Spring MVC 请求流程 - 基于源码解读

本文深入剖析SpringMVC请求处理流程,通过源码解读,详细介绍请求如何被处理及响应生成过程,包括文件上传检查、处理器映射、适配器选择、业务方法执行到视图渲染等关键步骤。

阅读本文需要 5 分钟

前言

一说到 Spring MVC 请求流程,大家都有一张成熟的流程图,我这里有一张是来自于 应巅 老师的
在这里插入图片描述但这不够,我们要从源码的角度上来理解这个过程

打断点

根据以下两个断点的调用栈,可以明确知道一个请求经过的类和方法

  • Handler(Controller) 方法执行时机
    在这里插入图片描述
  • 页面渲染时机
    在这里插入图片描述

分析请求流程

我们知道一个请求最终会交给 DispatcherServlet 的 doDispatch 处理
tips:上一篇 DispatcherServlet继承体系 对此有描述

org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet#doDispatch 里面其实做了 5 件事

// 1.检查是否是文件上传的请求
processedRequest = checkMultipart(request);
// 2.查询handlerMappings获取执行链
mappedHandler = getHandler(processedRequest);
// 3.查询handlerAdapters获取适配器
HandlerAdapter ha = getHandlerAdapter(mappedHandler.getHandler());
// 4.适配器调用handler并返回mv
mv = ha.handle(processedRequest, response, mappedHandler.getHandler());
// 5.跳转页面,渲染视图
processDispatchResult(processedRequest, response, mappedHandler, mv, dispatchEx);

这五行代码,正是篇首流程图的核心,后面将会对 2 ~ 5 行代码单独讲述。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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