当前位置: 首页 > news >正文

【报错记录】解决使用Kotlin写的SpringBoot项目使用Aspect切面无法生效的问题

前言

为了能在SpringBoot使用Kotlin,真的是各种坑都彩礼一遍,这次遇到的问题是Aspect无法对Kotlin代码生效。我这里的使用场景是使用切面切Controller中的方法,用来对接口进行一些初始化和收尾工作。

Aspect在Controller类还是Java代码的时候是生效的,能够正常切入,但是通过IDEA自带的“Convert Java File to Kotlin File”后,转为Kotlin类的Controller就无法被切面切入了,搞得我一头雾水。

Controller中的代码如下:

解决过程

我首先想到的是将切的controller类改为切注解,也就是Swagger的@ApiOperation注解,因为我的每个Controller中的方法涉及到接口的都有这个注解,结果自然无济于事。

然后我怀疑是否Aspect类也必须是Kotlin写的,于是把我的Aspect类也转为了Kotlin,结果发现还是不行。Aspect代码如下:

    @Pointcut("execution(public * com.itdct.server..*.controller..*(..))")fun pointCut() {}@Around("pointCut()")@Throws(Throwable::class)fun around(joinPoint: ProceedingJoinPoint): Any {val args = joinPoint.argsval arg = args[0] ?: throw CommonException(ReturnCode.LACK_PARAM, "请求对象不存在")// INFO: DCT: 2023/9/2 初始化整个接口的上下文val context = initContext(arg, joinPoint)// INFO: DCT: 2023/9/2 检查Token信息checkToken(context, arg)// INFO: DCT: 2023/9/2 根据请求的类型初始化不同操作,并对Cache初始化initByUrlType(context)// INFO: DCT: 2023/9/3 执行controller中的方法,如果有Cache会直接返回val resultObj = processArgs(context, joinPoint)// INFO: DCT: 2023/9/3 处理返回参数,以及处理CachehandleResponse(context, resultObj)// INFO: DCT: 2023/9/3 当全部完成onFinish(context)return resultObj}

然后我把@Pointcut中的public都去掉了,这下出现了一个很奇怪的事,controller中的方法没切到,但是把BaseController中用Java写的protected修饰的getContext方法给切到了。

    protected Context getContext() {Context context = threadContextMap.get(Thread.currentThread());return context;}

这就说明Aspect对Kotlin肯定是生效的!肯定是什么地方出了点问题,然后我看了一下Kotlin编译后的java字节码,答案不用猜都知道了,方法被final给修饰了!!

这也说明了Aspect无法对final修饰的方法生效,而Kotlin中,不加open的方法默认被final修饰,这点我没反应过来,导致这个问题坑了我很久。

解决方法

解决方法很简单,在controller中的方法加一个open就行了

相关文章:

【报错记录】解决使用Kotlin写的SpringBoot项目使用Aspect切面无法生效的问题

前言 为了能在SpringBoot使用Kotlin,真的是各种坑都彩礼一遍,这次遇到的问题是Aspect无法对Kotlin代码生效。我这里的使用场景是使用切面切Controller中的方法,用来对接口进行一些初始化和收尾工作。 Aspect在Controller类还是Java代码的时…...

在python中分别利用numpy,tensorflow,pytorch实现数据的增加维度(升维),减少维度(降维)

文章目录 前言一、使用numpy实现升维度,降维度二、使用TensorFlow实现升维度,降维度三、使用PyTorch实现升维度,降维度总结 前言 我们明确一下升维和降维的概念: 升维(Dimensionality Augmentation)&…...

基于天鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于天鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于天鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于天鹰优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要:针对PNN神经网络的光滑…...

Flutter的Event Loop

Flutter 的事件循环机制是其框架的核心部分,它负责管理事件的处理和UI的渲染。了解这个机制对于开发高效且响应迅速的Flutter应用非常重要。以下是Flutter事件循环的主要组成部分和工作原理: 1. 主事件循环(Main Event Loop) 当…...

HarmonyOS ArkTSTabs组件的使用(六)

Tabs组件的使用 ArkUI开发框架提供了一种页签容器组件Tabs,开发者通过Tabs组件可以很容易的实现内容视图的切换。页签容器Tabs的形式多种多样,不同的页面设计页签不一样,可以把页签设置在底部、顶部或者侧边。 Tabs组件的简单使用 Tabs组件…...

【MetaLearning】有关Pytorch的元学习库higher的基本用法

【MetaLearning】有关Pytorch的元学习库higher的基本用法 文章目录 【MetaLearning】有关Pytorch的元学习库higher的基本用法1. 基本介绍2. Toy ExampleReference 1. 基本介绍 higher.innerloop_ctx是higher库的上下文管理器,用于创建内部循环(inner lo…...

火山引擎 ByteHouse 的增强型数据导入技术实践

作为企业数字化建设的必备要素,易用的数据引擎能帮助企业提升数据使用效率,更好提升数据应用价值,夯实数字化建设基础。 数据导入是衡量OLAP引擎性能及易用性的重要标准之一,高效的数据导入能力能够加速数据实时处理和分析的效率。…...

依赖库:Ceres-solver-2.0.0安装

依赖库:Ceres-solver-2.0.0安装 前言安装ceres-solver-2.0.0验证 前言 Ceres Solver是谷歌开源的C非线性优化库,能够解决有约束或无约束条件下的非线性最小二乘问题。2010年之后大量的运用在谷歌的产品开发中,尤其在谷歌开源的cartographer中…...

LeSS敏捷框架高效生产力实践

每个团队可能都有一套适合自己的敏捷方法,本文介绍了ResponseTap工程团队通过采用LeSS框架、引入准备周,从而提升迭代冲刺研发效能的实践。原文: LeSS Agile, More Productive — Part 1: Pain[1], LeSS Agile, More Productive — Part 2: Promise, LeS…...

matlab绘图函数plot和fplot的区别

一、背景 有的函数用plot画就会报错,显示数据必须为可转换为双精度值的数值、日期时间、持续时间、分类或数组。 如下图所示: 但用fplot函数就没有问题,因此这里记录一下两者的区别,如果使用不当,画出的图可能就是下…...

场景交互与场景漫游-对象选取(8-2)

对象选取示例的代码如程序清单8-11所示: /******************************************* 对象选取示例 *************************************/ // 对象选取事件处理器 class PickHandler :public osgGA::GUIEventHandler { public:PickHandler() :_mx(0.0f), _my…...

模拟Spring源码思想,手写源码,理解注解

1、BeanDefinition package com.csdn.myspring; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; Data AllArgsConstructor public class BeanDefinition {private String beanName;private Class beanClass; }2、扫描包的工具类MyTools package com.csdn.myspring; im…...

各种LLM数据集包括SFT数据集

各种LLM数据集包括SFT数据集 数集介绍和 hf上的名字对话数据生成方法交通领域数据集SFT 的解释数集介绍和 hf上的名字 通用预训练数据集 SFT datasets SFT 数据集 50万条中文ChatGPT指令Belle数据集:BelleGroup/train_0.5M_CN 100万条中文ChatGPT指令Belle数据集:BelleGrou…...

Sleuth

Sleuth 一 引言 随着服务的越来越多,对调⽤链的分析会越来越复杂。它们之间的调⽤关系也许如下图: 问题: 1:微服务之间的调⽤错综复杂,⽤户发送的请求经历那些服务,调⽤链不清楚,没有⼀ 个⾃…...

新手必看!!附源码!!STM32通用定时器输出PWM

一、什么是PWM? PWM(脉冲宽度调制)是一种用于控制电子设备的技术。它通过调整信号的脉冲宽度来控制电压的平均值。PWM常用于调节电机速度、控制LED亮度、产生模拟信号等应用。 二、PWM的原理 PWM的基本原理是通过以一定频率产生的脉冲信号&#xff0…...

静态文件鉴权

​ 静态文件鉴权的解决方案 背景介绍 XX业务系统作为BXX业务系统的孪生姐妹系统,是对BXX受理业务的强力补充系统,他允许操作员拿着IPAD,和客户约定地点上门受理业务。 因一些业务的受理,按照最新的业务规章制度,需…...

计算机视觉与机器学习D1

计算机视觉简介 技术背景 了解人工智能方向、热点 目前人工智能的技术方向有: 1、计算机视觉——计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力;这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功…...

layui(2.8.18)生成验证码

<!DOCTYPE html> <html> <head><meta charset"utf-8"><title>登入</title><meta name"renderer" content"webkit"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge,chrome1&quo…...

MAX/MSP SDK学习05:A_GIMME方法

今天终于将A_GIMME方法部分的描述看懂了&#xff0c;上周因为太赶时间加上这文档很抽象一直没看懂。也就那么一回事&#xff0c;记录一下。 A_GIMME方法用于接收多个参数。 ①内置消息选择器传递多个参数时一定要使用A_GIMME&#xff1b; ②自定义消息选择器传递多个参数时建…...

LangChain: 类似 Flask/FastAPI 之于 Django,LangServe 就是「LangChain 自己的 FastAPI」

原文&#xff1a;LangChain: 类似 Flask/FastAPI 之于 Django&#xff0c;LangServe 就是「LangChain 自己的 FastAPI」 - 知乎 说明&#xff1a;LangServe代替 langchainserver 成为新的langchain 部署工具 官网资料&#xff1a;&#x1f99c;️&#x1f3d3; LangServe | &…...

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应&#xff0c;这是一种非线性光学现象&#xff0c;主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场&#xff0c;对材料产生非线性响应&#xff0c;可能…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合

强化学习&#xff08;Reinforcement Learning, RL&#xff09;是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程&#xff0c;然后使用强化学习的Actor-Critic机制&#xff08;中文译作“知行互动”机制&#xff09;&#xff0c;逐步迭代求解…...

PPT|230页| 制造集团企业供应链端到端的数字化解决方案:从需求到结算的全链路业务闭环构建

制造业采购供应链管理是企业运营的核心环节&#xff0c;供应链协同管理在供应链上下游企业之间建立紧密的合作关系&#xff0c;通过信息共享、资源整合、业务协同等方式&#xff0c;实现供应链的全面管理和优化&#xff0c;提高供应链的效率和透明度&#xff0c;降低供应链的成…...

《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》

在注意力分散、内容高度同质化的时代&#xff0c;情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现&#xff0c;消费者对内容的“有感”程度&#xff0c;正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中&#xff0…...

【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手

PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统&#xff0c;可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析&#xff1a;自动解析Markdown文档结构PPT模板分析&#xff1a;分析PPT模板的布局和风格智能布局决策&#xff1a;匹配内容与合适的PPT布局自动…...

HBuilderX安装(uni-app和小程序开发)

下载HBuilderX 访问官方网站&#xff1a;https://www.dcloud.io/hbuilderx.html 根据您的操作系统选择合适版本&#xff1a; Windows版&#xff08;推荐下载标准版&#xff09; Windows系统安装步骤 运行安装程序&#xff1a; 双击下载的.exe安装文件 如果出现安全提示&…...

css的定位(position)详解:相对定位 绝对定位 固定定位

在 CSS 中&#xff0c;元素的定位通过 position 属性控制&#xff0c;共有 5 种定位模式&#xff1a;static&#xff08;静态定位&#xff09;、relative&#xff08;相对定位&#xff09;、absolute&#xff08;绝对定位&#xff09;、fixed&#xff08;固定定位&#xff09;和…...

JUC笔记(上)-复习 涉及死锁 volatile synchronized CAS 原子操作

一、上下文切换 即使单核CPU也可以进行多线程执行代码&#xff0c;CPU会给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片非常短&#xff0c;所以CPU会不断地切换线程执行&#xff0c;从而让我们感觉多个线程是同时执行的。时间片一般是十几毫秒(ms)。通过时间片分配算法执行。…...

Spring数据访问模块设计

前面我们已经完成了IoC和web模块的设计&#xff0c;聪明的码友立马就知道了&#xff0c;该到数据访问模块了&#xff0c;要不就这俩玩个6啊&#xff0c;查库势在必行&#xff0c;至此&#xff0c;它来了。 一、核心设计理念 1、痛点在哪 应用离不开数据&#xff08;数据库、No…...

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析

1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器&#xff08;ADC&#xff09;&#xff0c;支持8kHz~96kHz采样率&#xff0c;集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器&#xff0c;适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度&#xff1a;24位分辨率&#xff0c…...