解释一下spring如何解决循环依赖 并贴出相关源代码

时间: 2023-05-19 21:05:10 浏览: 51
Spring通过三级缓存解决循环依赖问题。当Spring创建一个Bean时,它会将该Bean放入第一级缓存中,然后检查该Bean所依赖的其他Bean是否已经创建,如果已经创建,则将这些Bean注入到该Bean中。如果其他Bean还没有创建,则将该Bean放入第二级缓存中,等待其他Bean创建完成后再进行注入。如果其他Bean也依赖于该Bean,则将该Bean放入第三级缓存中,等待其他Bean创建完成后再进行注入。 以下是相关的源代码: ``` public abstract class AbstractBeanFactory extends FactoryBeanRegistrySupport implements ConfigurableBeanFactory { private final Map<String, Object> singletonObjects = new ConcurrentHashMap<>(256); private final Map<String, ObjectFactory<?>> singletonFactories = new HashMap<>(16); private final Map<String, Object> earlySingletonObjects = new ConcurrentHashMap<>(16); protected Object getSingleton(String beanName, boolean allowEarlyReference) { Object singletonObject = this.singletonObjects.get(beanName); if (singletonObject == null && isSingletonCurrentlyInCreation(beanName)) { synchronized (this.singletonObjects) { singletonObject = this.earlySingletonObjects.get(beanName); if (singletonObject == null && allowEarlyReference) { ObjectFactory<?> singletonFactory = this.singletonFactories.get(beanName); if (singletonFactory != null) { singletonObject = singletonFactory.getObject(); this.earlySingletonObjects.put(beanName, singletonObject); this.singletonFactories.remove(beanName); } } } } return singletonObject; } protected void addSingletonFactory(String beanName, ObjectFactory<?> singletonFactory) { Assert.notNull(singletonFactory, "Singleton factory must not be null"); synchronized (this.singletonObjects) { if (!this.singletonObjects.containsKey(beanName)) { this.singletonFactories.put(beanName, singletonFactory); this.earlySingletonObjects.remove(beanName); } } } protected void addSingleton(String beanName, Object singletonObject) { synchronized (this.singletonObjects) { this.singletonObjects.put(beanName, singletonObject); this.singletonFactories.remove(beanName); this.earlySingletonObjects.remove(beanName); } } } ``` 请注意,这只是Spring中解决循环依赖问题的一部分代码。完整的代码可以在Spring源代码中找到。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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