JKD动态代理及CGLIB动态代理

spring AOP 动态代理 jkd动态代理和cglib动态代理 hibernate使用cglib延迟加载 spring 的AOP 实现 可以使用jdk的动态代理,也可以使用cglib的动态代理 先说下两者区别: 静态代理:代理之前就已经知道了代理者和被代理者 动态代理:代理之前并不清楚,在运行时使用反射机制动态生成代理类的字节码 无需我们手动编写它的源代码 jdk动态代理:java.lang.reflect 包中的Proxy类,InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。* 只能代理实现了接口的类,没有实现接口的类不能实现JDK动态代理。*jdk实现动态代理模式,必须使用接口。 阅读详情

jdk动态代理

jdk动态代理采用字节重组,重新生成代理对象来替代原始对象,以达到动态代理的目的。

jdk动态代理的原理步骤如下:

  • 获取被代理对象的引用。
  • jdk动态代理类重新生成一个新的类,新的类需要实现被代理实现的所有接口。
  • 动态生成java代码,新的类的方法调用父类java.lang.reflect.Proxy的java.lang.reflect.InvocationHandler属性的java.lang.reflect.InvocationHandler#invoke方法。从而进入到增强方法中。
  • 编译java文件为class文件。
  • 将代理类加载到jvm中。

jdk动态代理代码实现

抽象主题角色接口

package com.ludk.proxy;


public interface IUserService {
    void select();
}

真实主题角色类

package com.ludk.proxy;


public class UserServiceImpl implements IUserService {
    @Override
    public void select() {
        System.out.println("真实主题角色实现");
    }
}

增强主题角色类

package com.ludk.proxy;

import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;

public class ProxyHandler implements InvocationHandler {
    // 用于存储真实的被代理对象
    Object target;

    public ProxyHandler(Object target) {
        this.target = target;
    }

    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        before();
        Object result=method.invoke(target,args);
        after();
        return null;
    }

    private void before(){
        System.out.println("执行方法前:");
    }
    private void after(){
        System.out.println("执行方法后:");
    }
}

测试类

package com.ludk.proxy;

import java.lang.reflect.Proxy;


public class ProxyTest {
    public static void main(String[] args) {
        IUserService iUserService=new UserServiceImpl();
        ProxyHandler handler=new ProxyHandler(iUserService);
        IUserService userService=(IUserService) Proxy.newProxyInstance(iUserService.getClass().getClassLoader(),iUserService.getClass().getInterfaces(),handler);
        userService.select();
    }
}

测试结果

执行方法前:
真实主题角色实现
执行方法后:

cglib动态代理

是基于继承实现的动态代理

cglib动态代理代码实现

被代理对象

package com.ludk.proxy.cglibproxy;


public class UserService {
    public void select(){
        System.out.println("select 方法代码逻辑");
    }
}

代理对象的增强类

package com.ludk.proxy.cglibproxy;

import org.springframework.cglib.proxy.MethodInterceptor;
import org.springframework.cglib.proxy.MethodProxy;

import java.lang.reflect.Method;

public class ProxyInterceptor implements MethodInterceptor {

    @Override
    public Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy) throws Throwable {
        before();
        Object result=methodProxy.invokeSuper(o,objects);
        after();
        return result;
    }
    private void before(){
        System.out.println("方法执行前:");
    }
    private void after(){
        System.out.println("方法执行后:");
    }
}

测试类

package com.ludk.proxy.cglibproxy;

import org.springframework.cglib.proxy.Enhancer;


public class CglibProxyTest {
    public static void main(String[] args) {
        // Enhancer 为 CGLIB 代理增强类
        Enhancer enhancer=new Enhancer();
        // 设置被代理类(父类),以便 CGLIB 去生成该类的子类
        enhancer.setSuperclass(UserService.class);
        // 你可以认为是设置增强方法
        enhancer.setCallback(new ProxyInterceptor());
        // 生成代理对象
        UserService proxy = (UserService) enhancer.create();

        // 执行代理方法
        proxy.select();
        System.out.println();
    }
}

测试结果

方法执行前:
select 方法代码逻辑
方法执行后:

jdk动态代理与cglib动态代理对比

jdk动态代理被代理类必须实现接口,因为是通过生成接口实现类实现的。
cglib动态代理被代理类不能被final修饰,方法不能private,因为是基于被代理类的子类通过字节码增强技术实现的。被代理类不能被final修饰、方法被private修饰时,子类不能重写父类方法。

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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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