Spring 无法获取注解Bean原因分析

在Spring中获取Bean的各种方式 适用于需要手动控制Bean创建和管理的场景,通常在简单的测试或非Spring管理的类中使用。这些方法各有优缺点和适用场景,可以根据具体的需求选择合适的方式来获取Spring Bean。:适用于需要每次调用都返回新的Bean实例的场景(如Prototype作用域的Bean)。:适用于需要在非Spring管理的类中访问Spring管理的Bean。:适用于需要在Java代码中配置Bean而不是使用XML配置的场景。:适用于需要依赖注入的类中,这是Spring中最常用的注入方式。:适用于需要基于名称注入的场景, 阅读详情

概述

在本文中,我将通过实例向你展示Spring 中org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException 出现的原因。如果BeanFactory在Spring Context中没有找到bean的实例,就会抛出这个常见的异常。

Cause: No qualifying bean of type […] found for dependency

这个异常的出现一般是因为需要注入的bean未定义 
有一个类BeanA.Java

package com.csdn.training.model;
@Component
public class BeanA {
    @Autowired
    private BeanB beanB;
}

有一个类BeanB.java

package com.csdn.training.service;

@Component
public class BeanB {

}

配置文件applicationContext.xml

用一个测试类去启动拉起Spring容器:

package com.csdn.test;

public class AppTest {
    public static void main(String[] args) {
        ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:applicationContext.xml");
        BeanA beanA = (BeanA) context.getBean("beanA");
    }
}

自动扫描包路径缺少了BeanB,它和BeanA 不在同一路径下 
如果依赖 IBusinessService 在Spring 上下文中没有定义,引导进程报错:No Such Bean Definition Exception.

nested exception is org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: No qualifying bean of type [com.csdn.training.service.BeanB] found for dependency: expected at least 1 bean which qualifies as autowire candidate for this dependency.

Spring会提示:”Expected at least 1 bean which qualifies as autowire candidate for this dependency“(依赖至少有一个备选的bean能被自动注入) 
出现异常的原因是IBusinessService 在上下文中不存在:如果bean是通过classpath自动扫描来装配,并且IBusinessService已经正确的加上了注解(@Component,@Repository,@Service,@Controller等),也许是你没有把正确的包路径告诉Spring。

配置文件可以如下配置:

<context:component-scan base-package="com.csdn.training"></context:component-scan>

如果bean不能自动被扫描到,而手动定义却可以识别,那Bean就没有在Spring上下文中定义。

Cause: No qualifying bean of type […] is defined

造成这一异常的原因可能是Spring上下文中存在两个或以上该bean的定义。如果接口IService 有两个实现类 ServiceImplA 和ServiceImplB 
接口:IService.java

package com.csdn.training.service;

public interface IService {

}

两个实现类:ServiceImplA.java

package com.csdn.training.service;

import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ServiceImplA implements IService {

}

ServiceImplB.java

package com.csdn.training.service;

import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ServiceImplB implements IService {

}

如果BeanA 自动注入这一接口,Spring就无法分辨到底注入哪一个实现类:

package com.csdn.training.model;

import com.csdn.training.service.IService;
@Component
public class BeanA {    
    @Autowired
    private IService serviceImpl;
}

然后,BeanFactory就抛出异常NoSuchBeanDefinitionException 
Spring会提示:”expected single matching bean but found 2“(只应该匹配一个bean但是找到了多个)

Caused by: org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: 
No qualifying bean of type [com.csdn.training.service.IService] is defined: 
expected single matching bean but found 2: serviceImplA,serviceImplB

上例中,有时你看到的异常信息是NoUniqueBeanDefinitionException,它是NoSuchBeanDefinitionException 它的子类,在Spring 3.2.1中,修正了这一异常,为的是和bean未定义这一异常区分开。

nested exception is org.springframework.beans.factory.NoUniqueBeanDefinitionException: No qualifying bean of type [com.csdn.training.service.IService] is defined: expected single matching bean but found 2: serviceImplA,serviceImplB

解决这一异常可以用注解@Qualifier 来指定想要注入的bean的名字。

package com.csdn.training.model;

import com.csdn.training.service.IService;
@Component
public class BeanA {
    @Autowired
    @Qualifier("serviceImplA")
    private IService serviceImpl;
}

修改以后,Spring就可以区分出应该注入那个bean的实例,需要注意的是ServiceImplA的默认实例名称是serviceImplA

Cause: No Bean Named […] is defined

当你通过具体的bean的名字去得到一个bean的实例的时候,如果Spring 没有在上下文中找到这个bean,就会抛出这个异常。

package com.csdn.test;

public class AppTest {
    public static void main(String[] args) {
        ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:applicationContext.xml");
        context.getBean("beanX");
    }
}

这个例子中,没有一个bean被定义成 “beanX”,就会抛出如下异常: 
Spring会提示:”No bean named XXX is defined” (没有找到一个名叫XXX的bean)

org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: No bean named 'beanX' is defined at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.getBeanDefinition

Cause: Proxied Beans

如果bean由JDK的动态代理机制所管理,那么代理将不会继承该bean,它只会实现与其相同的接口。因此,如果bean是通过接口注入的,就可以成功注入。如果通过其实现类注入,Spring就无法将bean实例与类关联,因为代理并不真正的继承于类。 
出现这一原因,很有可能是因为你使用了Spring的事物,在bean上使用了注解@Transactional 
如下,ServiceA注入了ServiceB,这两个service都使用了事物,通过实现类注入bean就不起作用了。 
借口IService.java无变化,其实现类加上事物的注解 
ServiceImplA.java

package com.csdn.training.service;

@Service
@Transactional
public class ServiceImplA implements IService {
    @Autowired
    private ServiceImplB serviceImplB;
}

ServiceImplB.java

package com.csdn.training.service;

@Service
@Transactional
public class ServiceImplB implements IService {

}

如果改成通过接口注入,就可以:

ServiceImpl.java

package com.csdn.training.service;

@Service
@Transactional
public class ServiceImplA implements IService {
    @Autowired
    @Qualifier("serviceImplB")
    private IService serviceImplB;
}

结论

本文通过几个小例子,分析了NoSuchBeanDefinitionException 用了这一异常可能出现的情形,对于我们在实际开发过程中定位错误提供了一定的参考。 
原文为英文版,我在原文的基础上稍作改动,但又尽量保持原文的精髓,如果对译文有异议,欢迎指正。

Spring更简单保存和获取bean对象的方法(注解) 原因:不管@Resource注解和 @Autowired注解在注入对象的时候,都会有按照bean对象的id名来匹配,而我们写的变量名就是用来作比较的bean对象的id名。我们在使用@Bean方法注解或者使用xml配置的方法来将对象保存到Spring容器中的时候,很有可以会出现有比较多类型相同,但是bean对象的id名称不同 的情况。@Qualifier注解的作用:用来指定查找id名称是多少的bean对象,@Qualifier注解里面只有一个参数,用来设置用来指定查找id名称。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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