Spring源码学习-Aop原理,事件机制

AOP整体解析

AOP开启注解:@EnableAspectJAutoProxy
  • @EnableAspectJAutoProxy导入了AspectJAutoProxyRegistrar注册器,它实现了ImportBeanDefinitionRegistrar接口,能够向Bean定义信息中心注册组件定义信息
  • 通过ConfigurationClassPostProcessor后置处理器可以解析@Import注解从而导入AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator组件,这个组件本质上就是一个Bean后置处理器,他会干预到每个组件的创建环节,就是这个后置处理器完成了AOP的功能
AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator类图

AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator功能

他属于Bean的后置处理器,在getBean的时候干预进来

  • 走到容器刷新12步的注册所有Bean后置处理器registerBeanPostProcessors(beanFactory),通过getBean来创建此Bean后置处理器
  • 通过对BeanFactoryAware接口的setBeanFactory方法封装,对BeanFactory进行处理
  • 在初始化期间创建了ReflectiveAspectJAdvisorFactory增强工厂和BeanFactoryAspectJAdvisorsBuilderAdapter建造者
  • AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator创建完成之后,拦截判断每个其他的类是否有@Aspect注解,有就表示当前类是切面,再判断当前类是否要跳过,当前类是否是需要增强的Bean,不需要增强的话直接构建增强器
  • 构建增强器,第一次进来不知道哪些组件是切面,获取所有的组件挨个判断是否切面,是的话就加入到切面的名称缓存集合中
增强器Advisor

他是spring找到所有切面的通知方法封装为Advisor,步骤如下

  1. 遍历所有的切面类
  2. 反射找到切面类的所有方法
  3. 每个方法判断是否通知方法(Pointcut.class, Around.class, Before.class, After.class, AfterReturning.class, AfterThrowing.class,保存在ASPECTJ_ANNOTATION_CLASSES类数组中)
  4. 通知方法被封装为Advisor(增强器)
  5. 每个增强都是InstantiationModelAwarePointcutAdvisorImpl类型的实例
AOP对被切面类的代理过程
  1. finishBeanFactoryInitialization(beanFactory),完成工厂的初始化开始创建所有的Bean,此步开始获取被切面类HelloService
  2. 到第一处后置处理器,执行AOP后置拦截方法AbstractAutoProxyCreator.postProcessBeforeInstantiation
  • 判断是否是切面接口(肯定不是,现在都是注解方式)
  • 判断是否跳过(获取到所有切面的所有增强器,看是否一些带有后缀的特殊类)
  1. 上一步什么都没做,直接返回的null,继续执行下面的流程,创建好了HelloService被切面对象,并执行MergedBeanDefinitionPostProcessor后置处理器,在执行属性的赋值,这两处AOP的后置处理器虽然介入了,但是它未进行任何的干预处理
  2. initializeBean初始化Bean方法,执行了BeanPostProcessor.postProcessBeforeInitialization(后置处理器的方法),此时AOP介入了,直接返回了原始对象本身,并未做代理操作
  3. 在执行BeanPostProcessor.postProcessAfterInitialization后置处理器方法,此时AOP真正开始干活了,去创建需要的代理对象
  • 拿到所有的增强器,遍历挨个判断所有增强器的切入点正则是否能满足切入这个对象
  • 像增强器数组中的第一位添加一个ExposeInvocationInterceptor(拦截器),在对增强器进行一些排序
  1. 还在上一步的方法中,AOP的后置处理器开始创建代理对象
  • 创建代理对象,保存了ProxyFactory,这个工厂对象中保存了之前拿到的所有需要执行的Advisor
  • 返回单例,HelloService的Bean创建完毕,此时实际上他属于一个代理对象
  1. AOP的准备工作到此已经全部完成,切面对象正常创建普通的Bean到单例池中
AOP原理总结图

AOP的运行流程
  1. 通过CglibAopProxy操作代理类,先把所有的增强器再转变为真正的方法拦截器MethodInterceptor
  • 增强器只是保存了切面执行方法的一些信息,转为拦截器才能真正执行目标的方法
  1. 接下来是责任链的设计模式,在方法执行的前后执行对应的通知方法(构造成为了一个拦截器链list)
  2. 把构造好的链还有很多其他信息传进去,构造一个CglibMethodInvocation类,并调用它的proceed方法,在此步骤拦截器生效了
  3. 其内包含一个currentInterceptorIndex计数器,每调用一次拦截器的invoke方法拦截器其数值增加1,然后继续进入到下一个拦截器的invoke方法,层层嵌套下去,一直到所有的拦截器invoke方法执行,知道执行完前置通知的处理后,判断数组没有在需要执行的拦截器了,反射执行目标方法,最后在一层层的返回执行回去,其他拦截器的对应方法就也会得到执行(整个是一个链式结构的方法调用,俄罗斯套娃式)
执行原理示意图

拦截器和注解对应关系

MethodInterceptor是Sping家的拦截器接口,就是为了把增强器都统一为拦截器接口,这样就有共同的方法,方便链式调用传递
分为五个拦截器,分别对应五个增强器

  • ExposeInvocationInterceptor:ExposeInvocationInterceptor
  • @Before:MethodBeforeAdviceInterceptor
  • @AfterReturning:AspectJAfterReturningAdvice:异常情况下,返回通知就失败了
  • @After:AspectJAfterAdvice:后置通知在异常情况下也能执行,因为他是在finally中执行的通知方法
  • @AfterThrowing:AspectJAfterThrowingAdvice:他的invoke方法catch住了异常,然后执行自己的通知方法,执行完后再将异常抛出去

这三个Advice也都实现了拦截器接口

事件的机制

EventListenerMethodProcessor

事件用的后置处理器,两个执行的时机:

  1. 工厂后置处理环节执行增强:拿到所有DefaultEventListenerFactory类型的beanFactory实例,并将其进行一个排序在保存到eventListenerFactories属性之中
  2. 所有Bean都完全创建好后执行初始化(smart的后置处理器)
  • 拿到容器中的所有组件,调用处理组件的processBean(beanName, type)方法
  • 找到组件中所有@EventListener标注的方法,遍历找到的每一个方法
  • 拿到DefaultEventListenerFactory,把当前方法,beanName等信息封装到ApplicationListenerMethodAdapter适配器中
  • 把此适配器(属于监听器)放到了容器中和事件派发器中

所以事件派发给的实际上是适配器,适配器再利用之前保存的Bean信息反射调用自己组件的事件监听方法
这个后置处理器给我们每一个监听方法都创建了一个适配器组件

事件发送

获取事件多波器中的所有的事件监听器,判断是否匹配,挨个遍历执行(观察者模式)

事件后置处理器类图

EventListenerMethodProcessor

适配器类图

这个适配器实现了监听器的接口,本质上属于一个监听器,通过适配器的设计模式,引入了监听器的功能

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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