JAVA代理机制初探

今天上午写了一个有关于EJB的拦截例子,其实EJB的拦截用的就是JAVA的代理机制.说广一点,EJB的实现就是利用代理实现的远程方法调用.
EJB会在服务器端生成一个实现了所有的接口的类的代理,然后在里面监听你所做的所有事情,并与之反应,这样就实现了远程调用的效果,你在这边调用,而EJB容器在别的地方也可以知道你调用了什么,并返回与之对应的结果,这一切都是用代理来实现的.

下面我们就来认识一下,代理的主要类:java.lang.reflect.Proxy
它定义了一套静态方法,供我们使用,其中一个最常用的方法就是生成代理对象
public static Object newProxyInstance(ClassLoader loader,
                                      Class<?>[] interfaces,
                                      InvocationHandler h)
                               throws IllegalArgumentException

它根据你传入的类加载器和这个代理将会实现的接口,以及一个调用处理器,来生成一个代理对象.说起来比较抽象,还是给点例子吧:
先声明一个接口,用来调用代理的方法
/*
 * MyInterface.java
 *
 * Created on 2007年9月8日, 下午4:38
 *
 * To change this template, choose Tools | Template Manager
 * and open the template in the editor.
 
*/

package test4;

/**
 *
 * 
@author hadeslee
 
*/
public interface MyInterface {
    
public void sayHello(String s);
    
public void doSth();
}

然后再写一个类实现此方法
/*
 * Test1.java
 *
 * Created on 2007年9月8日, 下午4:31
 *
 * To change this template, choose Tools | Template Manager
 * and open the template in the editor.
 
*/

package test4;

import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;


/**
 *
 * 
@author hadeslee
 
*/
public class Test1 implements MyInterface{
    
    
/** Creates a new instance of Test1 */
    
public Test1() {
        
    }
    
    
public static void main(String[] args) throws Exception{
        Test1 list
=new Test1();
        MyInterface my
=(MyInterface)Proxy.newProxyInstance(Thread.currentThread().getContextClassLoader(),
                list.getClass().getInterfaces(),
                
new MyHandler<MyInterface>(list));
        System.out.println(
"my.name="+my.getClass().getName());
        my.doSth();
        my.sayHello(
"千里冰封");
    }
    
//接口中的方法
    public void sayHello(String s) {
        System.out.println(
"sayHello to:"+s);
    }
    
//接口中的方法
    public void doSth() {
        System.out.println(
"doSth()");
    }
    
//一个静态内部类,实现了InvocationHandler的接口,
    
//它也是一个关键的接口,所有代理后的行为都是在这里实现的
    static class MyHandler<T> implements InvocationHandler{
        
private T t;
        
public MyHandler(T t){
            
this.t=t;
        }
        
//实现方法调用
        
//可以自己加上自己的一些调用,此例中只是在加上了一个输出
        public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
            System.out.println(
"我知道马上要被调用的方法是:"+method.getName());
            
return method.invoke(t,args);
        }
        
    }
}

运行上面的类输出是:

my.name=$Proxy0
我知道马上要被调用的方法是:doSth
doSth()
我知道马上要被调用的方法是:sayHello
sayHello to:千里冰封

从这里可以看出,代理的类的名字换成了$Proxy0,其中$Proxy是所有代理类的类名前缀
我们在调用doSth()和sayHello()的时候,都调用到了我们在代理中设置的输出.如果你想在这里代理别的类,也是可以的,只要你符合以上的调用规律.
最后特别要注意的一点是:

//实现方法调用
        
//可以自己加上自己的一些调用,此例中只是在加上了一个输出
        public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
            System.out.println(
"我知道马上要被调用的方法是:"+method.getName());
            
return method.invoke(t,args);
        }

在上面的实现中,千万不能调用method.invoke(proxy,args).因为proxy本身就是一个代理的对象,你如果再在它上面调用一个方法的话,会无限递归的调用这个方法,所以,在InvocationHandler的实现里面,最好是传一个代理对象的真正实现进去,这样就可以还原本来的调用结果,并加上自己的东西在里面.
数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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