Spring 5 源码分析笔记教程
项目介绍
Spring-Analysis-Note 是一个专注于 Spring 5 源码分析的学习笔记项目。该项目由 Vip-Augus 创建,旨在帮助开发者深入理解 Spring 5 的核心机制和实现原理。通过详细的代码注释和分析,该项目不仅适合初学者快速入门,也适合有经验的开发者深入研究 Spring 的内部工作机制。
项目快速启动
1. 克隆项目
首先,你需要将项目克隆到本地:
git clone https://github.com/Vip-Augus/spring-analysis-note.git
2. 导入项目
将项目导入到你喜欢的 IDE 中,例如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse。
3. 运行项目
项目中包含多个模块,你可以选择其中一个模块进行运行和调试。例如,如果你想运行 spring-core 模块,可以按照以下步骤操作:
- 打开
spring-core模块。 - 找到
SpringCoreApplication类。 - 右键点击并选择
Run 'SpringCoreApplication'。
4. 查看分析笔记
项目中的每个模块都包含详细的分析笔记,你可以在对应的模块目录下找到这些笔记文件。例如,spring-core 模块的笔记文件位于 spring-core/note 目录下。
应用案例和最佳实践
1. 自定义标签解析
在 Spring 中,你可以通过自定义标签来扩展 Spring 的功能。以下是一个简单的自定义标签解析示例:
public class MyCustomTag extends AbstractSingleBeanDefinitionParser {
@Override
protected Class<?> getBeanClass(Element element) {
return MyCustomBean.class;
}
@Override
protected void doParse(Element element, BeanDefinitionBuilder builder) {
String name = element.getAttribute("name");
builder.addPropertyValue("name", name);
}
}
2. 循环依赖处理
Spring 提供了多种方式来处理循环依赖问题。以下是一个简单的示例,展示了如何在 Spring 中处理循环依赖:
@Component
public class BeanA {
@Autowired
private BeanB beanB;
}
@Component
public class BeanB {
@Autowired
private BeanA beanA;
}
典型生态项目
1. Spring Boot
Spring Boot 是 Spring 生态中的一个重要项目,它简化了 Spring 应用的初始搭建和开发过程。通过 Spring Boot,你可以快速创建一个独立的、生产级别的 Spring 应用。
2. Spring Cloud
Spring Cloud 是基于 Spring Boot 的微服务框架,它提供了一系列的工具和库,帮助开发者快速构建分布式系统中的常见模式,如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线等。
3. Spring Data
Spring Data 是 Spring 生态中的一个重要项目,它简化了数据访问层的开发。Spring Data 提供了对多种数据存储的支持,包括关系型数据库、NoSQL 数据库等。
通过以上模块的学习和实践,你将能够深入理解 Spring 5 的核心机制,并能够在实际项目中灵活应用 Spring 的各种功能。
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Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00