spring容器和springMVC容器

将Bean交给Spring容器管理有几种方式? 前两种方式,大家用的可能比较多,也是平时开发中必须要知道的,@Import注解用的可能不是特别多了,但是也是非常重要的,在进行Spring扩展时经常会用到,它经常搭配自定义注解进行使用,然后往容器中导入一个配置文件。他是所有Spring Bean的容器根接口,给Spring 的容器定义一套规范,给IOC容器提供了一套完整的规范,比如我们常用到的getBean方法等。方法,然后将我们要导入的类的全限定名写在里面即可,实现起来也是非常简单。注解的源码中,说的已经很清楚了,感兴趣的可以看下,我们实现一个。 阅读详情

spring和springMVC父子容器:

何为父子上下文呢?

父上下文:

使用listener监听器来加载配置文件,如下:

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< listener >   

   < listener-class >org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</ listener-class >   

</ listener >

Spring 会创建一个WebApplicationContext上下文,称为父上下文(父容器),保存在 ServletContext中,key是WebApplicationContext.ROOT_WEB_APPLICATION_CONTEXT_ATTRIBUTE的值。

可以使用Spring提供的工具类取出上下文对象:WebApplicationContextUtils.getWebApplicationContext(ServletContext);

子上下文:

使用Spring MVC 来处理拦截相关的请求时,会配置DispatchServlet:

?

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< servlet >

     < servlet-name >dispatcherServlet</ servlet-name >

     < servlet-class >org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet

     </ servlet-class >

     < init-param >

         < param-name >contextConfigLocation</ param-name >

         < param-value >/WEB-INF/applicationContext-mvc.xml</ param-value >

     </ init-param >

     < load-on-startup >1</ load-on-startup >

</ servlet >

 

< servlet-mapping >

     < servlet-name >dispatcherServlet</ servlet-name >

     < url-pattern >/</ url-pattern >

</ servlet-mapping >

每个DispatchServlet会有一个自己的上下文,称为子上下文,它也保存在 ServletContext中,key 是"org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.CONTEXT"+Servlet名称。当一 个Request对象产生时,会把这个子上下文对象(WebApplicationContext)保存在Request对象中,key是 DispatcherServlet.class.getName() + ".CONTEXT"。

可以使用工具类取出上下文对象:RequestContextUtils.getWebApplicationContext(request);


父上下文(父容器)和子上下文(子容器)的访问权限:

子上下文可以访问父上下文中的bean,但是父上下文不可以访问子上下文中的bean。


父上下文使用与否

方案一,传统型:

父上下文容器中保存数据源、服务层、DAO层、事务的Bean。

子上下文容器中保存Mvc相关的Action的Bean.

事务控制在服务层。

由于父上下文容器不能访问子上下文容器中内容,事务的Bean在父上下文容器中,无法访问子上下文容器中内容,就无法对子上下文容器中Action进行AOP(事务)。

当然,做为“传统型”方案,也没有必要这要做。

 

方案二,激进型:

Java世界的“面向接口编程”的思想是正确的,但在增删改查为主业务的系统里,Dao层接口,Dao层实现类,Service层接口,Service层实现类,Action父类,Action。再加上众多的O(vo\po\bo)和jsp页面。写一个小功能 7、8个类就写出来了。 开发者说我就是想接点私活儿,和PHP,ASP抢抢饭碗,但我又是Java程序员。最好的结果是大项目能做好,小项目能做快。所以“激进型”方案就出现了-----没有接口、没有Service层、还可以没有众多的O(vo\po\bo)。那没有Service层事务控制在哪一层?只好上升的Action层。

本文不想说这是不是正确的思想,我想说的是Spring不会限制你这样做。

由于有了父子上下文,你将无法实现这一目标。解决方案是只使用子上下文容器,不要父上下文容器 。所以数据源、服务层、DAO层、事务的Bean、Action的Bean都放在子上下文容器中。就可以实现了,事务(注解事务)就正常工作了。这样才够激进。

注意:不使用listener监听器来加载spring的配置文件,只使用DispatcherServlet来加载spring的配置,不要父子上下文,只使用一个DispatcherServlet,事情就简单了,什么麻烦事儿也没有了



借用更多解释:

首先,必须先理解spring在web容器的是如何运行的。

 1 对于一个web应用,当其部署在web容器上时,web容器就会给其提供一个全局的上下文环境ServletContext. 这个上下文环境将为后面的所有的spring有关的容器提供宿主环境,相当于是提供一个仓库。后面的所有的容器都将装在里面。

补充:什么是ServletContex对象?

    ServletContext对象是WEB服务器中的一个已知路径的根。例如Servlet上下文被定位到http://localhost:8080/mybatisTest。以/mybatisTest请求路径(上下文路径)开始的所有请求被发送到与此ServletContext关联的WEB应用程序。

    Servlet容器在Web应用程序加载时创建ServletContext对象,ServletContext对象可以被Web应用程序中所有的Servlet所访问。

2 紧接着,在web.xml 中会提供有contextLoaderListener。在web容器启动时,会触发容器初始化事件,此时contextLoaderListener会监听到这个事件,其contextInitialized方法会被调用。初始化配置文件;

3 随后,开始初始化web.xml 中配置的Servlet,servlet可以配置多个。在spring中:

以最常见的DispatcherServlet为例,这个servlet实际上是一个标准的前端控制器,用以转发、匹配、处理每个servlet请求。DispatcherServlet上下文在初始化的时候会建立自己的IoC上下文,用以持有spring mvc相关的bean。这个DispatcherServlet初始化自己上下文的工作在其initStrategies方法中可以看到,大概的工作就是初始化处理器映射、视图解析等。当然,在初始化自己的上下文前提下,先初始化parent上下文。每个servlet就持有自己的上下文。

 

好了,切入正题:何为父子容器?

Spring正题框架的核心概念中, 容器是核心思想。用来管理bean 的整个生命周期,在一个项目中,容器不仅仅只有一个。容器之间也存在上下层关系,当一个项目中引入Spring和SpringMVC这两个框架,其实就是2个容器,Spring是父容器,SpringMVC是其子容器,

子容器可以访问父容器对象,而父容器不可以访问子容器对象。(对父子属性不成立)

该如何理解子容器可以访问父容器对象,而父容器不可以访问子容器对象? 举个栗子

Web层的congtroller定义的类中,可以引用service层的对象(的接口,IC即对象),相反则不成立。

 

好了,接下来进入讨论的关键:

当我们使用注解开发的时候,对于Bean 的注册,我们使用如下的配置:

<context:component-scan base-package=“com.it.wu" />


Spring参考手册中讲到,该配置的功能是扫描默认包下的所有的@Component注解,并且自动注册到容器(生成bean,简化了xml文件中配置的繁琐工作)中,同时也扫描@Controller,@Service,@Respository这三个注解注册他们所对应的bean到对应的容器中,因为他们是继承自@Component。

以上的这个注解配置,使用于父类和子类容器。

当然,还有一个SpringMVC相关的配置 

      <mvc:annotation-driven />

 

经过验证,这个是必须要配置的,因为它是和@RequestMapping结合使用的,这里再补充下与SpringMVC框架相关的知识点。

处理器映射器(HandlerMapping):用来处理用户请求的URL找到具体Controller的,有两种方式; 
处理器适配器(HandlerAdapter): 用来处理具体Controller对应的具体方法的,有3种;

@RequestMapping这个注解的主要目的就是对具体的Controller类或者方法进行注册,以方便HandlerMapping用来处理请求的映射。但是@RequestMapping需要结合<mvc:annotation-driven />使用才能生效。

 

问题来源?

在实际的开发中,由于有了强大的注解功能,很多基于XML的配置方式已经被替代,但是在实际项目中,同时配置Spring和SpringMVC时会出现一些奇怪的异常,比如Bean被多次加载,多次实例化,或者依赖注入时,Bean不能被自动注入,但是明明你已经将该Bean注册了。

Spring配置文件applicationContext.xml,SpringMVC配置文件applicationContext-MVC.xml,这样项目中就有2个容器。

配置方式1:

applicationContext.xml中配置了<context:component-scan base-package=“com.it" />,负责所有需要注册的Bean的扫描工作。applicationContext-MVC.xml中配<mvc:annotation-driven />,负责springMVC相关注解的使用,启动项目发现,springMVC失效,无法进行跳转,进行调试,发现springMVC容器中的请求好像没有映射到具体controller中;

 配置方式2:

将<context:component-scan base-package=“com.it" />和<mvc:annotation-driven />都配置在

applicationContext-MVC.xml中。Ok,可以运行。

为何?我用方式1.父容器进行扫描注册所有的bean,自容器负责使用相关的注解,难道不可以吗?查看源码发现的确不可以。

方式2却可以。原因是:

springMVC初始化时,会寻找所有当前容器中的所有@Controller注解的Bean,在方式1中,而当前容器springMVC容器中却没有注册的Bean。所有的@Controller配置的Bean都注册在Spring父容器中了。

What?难道就没有方式1的解决方案了吗?

答案是有的!在默认的情况下,自类容器不可以获得父类容器的Bean,当然我们可以在子类容器中配置使用父类的容器。

在applicationContext-MVC.xml中再配置如下的一段代码:

<bean class="org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerMapping">

        <property name="detectHandlerMethodsInAncestorContexts">

            <value>true</value>

        </property>

</bean>

 

好了,前面的两种方式不是最完美的。

下面介绍第三种比较好的方式:

在实际工程中,会包括很多配置,根据不同的业务模块来划分,所以我们一般思路是各负其责,明确边界,Spring根容器负责所有其他非controller的Bean的注册,而SpringMVC只负责controller相关的Bean的注册。第三种方案如下:

Spring容器配置,排除所有@controller的Bean

<context:component-scan base-package="com.fsnip.open">

        <context:exclude-filter type="annotation" expression="org.springframework.stereotype.Controller"/>

    </context:component-scan>

 

SpringMVC容器配置,让其只包括@controller的Bean

<context:component-scan base-package="com.fsnip.open" use-default-filters="false">

        <context:include-filter type="annotation" expression="org.springframework.stereotype.Controller" />

    </context:component-scan>

 

引用一下参阅的博客的图片。 原图地址http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/1602617


 

略谈spring容器和springmvc容器 首先给出今天思考容器问题的原因: 今天在解决我的一个小ssm框架的硬编码问题的时候出了问题: 图中红色框的三个参数就是我编程的时候的硬编码问题,由于写死在程序中,不利于以后的修改,所以我通过把这三个参数提取到resources.properties中,然后在Spring框架的applicationContext.xml中利用标签 &lt;context:property-placehol... 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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HistoryCreator的博客 488

Web容器、Spring容器 和 SpringMVC容器的区别

容器:在spring整体框架的核心概念中,容器的核心思想是管理Bean的整个生命周期; Spring容器 和 SpringMVC容器最本质的区别:Spring容器是父容器,SpringMVC是其子容器; Tomcat(web容器)是管理servlet对象的地方,而Spring容器和SpringMVC容器是管理bean对象的地方,更进一步的讲,spring是管理service和dao的容器,sp...

xuxinyuan的博客 530

spring容器和springmvc容器,以及web容器(tomcat是具体的一种实现)的关系

文章目录spring容器和springmvc容器web容器参考 spring容器和springmvc容器 说到spring和springmvc,其实有很多工作好多年的人也分不清他们有什么区别,如果你问他项目里用的什么MVC技术,他会说我们用的spring和mybatis,或者spring和hibernate。 在潜意识里会认为springmvc就是spring,之前我也是这么认为的,哈哈。 虽然springMVC和spring有必然的联系,但是他们的区别也是有的。下面我就简单描述下 首先 springmvc

m0_45406092的博客 1606

Spring容器和springmvc容器的区别联系

Spring是根容器,SpringMVC是其子容器。子容器的创建依赖于父容器的创建,父容器先于子容器创建。子容器(SpringMVC容器)可以访问父容器(Spring容器)的Bean,父容器(Spring容器)不能访问子容器(SpringMVC容器)的Bean。也就是说,当在SpringMVC容器中getBean时,如果在自己的容器中找不到对应的bean,则会去父容器中去找,这也解释了为什么由Sp

张维鹏的博客 4880

spring容器和springMVC容器,之间的联系

这篇文章讲明白了spring容器,springmvc容器的区别与联系。虽然没有直接从源码进行讲解,但是降低了文章的理解难度。 这篇文章包括spring启动过程。 另外作者指出一些常见的spring和springMVC混乱配置导致的错误。 非常推荐大家读! 在Spring整体框架的核心概念中,容器的核心思想是管理Bean的整个生命周期。但在一个项目中,Spring容...

Angus 409

servlet容器,web容器,spring容器,springmvc容器,dubbo容器之间区别

文章目录1 各个容器1.1 Web容器1.2 Servlet容器1.3 Servlet容器和ServletContext的关系1.4 Spring容器和SpringMVC容器1.5 spring与springmvc容器区别1.6 dubbo容器与spring,springmvc容器区别2 容器间的关系图 1 各个容器 1.1 Web容器 web容器(web服务器)主要有:Apache、IIS、To...

上善若泪 5138
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