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1. 背景

本文承接上文,来继续说说 IOC 和 AOP 的仿写。在上文中,我实现了一个很简单的 IOC 和 AOP 容器。上文实现的 IOC 和 AOP 功能很单一,且 IOC 和 AOP 两个模块没有整合到一起。IOC 在加载 bean 过程中,AOP 不能对 bean 织入通知。在本文中,我们详细说一下升级版 IOC 和 AOP。这个版本的实现包含了在上篇中所说的功能,这里再重述一下,如下:

  1. 根据 xml 配置文件加载相关 bean
  2. 对 BeanPostProcessor 类型的 bean 提供支持
  3. 对 BeanFactoryAware 类型的 bean 提供支持
  4. 实现了基于 JDK 动态代理的 AOP
  5. 整合了 IOC 和 AOP,使得二者可很好的协同工作

上面罗列了5个功能点,虽然看起来不多,但是对于新手来说,实现起来还是不很容易的。所以接下来,我将围绕上面的功能点展开详细的描述。如果大家有兴趣,我还是很建议大家跟着写一遍,因为很多时候能看懂,但是写的却不一定能写出来。仿写一遍能够加深对 Spring IOC 和 AOP 原理的理解,多动手是有好处的。

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我在大四实习的时候开始接触 J2EE 方面的开发工作,也是在同时期接触并学习 Spring 框架,到现在也有快有两年的时间了。不过之前没有仿写过 Spring IOC 和 AOP,只是宏观上对 Spring IOC 和 AOP 原理有一定的认识。所以为了更进一步理解 Spring IOC 和 AOP 原理。在工作之余,参考了一些资料和代码,动手实现了一个简单的 IOC 和 AOP。尽管仿写出的项目仍然是玩具级,不过写仿写的过程中,还是学到了一些东西。总体上来说,收获还是很大的。在接下来文章中,我也将从易到难,实现不同版本的 IOC 和 AOP。好了,不多说了,开始进入正题。

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1. 背景

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。相对于另一种数据交换格式 XML,JSON 有着诸多优点。比如易读性更好,占用空间更少等。在 web 应用开发领域内,得益于 JavaScript 对 JSON 提供的良好支持,JSON 要比 XML 更受开发人员青睐。所以作为开发人员,如果有兴趣的话,还是应该深入了解一下 JSON 相关的知识。本着探究 JSON 原理的目的,我将会在这篇文章中详细向大家介绍一个简单的JSON解析器的解析流程和实现细节。由于 JSON 本身比较简单,解析起来也并不复杂。所以如果大家感兴趣的话,在看完本文后,不妨自己动手实现一个 JSON 解析器。好了,其他的话就不多说了,接下来让我们移步到重点章节吧。

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1. 背景

某天,我在写代码的时候,无意中点开了 String hashCode 方法。然后大致看了一下 hashCode 的实现,发现并不是很复杂。但是我从源码中发现了一个奇怪的数字,也就是本文的主角31。这个数字居然不是用常量声明的,所以没法从字面意思上推断这个数字的用途。后来带着疑问和好奇心,到网上去找资料查询一下。在看完资料后,默默的感叹了一句,原来是这样啊。那么到底是哪样呢?在接下来章节里,请大家带着好奇心和我揭开数字31的用途之谜。

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1. 前言

爬虫,这个词很多朋友第一次听到,第一感觉应该是各种小虫子,应该不会和某种计算机技术联系在一起。我第一次听到这个词,就是这样一个感觉。但是当这个这个词前面加了网络二字时,瞬间勾起了我的兴趣,当然也带来了疑问。比如,网络爬虫是什么?有什么用?后来带着强烈的兴趣和疑问,查询了很多资料,以求搞清除我的疑问。当我的疑问被解决的解决之后,怀着对爬虫技术崇敬的心情做了一个决定,我要实现一个属于自己的爬虫程序。在我做这个决定的时候,时间节点是大三上学期期末。后来,过完寒假,到了大三下学期。我在大三下全学期用了3个月的时间,设计并实现了自己的爬虫,并且花了5天的间用自己写的爬虫采集了100万个网页。这是我第一次与爬虫技术亲密接触,总体感觉良好,学到了很多东西。到了大四上学期的期末,到了论文选题的时候了,我选了一个关于全文搜索引擎的论文题目,论文对应的程序由爬虫和搜索两个模块组成。其中爬虫直接用的开源实现 WebMagic,不过由于 WebMagic 不符合我的需求,所以我对 WebMagic 源码进行了一定的改动,以保证爬虫按照我的要求来执行任务。这是我第二次接触爬虫技术,当时感觉也不错,改了别人的源码,并且新加了一些新东西。改造完别人的爬虫不久之后,就毕业了,大学生活也结束了。

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1. 概述

本篇文章我们来聊聊大家日常开发中常用的一个集合类 - HashMap。HashMap 最早出现在 JDK 1.2中,底层基于散列算法实现。HashMap 允许 null 键和 null 值,在计算哈键的哈希值时,null 键哈希值为 0。HashMap 并不保证键值对的顺序,这意味着在进行某些操作后,键值对的顺序可能会发生变化。另外,需要注意的是,HashMap 是非线程安全类,在多线程环境下可能会存在问题。

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一、简介

TreeMap最早出现在JDK 1.2中,是 Java 集合框架中比较重要一个的实现。TreeMap 底层基于红黑树实现,可保证在log(n)时间复杂度内完成 containsKey、get、put 和 remove 操作,效率很高。另一方面,由于 TreeMap 基于红黑树实现,这为 TreeMap 保持键的有序性打下了基础。总的来说,TreeMap 的核心是红黑树,其很多方法也是对红黑树增删查基础操作的一个包装。所以只要弄懂了红黑树,TreeMap 就没什么秘密了。

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1.红黑树简介

红黑树是一种自平衡的二叉查找树,是一种高效的查找树。它是由 Rudolf Bayer 于1978年发明,在当时被称为对称二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来,在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树。红黑树具有良好的效率,它可在 O(logN) 时间内完成查找、增加、删除等操作。因此,红黑树在业界应用很广泛,比如 Java 中的 TreeMap,JDK 1.8 中的 HashMap、C++ STL 中的 map 均是基于红黑树结构实现的。考虑到红黑树是一种被广泛应用的数据结构,所以我们很有必要去弄懂它。

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