【Spring】通过Aspects实现面向切面编程(AOP)

目录

1.概念理解

2. 案例说明


1.概念理解

【注】一些概念来自:https://blog.youkuaiyun.com/Kaiser__/article/details/135894150

  1. 横切关注点

    分散在每个各个模块中解决同一样的问题,如用户验证、日志管理、事务处理、数据缓存都属于横切关注点。这个概念不是语法层面的,而是根据附加功能的逻辑上的需要:有十个附加功能,就有十个横切关注点。

  2. 通知(增强)
    增强,通俗说,就是你想要增强的功能,比如 安全,事务,日志等。

    每一个横切关注点上要做的事情都需要写一个方法来实现,这样的方法就叫通知方法。

    前置通知:在被代理的目标方法前执行
    返回通知:在被代理的目标方法成功结束后执行
    异常通知:在被代理的目标方法异常结束后执行
    后置通知:在被代理的目标方法最终结束后执行
    环绕通知:使用try…catch…finally结构围绕整个被代理的目标方法,包括上面四种通知对应的所有位置

  3. 切面
    封装通知方法的类。

  4. 目标
    被代理的目标对象。

  5. 代理
    向目标对象应用通知之后创建的代理对象。

  6. 连接点
    通俗说,就是spring允许使用通知的地方

  7. 切入点
    定位连接点的方式。每个类的方法中都包含多个连接点,所以连接点是类中客观存在的事物(从逻辑上来说)。如果把连接点看作数据库中的记录,那么切入点就是查询记录的 SQL 语句。

                            

AspectJ实施增强的类需要配置为切面,AspectJ提供了下列注解用于配置切面,

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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