关于spring的依赖注入 谢谢了

墙角在唱歌 2012-02-06 10:32:14

<!-- 1.注入DAO -->
<bean id="stuDao" class="com.ssh.dao.impl.StuImpl" autowire="byName"/>
<!-- 2.注入Service -->
<bean id="stubiz" class="com.ssh.biz.impl.Stubizimpl" autowire="byName"/>

<!-- 3.注入Action -->
<bean id="stuAction" class="com.ssh.action.StuAction" autowire="byName"/>

在spring 的配置文件中 采用autowire自动装配 对 bean中的id有什么要求吗?
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墙角在唱歌 2012-02-06
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哦!明白了,谢谢了,以后多多指教。。。
Iamagril 2012-02-06
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Spring 可以通过bean类的自省自动绑定依赖性,所以不必显式指明bean的属性和构造函数。Bean属性可以通过属性名称或类型匹配来实现自动绑定。构造函数通过类型匹配来实现自动绑定。甚至可以指定自动检测autowiring模式,它可以引导Spring选择一种适当的运行机制。先来看看下面的一个例子:

<bean id="orderService"
class="com.lizjason.spring.OrderService"
autowire="byName"/>
OrderService 类的属性名在容器中用于匹配bean实例。自动绑定可能会节省一些键入工作量并减少混乱。但是在现实项目中不应该使用这种方式,因为它牺牲了配置的可读性和可维护性。许多指南和介绍中大肆吹捧自动绑定是Spring的一项极好的特性,而没有提到这一特性所带来的牺牲。它是一个好办法,但它实际上增加了复杂性,尤其是在运行包含大量类声明的项目时。虽然Spring允许混合使用自动绑定和显式绑定,但这会使XML配置更加晦涩难懂。
最好别用它

Iamagril 2012-02-06
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Spring 可以通过bean类的自省自动绑定依赖性,所以不必显式指明bean的属性和构造函数。Bean属性可以通过属性名称或类型匹配来实现自动绑定。构造函数通过类型匹配来实现自动绑定。甚至可以指定自动检测autowiring模式,它可以引导Spring选择一种适当的运行机制。先来看看下面的一个例子:

<bean id="orderService"
class="com.lizjason.spring.OrderService"
autowire="byName"/>
OrderService 类的属性名在容器中用于匹配bean实例。自动绑定可能会节省一些键入工作量并减少混乱。但是在现实项目中不应该使用这种方式,因为它牺牲了配置的可读性和可维护性。许多指南和介绍中大肆吹捧自动绑定是Spring的一项极好的特性,而没有提到这一特性所带来的牺牲。
墙角在唱歌 2012-02-06
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各位好心人能不能说详细些呀?
pasterzhang 2012-02-06
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是的 一般写个ID 写个CLass就OK了
墙角在唱歌 2012-02-06
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但如果我们要求要用 autowire呢?呵呵 劳烦了。。。
我嘞个去 2012-02-06
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[Quote=引用 1 楼 pingchangxinli 的回复:]
id只是你在spring配置文件中的唯一确定,通过自动装配,对其没有影响。但是建议不用自动装配,以免出现问题,比较难以解决。
[/Quote]
ID自动配置? 如何自动? 自动生成? 一般都是手动写上去的吧!
墙角在唱歌 2012-02-06
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哦,这样呀,但是id 和 autowire 之间的联系是什么呢? 我不太懂自动装配,就是说id里应该写什么呢?能说的具体点不?万分感谢...
Iamagril 2012-02-06
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[Quote=引用 1 楼 pingchangxinli 的回复:]
id只是你在spring配置文件中的唯一确定,通过自动装配,对其没有影响。但是建议不用自动装配,以免出现问题,比较难以解决。
[/Quote]
一般都是手动配置的
pingchangxinli 2012-02-06
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id只是你在spring配置文件中的唯一确定,通过自动装配,对其没有影响。但是建议不用自动装配,以免出现问题,比较难以解决。
内容概要:本文研究了基于共识的捆绑算法(CBBA)在多智能体系统中的多任务分配问题,重点应用于远程太空船交会与维修的相对运动规划(RPO)任务。通过Matlab代码实现了CBBA算法,解决了多个航天器在复杂空间环境下协同执行交会、对接与维修任务时的任务分配挑战。研究突出该算法在分布式决策、冲突避免与资源优化方面的优势,详细探讨了任务打包、竞标机制与共识达成等核心环节,验证了其在无中央控制器条件下实现高效、鲁棒任务分配的有效性。; 适合人群:具备航天动力学、控制理论、多智能体系统及优化算法基础,从事航天器自主任务规划、分布式协同控制等相关领域的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 实现多航天器在通信受限与信息不完整的远程空间环境下的自主任务分配;② 提升RPO任务中路径规划与资源调度的效率与安全性;③ 构建去中心化的多智能体协同框架,增强系统整体鲁棒性与可扩展性。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CBBA算法的实现逻辑,重点关注竞标权重设计、任务冲突消解与共识收敛过程,并可通过调整任务规模、通信拓扑与约束条件进行仿真实验,以全面掌握算法性能与适用边界。

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