实现AOP的方式有不少种,像Spring的AOP,它只能拦截Spring托管的bean;Groovy AST Transformations、ASM等在编译阶段经过修改字节码也能够作AOP;JAVA HOOK也能够作,但比较麻烦。函数
Groovy MOP提供了一种很简单的方法实现AOP。测试
下面经过例子试用一下:this
若是想动态拦截某个方法,不想改源代码(或者不能改源码,好比String已是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),能够用MOP实现。下面展现了3种方法:spa
方法一:用MOP重写具体的方法:code
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; } }
这种方法须要明确指定参数(String arg -> ),适用于具体明确的方法orm
方法二:用MOP重写invokeMethod:get
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; } }
这种方法能够在MOP时动态指定多个方法,没必要一必定义。可是要当心死循环,它会拦截该类的全部方法。源码
方法三:注入MetaClass:it
先定义MetaCalss:io
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, methodName, arguments) long e = System.currentTimeMillis(); long duration = e - s; println("MOP耗费时间:${duration}"); return result } }
而后再注册:
def amc = new MyMetaClass(String)
amc.initialize()
InvokerHelper.metaRegistry.setMetaClass(String, amc)
这种跟方法二实际上是同样的,可是稍微繁琐点。
ExpandoMetaClass和Category也能够,能够自行研究一下。
关于效率问题:
使用MOP是否会影响效率呢,我作了个小测试程序试一试
public class TC { public void call() { sleep(1000) } }
函数执行须要花1秒钟。
正常执行:
def testNormal() { 1.upto(10000) { long s = System.currentTimeMillis() new TC().call() long e = System.currentTimeMillis() println "正常耗时:${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 s = System.currentTimeMillis(); def result = m.invoke(delegate, 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,之后的执行时间是同样的。
原生的方法的执行时间MOP先后是差很少的,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。