Nest.js中的设计模式——上下文

nestjs核心之NestApplicationContext类 src/core/NestApplicationContext.ts //应用程序上下文类,对应了一个模块所处的上下文环境,即它所属的模块数组 export class NestApplicationContext implements INestApplicationContext { //模块token工厂,token用来识别模块 private readonly modul 阅读详情

Nest的平台不可知论

Nest is a platform-agnostic framework.

上篇文章给大家说过Nest中的模块化思想,模块化是组织业务代码的方式,我们还需要用一个传输层(transport layer)将业务暴露出去得以执行,例如Http服务器的话要定义路由找到执行方法,websocket则是定义一个gateway接收所有事件并进行分发。在我理解,平台不可知论说的正是这种能按照所需的暴露服务方式,灵活地进行开发与管理。这也就会意味着,不同暴露方式则会产生不一样的上下文(Context)。

下面来看看Nest中是如何进行设计的。

应用上下文

我们创建Nest应用,是通过@nestjs/core里面的NestFactory方法进行创建的,先看看代码

export declare class NestFactoryStatic {
    create<T extends INestApplication = INestApplication>(module: any, options?: NestApplicationOptions): Promise<T>;
    create<T extends INestApplication = INestApplication>(module: any, httpAdapter: AbstractHttpAdapter, options?: NestApplicationOptions): Promise<T>;
    createMicroservice<T extends object>(module: any, options?: NestMicroserviceOptions & T): Promise<INestMicroservice>;
    createApplicationContext(module: any, options?: NestApplicationContextOptions): Promise<INestApplicationContext>;
   // 省略部分代码
}

可以看到,这里有几个创建应用的方法:

  • create是创建一个Http Server App:INestApplication
  • createMicroservice是创建一个微服务应用:INestMicroservice
  • createApplicationContext则是创建一个独立的应用,没有任何网络监听。

Standalone App

Standalone App比较简单,是直接暴露入口文件作为执行入口,没有绑定socket的就是独立应用。一般是用在CronJob或者Cli

一般用得比较多的就是select()和get()方法,ts定义如下面代码:

export interface INestApplicationContext {
    select<T>(module: Type<T> | DynamicModule): INestApplicationContext;
    get<TInput = any, TResult = TInput>(typeOrToken: Type<TInput> | Abstract<TInput> | string | symbol, options?: {
        strict: boolean;
    }): TResult;
    // 省略部分代码
}

之前将模块化的时候说过,Nest是用了IoC作为模块化管理的,这两个方法就是让我们可以从应用直接找到对应的Provider,也就是业务代码。

get方法定义了从App中获取依赖项(Provider)

const app = await NestFactory.createApplicationContext(AppModule);
const tasksService = app.get(TasksService);

这里默认是从AppModule去查找Provider的,通过select则可以制定模块去找。

const app = await NestFactory.createApplicationContext(AppModule);
const tasksService = app.select(TasksModule).get(TasksService, { strict: true });

独立应用比较简单,可以理解为一般的js脚本,也就是没有transport layer。而需要网络传输的才是重点的使用领域。

Http App和MicroService App

Http App和MicroService App都需要网络服务,每个请求过来时,都会有一个执行上下文。

有两种执行上下文,分别是ArgumentsHost和ExecutionContext。

ArgumentsHost

先看看ArgumentsHost的定义

export declare type ContextType = 'http' | 'ws' | 'rpc';

export interface ArgumentsHost {
    getArgs<T extends Array<any> = any[]>(): T;
    getArgByIndex<T = any>(index: number): T;
    switchToRpc(): RpcArgumentsHost;
    switchToHttp(): HttpArgumentsHost;
    switchToWs(): WsArgumentsHost;
    getType<TContext extends string = ContextType>(): TContext;
}

这个上下文主要定义了不同transport的上下文对象,可以看到,Nest的上下文类型定义了http、ws和rpc三种。

  • http的话只要是request, response, next;
  • ws的话则是定义了getData和getClient方法
  • rpc定义了getData和getContext方法

可以通过getType方法获得当前的上下文类型,例如:

if (host.getType() === 'http') {
  // do something that is only important in the context of regular HTTP requests (REST)
} else if (host.getType() === 'rpc') {
  // do something that is only important in the context of Microservice requests
}

当然上下文也可以进行拓展,例如GraphQL的上下文继承了Nest的ExecutionContextHost,然后定义了root, args, context,和info四个属性。

import { ExecutionContextHost } from '@nestjs/core/helpers/execution-context-host';

export declare class GqlExecutionContext extends ExecutionContextHost implements GraphQLArgumentsHost {
    static create(context: ExecutionContext): GqlExecutionContext;
    getType<TContext extends string = GqlContextType>(): TContext;
    getRoot<T = any>(): T;
    getArgs<T = any>(): T;
    getContext<T = any>(): T;
    getInfo<T = any>(): T;
}

ExecutionContext

ExecutionContext其实是直接继承了ArgumentsHost,然后拓展了获得controller的类和调用的方法。

export interface ExecutionContext extends ArgumentsHost {
    getClass<T = any>(): Type<T>;
    getHandler(): Function;
}

Provider的注入范围(injection scopes)

这里的注入还是指Nest的IoC机制中的注入。
provider的注入范围指的是一种来获得所需的提供者生命周期行为的机制。

有三种:

  • DEFAULT,默认的注入范围,provider以单例方式在整个应用程序中共享;
  • REQUEST,专门为每个传入请求创建一个新的提供者实例。该实例在请求完成处理后被垃圾回收;
  • TRANSIENT,在注入时都将创建一个新的专用实例。

用法就是在Injectable装饰器作为参数传入进去。

import { Injectable, Scope } from '@nestjs/common';

@Injectable({ scope: Scope.REQUEST })
export class CatsService {}

在介绍上下文的时候讲到这个注入范围,主要是因为REQUEST范围,有时需要在Provider中获取到请求上下文,这种时候就一定要将Provider定义为REQUEST scope。

import { Injectable, Scope, Inject } from '@nestjs/common';
import { REQUEST } from '@nestjs/core';
import { Request } from 'express';

@Injectable({ scope: Scope.REQUEST })
export class CatsService {
  constructor(@Inject(REQUEST) private request: Request) {}
}
nestjs-context @ 2muchcoffee / nestjs-context 允许您在NestJs请求范围之外获取请求上下文 安装 npm install @2muchcoffee/nestjs-context --save 用法 一次将ContextModule导入到AppModule或CoreModule import { ContextModule } from '@2muchcoffee/nestjs-context' ; @ Module ( { imports : [ ... ContextModule , ... ] } ) export class AppModule { } 导入ContextModule后,您可以在代码中使用Context及其静态函数 import { Context } from '@2muchcoffee/nestjs-cont 立即下载

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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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