Spring生态系统(Spring可能大家都在用,很少去关注整体架构)

简介: Spring的整体架构1、Spring框架至今已集成了20多个模块。这些模块主要被分如下图所示的核心容器、数据访问/集成,、Web、AOP(面向切面编程)、工具、消息和测试模块[5]:2、Core Container 核心容器 核心部分分为4大块,spring-core, spring-beans, spring-context, spring-expression. 其中core和bean是整个框架的核心,提供了基础的DI(依赖注入)和IOC(控制反转)功能。

Spring的整体架构

1、Spring框架至今已集成了20多个模块。这些模块主要被分如下图所示的核心容器、数据访问/集成,、Web、AOP(面向切面编程)、工具、消息和测试模块[5]:

这里写图片描述

2、Core Container 核心容器
核心部分分为4大块,spring-core, spring-beans, spring-context, spring-expression. 其中core和bean是整个框架的核心,提供了基础的DI(依赖注入)和IOC(控制反转)功能。 Context建立在core和beans模块之上,提供一种类似JNDI且以框架的方式来操作对象的方式。Context模块从beans模块继承它的功能同时增加了国际化支持,如资源绑定等,同时,Context模块也支持JavaEE功能,如EJB,JMX和基本的远程调用。ApplicationContext接口是context模块的焦点。expression是一种很强大的expression language,支持在运行时查询和操作对象的属性,我们会在后面的文章中举些例子来说明spring expression language的用法。

3、AOP and instrumentation
Aop模块提供了面向切面编程的实现,和AspectJ集成。

4、Messaging
Messaging是spring4新增加的模块,包含了一部分主要的基于message的应用的实现。

5、Data Access/Integration
Data access顾名思义,是spring对数据层提供的支持,是功能比较丰富的模块。提供了包括JDBC,事物,ORM,JMS等一系列实现。

6、Web
Web模块主要提供面向web的一些实现,例如多文件上传,servlet监听器以及spring mvc方面的支持。

7、Test
Test模块主要是针对spring的各个模块做各种各样的测试,包括单元测试、集成测试等等。

目录
相关文章
|
1月前
|
人工智能 前端开发 编译器
【AI系统】LLVM 架构设计和原理
本文介绍了LLVM的诞生背景及其与GCC的区别,重点阐述了LLVM的架构特点,包括其组件独立性、中间表示(IR)的优势及整体架构。通过Clang+LLVM的实际编译案例,展示了从C代码到可执行文件的全过程,突显了LLVM在编译器领域的创新与优势。
56 3
|
25天前
|
监控 安全 API
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的技术实践指南
本文详细介绍了PaliGemma2模型的微调流程及其在目标检测任务中的应用。PaliGemma2通过整合SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma 2系列语言模型,实现了多模态数据的高效处理。文章涵盖了开发环境构建、数据集预处理、模型初始化与配置、数据加载系统实现、模型微调、推理与评估系统以及性能分析与优化策略等内容。特别强调了计算资源优化、训练过程监控和自动化优化流程的重要性,为机器学习工程师和研究人员提供了系统化的技术方案。
146 77
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的技术实践指南
|
1月前
|
Java 开发者 微服务
从单体到微服务:如何借助 Spring Cloud 实现架构转型
**Spring Cloud** 是一套基于 Spring 框架的**微服务架构解决方案**,它提供了一系列的工具和组件,帮助开发者快速构建分布式系统,尤其是微服务架构。
162 69
从单体到微服务:如何借助 Spring Cloud 实现架构转型
|
18天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
本文探讨了在量化交易中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于LSTM的自编码器(LSTM-AE),构建了一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示,LSTM-AE则专注于捕捉市场的时序依赖关系。系统采用A2C算法进行强化学习,通过多维度的奖励计算机制,实现了在可接受的风险水平下最大化收益的目标。实验结果显示,该系统在不同波动特征的股票上表现出差异化的适应能力,特别是在存在明确市场趋势的情况下,决策准确性较高。
55 5
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
|
30天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
【AI系统】Kernel 层架构
推理引擎的Kernel层负责执行底层数学运算,如矩阵乘法、卷积等,直接影响推理速度与效率。它与Runtime层紧密配合,通过算法优化、内存布局调整、汇编优化及调度优化等手段,实现高性能计算。Kernel层针对不同硬件(如CPU、GPU)进行特定优化,支持NEON、AVX、CUDA等技术,确保在多种平台上高效运行。
83 32
|
30天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
【AI系统】计算图优化架构
本文介绍了推理引擎转换中的图优化模块,涵盖算子融合、布局转换、算子替换及内存优化等技术,旨在提升模型推理效率。计算图优化技术通过减少计算冗余、提高计算效率和减少内存占用,显著改善模型在资源受限设备上的运行表现。文中详细探讨了离线优化模块面临的挑战及解决方案,包括结构冗余、精度冗余、算法冗余和读写冗余的处理方法。此外,文章还介绍了ONNX Runtime的图优化机制及其在实际应用中的实现,展示了如何通过图优化提高模型推理性能的具体示例。
57 4
【AI系统】计算图优化架构
|
14天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
基于AI的实时监控系统:技术架构与挑战分析
AI视频监控系统利用计算机视觉和深度学习技术,实现实时分析与智能识别,显著提升高风险场所如监狱的安全性。系统架构包括数据采集、预处理、行为分析、实时决策及数据存储层,涵盖高分辨率视频传输、图像增强、目标检测、异常行为识别等关键技术。面对算法优化、实时性和系统集成等挑战,通过数据增强、边缘计算和模块化设计等方法解决。未来,AI技术的进步将进一步提高监控系统的智能化水平和应对复杂安全挑战的能力。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 前端开发 算法
婚恋交友系统平台 相亲交友平台系统 婚恋交友系统APP 婚恋系统源码 婚恋交友平台开发流程 婚恋交友系统架构设计 婚恋交友系统前端/后端开发 婚恋交友系统匹配推荐算法优化
婚恋交友系统平台通过线上互动帮助单身男女找到合适伴侣,提供用户注册、个人资料填写、匹配推荐、实时聊天、社区互动等功能。开发流程包括需求分析、技术选型、系统架构设计、功能实现、测试优化和上线运维。匹配推荐算法优化是核心,通过用户行为数据分析和机器学习提高匹配准确性。
61 3
|
17天前
|
前端开发 搜索推荐 安全
陪玩系统架构设计陪玩系统前后端开发,陪玩前端设计是如何让人眼前一亮的?
陪玩系统的架构设计、前后端开发及前端设计是构建吸引用户、功能完善的平台关键。架构需考虑用户需求、技术选型、安全性等,确保稳定性和扩展性。前端可选用React、Vue或Uniapp,后端用Spring Boot或Django,数据库结合MySQL和MongoDB。功能涵盖用户管理、陪玩者管理、订单处理、智能匹配与通讯。安全性方面采用SSL加密和定期漏洞扫描。前端设计注重美观、易用及个性化推荐,提升用户体验和平台粘性。
48 0
|
1月前
|
存储 人工智能 监控
【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构,特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心,涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点,提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能,以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践,如金丝雀发布和回滚策略,旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。
106 15