻辑至少需要两个或以上的对象来协作完成,通常,每个对象在使用他的合作对象时,自己均要使用像new object() 这样的语法来完成合作对象的申请工作。你会发现:对象间的耦合度高了。而IOC的思想是:Spring容器来实现这些相互依赖对象的创建、协调工作。对象只需要关系业务逻辑本身就可以了。从这方面来说,对象如何得到他的协作对象的责任被反转了(IOC、DI)。

这是我对Spring的IOC的体会。DI其实就是IOC的另外一种说法。DI是由Martin Fowler 在2004年初的一篇论文中首次提出的。他总结:控制的什么被反转了?就是:获得依赖对象的方式反转了。

如果对这一核心概念还不理解:这里引用一个叫Bromon的blog上找到的浅显易懂的答案:



IoC与DI

  首先想说说IoC(Inversion of Control,控制倒转)。这是spring的核心,贯穿始终。所谓IoC,对于spring框架来说,就是由spring来负责控制对象的生命周期和对象间的关系。这是什么意思呢,举个简单的例子,我们是如何找女朋友的?常见的情况是,我们到处去看哪里有长得漂亮身材又好的mm,然后打听她们的兴趣爱好、qq号、电话号、ip号、iq号………,想办法认识她们,投其所好送其所要,然后嘿嘿……这个过程是复杂深奥的,我们必须自己设计和面对每个环节。传统的程序开发也是如此,在一个对象中,如果要使用另外的对象,就必须得到它(自己new一个,或者从JNDI中查询一个),使用完之后还要将对象销毁(比如Connection等),对象始终会和其他的接口或类藕合起来。

  那么IoC是如何做的呢?有点像通过婚介找女朋友,在我和女朋友之间引入了一个第三者:婚姻介绍所。婚介管理了很多男男女女的资料,我可以向婚介提出一个列表,告诉它我想找个什么样的女朋友,比如长得像李嘉欣,身材像林熙雷,唱歌像周杰伦,速度像卡洛斯,技术像齐达内之类的,然后婚介就会按照我们的要求,提供一个mm,我们只需要去和她谈恋爱、结婚就行了。简单明了,如果婚介给我们的人选不符合要求,我们就会抛出异常。整个过程不再由我自己控制,而是有婚介这样一个类似容器的机构来控制。Spring所倡导的开发方式就是如此,所有的类都会在spring容器中登记,告诉spring你是个什么东西,你需要什么东西,然后spring会在系统运行到适当的时候,把你要的东西主动给你,同时也把你交给其他需要你的东西。所有的类的创建、销毁都由 spring来控制,也就是说控制对象生存周期的不再是引用它的对象,而是spring。对于某个具体的对象而言,以前是它控制其他对象,现在是所有对象都被spring控制,所以这叫控制反转。

IoC的一个重点是在系统运行中,动态的向某个对象提供它所需要的其他对象。这一点是通过DI(Dependency Injection,依赖注入)来实现的。比如对象A需要操作数据库,以前我们总是要在A中自己编写代码来获得一个Connection对象,有了 spring我们就只需要告诉spring,A中需要一个Connection,至于这个Connection怎么构造,何时构造,A不需要知道。在系统运行时,spring会在适当的时候制造一个Connection,然后像打针一样,注射到A当中,这样就完成了对各个对象之间关系的控制。A需要依赖 Connection才能正常运行,而这个Connection是由spring注入到A中的,依赖注入的名字就这么来的。那么DI是如何实现的呢? Java 1.3之后一个重要特征是反射(reflection),它允许程序在运行的时候动态的生成对象、执行对象的方法、改变对象的属性,spring就是通过反射来实现注入的。关于反射的相关资料请查阅java doc。
 理解了IoC和DI的概念后,一切都将变得简单明了,剩下的工作只是在spring的框架中堆积木而已。


标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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