详述context:component-scan作用

本文深入解析Spring框架中context:component-scan标签的功能与用法,包括如何通过此标签扫描指定包内的类,并实例化带有@Component、@Repository、@Service或@Controller等注解的类。同时,介绍了如何使用context:include-filter和context:exclude-filter子标签来精确控制扫描范围。

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context:component-scan标签

Sprng容器通过context:component-scan标签扫描其base-package标签属性值指定的包及其子包内的所有的类并实例化被@Component、@Repository、@Service或@Controller等注解所修饰的类。

@Component:基本注解

@Respository:持久层(一般为dao层)注解

@Service:服务层或业务层(一般为service层)注解

@Controller:控制层(一般为controller层)注解

默认情况下Spring依据默认命名策略为通过注解实例化的对象命名:类名第一个字母小写. 也可以在注解中通过@Component、@Repository、@Service或@Controller 注解的value属性标识名称。

注意:使用context:component-scan标签需要添加spring-aop-4.3.10.RELEASE.jar包

context:component-scan子标签:

1、<context:include-filter> 子标签设定Spring容器扫描时仅扫描哪些expression指定的类,该子标签需要和context:component-scan父标签中的use-default-filters属性一起使用;

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
	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-4.3.xsd">
	<!-- Spring容器扫描com.lq.book.imp基包,只有该包中注解为@Repository的类才会被实例化,此时需要将use-default-filters标签属性设置为false -->
	<context:component-scan base-package="com.lq.book.imp" use-default-filters="false">
		<context:include-filter type="annotation" expression="org.springframework.stereotype.Repository"/>
	</context:component-scan>
</beans>

2、<context:exclude-filter> 子标签设定Spring容器扫描时不扫描哪些expression指定的类;

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
	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-4.3.xsd">
	<!-- Spring容器扫描com.lq.book.imp基包,只有该包中类注解非@Repository的类才会被实例化 -->
	<context:component-scan base-package="com.lq.book.imp">
		<context:exclude-filter type="annotation" expression="org.springframework.stereotype.Repository"/>
	</context:component-scan>
</beans>

 

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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