Spring Aop 应用实例与设计浅析

0.代码概述

代码说明：第一章中的代码为了突出模块化拆分的必要性，所以db采用了真实操作。下面代码中dao层使用了打印日志模拟插入db的方法，方便所有人运行demo。

1.项目代码地址：https://github.com/kingszelda/SpringAopPractice

2.结构化拆分，代码包结构：org.kingszelda.version1

3.Spring AOP，代码包结构：org.kingszelda.version2

4.AspectJ AOP，代码包结构：org.kingszelda.version3

1.为什么会出现AOP

  相信很多人和我一样，编程入门从c语言开始，之后接触的java等其他面向对象语言。刚接触编程语言时编写的代码以实现功能为首要目标，因此很少考虑模块化、封装等因素，以一个计算功能的web项目为例。该web项目有如下功能：

•  通过http接口提供加法计算功能
•  计算请求与结果需要留存
•  需统计接口调用次数，打印请求响应日志，打印方法运行时间

  就算基础java语言而言，这个功能也比较简单。如果不考虑http协议的问题，单独编写demo功能只需要一部分。

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * 计算器
 */
public class CalculateService {


    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CalculateService.class);

    //1.构造接口调用次数计数Map
    public Map<String, Integer> countMap = new HashMap<String, Integer>();

    public int add(int first, int second) throws Exception {
        //2.获得计算开始时间
        long start = System.currentTimeMillis();
        //3.打印入口参数
        logger.info("方法入参为:{}{}", first, second);
        //4.将该方法调用次数+1后放入map
        countMap.put("calcAdd", count);
        //5.计算加法
        int result = first + second;
        //6.加载mysql驱动
        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
        //7.配置mysql连接属性,地址、用户名、密码
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/samp_db";
        String userName = "root";
        String passWord = "123456";
        //8.获得mysql连接
        Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName, passWord);
        //9.生成插入sql
        String sql = "INSERT INTO calcAdd (`first`,`second`,`result`) VALUES(?,?,?)";
        //10.使用preparedStatement防止sql注入
        PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
        ps.setString(1, String.valueOf(first));
        ps.setString(2, String.valueOf(second));
        ps.setString(3, String.valueOf(result));
        //11.执行sql
        ps.execute();
        //12.释放sql与con连接
        ps.close();
        conn.close();
        //13.打印返回参数
        logger.info("方法结果为:{}", result);
        //14.打印方法总耗时
        logger.info("运行时间:{}ms", System.currentTimeMillis() - start);
        //13.返回计算结果
        return result;
    }
}

1.1 模块化

  上述代码完全可以满足要求，只是看起来有点长，当新增减法计算器等其他计算功能的时候，新增的代码重复的很多，比如计算的“+”号换成“-”号，存入数据库表从加法表换到减法表，然后计算接口调用次数。从模块化的角度来看，上面的加法计算器代码就可以做如下拆分：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.Statement;

/**
 * 数据库工具类
 */
public class DbUtil {

    public static Connection getConnection() throws Exception {
        //1.加载mysql驱动
        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
        //2.配置mysql连接属性,地址、用户名、密码
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/samp_db";
        String userName = "root";
        String passWord = "123456";
        //3.获得mysql连接
        return DriverManager.getConnection(url, userName, passWord);
    }

    public static void closeCon(Connection connection, Statement statement) throws Exception {
        //1.先关闭sql连接
        statement.close();
        //2.再关闭数据库连接
        connection.close();
    }

    public static Statement getInsertAddStatement(int first, int second, int result, Connection connection) throws Exception {
        //7.生成插入sql
        String sql = "INSERT INTO calcAdd (`first`,`second`,`result`) VALUES(?,?,?)";
        //8.使用preparedStatement防止sql注入
        PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sql);
        ps.setString(1, String.valueOf(first));
        ps.setString(2, String.valueOf(second));
        ps.setString(3, String.valueOf(result));
        return ps;
    }

}

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 方法调用次数计数器
 */
public class CountUtil {

    public static Map<String, Integer> countMap = new HashMap<>();

    public static void countMethod(String methodName) {
        Integer count = countMap.get(methodName);
        count = (count != null) ? new Integer(count + 1) : new Integer(1);
        countMap.put(methodName, count);
    }
}

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * 计算器
 */
public class CalculateService {


    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CalculateService.class);

    //1.构造接口调用次数计数Map
    public Map<String, Integer> countMap = new HashMap<String, Integer>();
    
    public int add(int first, int second) throws Exception {
        //2.获得计算开始时间
        long start = System.currentTimeMillis();
        //3.打印入口参数
        logger.info("方法入参为:{}{}", first, second);
        //4.将该方法调用次数+1后放入map
        CountUtil.countMethod("calcAdd");
        //5.计算加法
        int result = first + second;
        //6.数据库操作
        Connection conn = DbUtil.getConnection();
        Statement ps = DbUtil.getInsertAddStatement(first, second, result, conn);
        DbUtil.closeCon(conn, ps);
        //7.打印返回参数
        logger.info("方法结果为:{}", result);
        //8.打印方法总耗时
        logger.info("运行时间:{}ms", System.currentTimeMillis() - start);
        //9.返回计算结果
        return result;
    }
}

经过上述拆分，功能由原来的一块代码变为2大块与3小块，大块分别是：

1. 数据库相关处理
2. 方法调用计数处理

小块则是:

1. 打印请求
2. 打印方法耗时
3. 打印响应
4. 统计方法调用次数

  经过拆分以后，代码的复用性增强了很多，模块之间的边界也变得很清晰。并且随着设计模式的发展，上面的2大块可以进行进一步抽象，可以抽象出一个统一的主逻辑，然后加法计算进一步抽象为运算模块，这样就可以通过派生支持减法乘法等其他方法运算。这是数据设计模式的内容，这里不做赘述。此时代码拆分逻辑显然是垂直拆分，如图：

  如图所示，模块化之前，代码是一整块，当功能越来越饿复杂之后，这块代码将无法区分边界，变得不好维护。模块化之后，代码分模块独立，边界清晰、好维护。由于代码总是一行一行的从上到下执行，所以很自然的拆分逻辑就是从上到下纵向拆分。

  但是当我们仔细分析不同模块之间的区别之后，现有的纵向拆分并非达到了最佳状态。因为大块之间虽然清晰了，但是小块之间还是散落在各处，并且都是简单的两行，无法进行进一步封装。并且代码模块的业务也不相同。比如上述的存入数据库与计算方法调用次数之间就有区别。数据库模块关心具体业务，比如是哪个数据库，那张表，插入语句的具体内容。但是计算方法调用次数模块是不关心业务的，只是对调用次数进行统计，这种模块的应用有很多，比如打印日志，计算qps，计算运行时间等，不论是什么业务，这种运算总是相同的。所以，当业务变复杂之后，这些代码可以进行横向拆分。

至此，我们可以先给出模块化拆分之后的代码：

此时的代码结构是：

此时的代码为：

package org.kingszelda.version1.service;

import org.kingszelda.common.dao.AddDao;
import org.kingszelda.common.dao.SubDao;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * Created by shining.cui on 2017/7/15.
 */
@Service
@RequestMapping("version1")
public class CalculateService {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CalculateService.class);

    @Resource
    private AddDao addDao;

    @Resource
    private SubDao subDao;

    @Resource
    private MethodCounter methodCounter;

    public int add(int first, int second) {
        //1.获得计算开始时间
        long start = System.currentTimeMillis();
        //2.打印入口参数
        logger.info("方法入参为:{}{}", first, second);
        //3.计算调用次数
        methodCounter.count("sub");
        //4.计算加法
        int result = first + second;
        //5.插入数据库
        addDao.insert(first, second, result);
        //6.打印返回参数
        logger.info("方法结果为:{}", result);
        //7.打印方法总耗时
        logger.info("运行时间:{}ms", System.currentTimeMillis() - start);
        //8.返回结果
        return result;
    }

    public int sub(int first, int second) {
        //1.获得计算开始时间
        long start = System.currentTimeMillis();
        //2.打印入口参数
        logger.info("方法入参为:{}{}", first, second);
        //3.计算调用次数
        methodCounter.count("sub");
        //4.计算加法
        int result = first - second;
        //5.插入数据库
        subDao.insert(first, second, result);
        //6.打印返回参数
        logger.info("sub 方法结果为:{}", result);
        //7.打印方法总耗时
        logger.info("运行时间:{}ms", System.currentTimeMillis() - start);
        //8.返回结果
        return result;
    }
}

package org.kingszelda.version1.service;

import com.google.common.collect.Maps;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Map;

/**
 * Created by shining.cui on 2017/7/15.
 */
@Component
public class MethodCounter {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MethodCounter.class);

    //防止并发
    private static final Map<String, Integer> methodCountMap = Maps.newConcurrentMap();

    /**
     * 根据方法名进行调用次数计数
     */
    public void count(String methodName) {
        Integer methodCount = methodCountMap.get(methodName);
        methodCount = (methodCount != null) ? new Integer(methodCount + 1) : new Integer(1);
        logger.info("对方法{}进行次数加1，当前次数为:{}", methodName, methodCount);
        methodCountMap.put(methodName, methodCount);
    }

    public Map<String, Integer> getMethodCountMap() {
        return methodCountMap;
    }
}

1.2 切面织入

  正如上面的代码一样，我们的项目开始支持加法与减法两种计算，此时的纵向拆分的代码是这样的结构：

这样的结构也很清晰，没有任何问题，但是存在了一些小瑕疵，那就是违反了DRY法则(Don't Repeat Yourself):计算次数、打印求响应、打印方法耗时出现在不同的程序的相同位置。虽然模块化之后的这两个功能调用都只需要一行，但是依然是发生了重复，这时候就是Aop登场的最佳时刻。

  当时用了Aop横向拆分之后，业务模块就只关心业务(加法计算器只关心加法计算与存入加法表)，不用再关心一些通用的处理功能——日志与qps。这时候的代码发生了本质上的改变，首先需要一个Aop模块功能，然后通过"配置"的方式横向“织入”想要的代码模块中。这时候就算新增了乘法计算器，也只需要编写业务功能——“乘法计算与入库”，然后配置之前的Aop模块即可生效。

  从图中我们可以看到，进行切面编程有三个步骤：

1. 定义切面功能，Advice即通知，比如打印请求，计算调用次数的功能。
2. 定义切点，Pointcut即切点，比如开始的时候打印请求，结束的时候打印响应。对应功能1的调用时间定义。
3. 组织功能，即Advisor通知器，将切面功能织入切点上。

  是时候引出Aop的定义了,以下定义引自维基百科:

面向侧面的程序设计（aspect-oriented programming，AOP，又译作面向方面的程序设计、观点导向编程、剖面导向程序设计）是计算机科学中的一个术语，指一种程序设计范型。该范型以一种称为侧面（aspect，又译作方面）的语言构造为基础，侧面是一种新的模块化机制，用来描述分散在对象、类或函数中的横切关注点（crosscutting concern）。

aop_维基百科

2.AOP与Spring AOP

  AOP的出现使得代码的整体设计括了一个维度，竖向写业务逻辑，横向切面写公共逻辑。如同其他概念一样，这项技术有着各种各样的实现，比较著名的有AspectJ,Javassist等。为了制定统一规范，于是出现了AOP联盟来起引导与约束的作用。

  正如上图所示，切面拆分场景一般分为4种情况：

1. 进入业务之前，比如统计qps，打印请求参数
2. 完成业务之后，比如打印响应结果
3. 环绕业务，比如计算方法耗时，需要在业务前计时，业务后取时间差
4. 业务抛异常后，比如统一的异常处理。这一点上面的代码没有体现。

  上面4种情况的的间隔其实比较模糊，比如环绕业务其实可以包含前、后、异常这三种情况，因为本质上都是在业务运行前后加通用逻辑，其实Spring AOP的AfterReturningAdvice，MethodBeforeAdvice，ThrowsAdvice也是基于MethodInterceptor的环绕业务实现的。

  对于Spring来说，其核心模块是IoC与AOP，其AOP是与IoC结合使用的。Spring不仅支持本身的Aop实现，同时也支持AspectJ的AOP功能。因此我们说：

1. AOP是一种技术规范，本身与Spring无关
2. Spring 实现了自身的AOP，即Spring AOP
3. Spring 同时支持AspectJ的AOP功能

3.使用Spring AOP架构的代码

使用Spring AOP调整后的业务代码得到了一定的精简，整体代码结构如图：

首先是定义三个切面业务Advice，进行打印日志、运行时间与统计qps功能。

package org.kingszelda.version2.aop;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.aop.AfterReturningAdvice;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.lang.reflect.Method;

/**
 * 方法后切面，打印响应结果
 * Created by shining.cui on 2017/7/15.
 */
@Component
public class CalculateAfterAdvice implements AfterReturningAdvice {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CalculateAfterAdvice.class);

    public void afterReturning(Object returnObject, Method method, Object[] args, Object target) throws Throwable {
        String methodName = method.getDeclaringClass().getSimpleName() + "." + method.getName();
        String returnValue = String.valueOf(returnObject);
        logger.info("方法{}的响应结果为{}", methodName, returnValue);
    }
}

package org.kingszelda.version2.aop;

import org.kingszelda.version2.service.MethodCounter;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.aop.MethodBeforeAdvice;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.lang.reflect.Method;
import java.util.Arrays;

/**
 * 方法前切面，打印请求参数，统计调用次数
 * Created by shining.cui on 2017/7/15.
 */
@Component
public class CalculateBeforeAdvice extends MethodCounter implements MethodBeforeAdvice {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CalculateBeforeAdvice.class);

    public void before(Method method, Object[] args, Object target) throws Throwable {
        String methodName = method.getDeclaringClass().getSimpleName() + "." + method.getName();
        String argStr = Arrays.toString(args);
        logger.info("方法{}的请求参数为{}", methodName, argStr);
        count(methodName);
    }
}

package org.kingszelda.version2.aop;

import org.aopalliance.intercept.MethodInvocation;
import org.kingszelda.version2.service.CalculateService;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.aop.IntroductionInterceptor;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 方法后切面，打印响应结果
 * Created by shining.cui on 2017/7/15.
 */
@Component
public class CalculateMethodInterceptor implements IntroductionInterceptor {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CalculateMethodInterceptor.class);

    public Object invoke(MethodInvocation methodInvocation) throws Throwable {
        //1.获得计算开始时间
        long start = System.currentTimeMillis();
        String methodName = methodInvocation.getMethod().getDeclaringClass().getSimpleName() + "." + methodInvocation.getMethod().getName();
        //2.运行程序
        Object proceed = methodInvocation.proceed();
        //3.打印间隔时间
        logger.info("方法{}运行时间:{}ms", methodName, System.currentTimeMillis() - start);
        return proceed;
    }

    public boolean implementsInterface(Class<?> aClass) {
        //满足CalculateService接口的方法都进行拦截
        return aClass.isAssignableFrom(CalculateService.class);
    }
}

此时的业务代码精简为如下：

package org.kingszelda.version2.service.impl;

import org.kingszelda.common.dao.AddDao;
import org.kingszelda.common.dao.SubDao;
import org.kingszelda.version2.service.CalculateService;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * Created by shining.cui on 2017/7/15.
 */
public class CalculateServiceImpl implements CalculateService {

    @Resource
    private AddDao addDao;

    @Resource
    private SubDao subDao;

    @Override
    public int add(int first, int second) {
        //1.计算加法
        int result = first + second;
        //2.插入数据库
        addDao.insert(first, second, result);
        //3.返回结果
        return result;
    }

    @Override
    public int sub(int first, int second) {
        //1.计算加法
        int result = first - second;
        //2.插入数据库
        subDao.insert(first, second, result);
        //3.返回结果
        return result;
    }
}

  到目前为止，切面逻辑已经与业务逻辑分离，接下来需要做的就是定义切点PointCut与通知器Advisor，即将业务与切面在合适的时候组合起来。这也是最容易出错的地方。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd  http://www.springframework.org/schema/mvc http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd">

    <!--spring mvc注解默认配置-->
    <context:component-scan base-package="org.kingszelda"/>
    <mvc:annotation-driven/>

    <!--下面是version2的配置，二选一均可-->

    <!-- version2 配置方案1 -->
    <bean id="calculateServiceV2" class="org.springframework.aop.framework.ProxyFactoryBean">
        <!-- 需要代理的接口 -->
        <property name="proxyInterfaces" value="org.kingszelda.version2.service.CalculateService"/>
        <!-- 被代理的实体，一定要是上面接口的实现类 -->
        <property name="target">
            <bean class="org.kingszelda.version2.service.impl.CalculateServiceImpl"/>
        </property>
        <!-- 调用代理对象方法时的额外操作 -->
        <property name="interceptorNames">
            <!--这里的顺序对责任链顺序有直接影响，所以能合并的都可以合并在一个过滤器中，本例都可以合并到middleInterceptor中-->
            <list>
                <value>calculateMethodInterceptor</value>
                <value>calculateBeforeAdvice</value>
                <value>calculateAfterAdvice</value>
            </list>
        </property>
    </bean>

    <!-- version2 配置方案2 -->
    <!-- 业务前切点 -->
    <bean id="beforeAdvisor" class="org.springframework.aop.support.DefaultPointcutAdvisor">
        <constructor-arg ref="calculateBeforeAdvice"/>
        <constructor-arg ref="pointcut"/>
    </bean>

    <!-- 返回前切点 -->
    <bean id="afterAdvisor" class="org.springframework.aop.support.DefaultPointcutAdvisor">
        <constructor-arg ref="calculateAfterAdvice"/>
        <constructor-arg ref="pointcut"/>
    </bean>

    <!-- 环绕式切点，相对于before after throw,这是属于高一层设计，因为before等也是通过Interceptor实现的 -->
    <bean id="middleInterceptor" class="org.springframework.aop.support.DefaultPointcutAdvisor">
        <constructor-arg ref="calculateMethodInterceptor"/>
        <constructor-arg ref="pointcut"/>
    </bean>

    <!-- 定义切点位置，只有满足正则的才拦截，如果不配置切点，则拦截所有接口方法 -->
    <bean id="pointcut" class="org.springframework.aop.support.JdkRegexpMethodPointcut">
        <property name="pattern" value=".*version2.*add|.*version2.*sub"/>
    </bean>

</beans>

  可以看到，Spring AOPde 配置方式可以分为两种:一种是手动配置被代理对象，只对配置对象织入。另外一种是只声明Advisor通知器，由Spring 根据定义的切点PointCut进行织入。两种方法都可以，第一种更贴近于源码的实现。

  至此，基于Spring AOP的整合已经结束，运行代码后发现虽然业务没有关系日志等操作，但切面逻辑已经完全织入业务中，业务代码整洁了好多。

  这里需要注意一点，我们已经不能像之前使用calculateService那样直接注入使用了，因为我们需要使用的是calculateService的代理类，这个代理类在调用真正的业务实现之前根据配置依次调用切面逻辑。上面的配置很明朗，我们使用的calculateServiceV2是由ProxyFactoryBean生成的对于接口proxyInterfaces的Proxy实现，真正被代理的对象对象是target，在调用target之前会依次执行interceptorNames配置的拦截器责任链。与此相关的代码解释的文章很多，这里就扒源码了。

4.Spring集成AspectJ的AOP功能

  在我看来Spring的AOP功能做的不够有决心，要么就定义好各种Spring AOP且切面场景，要么则都使用Intercepter由用户统一管理。两者都兼顾的Spring AOP在让用户使用的时候会产生一定的困惑，究竟使用那种方式更加好一些。并且Spring的老毛病也凸现出来，那就是xml如何妥善配置。

  而Spring对AspectJ的集成则方便了很多。项目结构如图：

相对于Spring AOP时的代码，变动只有一个切面类与xml配置

package org.kingszelda.version3.aop;

import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Arrays;

/**
 * 基于AspectJ的切面功能
 *
 * @author shining.cui
 * @since 2017-07-16
 */
@Aspect
@Component
public class ControllerAop extends MethodCounter {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ControllerAop.class);

    // 拦截version3包中的所有service
    @Pointcut("(execution(* org.kingszelda.version3.service.*.*(..)))")
    public void pointcut() {
    }

    @Around("pointcut()")
    public Object controllerHandler(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
        String signature = joinPoint.getSignature().toShortString();
        //1.统计调用次数
        count(signature);
        String argStr = Arrays.toString(joinPoint.getArgs());
        //2.打印请求
        logger.info("方法{}的请求参数为{}", signature, argStr);
        Object result = null;
        //3.获得计算开始时间
        long start = System.currentTimeMillis();
        try {
            //4.运行业务
            result = joinPoint.proceed();
        } catch (Throwable e) {
            logger.error("web 应用发生异常", e);
        }
        //5.打印运行时间
        logger.info("方法{}运行时间:{}ms", signature, System.currentTimeMillis() - start);
        String returnValue = String.valueOf(result);
        //6.打印响应
        logger.info("方法{}的响应结果为{}", signature, returnValue);
        return result;
    }

}

  配置也简单了很多:

    <!-- 集成AspectJ的AOP功能 -->
    <aop:aspectj-autoproxy />

  程序运行结果与上一章相同。

5.总结

  Spring AOP是AOP联盟规范中Spring的一种实现形式，同时Spring也支持了AspectJ的AOP实现。相对于应用来说，AspectJ的AOP结构更加清晰，配置也更加简单。Spring中的AOP实现都是通过代理完成的，在默认的情况下，如果代理类是接口，则使用jdk动态代理，如果不是则使用CGLIB进行代理。

  通过AOP功能可以很好的将通用逻辑与业务逻辑分离，使得结构化更明朗。对于打印日志，统计qps，统计运行时间，发送消息，写入请求记录表等操作均可以很好的支持。Spring框架本身的一些功能也是基于AOP实现的，比如Spring的事务管理。因此研究Spring AOP总是会给我们的学习与工作带来好处。

  最后，以上代码均可运行，地址参见第0章。