springAOP学习笔记

最新推荐文章于 2025-05-22 20:30:22 发布
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#AOP #Spring #JDK

本文探讨了Spring AOP中的核心概念，如切面、连接点、切入点、代理、通知等，并解释了AOP代理的实现方式，包括JDK动态代理和CGLIB代理的区别。

今天看spring的aop，头都看晕了

切面aspect，连接点joinpoint

切入点pointcut，代理proxy，通知advice，前置通知before advice

后置通知after advice，异常通知after throwing advice

最终通知 after finally advice 环绕通知around adivce，这几个概念还算容易理解。

aop代理通过jdk动态代理和cglib代理，一个代理接口，一个可以代理类。貌似很高深。

 

spring aop 学习笔记
05-27
本学习笔记将深入探讨Spring AOP的核心概念、工作原理以及实际应用。 1. **核心概念** - **切面（Aspect）**：切面是关注点的模块化，包含业务逻辑之外的横切关注点，如日志、事务管理。 - **连接点（Join Point...
Spring Aop 学习笔记
03-25
Spring Aop 学习笔记
Spring Aop学习笔记
weixin_42082191的博客
05-03 623
在学习AOP之前我们先提出几个问题？ AOP是什么？ AOP优点是什么？ AOP组成结构？ AOP实现原理？ AOP是什么 在软件业，AOP为Aspect Oriented Programming的缩写，意为：面向切面编程，可以通过预编译方式和运行其动态代理实现在不修改源代码的情况下给程序动态统一添加某种特定功能的一种技术。在springAop表现中就是对某一类型的方法进行拦截处理。 AOP优点是什么？ 使用面向对象编程（OOP）有一些弊端，当需要为多个不具有继承关系的对象引入同一个公共行为时，例如日志
SpringAop学习笔记
2301_77207909的博客
10-19 1426
SpringAop学习笔记,包括代理模式，静态和动态代理，aop的概念详解，执行流程，使用情况，使用方法
Spring AOP学习笔记
小吴
08-05 906
AOP的全称是Aspect Oriented Programming，即面向切面编程。和OOP不同，AOP主张将程序中相同的业务逻辑进行横向隔离，并将重复的业务逻辑抽取到一个独立的模块中，以达到提高程序可重用性和开发效率的目的。在传统的业务处理代码中，通常都会进行事务处理、日志记录等操作。虽然使用OOP可以通过组合或者继承的方式来达到代码的重用，但如果要实现某个功能（如日志记录），同样的代码仍然会分散到各个方法中。未使用AOP的面向切面编程案例。
Spring AOP 学习笔记之 常用注解
freeRoad
04-14 1151
要在springboot中启用AOP，需要引入spring-boot-starter-aop依赖。
Spring AOP 学习笔记
锦瑟年华,逐梦之人
08-06 1927
注：该篇文章会与我的个人博客同步更新。欢迎移步https://cqh-i.github.io/体验更好的阅读效果。 什么是AOP   全称面向切面编程(Aspect Oriented Programming), 通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。AOP是OOP的延续，是软件开发中的一个热点，也是Spring框架中的一个重要内容，是函数式编程的一种衍生范型。
Spring AOP 学习笔记之 Advice详解
freeRoad
04-15 1356
定义：Advice 是 AOP 的核心概念之一，表示在特定的连接点（Join Point）上执行的代码逻辑。作用：通过 Advice，可以在方法调用前后、异常抛出时等位置插入自定义逻辑。
Spring AOP学习笔记（一）
zcawesome的博客
12-06 480
AOP使用代理机制   AOP可以在不修改源码的情况下对代码进行增强 AOP使用动态代理有阆中实现方式当我们实现了接口的时候Spring会使用JDK动态代理     没有实现接口就会自动切换到  Cglib（类似于Javassit）动态代理    cglib  是生成子类对象来实现的动态代理 JDK动态代理：《查》 动态代理的实现 public class MyJDKPr...
Spring的AOP最详细学习笔记
越努力越幸运的博客
08-11 998
文章目录三、Spring的AOP（面向切面编程）3.1 概念3.2 底层原理3.3 JDK动态代理实现3.4 Spring实现AOP操作3.4.1 AOP的准备工作3.4.2 切入点表达式3.4.3 基于注解的形式实现AOP3.4.4 提取切入点（@Pointcut）3.4.5 设置通知优先级（@Order）3.4.6 基于XML配置文件实现AOP3.4.7 全注解实现AOP 三、Spring的AOP（面向切面编程） 3.1 概念 AOP：全称Aspect Oriented Programming，意为面向
spring 03 aop学习笔记
2401_84040384的博客
05-22 1623
AOP是一种面向切面编程的编程的范式。与传统面向对象编程不一样，AOP关注的是横跨多个模块的横切逻辑，在事务处理，日志记录，安全控制等操作中被广泛使用。Spring AOP 是 Spring 框架对 AOP 编程范式的具体实现，它基于动态代理机制，允许开发者在不修改原有业务代码的基础上，将横切逻辑织入到目标方法执行的各个阶段，从而实现代码的解耦和复用。
SpringAOP学习笔记
01-27
,文章属于基础级文章，适合入门级的小伙伴，它的概念，应用场景，实现原理及Spring的AOP的开发。全称:面向切面编程(AspectOrientedProgramming),通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）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学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
Spring 2.5学习笔记：IoC与AOP详解
学习笔记介绍了基于注解的Spring AOP编程，并提供了使用示例。 4. **配置和实战**： - 分别探讨了基于XML的配置和注解驱动的配置方式。例如，基于XML的Spring AOP编程示例和事务管理的配置，包括基于注解的事务...
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