


Apabila Tomcat memuat modul Spring-Web, adakah mekanisme SPI benar-benar memusnahkan prinsip penglihatan Java Class Loaders?
Apr 19, 2025 pm 02:18 PMTomcat dan Spring-Web Module Loading: Analisis tingkah laku pemuatan kelas di bawah mekanisme SPI
Apabila Tomcat memuat modul Spring-Web, ia menggunakan mekanisme Java SPI (Interface Penyedia Perkhidmatan) untuk mencari dan menggunakan kelas pelaksanaan antara muka ServletContainerInitializer
. Ini melibatkan kaedah load
ServiceLoader
dan prinsip penglihatan loader kelas. Sesetengah orang mempersoalkan pendekatan ini melanggar prinsip penglihatan pemuat kelas, jadi mari kita menganalisisnya secara mendalam.
Artikel menunjukkan bahawa kaedah ServiceLoader.load
akhirnya dimuatkan oleh sun.misc.Launcher.AppClassLoader
untuk memuatkan kelas pelaksanaan antara muka ServletContainerInitializer
. Dalam kod, ServiceLoader.load(service, cl)
menggunakan Thread.currentThread().getContextClassLoader()
untuk mendapatkan loader kelas. Dalam pelayan aplikasi seperti Tomcat, loader kelas ini biasanya AppClassLoader
.
Sesetengah orang berfikir bahawa ServiceLoader.load(service, cl)
bersamaan dengan ServiceLoader.load(service, null)
. Walaupun hasilnya sama dalam beberapa kes, prinsipnya berbeza. Bekas yang secara eksplisit menentukan loader kelas, sementara yang terakhir menggunakan loader kelas pemanggil.
Kenapa ada yang menganggap ini memecahkan prinsip penglihatan pemuat kelas? Kuncinya terletak pada kekhususan mekanisme SPI. Antara muka dalam rt.jar
dimuatkan oleh BootstrapClassLoader
, tetapi kelas pelaksanaannya biasanya di ClassPath dan dimuatkan oleh AppClassLoader
. BootstrapClassLoader
tidak boleh dimuat ke bawah, jadi loader kelas konteks benang perlu memuat kelas pelaksanaan. Ini memintas hierarki yang ketat model delegasi induk, yang membolehkan AppClassLoader
memuat kelas yang BootstrapClassLoader
tidak dapat dimuatkan. Walaupun masalah itu diselesaikan, ia juga menyimpang dari niat asal model delegasi induk.
Perlu ditekankan bahawa AppClassLoader
tidak secara langsung melangkau kod mekanisme delegasi induk, dan ia masih mengikuti logik delegasi induk secara dalaman. Ia hanya dalam senario SPI yang disebabkan oleh batasan BootstrapClassLoader
, kerja pemuatan akhir dilakukan oleh AppClassLoader
, yang merupakan perdagangan. Mekanisme JDBC adalah serupa. Java hanya menyediakan antara muka. Pelaksanaan khusus disediakan oleh pengilang, dan sekatan mekanisme delegasi induk juga diperlukan untuk memintas.
Oleh itu, mekanisme SPI "melanggar" peraturan ketat model delegasi induk sedikit sebanyak, tetapi ini adalah kompromi yang diperlukan dan tidak sepenuhnya "memusnahkan" prinsip penglihatan pemuat kelas. Ia mendapati cara yang sesuai untuk memuat kelas pelaksanaan melalui loader kelas konteks thread.
Atas ialah kandungan terperinci Apabila Tomcat memuat modul Spring-Web, adakah mekanisme SPI benar-benar memusnahkan prinsip penglihatan Java Class Loaders?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Kaedah teras untuk membina fungsi perkongsian sosial dalam PHP adalah untuk menghasilkan pautan perkongsian secara dinamik yang memenuhi keperluan setiap platform. 1. Mula -mula dapatkan halaman semasa atau URL dan maklumat artikel yang ditentukan; 2. Gunakan urlencode untuk menyandikan parameter; 3. Sambutan dan menjana pautan perkongsian mengikut protokol setiap platform; 4. Pautan paparan di hujung depan untuk pengguna mengklik dan berkongsi; 5. Dinamik menghasilkan tag OG pada halaman untuk mengoptimumkan paparan kandungan perkongsian; 6. Pastikan untuk melepaskan input pengguna untuk mencegah serangan XSS. Kaedah ini tidak memerlukan pengesahan yang kompleks, mempunyai kos penyelenggaraan yang rendah, dan sesuai untuk kebanyakan keperluan perkongsian kandungan.

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

Sepuluh platform pasaran cryptocurrency yang berwibawa dan analisis data pada tahun 2025 adalah: 1. CoinMarketCap, menyediakan kedudukan permodalan pasaran yang komprehensif dan data pasaran asas; 2. Coingecko, menyediakan penilaian projek pelbagai dimensi dengan skor kemerdekaan dan amanah; 3. TradingView, mempunyai carta k-line yang paling profesional dan alat analisis teknikal; 4. Binance Market, menyediakan data masa nyata yang paling langsung sebagai pertukaran terbesar; 5. Pasar Ouyi, menonjolkan penunjuk derivatif utama seperti jumlah kedudukan dan kadar modal; 6. Glassnode, memberi tumpuan kepada data rantaian seperti alamat aktif dan trend ikan paus gergasi; 7. Messari, menyediakan laporan penyelidikan peringkat institusi dan data standard yang ketat; 8. Cryptocompa

Artikel ini menghuraikan dua kaedah utama untuk merealisasikan panggilan dan tidak disengajakan di Twilio. Pilihan pilihan adalah untuk memanfaatkan ciri persidangan Twilio untuk membolehkan pengekalan dan pemulihan panggilan dengan mudah dengan mengemas kini sumber peserta persidangan, dan menyesuaikan pengekalan muzik. Pendekatan lain adalah untuk menangani kaki panggilan bebas, yang memerlukan logik twiml yang lebih kompleks, diluluskan, dan pengurusan tiba, tetapi lebih rumit daripada mod mesyuarat. Artikel ini menyediakan contoh kod khusus dan langkah -langkah operasi untuk membantu pemaju dengan cekap melaksanakan kawalan panggilan Twilio.

Alat yang paling sesuai untuk menanyakan pasaran stablecoin pada tahun 2025 adalah: 1. Binance, dengan data berwibawa dan pasangan perdagangan yang kaya, dan carta perdagangan bersepadu yang sesuai untuk analisis teknikal; 2. Ouyi, dengan antara muka yang jelas dan integrasi berfungsi yang kuat, dan menyokong operasi sehenti akaun Web3 dan DEFI; 3. Coinmarketcap, dengan banyak mata wang, dan sektor stablecoin dapat melihat kedudukan nilai pasaran dan dekan; 4. Coingecko, dengan dimensi data yang komprehensif, menyediakan skor kepercayaan dan penunjuk aktiviti komuniti, dan mempunyai kedudukan neutral; 5. Huobi (HTX), dengan keadaan pasaran yang stabil dan operasi mesra, sesuai untuk pertanyaan aset arus perdana; 6. Gate.io, dengan koleksi duit syiling baru dan mata wang khusus, dan merupakan pilihan pertama untuk projek -projek untuk meneroka potensi; 7. TRA

Penggunaan sebenar Battle Royale dalam sistem mata wang dua belum lagi berlaku. Kesimpulan Pada bulan Ogos 2023, Protokol Pinjaman Ekologi Makerdao memberi pulangan tahunan sebanyak $ DAI8%. Kemudian Sun Chi memasuki kelompok, melabur sejumlah 230,000 $ Steth, menyumbang lebih daripada 15% daripada deposit Spark, memaksa Makerdao membuat cadangan kecemasan untuk menurunkan kadar faedah kepada 5%. Hasrat asal Makerdao adalah untuk "mensubsidi" kadar penggunaan $ dai, hampir menjadi hasil solo Justin Sun. Julai 2025, Ethe

StableCoins adalah cryptocurrency dengan nilai yang berlabuh oleh mata wang fiat atau komoditi, yang direka untuk menyelesaikan turun naik harga seperti bitcoin. Kepentingan mereka tercermin dalam peranan mereka sebagai alat lindung nilai, medium perdagangan dan jambatan yang menghubungkan mata wang fiat dengan dunia crypto. 1. Kelebihannya ialah mekanisme itu mudah dan stabil. Kelemahannya ialah mereka bergantung kepada kepercayaan institusi berpusat. Mereka mewakili projek termasuk USDT dan USDC; 2. Stablecoins cryptocurrency-collateralized dikeluarkan melalui aset crypto arus perdana. Kelebihannya adalah desentralisasi dan ketelusan. Kelemahannya ialah mereka menghadapi risiko pembubaran. Projek perwakilan ialah Dai. 3. Stablecoins algoritma bergantung kepada algoritma untuk menyesuaikan bekalan dan permintaan untuk mengekalkan kestabilan harga. Kelebihannya adalah bahawa mereka tidak perlu cagaran dan mempunyai kecekapan modal yang tinggi. Kelemahannya adalah bahawa mekanisme itu rumit dan risiko tinggi. Terdapat kes keruntuhan dekan. Mereka masih disiasat.
