博客
关于我
Spring AOP 扫盲
阅读量:424 次
发布时间:2019-03-06

本文共 2675 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

面向切面编程(AOP)与Spring AOP实践指南

1. 面向切面编程(AOP)的核心概念

面向切面编程(Aspect-oriented Programming, AOP)是一种补充面向对象编程(OOP)模型的编程范式,其核心思想是通过横向切面来声明和管理那些与主业务逻辑无关的功能,如事务管理、日志记录、缓存等。与传统的纵向继承模型相比,AOP能够更有效地降低代码耦合度,提高代码的可重用性和维护性。

在AOP中,最核心的概念包括:

  • 切面(Aspect):类似于Java中的类声明,用于定义需要横向切入的功能模块。可以通过@Aspect注解来标注切面类。
  • 连接点(Join Point):表示程序执行期间的某个操作,如方法执行、异常处理等。在Spring AOP中,连接点通常对应于方法的调用。
  • 通知(Advice):在切面中定义的在连接点处执行的动作。Spring AOP支持四种主要类型的通知:前置通知(Before)、后置通知(After)、返回通知(Return)和异常通知(Throws)。
  • 切入点(Pointcut):定义一组连接点,用于匹配特定的执行情况。Spring默认使用AspectJ切入点表达式语言来定义切入点。
  • 引入(Introduction):为目标对象添加新的属性或方法,常用于扩展功能。
  • 目标对象(Target Object):由一个或多个切面代理的对象,通常指由Spring AOP生成的代理对象。
  • AOP代理(AOP Proxy):由AOP框架创建的代理对象,用于隔离切面功能。Spring AOP支持两种代理方式:JDK动态代理和CGLIB代理。
  • 织入(Weaving):指将增强应用到目标对象上,通过动态代理的方式实现切面功能的统一维护。Spring AOP采用运行期动态织入方式。

2. Spring AOP的实现原理

Spring AOP是基于动态代理技术实现的动态AOP框架,主要支持两种代理方式:

  • JDK动态代理:适用于目标对象实现接口的情况。Spring AOP的首选实现方式。
  • CGLIB代理:适用于目标对象不实现接口的情况。

通过动态代理机制,Spring AOP能够在运行时为目标对象创建代理实例,代理实例负责执行切面功能和主业务逻辑。

3. Spring对AOP的支持

Spring提供了两种主要方式来配置AOP:

  • 基于注解的配置:通过@Aspect注解定义切面类,结合@Pointcut注解定义切入点,使用@Around@Before等注解定义通知。
  • 基于XML的配置:通过Spring的 <aop> namespace定义切面和切入点,配置通知类型和切点表达式。

为了支持@AspectJ风格的切面配置,Spring需要启用AspectJAutoProxy支持。例如,可以通过以下方式开启@AspectJ支持:

@Configuration@EnableAspectJAutoProxypublic class AppConfig {}

或者通过XML配置:

默认情况下,Spring会自动扫描应用上下文中标注了@Aspect的类,并将其注册为管理bean。

4. 定义一个切面

在Spring应用中定义一个切面,步骤如下:

  • 开启@AspectJ支持:确保@AspectJ的第三方库(如aspectjweaver.jar)位于应用类路径中。
  • 定义一个切面类:标注@Aspect注解。
  • 定义切入点:通过@Pointcut注解定义切入点表达式,或者在方法中定义切入点。
  • 定义通知:在切面类中定义前置、后置、环绕等类型的通知方法。

例如,定义一个简单的切面:

@Aspectpublic class MyAspect {    @Pointcut("execution(* com.example.service.MyService.myMethod())")    public void pointcutMethod() {}    @Before    public void beforeAdvice(JoinPoint joinPoint) {        System.out.println("执行前置通知");    }    @After    public void afterAdvice(JoinPoint joinPoint) {        System.out.println("执行后置通知");    }}

5. 通知的分类与实现

Spring AOP支持五种主要类型的通知:

  • 前置通知(Before Advice):在目标方法执行前调用通知方法。
  • 后置通知(After Advice):在目标方法执行后调用通知方法。
  • 返回通知(After-returning Advice):在目标方法成功返回后调用通知方法。
  • 异常通知(After-throwing Advice):在目标方法抛出异常后调用通知方法。
  • 环绕通知(Around Advice):在目标方法执行前后分别调用通知方法,通常需要显式调用目标方法。

以下是一个环绕通知的示例:

@Aspect@Around("execution(* com.example.service.MyService.myMethod())")public Object aroundAdvice(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {    System.out.println("执行环绕前置通知");    Object result = joinPoint.proceed();    System.out.println("执行环绕后置通知");    return result;}

6. AOP织入的时期

AOP的织入可以分为三种时期:

  • 编译期:AspectJ编译器在目标类编译时插入切面代码。
  • 类加载期:使用特殊的类加载器动态插入切面代码。
  • 运行期:Spring AOP通过动态代理实现切面织入。

Spring AOP采用运行期动态织入方式,通过创建代理对象来实现切面功能的统一维护。

7. 总结

通过上述内容可以看出,AOP是一种强大的编程范式,能够有效解决传统OOP模式中代码冗余和耦合度高的问题。Spring AOP作为一个强大的AOP框架,提供了灵活且高效的解决方案,支持基于注解和XML的配置方式,适用于各种复杂的应用场景。

转载地址:http://giwuz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Nginx配置代理解决本地html进行ajax请求接口跨域问题
查看>>
Nginx配置参数中文说明
查看>>
Nginx配置好ssl,但$_SERVER[‘HTTPS‘]取不到值
查看>>
Nginx配置如何一键生成
查看>>
Nginx配置实例-负载均衡实例:平均访问多台服务器
查看>>
NIFI1.21.0通过Postgresql11的CDC逻辑复制槽实现_指定表多表增量同步_增删改数据分发及删除数据实时同步_通过分页解决变更记录过大问题_02----大数据之Nifi工作笔记0054
查看>>
NIFI从MySql中增量同步数据_通过Mysql的binlog功能_实时同步mysql数据_配置binlog_使用处理器抓取binlog数据_实际操作01---大数据之Nifi工作笔记0040
查看>>
NIFI从MySql中增量同步数据_通过Mysql的binlog功能_实时同步mysql数据_配置数据路由_实现数据插入数据到目标数据库_实际操作03---大数据之Nifi工作笔记0042
查看>>
NIFI同步MySql数据_到SqlServer_错误_驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与SQL Server_Navicat连接SqlServer---大数据之Nifi工作笔记0047
查看>>
Nifi同步过程中报错create_time字段找不到_实际目标表和源表中没有这个字段---大数据之Nifi工作笔记0066
查看>>
NIFI大数据进阶_离线同步MySql数据到HDFS_02_实际操作_splitjson处理器_puthdfs处理器_querydatabasetable处理器---大数据之Nifi工作笔记0030
查看>>
NIFI大数据进阶_连接与关系_设置数据流负载均衡_设置背压_设置展现弯曲_介绍以及实际操作---大数据之Nifi工作笔记0027
查看>>
NIFI数据库同步_多表_特定表同时同步_实际操作_MySqlToMysql_可推广到其他数据库_Postgresql_Hbase_SqlServer等----大数据之Nifi工作笔记0053
查看>>
NIFI汉化_替换logo_二次开发_Idea编译NIFI最新源码_详细过程记录_全解析_Maven编译NIFI避坑指南001---大数据之Nifi工作笔记0068
查看>>
NIFI集群_内存溢出_CPU占用100%修复_GC overhead limit exceeded_NIFI: out of memory error ---大数据之Nifi工作笔记0017
查看>>
NIFI集群_队列Queue中数据无法清空_清除队列数据报错_无法删除queue_解决_集群中机器交替重启删除---大数据之Nifi工作笔记0061
查看>>
NIH发布包含10600张CT图像数据库 为AI算法测试铺路
查看>>
Nim教程【十二】
查看>>
Nim游戏
查看>>
NIO ByteBuffer实现原理
查看>>