Spring @Autowired自动装配的实现机制
Spring @Autowired自动装配的实现机制
- `@Autowired` 注解实现原理详解
- 一、`@Autowired` 注解定义
- 二、@Qualifier 注解辅助指定 Bean 名称
- 三、BeanFactory:按类型获取 Bean
- 四、注入逻辑实现
- 五、小结
源码见:mini-spring
@Autowired
注解实现原理详解
@Autowired
的注入机制与 @Value
注解非常相似,不同之处在于:
-
@Value
主要注入的是常量值或配置项(如${}
表达式); -
而
@Autowired
注入的是 Spring 容器中的 Bean 实例,也即对象引用。
一、@Autowired
注解定义
@Target({ElementType.FIELD, ElementType.METHOD, ElementType.CONSTRUCTOR})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface Autowired {
}
默认情况下,
@Autowired
按类型注入(byType)。如果容器中存在多个相同类型的 Bean,会默认注入第一个;如需精确指定,可以配合@Qualifier
使用。
二、@Qualifier 注解辅助指定 Bean 名称
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.FIELD, ElementType.METHOD, ElementType.PARAMETER,ElementType.TYPE, ElementType.ANNOTATION_TYPE
})
@Inherited
@Documented
public @interface Qualifier {String value() default "";
}
@Qualifier
允许通过名称精确指定注入的 Bean,从而避免类型冲突或歧义。
三、BeanFactory:按类型获取 Bean
为了支持类型注入,我们需要在 BeanFactory
接口中添加一个按类型获取 Bean 的方法:
/*** 根据指定类型获取 Bean 实例。* 若存在多个该类型的 Bean,可能抛出异常。*/
<T> T getBean(Class<T> requiredType);
在 DefaultListableBeanFactory
中进行实现:
@Override
public <T> T getBean(Class<T> requiredType) throws BeansException {List<String> beanNames = new ArrayList<>();for (Map.Entry<String, BeanDefinition> entry : beanDefinitionMap.entrySet()) {Class<?> beanClass = entry.getValue().getBeanClass();if (requiredType.isAssignableFrom(beanClass)) {beanNames.add(entry.getKey());}}if (beanNames.size() == 1) {return super.getBean(beanNames.get(0), requiredType);}throw new BeansException(requiredType + " expected single bean but found " + beanNames.size() + ": " + beanNames);
}
四、注入逻辑实现
@Autowired
的实现依赖于 Spring 的扩展点 BeanPostProcessor
,更具体地说,是在 InstantiationAwareBeanPostProcessor
接口中重写的 postProcessPropertyValues
方法完成注入逻辑。
以下是字段注入的核心实现逻辑(简化版):
for (Field field : declaredFields) {// 检查是否标注 @AutowiredAutowired autowired = field.getAnnotation(Autowired.class);if (autowired != null) {Class<?> type = field.getType();Object dependentBean;// 优先检查 @Qualifier 注解Qualifier qualifier = field.getAnnotation(Qualifier.class);if (qualifier != null) {String beanName = qualifier.value();dependentBean = beanFactory.getBean(beanName);} else {// 根据类型获取 BeandependentBean = beanFactory.getBean(type);}// 直接通过反射注入字段(此处未处理复杂依赖)BeanUtil.setFieldValue(bean, field.getName(), dependentBean);// 原生 Spring 会构建 PropertyValue 并走完整依赖注入流程// pvs.addPropertyValue(new PropertyValue(field.getName(), dependentBean));}
}
本实现简化了原生 Spring 中的依赖注入逻辑,未处理循环依赖、构造器注入、多候选 Bean 等复杂情况。
五、小结
-
@Autowired
实现基于反射和后置处理器(BeanPostProcessor
); -
默认按类型注入,配合
@Qualifier
可精确按名称注入; -
实际注入发生在 Bean 实例化之后,属性填充阶段;
-
与
@Value
类似,都通过InstantiationAwareBeanPostProcessor
的postProcessPropertyValues
方法实现。
相关文章:

Spring @Autowired自动装配的实现机制
Spring Autowired自动装配的实现机制 Autowired 注解实现原理详解一、Autowired 注解定义二、Qualifier 注解辅助指定 Bean 名称三、BeanFactory:按类型获取 Bean四、注入逻辑实现五、小结 源码见:mini-spring Autowired 注解实现原理详解 Autowired 的…...
Neo4j 数据可视化与洞察获取:原理、技术与实践指南
在关系密集型数据的分析领域,Neo4j 凭借其强大的图数据模型脱颖而出。然而,将复杂的连接关系转化为直观见解,需要专业的数据可视化技术和分析方法。本文将深入探讨 Neo4j 数据可视化的核心原理、关键技术、实用技巧以及结合图数据科学库&…...

一种基于性能建模的HADOOP配置调优策略
1.摘要 作为分布式系统基础架构的Hadoop为应用程序提供了一组稳定可靠的接口。该文作者提出了一种基于集成学习建模的Hadoop配置参数调优的方法。实验结果表明,该性能模型可以准确预测MapReduce应用程序的运行时间。采用提出的Hadoop配置参数方法调优后,…...

【Stable Diffusion 1.5 】在 Unet 中每个 Cross Attention 块中的张量变化过程
系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言特征图和注意力图的尺寸差异原因在Break-a-Scene中的具体实现总结 前言 特征图 (Latent) 尺寸和注意力图(attention map)尺寸在扩散模型中有差异,是由于模型架构和注意力机制的特性决定的。 特征图和注意力图的尺寸差异原…...

MySQL - Windows 中 MySQL 禁用开机自启,并在需要时手动启动
Windows 中 MySQL 禁用开机自启,并在需要时手动启动 打开服务管理器:在底部搜索栏输入【services.msc】 -> 点击【服务】 打开 MySQL 服务的属性管理:找到并右击 MySQL 服务 -> 点击【属性】 此时的 MySQL 服务:正在运行&a…...
前端下载文件,文件打不开的问题记录
需求: 下载是很常见的接口,但是经常存在下载的文件异常的问题。此处记录一个常见的错误。 分析: 1、接口请求需要配置{responseType: ‘blob’},此时要求返回的格式为blob,进而进行下载。 const res await axios.…...
小白的进阶之路系列之十一----人工智能从初步到精通pytorch综合运用的讲解第四部分
本文将介绍如何用PyTorch构建模型 torch.nn.Module和torch.nn.Parameter 除了Parameter之外,本视频中讨论的所有类都是torch.nn.Module的子类。这是PyTorch基类,用于封装PyTorch模型及其组件的特定行为。 torch.nn.Module的一个重要行为是注册参数。如果特定的Module子类具…...

OpenCV CUDA模块霍夫变换------在 GPU 上执行概率霍夫变换检测图像中的线段端点类cv::cuda::HoughSegmentDetector
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 cv::cuda::HoughSegmentDetector 是 OpenCV 的 CUDA 模块中一个非常重要的类,它用于在 GPU 上执行 概率霍夫变换(Probabi…...
详解一下RabbitMQ中的channel.Publish
函数定义(来自 github.com/streadway/amqp) func (ch *Channel) Publish(exchange string,key string,mandatory bool,immediate bool,msg Publishing, ) error这个方法的作用是:向指定的交换机 exchange 发送一条消息 msg,带上路…...
硬件学习笔记--62 MCU的ECC功能简介
1. 基本概念 ECC(Error Correction Code,错误校正码)是MCU(微控制器)中用于检测和纠正存储器数据错误的硬件功能,主要应用于Flash、RAM、Cache等存储单元,确保数据在传输或存储过程中的可靠性。…...
Uiverse.io:免费UI组件库
Uiverse.io 完整使用指南:免费UI组件库的终极教程 🌟 什么是 Uiverse.io? Uiverse.io 是一个开源的UI组件库平台,为开发者和设计师提供了大量精美的、可直接使用的HTML/CSS组件。这个平台的特色在于所有组件都是由社区贡献的,完全免费,并且可以直接复制代码使用。 �…...
普中STM32F103ZET6开发攻略(四)
接续上文:普中STM32F103ZET6开发攻略(三)-CSDN博客 点关注不迷路哟。你的点赞、收藏,一键三连,是我持续更新的动力哟!!! 目录 接续上文:普中STM32F103ZET6开发攻略&am…...

ck-editor5的研究 (5):优化-页面离开时提醒保存,顺便了解一下 Editor的生命周期 和 6大编辑器类型
前言 经过前面的 4 篇内容,我们已经慢慢对 CKEditor5 熟悉起来了。这篇文章,我们就来做一个优化,顺便再补几个知识点: 当用户离开时页面时,提醒他保存数据了解一下 CKEditor5 的 六大编辑器类型了解一下 editor 实例对…...

[3D GISMesh]三角网格模型中的孔洞修补算法
📐 三维网格模型空洞修复技术详解 三维网格模型在扫描、重建或传输过程中常因遮挡、噪声或数据丢失产生空洞(即边界非闭合区域),影响模型的完整性与可用性。空洞修复(Hole Filling)是计算机图形学和几何处…...

11.2 java语言执行浅析3美团面试追魂七连问
美团面试追魂七连问:关于Object o New Object() ,1请解释一下对象的创建过程(半初始化) 2,加问DCL要不要volatile 问题(指令重排) 3.对象在内存中的存储布局(对象与数组的存储不同),4.对象头具体包括什么.5.对象怎么定位.6.对象怎么分配(栈-线程本地-Eden-Old)7.在…...

MySQL 全量、增量备份与恢复
一.MySQL 数据库备份概述 备份的主要目的是灾难恢复,备份还可以测试应用、回滚数据修改、查询历史数据、审计等。之前已经学习过如何安装 MySQL,本小节将从生产运维的角度了解备份恢复的分类与方法。 1 数据备份的重要性 在企业中数据的价值至关…...
【25.06】FISCOBCOS使用caliper自定义测试 通过webase 单机四节点 helloworld等进行测试
前置条件 安装一个Ubuntu20+的镜像 基础环境安装 Git cURL vim jq sudo apt install -y git curl vim jq Docker和Docker-compose 这个命令会自动安装docker sudo apt install docker-compose sudo chmod +x /usr/bin/docker-compose docker versiondocker-compose vers…...

MonoPCC:用于内窥镜图像单目深度估计的光度不变循环约束|文献速递-深度学习医疗AI最新文献
Title 题目 MonoPCC: Photometric-invariant cycle constraint for monocular depth estimation of endoscopic images MonoPCC:用于内窥镜图像单目深度估计的光度不变循环约束 01 文献速递介绍 单目内窥镜是胃肠诊断和手术的关键医学成像工具,但其…...
如何计算H5页面加载时的白屏时间
计算 H5 页面加载时的 白屏时间(First Paint Time)是前端性能优化的重要指标,通常指从用户发起页面请求到浏览器首次渲染像素(如背景色、文字等)的时间。以下是几种常用的计算方法: 1. 使用 Performance AP…...

SpringAI系列 - MCP篇(三) - MCP Client Boot Starter
目录 一、Spring AI Mcp集成二、Spring AI MCP Client Stater三、spring-ai-starter-mcp-client-webflux集成示例3.1 maven依赖3.2 配置说明3.3 集成Tools四、通过SSE连接MCP Server五、通过STDIO连接MCP Server六、通过JSON文件配置STDIO连接一、Spring AI Mcp集成 Spring AI…...

【深度学习新浪潮】以Dify为例的大模型平台的对比分析
我们从核心功能、适用群体、易用性、可扩展性和安全性五个维度展开对比分析: 一、核心功能对比 平台核心功能多模型支持插件与工具链Dify低代码开发、RAG增强、Agent自律执行、企业级安全支持GPT-4/5、Claude、Llama3、Gemini及开源模型(如Qwen-VL-72B),支持混合模型组合可…...

Asp.net core 使用EntityFrame Work
安装以下Nuget 包 Microsoft.EntityFrameworkCore.Tools Microsoft.EntityFrameworkCore.Design Microsoft.AspNetCore.Diagnostics.EntityFrameworkCore Microsoft.EntityFrameworkCore.SqlServer或者Npgsql.EntityFrameworkCore.PostgreSQL 安装完上述Nuget包之后,在appset…...
isp中的 ISO代表什么意思
isp中的 ISO代表什么意思 在摄影和图像信号处理(ISP,Image Signal Processor)领域,ISO是一个用于衡量相机图像传感器对光线敏感度的标准参数。它最初源于胶片摄影时代的 “国际标准化组织(International Organization …...

AI Coding 资讯 2025-06-03
Prompt工程 RAG-MCP:突破大模型工具调用瓶颈,告别Prompt膨胀 大语言模型(LLM)在工具调用时面临Prompt膨胀和决策过载两大核心挑战。RAG-MCP创新性地引入检索增强生成技术,通过外部工具向量索引和动态检索机制,仅将最相关的工具信…...

2024年12月 C/C++(三级)真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试
C/C++编程(1~8级)全部真题・点这里 第1题:最近的斐波那契数 斐波那契数列 Fn 的定义为:对 n ≥ 0 有 Fn+2 = Fn+1 + Fn,初始值为 F0 = 0 和 F1 = 1。所谓与给定的整数 N 最近的斐波那契数是指与 N 的差之绝对值最小的斐波那契数。 本题就请你为任意给定的整数 N 找出与之最…...
3d GIS数据来源与编辑工具
1、卫星遥感 2、航空摄影测量 3、地面实测技术 全站仪 3维扫描 3D GIS数据制作全流程详解 一、数据采集:多源数据获取 3D GIS数据的制作需从多维度采集地理空间信息,以下是主要采集方式及适用场景: (一)遥感与航测…...

NeRF PyTorch 源码解读 - 体渲染
文章目录 1. 体渲染公式推导1.1. T ( t ) T(t) T(t) 的推导1.2. C ( r ) C(r) C(r) 的推导 2. 体渲染公式离散化3. 代码解读 1. 体渲染公式推导 如下图所示,渲染图像上点 P P P 的颜色值 c c c 是累加射线 O P → \overrightarrow{OP} OP 在近平面和远平面范围…...

SpringBoot 数据库批量导入导出 Xlsx文件的导入与导出 全量导出 数据库导出表格 数据处理 外部数据
介绍 poi-ooxml 是 Apache POI 项目中的一个库,专门用于处理 Microsoft Office 2007 及以后版本的文件,特别是 Excel 文件(.xlsx 格式)和 Word 文件(.docx 格式)。 在管理系统中需要对数据库的数据进行导…...

解决:install via Git URL失败的问题
为解决install via Git URL失败的问题,修改安全等级security_level的config.ini文件,路径如下: 还要重启: 1.reset 2.F5刷新页面 3.关机服务器,再开机(你也可以省略,试试) 4.Wind…...

OpenCV CUDA模块特征检测------创建Harris角点检测器的GPU实现接口cv::cuda::createHarrisCorner
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 该函数创建一个 基于 Harris 算法的角点响应计算对象,专门用于在 GPU 上进行高效计算。 它返回的是一个 cv::Ptrcv::cuda::Cornernes…...