3.4Bean的作用域

默认情况下,Spring应用上下文中所有的Bean都是作为单例的形式创建的。

大多数情况下,单例都是很理想的方案。初始化和垃圾回收对象实例所带来的成本只留给一些小规模的任务,在这些任务中,让对象保持无状态并且在应用中反复重用可能不太合理。

有时候,你所使用的类是易变的,他们会保持一些状态,重用不太安全!!(多线程问题)

Spring 定义了多种作用域

  1. 单例(Singleton):在整个应用中,只创建bean的一个实例
  2. 原型(Prototype):每次注入或者通过Spring应用上下文获取的时候,都会创建一个新的实例
  3. 会话(Session):在web应用中,为每个会话创建一个bean
  4. 请求(Request):在web应用中,为每一个请求创建一个Bean实例

Singleton

@Component
public class Menu {

    public Dessert dessert;

    @Autowired
    public void setDessert(Dessert dessert) {
        this.dessert = dessert;
    }
}

@Component
public class Menu_2 {

    public Dessert dessert;

    @Autowired
    public void setDessert(Dessert dessert) {
        this.dessert = dessert;
    }
}

public class TestAdv {

    @Autowired
    public Menu menu;
    @Autowired
    public Menu_2 menu_2;

    @Test
    public void testFun(){
        System.out.println(menu.dessert);
        System.out.println(menu_2.dessert);
    }

}

dessert.Cake@478190fc
dessert.Cake@478190fc

通过以上的例子,可以看到我们注入两个Menu里面的甜点所指向的地址都是一样的。

Prototype

@Component
@Primary
@Scope(ConfigurableBeanFactory.SCOPE_PROTOTYPE)
public class Cake implements Dessert{
}

dessert.Cake@36bc55de
dessert.Cake@564fabc8

把这个Bean的作用域换成prototype,就可以发现,两个注入的甜点的地址是不一样的了。。。。 

会话,还有请求作用域(没有可以run的例子),就先放一下!!!!

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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