Java的动态代理Proxy

本文介绍Java动态代理的概念及其实现方式,并通过一个示例演示如何使用动态代理在方法调用前后添加额外的功能。

概念梳理:

1.什么是动态代理?

答:动态代理可以提供对另一个对象的访问,同时隐藏实际对象的具体事实。代理一般会实现它所表示的实际对象的接口。代理可以访问实际对象,但是延迟实现实际对象的部分功能,实际对象实现系统的实际功能,代理对象对客户隐藏了实际对象。客户不知道它是与代理打交道还是与实际对象打交道。
2.为什么使用动态代理?

答:因为动态代理可以对请求进行任何处理

3.使用它有哪些好处?

答:因为动态代理可以对请求进行任何处理
4.哪些地方需要动态代理?

答:不允许直接访问某些类;对访问要做特殊处理等。

 

目前Java开发包中包含了对动态代理的支持,但是其实现只支持对接口的的实现。其实现主要通java.lang.reflect.Proxy类和java.lang.reflect.InvocationHandler接口。

Proxy类主要用来获取动态代理对象,InvocationHandler接口用来约束调用者实现以下为模拟案例,通过动态代理实现在方法调用前后向控制台输出两句字符串。

 

定义一个HelloWorld接口

 

package com.ljq.test;

 public interface HelloWorld {
    public void sayHelloWorld();
}

 

类HelloWorldImpl是HelloWorld接口的实现

 

package com.ljq.test;

public class HelloWorldImpl implements HelloWorld{

    public void sayHelloWorld() {
        System.out.println("HelloWorld!");
    }

}

 

HelloWorldHandler实现InvocationHandler接口

 

package com.ljq.test;

 import java.lang.reflect.InvocationHandler;
 import java.lang.reflect.Method;

 public class HelloWorldHandler implements InvocationHandler{
    //要代理的原始对象
     private Object obj;
    
    public HelloWorldHandler(Object obj) {
        super();
        this.obj = obj;
    }

    /**
     * 在代理实例上处理方法调用并返回结果
     * 
     * @param proxy 代理类
     * @param method 被代理的方法
     * @param args 该方法的参数数组
     */
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        Object result = null;
        //调用之前
         doBefore();
        //调用原始对象的方法
        result=method.invoke(obj, args);
        //调用之后
        doAfter();
        return result;
    }
    
    private void doBefore(){
        System.out.println("before method invoke");
    }
    
    private void doAfter(){
        System.out.println("after method invoke");
    }
    
}

 

测试类

 

package com.ljq.test;

import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Proxy;

public class HelloWorldTest {

    public static void main(String[] args) {
        HelloWorld helloWorld=new HelloWorldImpl();
        InvocationHandler handler=new HelloWorldHandler(helloWorld);
        
        //创建动态代理对象
        HelloWorld proxy=(HelloWorld)Proxy.newProxyInstance(
                helloWorld.getClass().getClassLoader(), 
                helloWorld.getClass().getInterfaces(), 
                handler);
        proxy.sayHelloWorld();
    }
}

 

运行结果为:

before method invoke

hello world!

after method invoke

 

http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2011/02/18/1957600.html

更多关于动态代理的内部实现源码请看这里:

http://www.cnblogs.com/flyoung2008/archive/2013/08/11/3251148.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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