实现AOP的方式有很多种,像Spring的AOP,它只能拦截Spring托管的bean;Groovy AST transformations、ASM等在编译阶段通过修改字节码也可以做AOP;JAVA HOOK也可以做,但比较麻烦。
Groovy MOP提供了一种很简单的方法实现AOP。
下面通过例子试用一下:
如果想动态拦截某个方法,不想改源代码(或者不能改源码,比如String已经是final类了),而能跟踪函数的执行时间(before invoke时记录开始时间,after invoke时记录完成时间,从而跟踪函数执行时间),可以用MOP实现。下面展示了3种方法:
方法一:用MOP重写具体的方法:
def recordDuration_concat() { // 保存原有方法 def savedMethod = String.MetaClass.getMetaMethod('concat',[String] as Class[]) // 开始改变原有方法 String.MetaClass.concat = {String arg -> long s = System.currentTimeMillis(); def result = savedMethod.invoke(delegate,arg) long e = System.currentTimeMillis(); long duration = e - s; println("MOP耗费时间:" + duration); return result; } }
这种方法需要明确指定参数(String arg -> ),适用于具体明确的方法
方法二:用MOP重写invokeMethod:
def recordDuration_invokeMethod() { String.MetaClass.invokeMethod = {String mname,mArgs -> def m = String.MetaClass.getMetaMethod(mname,mArgs) if (mname != "concat" && mname != "toupperCase") return m.invoke(delegate,mArgs) long s = System.currentTimeMillis(); def result = m.invoke(delegate,mArgs) long e = System.currentTimeMillis(); long duration = e - s; println("MOP耗费时间:" + duration); return result; } }
这种方法可以在MOP时动态指定多个方法,不必一一定义。但是要小心死循环,它会拦截该类的所有方法。
方法三:注入MetaClass:
先定义MetaCalss:
public class MyMetaClass extends DelegatingMetaClass { MyMetaClass(Class thisClass) { super(thisClass) } Object invokeMethod(Object object,String methodname,Object[] arguments) { if (methodname != "concat" && methodname != "toupperCase") return super.invokeMethod(object,methodname,arguments) long s = System.currentTimeMillis(); def result = super.invokeMethod(object,arguments) long e = System.currentTimeMillis(); long duration = e - s; println("MOP耗费时间:${duration}"); return result }}
然后再注册:
def amc = new MyMetaClass(String) amc.initialize() InvokerHelper.MetaRegistry.setMetaClass(String,amc)
这种跟方法二其实是一样的,但是稍微繁琐点。
ExpandoMetaClass和category也可以,可以自行研究一下。
关于效率问题:
使用MOP是否会影响效率呢,我做了个小测试程序试一试
public class TC { public voID call() { sleep(1000) }}
函数执行需要花1秒钟。
正常执行:
def testnormal() { 1.upto(10000) { long s = System.currentTimeMillis() new TC().call() long e = System.currentTimeMillis() println "正常耗时:${e - s}" } }
执行结果:
正常耗时:1021
正常耗时:1003
正常耗时:1002
正常耗时:1002
正常耗时:1002
正常耗时:1002
正常耗时:1002
正常耗时:1002
正常耗时:1002
正常耗时:1002
用MOP拦截:
def recordDuration_call() { TC.MetaClass.invokeMethod = {String mname,mArgs -> def m = TC.MetaClass.getMetaMethod(mname,mArgs) long e = System.currentTimeMillis(); long duration = e - s; println("MOP包裹的函数耗费时间:" + duration); return result; } } def testAop() { recordDuration_call() 1.upto(10000) { long s = System.currentTimeMillis() new TC().call() long e = System.currentTimeMillis() println "aop后耗时:${e - s}" } }
执行结果:
MOP包裹的函数耗费时间:1014
aop后耗时:1039
MOP包裹的函数耗费时间:1003
aop后耗时:1004
MOP包裹的函数耗费时间:1002
aop后耗时:1002
MOP包裹的函数耗费时间:1002
aop后耗时:1002
MOP包裹的函数耗费时间:1002
aop后耗时:1002
MOP包裹的函数耗费时间:1002
aop后耗时:1002
MOP包裹的函数耗费时间:1002
aop后耗时:1002
MOP包裹的函数耗费时间:1002
aop后耗时:1002
MOP包裹的函数耗费时间:1002
aop后耗时:1002
MOP包裹的函数耗费时间:1002
aop后耗时:1002
可见除头两次调用时间略长点,以后的执行时间是一样的。
原生的方法的执行时间MOP前后是差不多的,甚至包裹后还略快了点(第一次原生是1021ms,MOP后包裹的原生函数是1014ms),整个AOP的调用头两次略高点,后来就正常了(第一次是1039ms,比原生的1021ms慢了一点)。
从这个测试来看,用Groovy MOP实现AOP对效率的影响很小。
发现一个问题:当MOP遇到反射调用时就拦截不到了!
Method m = String.class.getDeclaredMethod("toupperCase") println "反射拦截不到----" + m.invoke(str) println "正常调用OK----" + str.toupperCase()
这个问题不知谁有办法解决~~~
总结以上是内存溢出为你收集整理的用Groovy源编程(MOP)动态拦截(AOP)方法(比如记录String的concat和toUpperCase方法的耗费时间)全部内容,希望文章能够帮你解决用Groovy源编程(MOP)动态拦截(AOP)方法(比如记录String的concat和toUpperCase方法的耗费时间)所遇到的程序开发问题。
如果觉得内存溢出网站内容还不错,欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)