SpringAop

本文探讨了面向对象编程的局限性,特别是在处理多个无继承关系对象的公共行为时的问题,进而引入了面向切面编程的概念。详细介绍了Spring框架如何通过@AspectJ注解实现AOP,包括切点、通知和切面的定义,以及Spring AOP的底层实现机制。

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OOP弊端当需要多个不具有继承关系的关系的对象引入一个公共行为时,会比较麻烦
对于一个公共模块的调用,除了直接调用没有好的方法

所以引入面向方面编程

底层实现技术:java代理,程序预编译,拦截器框架、类装载器框架、元数据处理

上层:基础 切面 类型检查 优化,配置模型、高层api

比如单独引入AspectJ 需要使用AspectJ语言和编辑器

低版本的Spring 实现特定接口和一些复杂的配置

在Spring 2.0 引入@AspectJ方便定义一个切面。

Spring2.0将切面织入到匹配的Bean中
AspectJ切点语法进行切点定义,可以通过切点函数 运算符 通配符 切点定义拥有强大的连接点描述能力。

动态aop的使用
1 满足业务需要的核心逻辑
创建用于拦截的bean
2.创建Advisor 可以使用@AspectJ @Pointcut @Before @ after @around(p.procedd)
3.创建配置文件 在xml中开启AOP
aop:aspectj-autoproxy

作用是增强Bean 辅助功能独立于核心业务

那么Spring 如何实现AOP???

分析aop:aspectj-autoproxy

如果声明了注解肯定有注册对应的解析器
注册是在AopNamespaceHandler中的init()注册

public class AopNamespaceHandler extends NamespaceHandlerSupport {

	/**
	 * Register the {@link BeanDefinitionParser BeanDefinitionParsers} for the
	 * '{@code config}', '{@code spring-configured}', '{@code aspectj-autoproxy}'
	 * and '{@code scoped-proxy}' tags.
	 */
	@Override
	public void init() {
		// In 2.0 XSD as well as in 2.1 XSD.
		registerBeanDefinitionParser("config", new ConfigBeanDefinitionParser());
		registerBeanDefinitionParser("aspectj-autoproxy", new AspectJAutoProxyBeanDefinitionParser());
		registerBeanDefinitionDecorator("scoped-proxy", new ScopedProxyBeanDefinitionDecorator());

		// Only in 2.0 XSD: moved to context namespace as of 2.1
		registerBeanDefinitionParser("spring-configured", new SpringConfiguredBeanDefinitionParser());
	}

}

间接继承自NamespaceHandler 3个方法init parse decorate
发现它注册了配置 aop 代理作用域 spring配置
直接继承类NamespaceHandler 对parse和decorate提供了实现 并有注册解析的方法

Spring中自定义注解的方式

解析器是AspectJAutoProxyBeanDefinitionParser

接下来深入分析该类

BeforeAdvice会有一个方法before的实现会在配置到目标方法后,调用方法前执行

内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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