SpringAOP原理

Spring——AOP原理及流程详解 基于5.3.9 版本的Spring源码,对AOP原理及流程详解,AOP是在Bean生成流程中什么位置介入处理的?各个通知方法又是怎么组装的?AOP真的只是动态代理这么简单吗? 阅读详情
前言

内容

什么是AOP

切点

执行目标对象方法,动态植入切面代码。
可以通过切入点表达式,指定拦截哪些类的哪些方法; 给指定的类在运行的时候植入切面类代码。

切面

面向切面编程,就是指 对很多功能都有的重复的代码抽取,再在运行的时候网业务方法上动态植入“切面类代码”。

AOP的底层原理

静态代理

由程序员创建或工具生成代理类的源码,再编译代理类。所谓静态也就是在程序运行前就已经存在代理类的字节码文件,代理类和委托类的关系在运行前就确定了。

public interface IUserDao {
	void save();
}
public class UserDao implements IUserDao {
	public void save() {
		System.out.println("已经保存数据...");
	}
}
代理类
public class UserDaoProxy implements IUserDao {
	private IUserDao target;

	public UserDaoProxy(IUserDao iuserDao) {
		this.target = iuserDao;
	}

	public void save() {
		System.out.println("开启事物...");
		target.save();
		System.out.println("关闭事物...");
	}

}

动态代理

1.代理对象,不需要实现接口
2.代理对象的生成,是利用JDK的API,动态的在内存中构建代理对象(需要我们指定创建代理对象/目标对象实现的接口的类型)
3.动态代理也叫做:JDK代理,接口代理

// 每次生成动态代理类对象时,实现了InvocationHandler接口的调用处理器对象 
public class InvocationHandlerImpl implements InvocationHandler {
	private Object target;// 这其实业务实现类对象,用来调用具体的业务方法
	// 通过构造函数传入目标对象
	public InvocationHandlerImpl(Object target) {
		this.target = target;
	}

	public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
		Object result = null;
		System.out.println("调用开始处理");
		result = method.invoke(target, args);
		System.out.println("调用结束处理");
		return result;
	}

	public static void main(String[] args) throws NoSuchMethodException, SecurityException, InstantiationException,
			IllegalAccessException, IllegalArgumentException, InvocationTargetException {
		// 被代理对象
		IUserDao userDao = new UserDao();
		InvocationHandlerImpl invocationHandlerImpl = new InvocationHandlerImpl(userDao);
		ClassLoader loader = userDao.getClass().getClassLoader();
		Class<?>[] interfaces = userDao.getClass().getInterfaces();
		// 主要装载器、一组接口及调用处理动态代理实例
		IUserDao newProxyInstance = (IUserDao) Proxy.newProxyInstance(loader, interfaces, invocationHandlerImpl);
		newProxyInstance.save();
	}

}

CGLIB动态代理

使用cglib[Code Generation Library]实现动态代理,并不要求委托类必须实现接口,底层采用asm字节码生成框架生成代理类的字节码

public class CglibProxy implements MethodInterceptor {
	private Object targetObject;
	// 这里的目标类型为Object,则可以接受任意一种参数作为被代理类,实现了动态代理
	public Object getInstance(Object target) {
		// 设置需要创建子类的类
		this.targetObject = target;
		Enhancer enhancer = new Enhancer();
		enhancer.setSuperclass(target.getClass());
		enhancer.setCallback(this);
		return enhancer.create();
	}

	public Object intercept(Object obj, Method method, Object[] args, MethodProxy proxy) throws Throwable {
		System.out.println("开启事物");
		Object result = proxy.invoke(targetObject, args);
		System.out.println("关闭事物");
		// 返回代理对象
		return result;
	}
	public static void main(String[] args) {
		CglibProxy cglibProxy = new CglibProxy();
		UserDao userDao = (UserDao) cglibProxy.getInstance(new UserDao());
		userDao.save();
	}
}

AOP的使用

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
	xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
	xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
	xsi:schemaLocation="
        http://www.springframework.org/schema/beans
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context
        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
        http://www.springframework.org/schema/aop
        http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd">

	<!-- dao 实例 -->
	<bean id="userService" class="com.itmayiedu.service.UserService"></bean>
	<!-- 切面类 -->
	<bean id="aop" class="com.itmayiedu.aop2.AopLog2"></bean>
	<!-- Aop配置 -->
	<aop:config>
		<!-- 定义一个切入点表达式: 拦截哪些方法 -->
		<aop:pointcut expression="execution(* com.itmayiedu.service.UserService.*(..))"
			id="pt" />
		<!-- 切面 -->
		<aop:aspect ref="aop">
			<!-- 环绕通知 -->
			<aop:around method="around" pointcut-ref="pt" />
		</aop:aspect>
	</aop:config>

</beans>
public class AopLog2 {

	// 环绕通知
	public void around(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) throws Throwable {
		System.out.println("环绕通知开始");
		proceedingJoinPoint.proceed();
		System.out.println("环绕通知结束");
	}
}

AOP的使用场景

日志记录,性能统计,安全控制,事务处理,异常处理等


小结

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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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刘佳欢--hannah
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