sping拦截器(监视模式)

本文介绍 Spring AOP 中的拦截器实现方法,包括编写自定义拦截器类、配置 Bean 名称自动代理创建器等内容。展示了如何在方法调用前执行特定行为。
spring 拦截器的实现

spring 2009-09-14 11:00:02 阅读1065 评论0 字号:大中小 订阅

spring 拦截器是spring AOP体系下的一个重要的子功能。它类似于web中的filter,但又比filter灵活,强大得多。许多AOP框架,包括Spring,都是以拦截器做通知模型, 并维护一个以连接点为中心的拦截器链。(见Spring Framework 开发参考手册第6章),拦截功能是spring AOP实现面向切面编程的一个亮点,我们这里通过一个示例来看看如何使用拦截功能的:

这个例子是通过拦截指定的bean,在外部调用他们其中的方法被之前将触发拦截器。

首先,编写一个个拦截器:SpringAOPInterceptor.java

public class SpringAOPInterceptor implements MethodBeforeAdvice {

public void before(Method method, Object[] args, Object target)

throws Throwable {

System.out.println("The Interceptor method name is: "

+ method.getDeclaringClass().getName() + "."

+ method.getName());

String value = "";

for(int i=0;ilength;i++){

value += args.toString()+"&";

}

System.out.println( "The method parames is:" +value);

System.out.println( "The target class is:" + target.getClass().getName());

}

该拦截器使用的是前置通知(before advice),它可以在该切入点也就是调用该方法前执行自定义的行为,但不能在切入点处理完返回过程中执行拦截,也就没办法改变切入点的返回值.如果想使用其他切入点进行拦截,可以查看org.springframework.aop包(Spring的通知API)下的其他类.

随后,我们可以编写几个需要被拦截的类,这里,我不再提供了,大家随便写个test类吧^_^.

最后,需要把拦截器注册到bean容器(applicationcontext.xml)内.并把要拦截的bean一起注入到自动代理bean定义类org.springframework.aop.framework.autoproxy.BeanNameAutoProxyCreator中.

例子如下:

<bean name="logger" class="com.comwave.sc.form.ao010.test.SpringAOPInterceptor"method="dispose">

<bean name= "loggingAutoProxy"

class="org.springframework.aop.framework.autoproxy.BeanNameAutoProxyCreator">

<property name= "beanNames" >

<value>userDAO</value><!-- 在这里可以声明多个需要拦截的bean -->

</property>

<property name= "interceptorNames" >

<list>

  <value>logger</value><!-- 同样,在这里可以声明多个拦截器,注意次序前后 -->

</list>

</property>

</bean>


拦截器在spring中一般都是用来类似过滤器的功能,如日志处理、编码转换、权限检查等。以后仍会对spring的拦截器进行更加深入的研究。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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