Spring源码解析-注册配置信息

Spring Cloud服务注册的守护神:一致性保障策略 服务注册与发现是微服务架构中的基础组件,它允许服务实例在启动时向注册中心注册自己的信息,并允许其他服务通过注册中心发现并调用这些服务。Spring Cloud通过接口定义了服务发现的抽象,并通过各种实现类支持不同的服务注册中心,如Eureka、Consul、Zookeeper等。服务注册信息的一致性是微服务架构稳定运行的基石。Spring Cloud通过一系列机制和配置选项,确保了服务注册的一致性和高可用性。开发者需要深入了解这些机制,并结合具体的服务注册中心特性,合理配置和使用,以构建健壮的微服务系统。 阅读详情

1、注册方法概述

register(componentClasses) 注册配置类的信息。其中componentClasses 为传入的配置类class。

通过AnnotatedBeanDefinitionReader 的register(this.reader.register(componentClasses))方法。AnnotatedBeanDefinitionReader 已经注册了系统自带的处理器以及方法。就可以直接解析配置类中的属性和方法了。最终调用的是org.springframework.context.annotation.AnnotatedBeanDefinitionReader#doRegisterBean方法,遍历配置类以此处理。

主要处理的流程如下:

  • 读取配置类的信息,将信息封装到AnnotatedGenericBeanDefinition 对象中。

  • 通过注解工具处理AnnotatedGenericBeanDefinition 中的注解。

  • 将配置类的AnnotatedGenericBeanDefinition 和beanName 封装成BeanDefinitionHolder

  • 将BeanDefinitionHolder 注册到BeanDefinitionRegistry中,也就是当前的context(AnnotationConfigApplicationContext)中。

2、读取配置类的信息

主要方法:new AnnotatedGenericBeanDefinition(beanClass)

该方法主要获取配置类注解的元数据(AnnotationMetadata),只是获取不做任何处理。

该对象内部主要保存两个对象:

  • 配置类的Class对象(Object beanClass)

  • 配置类的注解元数据(AnnotationMetadata metadata)

  • setBeanClass(beanClass) 将当前的配置类交给AnnotatedGenericBeanDefinition 对象

  • this.metadata = AnnotationMetadata.introspect(beanClass) 通过AnnotationMetadata 的静态方法获取配置类的注解元数据

3、设置配置类的其他属性

abd.setInstanceSupplier(supplier);
ScopeMetadata scopeMetadata = this.scopeMetadataResolver.resolveScopeMetadata(abd);
abd.setScope(scopeMetadata.getScopeName());
String beanName = (name != null ? name : this.beanNameGenerator.generateBeanName(abd, this.registry));
  • 设置实例的创建方式(abd.setInstanceSupplier(supplier) )

    supplier 参数默认为空,该参数可以将实例对象交给Spring管理,不需要遵守Bean严格的创建过程

  • 设置实例的作用域(abd.setScope(scopeMetadata.getScopeName()))

    也就是实例单例还是多例

4、通过注解工具处理AnnotatedGenericBeanDefinition 中的注解

AnnotationConfigUtils.processCommonDefinitionAnnotations(abd);

解析注解元数据中的注定注解,并设置到Bean定义的属性中

处理的注解:

  • 懒加载 @Lazy

  • 优先级 @Primary

  • 依赖条件 @DependsOn

  • 角色 @Role

  • 描述 @Description

if (qualifiers != null) {
    for (Class<? extends Annotation> qualifier : qualifiers) {
        if (Primary.class == qualifier) {
            abd.setPrimary(true);
        }
        else if (Lazy.class == qualifier) {
            abd.setLazyInit(true);
        }
        else {
            abd.addQualifier(new AutowireCandidateQualifier(qualifier));
        }
    }
}

如果 qualifier 参数有值,则优先获取qualifier 中的属性并覆盖上面的值,包含的注解:

  • 懒加载 @Lazy

  • 优先级 @Primary

5、封装BeanDefinitionHolder

BeanDefinitionHolder definitionHolder = new BeanDefinitionHolder(abd, beanName);
definitionHolder = AnnotationConfigUtils.applyScopedProxyMode(scopeMetadata, definitionHolder, this.registry);

将BeanName和Bean的定义信息封装成新的对象。如果是代理对象则按照代理对象封装BeanDefinitionHolder 。

6、Bean定义信息注册到当前的Context

BeanDefinitionReaderUtils.registerBeanDefinition(definitionHolder, this.registry);

注册信息主要是三个属性beanDefinition、beanName 、aliases。将这些属性注册到当前的Context(registry)中

7、小结

注册配置的方法很简单,就是解析配置的注解信息,并装所有的注解信息、Bean的名称、别名注册到AnnotationConfigApplicationContext(registry)中。

Spring核心源码学习 我们学习spring源码最好的方式就是阅读较早的版本,早期版本代码结构简单,模块较少,使得初学者能将更多的精力放在spring的核心原理上。本文使用的源码为0.9.1版本。源码下载地址: git@gitee.com:limengg/spring-0.9.1-annotated.git 下载完成后,使用开发工具导入项目,就可以进行代码的跟着调试了。 代码结构如下图所示: 源码中带有测试用... 阅读详情

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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. 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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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