spring aop 的一个demo(未完,待完善)

本文探讨了在Java中如何根据不同方法的需求选择性地从缓存或数据库读取数据。通过自定义注解和代理工厂实现了灵活的读取策略。
假设我们有这样的一个场景 : 对于一个类的众多方法,有些方法需要从缓存读取数据,有些则需要直接从数据库读取数据。怎样实现呢?

实现方案有多种。下面我说下常见的几种实现方案 :

1、直接采用spring xml、或者  annotation AOP完成。但个人认为这种方案似乎有点不是很完美。

原因 :  ①、如果只有针对这个类做切面拦截,这种方案是没有问题的,只需对需要走DB(or 缓存,两者择一)的方法配置切面。

    ②、那如果是多个类呢?统一做一个切面,对指定方法拦截,如selectXXX。但,还要考虑个特殊场景,每个人的代码风格不一致,你不能限制

    别人的风格,查询他就偏偏用queryXXX来命令。你能拦截到么?

2、采用 ProxyFactory 拦截处理, 并且用java自定义的annotation来作为是否需要走缓存的方法唯一标识。(实现得不是很好,后期会持续优化,见谅

看下代码

1)自定义注解,标识是否需要走缓存

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface CacheAnnotition {

}

2)接口定义

public interface UserReadService {
    
    @CacheAnnotition
    public UserInfo getUserInfoById(Long id);
    
    public UserInfo getUserInfoByName(String name);
}
@Component("userReadService")
public class UserReadServiceImpl implements UserReadService {

    @Override
    public UserInfo getUserInfoById(Long id) {
        System.out.println("获取用户信息");
        return null;
    }
    
    @Override
    public UserInfo getUserInfoByName(String name) {
        // TODO Auto-generated method stub
        return null;
    }

}
View Code
public interface PeopleReadService {
    
    @CacheAnnotition
    public UserInfo getPeopleInfoById(Long id);
    
    public UserInfo getPeopleInfoByName(String name);
}
@Component("peopleReadService")
public class PeopleReadServiceImpl implements PeopleReadService {

    @Override
    public UserInfo getPeopleInfoById(Long id) {
        System.out.println("getPeopleInfoById : 获取用户信息");
        return null;
    }

    @Override
    public UserInfo getPeopleInfoByName(String name) {
        // TODO Auto-generated method stub
        return null;
    }

}
View Code

3)拦截处理核心逻辑

public class ProxyFactoryDemo {

    public static Map<String, Class<?>> beanMap = new HashMap<String, Class<?>>();
    public static Map<String, Class<?>> instanceMap = new HashMap<String, Class<?>>();

    public static List<Object> proxyObjs = new ArrayList<Object>();

    static {
        beanMap.put("userReadService", UserReadService.class);
        beanMap.put("peopleReadService", PeopleReadService.class);

        instanceMap.put("userReadService", UserReadServiceImpl.class);
        instanceMap.put("peopleReadService", PeopleReadServiceImpl.class);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        initProxyObjs();
        
        for(Object proxy : proxyObjs) {
            if (proxy instanceof UserReadService) {
                UserReadService u = (UserReadService)proxy;
                u.getUserInfoById(null);
                u.getUserInfoByName(null);
            } else if(proxy instanceof PeopleReadService) {
                PeopleReadService p = (PeopleReadService)proxy;
                p.getPeopleInfoById(null);
                p.getPeopleInfoByName(null);
            }
        }
    }

    public static void initProxyObjs() throws InstantiationException, IllegalAccessException {
        Iterator<String> it = beanMap.keySet().iterator();
        while (it.hasNext()) {
            String beanName = it.next();
            Class<?> beanClass = instanceMap.get(beanName);
            Object proxy = getProxy(beanClass.newInstance(), beanMap.get(beanName), beanName);
            proxyObjs.add(proxy);
        }
    }

    public static Object getProxy(final Object target, Class<?> aClass, final String beanName) {

        ProxyFactory factory = new ProxyFactory();

        factory.addInterface(aClass);
        factory.setTarget(target);
        factory.setOpaque(true);
        factory.addAdvice(new MethodInterceptor() {

            @Override
            public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
                System.out.println("start");
                if (invocation.getMethod().isAnnotationPresent(CacheAnnotition.class)) {
                    System.out.println(invocation.getMethod().getName() + "需要走缓存");
                } else {
                    System.out.println(invocation.getMethod().getName() + "不需要走缓存");
                }
                Object obj = invocation.proceed();
                System.out.println("end");
                return obj;
            }
        });

        return factory.getProxy(factory.getClass().getClassLoader());
    }
}

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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