变压器图和相关概念解释
前言
transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架,同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型,所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。
transformer概述
Transformer模型来自论文Attention Is All You Need。
在论文中最初是为了提高机器翻译的效率,它使用了Self-Attention机制和Position Encoding去替代RNN。后来大家发现Self-Attention的效果很好,并且在其它的地方也可以使用Transformer模型。并引出后面的BERT和GPT系列。
大家一般看到的transformer框架如下图所示:
transformer模型概览
首先把模型看成一个黑盒,如下图所示,对于机器翻译来说,它的输入是源语言(法语)的句子,输出是目标语言(英语)的句子。
把黑盒子稍微打开一点,Transformer(或者任何的NMT系统)可以分成Encoder和Decoder两个部分,如下图所示。
再展开一点,Encoder由很多结构一样的Encoder堆叠而成,Decoder也是一样。如下图所示。
每一个Encoder的输入是下一层Encoder输出,最底层Encoder的输入是原始的输入(法语句子);Decoder也是类似,但是最后一层Encoder的输出会输入给每一个Decoder层,这是Attention机制的要求。
每一层的Encoder都是相同的结构,它由一个Self-Attention层和一个前馈网络(全连接网络)组成,如下图所示。
每一层的Decoder也是相同的结构,它除了Self-Attention层和全连接层之外还多了一个Attention层,这个Attention层使得Decoder在解码时会考虑最后一层Encoder所有时刻的输出。它的结构如下图所示。
transformer流程串联
transformer的串流需要tensor的加入,输入的句子需要通过Embedding把它变成一个连续稠密的向量,如下图所示。
Embedding之后的序列会输入Encoder,首先经过Self-Attention层然后再经过全连接层
我们在计算????????时需要依赖所有时刻的输入????1,…,????????,这是可以用矩阵运算一下子把所有的????????计算出来的。而全连接网络的计算则完全是独立的,计算i时刻的输出只需要输入????????就足够了,因此很容易并行计算。下图更加明确的表达了这一点。图中Self-Attention层是一个大的方框,表示它的输入是所有的????1,…,????????,输出是????1,…,????????。而全连接层每个时刻是一个方框(但不同时刻的参数是共享的),表示计算????????只需要????????。此外,前一层的输出????1,…,????????直接输入到下一层。
Self-Attention介绍
比如我们要翻译如下句子”The animal didn’t cross the street because it was too tired”(这个动物无法穿越马路,因为它太累了)。这里的it到底指代什么呢,是animal还是street?要知道具体的指代,我们需要在理解it的时候同时关注所有的单词,重点是animal、street和tired,然后根据知识(常识)我们知道只有animal才能tired,而street是不能tired的。Self-Attention用Encoder在编码一个词的时候会考虑句子中所有其它的词,从而确定怎么编码当前词。如果把tired换成narrow,那么it就指代的是street了。
下图是模型的最上一层Encoder的Attention可视化图。这是tensor2tensor这个工具输出的内容。我们可以看到,在编码it的时候有一个Attention Head(后面会讲到)注意到了Animal,因此编码后的it有Animal的语义。
下面我们详细的介绍Self-Attention是怎么计算的,首先介绍向量的形式逐个时刻计算,这便于理解,接下来我们把它写出矩阵的形式一次计算所有时刻的结果。
对于输入的每一个向量(第一层是词的Embedding,其它层是前一层的输出),我们首先需要生成3个新的向量Q、K和V,分别代表查询(Query)向量、Key向量和Value向量。Q表示为了编码当前词,需要去注意(attend to)其它(其实也包括它自己)的词,我们需要有一个查询向量。而Key向量可以认为是这个词的关键的用于被检索的信息,而Value向量是真正的内容。
具体的计算过程如下图所示。比如图中的输入是两个词”thinking”和”machines”,我们对它们进行Embedding(这是第一层,如果是后面的层,直接输入就是向量了),得到向量????1,????2。接着我们用3个矩阵分别对它们进行变换,得到向量????1,????1,????1和????2,????2,????2。比如????1=????1????????,图中????1的shape是1x4,????????是4x3,得到的????1是1x3。其它的计算也是类似的,为了能够使得Key和Query可以内积,我们要求????????和????????的shape是一样的,但是并不要求????????和它们一定一样(虽然实际论文实现是一样的)。
每个时刻t都计算出????????,????????,????????之后,我们就可以来计算Self-Attention了。以第一个时刻为例,我们首先计算????1和????1,????2的内积,得到score,过程如下图所示。
接下来使用softmax把得分变成概率,注意这里把得分除以8(????????)之后再计算的softmax,根据论文的说法,这样计算梯度时会更加稳定(stable)。计算过程如下图所示。
接下来用softmax得到的概率对所有时刻的V求加权平均,这样就可以认为得到的向量根据Self-Attention的概率综合考虑了所有时刻的输入信息,计算过程如下图所示。
这里只是演示了计算第一个时刻的过程,计算其它时刻的过程是完全一样的。
softmax示例代码:
import numpy as np
def softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x."""
# e_x = np.exp(x)
e_x = np.exp(x )
return e_x / e_x.sum()
if __name__ == '__main__':
x = np.array([-3, 2, -1, 0])
res = softmax(x )
print(res) # [0.0056533 0.83902451 0.04177257 0.11354962]
特别注意,以上过程是可以并行计算的
Multi-Head Attention
论文还提出了Multi-Head Attention的概念。其实很简单,前面定义的一组Q、K和V可以让一个词attend to相关的词,我们可以定义多组Q、K和V,它们分别可以关注不同的上下文。计算Q、K和V的过程还是一样,不过现在变换矩阵从一组(????????,????????,????????)变成了多组(????????0,????????0,????????0) ,(????????1,????????1,????????1)。如下图所示。
对于输入矩阵(time_step, num_input),每一组Q、K和V都可以得到一个输出矩阵Z(time_step, num_features)。如下图所示。
但是后面的全连接网络需要的输入是一个矩阵而不是多个矩阵,因此我们可以把多个head输出的Z按照第二个维度拼接起来,但是这样的特征有一些多,因此Transformer又用了一个线性变换(矩阵????????)对它进行了压缩。这个过程如下图所示。
上面的步骤涉及很多步骤和矩阵运算,我们用一张大图把整个过程表示出来,如下图所示。
我们已经学习了Transformer的Self-Attention机制,下面我们通过一个具体的例子来看看不同的Attention Head到底学习到了什么样的语义。
从上面两图的对比也能看出使用多个Head的好处——每个Head(在数据的驱动下)学习到不同的语义。
位置编码(Positional Encoding)
我们的目的是用Self-Attention替代RNN,RNN能够记住过去的信息,这可以通过Self-Attention“实时”的注意相关的任何词来实现等价(甚至更好)的效果。RNN还有一个特定就是能考虑词的顺序(位置)关系,一个句子即使词完全是相同的但是语义可能完全不同,比如”北京到上海的机票”与”上海到北京的机票”,它们的语义就有很大的差别。我们上面的介绍的Self-Attention是不考虑词的顺序的,如果模型参数固定了,上面两个句子的北京都会被编码成相同的向量。但是实际上我们可以期望这两个北京编码的结果不同,前者可能需要编码出发城市的语义,而后者需要包含目的城市的语义。而RNN是可以(至少是可能)学到这一点的。当然RNN为了实现这一点的代价就是顺序处理,很难并行。
为了解决这个问题,我们需要引入位置编码,也就是t时刻的输入,除了Embedding之外(这是与位置无关的),我们还引入一个向量,这个向量是与t有关的,我们把Embedding和位置编码向量加起来作为模型的输入。这样的话如果两个词在不同的位置出现了,虽然它们的Embedding是相同的,但是由于位置编码不同,最终得到的向量也是不同的。
位置编码有很多方法,其中需要考虑的一个重要因素就是需要它编码的是相对位置的关系。比如两个句子:”北京到上海的机票”和”你好,我们要一张北京到上海的机票”。显然加入位置编码之后,两个北京的向量是不同的了,两个上海的向量也是不同的了,但是我们期望Query(北京1)Key(上海1)却是等于Query(北京2)Key(上海2)的。具体的编码算法我们在代码部分再介绍。位置编码加入后的模型如下图所示。
一个具体的位置编码的例子如下图所示。
残差和归一化
每个Self-Attention层都会加一个残差连接,然后是一个LayerNorm层,如下图所示。
下图展示了更多细节:输入????1,????2经self-attention层之后变成????1,????2,然后和残差连接的输入????1,????2加起来,然后经过LayerNorm层输出给全连接层。全连接层也是有一个残差连接和一个LayerNorm层,最后再输出给上一层。
Decoder和Encoder是类似的,如下图所示,区别在于它多了一个Encoder-Decoder Attention层,这个层的输入除了来自Self-Attention之外还有Encoder最后一层的所有时刻的输出。Encoder-Decoder Attention层的Query来自前面一层,而Key和Value则来自Encoder的输出。
此外在解码器的编码器-解码器注意力层中,掩码的使用非常关键,以确保解码器在生成每个目标词时只能使用到源语言句子的信息和它之前已经生成的目标词的信息
pytorch实现transformer
import torch
import torch.nn as nn
import math
# 位置编码模块
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, d_model, max_len=5000):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
x = x + self.pe[:x.size(0), :]
return x
# Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, ntoken, d_model, nhead, d_hid, nlayers, dropout=0.5):
super(TransformerModel, self).__init__()
self.model_type = 'Transformer'
self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model)
self.encoder = nn.Embedding(ntoken, d_model)
self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, d_hid, nlayers, dropout)
self.decoder = nn.Linear(d_model, ntoken)
self.init_weights()
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def generate_square_subsequent_mask(self, sz):
# 生成后续掩码,用于防止位置信息泄露
mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
return mask
def init_weights(self):
# 初始化权重
initrange = 0.1
self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
self.decoder.bias.data.zero_()
self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
def forward(self, src, src_mask):
# 前向传播
src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.d_model)
src = self.pos_encoder(src)
output = self.transformer(src, src, src_key_padding_mask=src_mask)
output = self.decoder(output)
return output
# 示例使用
ntokens = 1000 # 词汇表大小
d_model = 512 # 嵌入维度
nhead = 8 # 多头注意力中的头数
d_hid = 2048 # 前馈网络模型的维度
nlayers = 6 # 层数
dropout = 0.2 # dropout比率
model = TransformerModel(ntokens, d_model, nhead, d_hid, nlayers, dropout)
# 示例输入
src = torch.randint(0, ntokens, (10, 32)) # (序列长度, 批量大小)
src_mask = model.generate_square_subsequent_mask(10) # 创建掩码
output = model(src, src_mask)
print(output)
推理过程
在Transformer模型的机器翻译任务中,解码器生成第一个翻译后的词(通常称为第一个目标词)的过程如下:
- 起始符号:在解码器的输入序列的开始位置,通常会添加一个特殊的起始符号,如 <sos>(Start Of Sentence)。这个符号告诉模型翻译过程的开始。
- 初始化隐藏状态:解码器的隐藏状态通常初始化为零向量或从编码器的最后一层的输出中获得。这个隐藏状态在生成序列的每一步中都会更新。
- 第一次迭代:在第一次迭代中,解码器的输入只包含起始符号 <sos>。解码器通过以下步骤生成第一个词:
- 将起始符号 <sos> 通过嵌入层转换为嵌入向量。
- 将这个嵌入向量与编码器的输出一起输入到解码器的第一个注意力层。
- 在自注意力层中,使用因果掩码(Look-ahead Mask)确保解码器只能关注到当前位置和之前的词(在这个例子中只有 <sos>)。
- 在编码器-解码器注意力层中,解码器可以查看整个编码器的输出,因为这是第一次迭代,解码器需要获取关于整个源语言句子的信息。
- 经过解码器的前馈网络后,输出层会生成一个概率分布,表示下一个可能的词。
- 选择概率最高的词作为第一个翻译后的词,或者使用贪婪策略、束搜索(Beam Search)等解码策略来选择词。
- 后续迭代:一旦生成了第一个词,它就会被添加到解码器的输入序列中,与 <sos> 一起作为下一步的输入。在后续的迭代中,解码器会继续生成下一个词,直到遇到结束符号 <eos> 或达到最大序列长度。
在训练阶段,目标序列的真实词(包括 <sos> 和 <eos>)会用于计算损失函数,并通过反向传播更新模型的权重。在推理阶段,解码器使用上述过程逐步生成翻译,直到生成完整的句子。
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SSM三大框架基础面试题-一、Spring篇 什么是Spring框架? Spring是一种轻量级框架,提高开发人员的开发效率以及系统的可维护性。 我们一般说的Spring框架就是Spring Framework,它是很多模块的集合,使用这些模块可以很方便地协助我们进行开发。这些模块是核心容器、数据访问/集成、Web、AOP(面向切面编程)、工具、消息和测试模块。比如Core Container中的Core组件是Spring所有组件的核心,Beans组件和Context组件是实现IOC和DI的基础,AOP组件用来实现面向切面编程。 Spring的6个特征: 核心技术:依赖注入(DI),AOP,事件(Events),资源,i18n,验证,数据绑定,类型转换,SpEL。 测试:模拟对象,TestContext框架,Spring MVC测试,WebTestClient。 数据访问:事务,DAO支持,JDBC,ORM,编组XML。 Web支持:Spring MVC和Spring WebFlux Web框架。 集成:远程处理,JMS,JCA,JMX,电子邮件,任务,调度,缓存。 语言:Kotlin,Groovy,动态语言。 列举一些重要的Spring模块? Spring Core:核心,可以说Spring其他所有的功能都依赖于该类库。主要提供IOC和DI功能。 Spring Aspects:该模块为与AspectJ的集成提供支持。 Spring AOP:提供面向切面的编程实现。 Spring JDBC:Java数据库连接。 Spring JMS:Java消息服务。 Spring ORM:用于支持Hibernate等ORM工具。 Spring Web:为创建Web应用程序提供支持。 Spring Test:提供了对JUnit和TestNG测试的支持。 谈谈自己对于Spring IOC和AOP的理解 IOC(Inversion Of Controll,控制反转)是一种设计思想: 在程序中手动创建对象的控制权,交由给Spring框架来管理。IOC在其他语言中也有应用,并非Spring特有。IOC容器实际上就是一个Map(key, value),Map中存放的是各种对象。 将对象之间的相互依赖关系交给IOC容器来管理,并由IOC容器完成对象的注入。这样可以很大程度上简化应用的开发,把应用从复杂的依赖关系中解放出来。IOC容器就像是一个工厂一样,当我们需要创建一个对象的时候,只需要配置好配置文件/注解即可,完全不用考虑对象是如何被创建出来的。在实际项目中一个Service类可能由几百甚至上千个类作为它的底层,假如我们需要实例化这个Service,可能要每次都搞清楚这个Service所有底层类的构造函数,这可能会把人逼疯。如果利用IOC的话,你只需要配置好,然后在需要的地方引用就行了,大大增加了项目的可维护性且降低了开发难度。 Spring中的bean的作用域有哪些? 1.singleton:该bean实例为单例 2.prototype:每次请求都会创建一个新的bean实例(多例)。 3.request:每一次HTTP请求都会产生一个新的bean,该bean仅在当前HTTP request内有效。 4.session:每一次HTTP请求都会产生一个新的bean,该bean仅在当前HTTP session内有效。 5.global-session:全局session作用域,仅仅在基于Portlet的Web应用中才有意义,Spring5中已经没有了。Portlet是能够生成语义代码(例如HTML)片段的小型Java Web插件。它们基于Portlet容器,可以像Servlet一样处理HTTP请求。但是与Servlet不同,每个Portlet都有不同的会话。 Spring中的单例bean的线程安全问题了解吗? 概念用于理解:大部分时候我们并没有在系统中使用多线程,所以很少有人会关注这个问题。单例bean存在线程问题,主要是因为当多个线程操作同一个对象的时候,对这个对象的非静态成员变量的写操作会存在线程安全问题。 有两种常见的解决方案(用于回答的点): 1.在bean对象中尽量避免定义可变的成员变量(不太现实)。 2.在类中定义一个ThreadLocal成员变量,将需要的可变成员变量保存在ThreadLocal(线程本地化对象)中(推荐的一种方式)。 ThreadLocal解决多线程变量共享问题(参考博客):https://segmentfault.com/a/1190000009236777 Spring中Bean的生命周期: 1.Bean容器找到配置文件中Spring Bean的定义。 2.Bean容器利用Java Reflection API创建一个Bean的实例。 3.如果涉及到一些属性值,利用set方法设置一些属性值。 4.如果Bean实现了BeanNameAware接口,调用setBeanName方法,传入Bean的名字。 5.如果Bean实现了BeanClassLoaderAware接口,调用setBeanClassLoader方法,传入ClassLoader对象的实例。 6.如果Bean实现了BeanFactoryAware接口,调用setBeanClassFacotory方法,传入ClassLoader对象的实例。 7.与上面的类似,如果实现了其他*Aware接口,就调用相应的方法。 8.如果有和加载这个Bean的Spring容器相关的BeanPostProcessor对象,执postProcessBeforeInitialization方法。 9.如果Bean实现了InitializingBean接口,执行afeterPropertiesSet方法。 10.如果Bean在配置文件中的定义包含init-method属性,执行指定的方法。 11.如果有和加载这个Bean的Spring容器相关的BeanPostProcess对象,执行postProcessAfterInitialization方法。 12.当要销毁Bean的时候,如果Bean实现了DisposableBean接口,执行destroy方法。 13.当要销毁Bean的时候,如果Bean在配置文件中的定义包含destroy-method属性,执行指定的方法。 Spring框架中用到了哪些设计模式? 1.工厂设计模式:Spring使用工厂模式通过BeanFactory和ApplicationContext创建bean对象。 2.代理设计模式:Spring AOP功能的实现。 3.单例设计模式:Spring中的bean默认都是单例的。 4.模板方法模式:Spring中的jdbcTemplate、hibernateTemplate等以Template结尾的对数据库操作的类,它们就使用到了模板模式。 5.包装器设计模式:我们的项目需要连接多个数据库,而且不同的客户在每次访问中根据需要会去访问不同的数据库。这种模式让我们可以根据客户的需求能够动态切换不同的数据源。 6.观察者模式:Spring事件驱动模型就是观察者模式很经典的一个应用。 7.适配器模式:Spring AOP的增强或通知(Advice)使用到了适配器模式、Spring MVC中也是用到了适配器模式适配Controller。 还有很多。。。。。。。 @Component和@Bean的区别是什么 1.作用对象不同。@Component注解作用于类,而@Bean注解作用于方法。 2.@Component注解通常是通过类路径扫描来自动侦测以及自动装配到Spring容器中(我们可以使用@ComponentScan注解定义要扫描的路径)。@Bean注解通常是在标有该注解的方法中定义产生这个bean,告诉Spring这是某个类的实例,当我需要用它的时候还给我。 3.@Bean注解比@Component注解的自定义性更强,而且很多地方只能通过@Bean注解来注册bean。比如当引用第三方库的类需要装配到Spring容器的时候,就只能通过@Bean注解来实现。 @Configuration public class AppConfig { @Bean public TransferService transferService { return new TransferServiceImpl; } } <beans> <bean id="transferService" class="com.kk.TransferServiceImpl"/> </beans> @Bean public OneService getService(status) { case (status) { when 1: return new serviceImpl1; when 2: return new serviceImpl2; when 3: return new serviceImpl3; } } 将一个类声明为Spring的bean的注解有哪些? 声明bean的注解: @Component 组件,没有明确的角色 @Service 在业务逻辑层使用(service层) @Repository 在数据访问层使用(dao层) @Controller 在展现层使用,控制器的声明 注入bean的注解: @Autowired:由Spring提供 @Inject:由JSR-330提供 @Resource:由JSR-250提供 *扩:JSR 是 java 规范标准 Spring事务管理的方式有几种? 1.编程式事务:在代码中硬编码(不推荐使用)。 2.声明式事务:在配置文件中配置(推荐使用),分为基于XML的声明式事务和基于注解的声明式事务。 Spring事务中的隔离级别有哪几种? 在TransactionDefinition接口中定义了五个表示隔离级别的常量:ISOLATION_DEFAULT:使用后端数据库默认的隔离级别,Mysql默认采用的REPEATABLE_READ隔离级别;Oracle默认采用的READ_COMMITTED隔离级别。ISOLATION_READ_UNCOMMITTED:最低的隔离级别,允许读取尚未提交的数据变更,可能会导致脏读、幻读或不可重复读。ISOLATION_READ_COMMITTED:允许读取并发事务已经提交的数据,可以阻止脏读,但是幻读或不可重复读仍有可能发生ISOLATION_REPEATABLE_READ:对同一字段的多次读取结果都是一致的,除非数据是被本身事务自己所修改,可以阻止脏读和不可重复读,但幻读仍有可能发生。ISOLATION_SERIALIZABLE:最高的隔离级别,完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行,这样事务之间就完全不可能产生干扰,也就是说,该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。但是这将严重影响程序的性能。通常情况下也不会用到该级别。 Spring事务中有哪几种事务传播行为? 在TransactionDefinition接口中定义了八个表示事务传播行为的常量。 支持当前事务的情况:PROPAGATION_REQUIRED:如果当前存在事务,则加入该事务;如果当前没有事务,则创建一个新的事务。PROPAGATION_SUPPORTS: 如果当前存在事务,则加入该事务;如果当前没有事务,则以非事务的方式继续运行。PROPAGATION_MANDATORY: 如果当前存在事务,则加入该事务;如果当前没有事务,则抛出异常。(mandatory:强制性)。 不支持当前事务的情况:PROPAGATION_REQUIRES_NEW: 创建一个新的事务,如果当前存在事务,则把当前事务挂起。PROPAGATION_NOT_SUPPORTED: 以非事务方式运行,如果当前存在事务,则把当前事务挂起。PROPAGATION_NEVER: 以非事务方式运行,如果当前存在事务,则抛出异常。 其他情况:PROPAGATION_NESTED: 如果当前存在事务,则创建一个事务作为当前事务的嵌套事务来运行;如果当前没有事务,则该取值等价于PROPAGATION_REQUIRED。 二、SpringMVC篇 什么是Spring MVC ?简单介绍下你对springMVC的理解? Spring MVC是一个基于Java的实现了MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架,通过把Model,View,Controller分离,将web层进行职责解耦,把复杂的web应用分成逻辑清晰的几部分,简化开发,减少出错,方便组内开发人员之间的配合。 Spring MVC的工作原理了解嘛? image.png Springmvc的优点: (1)可以支持各种视图技术,而不仅仅局限于JSP; (2)与Spring框架集成(如IoC容器、AOP等); (3)清晰的角色分配:前端控制器(dispatcherServlet) , 请求到处理器映射(handlerMapping), 处理器适配器(HandlerAdapter), 视图解析器(ViewResolver)。 (4) 支持各种请求资源的映射策略。 Spring MVC的主要组件? (1)前端控制器 DispatcherServlet(不需要程序员开发) 作用:接收请求、响应结果,相当于转发器,有了DispatcherServlet 就减少了其它组件之间的耦合度。 (2)处理器映射器HandlerMapping(不需要程序员开发) 作用:根据请求的URL来查找Handler (3)处理器适配器HandlerAdapter 注意:在编写Handler的时候要按照HandlerAdapter要求的规则去编写,这样适配器HandlerAdapter才可以正确的去执行Handler。 (4)处理器Handler(需要程序员开发) (5)视图解析器 ViewResolver(不需要程序员开发) 作用:进行视图的解析,根据视图逻辑名解析成真正的视图(view) (6)视图View(需要程序员开发jsp) View是一个接口, 它的实现类支持不同的视图类型(jsp,freemarker,pdf等等) springMVC和struts2的区别有哪些? (1)springmvc的入口是一个servlet即前端控制器(DispatchServlet),而struts2入口是一个filter过虑器(StrutsPrepareAndExecuteFilter)。 (2)springmvc是基于方法开发(一个url对应一个方法),请求参数传递到方法的形参,可以设计为单例或多例(建议单例),struts2是基于类开发,传递参数是通过类的属性,只能设计为多例。 (3)Struts采用值栈存储请求和响应的数据,通过OGNL存取数据,springmvc通过参数解析器是将request请求内容解析,并给方法形参赋值,将数据和视图封装成ModelAndView对象,最后又将ModelAndView中的模型数据通过reques域传输到页面。Jsp视图解析器默认使用jstl。 SpringMVC怎么样设定重定向和转发的? (1)转发:在返回值前面加"forward:",譬如"forward:user.do?name=method4" (2)重定向:在返回值前面加"redirect:",譬如"redirect:http://www.baidu.com" SpringMvc怎么和AJAX相互调用的? 通过Jackson框架就可以把Java里面的对象直接转化成Js可以识别的Json对象。具体步骤如下 : (1)加入Jackson.jar (2)在配置文件中配置json的映射 (3)在接受Ajax方法里面可以直接返回Object,List等,但方法前面要加上@ResponseBody注解。 如何解决POST请求中文乱码问题,GET的又如何处理呢? (1)解决post请求乱码问题: 在web.xml中配置一个CharacterEncodingFilter过滤器,设置成utf-8; <filter> <filter-name>CharacterEncodingFilter</filter-name> <filter-class>org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter</filter-class> <init-param> <param-name>encoding</param-name> <param-value>utf-8</param-value> </init-param> </filter> <filter-mapping> <filter-name>CharacterEncodingFilter</filter-name> <url-pattern>/*</url-pattern> </filter-mapping> (2)get请求中文参数出现乱码解决方法有两个: ①修改tomcat配置文件添加编码与工程编码一致,如下: <ConnectorURIEncoding="utf-8" connectionTimeout="20000" port="8080" protocol="HTTP/1.1" redirectPort="8443"/> ②另外一种方法对参数进行重新编码: String userName = new String(request.getParamter("userName").getBytes("ISO8859-1"),"utf-8") ISO8859-1是tomcat默认编码,需要将tomcat编码后的内容按utf-8编码。 Spring MVC的异常处理 ? 统一异常处理: Spring MVC处理异常有3种方式: (1)使用Spring MVC提供的简单异常处理器SimpleMappingExceptionResolver; (2)实现Spring的异常处理接口HandlerExceptionResolver 自定义自己的异常处理器; (3)使用@ExceptionHandler注解实现异常处理; 统一异常处理的博客:https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/81983103 SpringMVC的控制器是不是单例模式,如果是,有什么问题,怎么解决? 是单例模式,所以在多线程访问的时候有线程安全问题,不要用同步,会影响性能的,解决方案是在控制器里面不能写成员变量。(此题目类似于上面Spring 中 第5题 有两种解决方案) SpringMVC常用的注解有哪些? @RequestMapping:用于处理请求 url 映射的注解,可用于类或方法上。用于类上,则表示类中的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径。 @RequestBody:注解实现接收http请求的json数据,将json转换为java对象。 @ResponseBody:注解实现将conreoller方法返回对象转化为json对象响应给客户。 SpingMvc中的控制器的注解一般用那个,有没有别的注解可以替代? 一般用@Controller注解,也可以使用@RestController,@RestController注解相当于@ResponseBody + @Controller,表示是表现层,除此之外,一般不用别的注解代替。 如果在拦截请求中,我想拦截get方式提交的方法,怎么配置? 可以在@RequestMapping注解里面加上method=RequestMethod.GET。 怎样在方法里面得到Request,或者Session? 直接在方法的形参中声明request,SpringMVC就自动把request对象传入。 如果想在拦截的方法里面得到从前台传入的参数,怎么得到? 直接在形参里面声明这个参数就可以,但必须名字和传过来的参数一样。 如果前台有很多个参数传入,并且这些参数都是一个对象的,那么怎么样快速得到这个对象? 直接在方法中声明这个对象,SpringMVC就自动会把属性赋值到这个对象里面。 SpringMVC中函数的返回值是什么? 返回值可以有很多类型,有String, ModelAndView。ModelAndView类把视图和数据都合并的一起的。 SpringMVC用什么对象从后台向前台传递数据的? 通过ModelMap对象,可以在这个对象里面调用put方法,把对象加到里面,前台就可以拿到数据。 怎么样把ModelMap里面的数据放入Session里面? 可以在类上面加上@SessionAttributes注解,里面包含的字符串就是要放入session里面的key。 SpringMvc里面拦截器是怎么写的: 有两种写法,一种是实现HandlerInterceptor接口,另外一种是继承适配器类,接着在接口方法当中,实现处理逻辑;然后在SpringMvc的配置文件中配置拦截器即可: <!-- 配置SpringMvc的拦截器 --> <mvc:interceptors> <!-- 配置一个拦截器的Bean就可以了 默认是对所有请求都拦截 --> <bean id="myInterceptor" class="com.zwp.action.MyHandlerInterceptor"></bean> <!-- 只针对部分请求拦截 --> <mvc:interceptor> <mvc:mapping path="/modelMap.do" /> <bean class="com.zwp.action.MyHandlerInterceptorAdapter" /> </mvc:interceptor> </mvc:interceptors> 注解原理: 注解本质是一个继承了Annotation的特殊接口,其具体实现类是Java运行时生成的动态代理类。我们通过反射获取注解时,返回的是Java运行时生成的动态代理对象。通过代理对象调用自定义注解的方法,会最终调用AnnotationInvocationHandler的invoke方法。该方法会从memberValues这个Map中索引出对应的值。而memberValues的来源是Java常量池 三、Mybatis篇 什么是MyBatis? MyBatis是一个可以自定义SQL、存储过程和高级映射的持久层框架。 讲下MyBatis的缓存 MyBatis的缓存分为一级缓存和二级缓存,一级缓存放在session里面,默认就有, 二级缓存放在它的命名空间里,默认是不打开的,使用二级缓存属性类需要实现Serializable序列化接口, 可在它的映射文件中配置<cache/> Mybatis是如何进行分页的?分页插件的原理是什么? 1)Mybatis使用RowBounds对象进行分页,也可以直接编写sql实现分页,也可以使用Mybatis的分页插件。 2)分页插件的原理:实现Mybatis提供的接口,实现自定义插件,在插件的拦截方法内拦截待执行的sql,然后重写sql。 举例:select * from student,拦截sql后重写为:select t.* from (select * from student)t limit 0,10 简述Mybatis的插件运行原理,以及如何编写一个插件? 1)Mybatis仅可以编写针对ParameterHandler、ResultSetHandler、StatementHandler、 Executor这4种接口的插件,Mybatis通过动态代理, 为需要拦截的接口生成代理对象以实现接口方法拦截功能, 每当执行这4种接口对象的方法时,就会进入拦截方法, 具体就是InvocationHandler的invoke方法,当然, 只会拦截那些你指定需要拦截的方法。 2)实现Mybatis的Interceptor接口并复写intercept方法, 然后在给插件编写注解,指定要拦截哪一个接口的哪些方法即可, 记住,别忘了在配置文件中配置你编写的插件。 Mybatis动态sql是做什么的?都有哪些动态sql?能简述一下动态sql的执行原理不? 1)Mybatis动态sql可以让我们在Xml映射文件内, 以标签的形式编写动态sql,完成逻辑判断和动态拼接sql的功能。 2)Mybatis提供了9种动态sql标签:trim|where|set|foreach|if|choose|when|otherwise|bind。 3)其执行原理为,使用OGNL从sql参数对象中计算表达式的值, 根据表达式的值动态拼接sql,以此来完成动态sql的功能。 #{}和${}的区别是什么? 1)#{}是预编译处理,${}是字符串替换。 2)Mybatis在处理#{}时,会将sql中的#{}替换为?号,调用PreparedStatement的set方法来赋值(有效的防止SQL注入); 3)Mybatis在处理${}时,就是把${}替换成变量的值。 为什么说Mybatis是半自动ORM映射工具?它与全自动的区别在哪里? Hibernate属于全自动ORM映射工具, 使用Hibernate查询关联对象或者关联集合对象时, 可以根据对象关系模型直接获取,所以它是全自动的。 而Mybatis在查询关联对象或关联集合对象时, 需要手动编写sql来完成,所以,称之为半自动ORM映射工具。 Mybatis是否支持延迟加载?如果支持,它的实现原理是什么? 1)Mybatis仅支持association关联对象和collection关联集合对象的延迟加载, association指的就是一对一,collection指的就是一对多查询。 在Mybatis配置文件中, 可以配置是否启用延迟加载lazyLoadingEnabled=true|false。 2)它的原理是,使用CGLIB创建目标对象的代理对象, 当调用目标方法时,进入拦截器方法, 比如调用a.getB.getName, 拦截器invoke方法发现a.getB是null值, 那么就会单独发送事先保存好的查询关联B对象的sql, 把B查询上来,然后调用a.setB(b), 于是a的对象b属性就有值了, 接着完成a.getB.getName方法的调用。 这就是延迟加载的基本原理。 MyBatis与Hibernate有哪些不同? 1)Mybatis和hibernate不同,它不完全是一个ORM框架, 因为MyBatis需要程序员自己编写Sql语句, 不过mybatis可以通过XML或注解方式灵活配置要运行的sql语句, 并将java对象和sql语句映射生成最终执行的sql, 最后将sql执行的结果再映射生成java对象。 2)Mybatis学习门槛低,简单易学,程序员直接编写原生态sql, 可严格控制sql执行性能,灵活度高,非常适合对关系数据模型要求不高的软件开发, 例如互联网软件、企业运营类软件等,因为这类软件需求变化频繁, 一但需求变化要求成果输出迅速。但是灵活的前提是mybatis无法做到数据库无关性, 如果需要实现支持多种数据库的软件则需要自定义多套sql映射文件,工作量大。 3)Hibernate对象/关系映射能力强,数据库无关性好, 对于关系模型要求高的软件(例如需求固定的定制化软件) 如果用hibernate开发可以节省很多代码,提高效率。 但是Hibernate的缺点是学习门槛高,要精通门槛更高, 而且怎么设计O/R映射,在性能和对象模型之间如何权衡, 以及怎样用好Hibernate需要具有很强的经验和能力才行。 总之,按照用户的需求在有限的资源环境下只要能做出维护性、 扩展性良好的软件架构都是好架构,所以框架只有适合才是最好。 MyBatis的好处是什么? 1)MyBatis把sql语句从Java源程序中独立出来,放在单独的XML文件中编写, 给程序的维护带来了很大便利。 2)MyBatis封装了底层JDBC API的调用细节,并能自动将结果集转换成Java Bean对象, 大大简化了Java数据库编程的重复工作。 3)因为MyBatis需要程序员自己去编写sql语句, 程序员可以结合数据库自身的特点灵活控制sql语句, 因此能够实现比Hibernate等全自动orm框架更高的查询效率,能够完成复杂查询。 简述Mybatis的Xml映射文件和Mybatis内部数据结构之间的映射关系? Mybatis将所有Xml配置信息都封装到All-In-One重量级对象Configuration内部。 在Xml映射文件中,<parameterMap>标签会被解析为ParameterMap对象, 其每个子元素会被解析为ParameterMapping对象。 <resultMap>标签会被解析为ResultMap对象, 其每个子元素会被解析为ResultMapping对象。 每一个<select>、<insert>、<update>、<delete> 标签均会被解析为MappedStatement对象, 标签内的sql会被解析为BoundSql对象。 什么是MyBatis的接口绑定,有什么好处? 接口映射就是在MyBatis中任意定义接口,然后把接口里面的方法和SQL语句绑定, 我们直接调用接口方法就可以,这样比起原来了SqlSession提供的方法我们可以有更加灵活的选择和设置. 接口绑定有几种实现方式,分别是怎么实现的? 接口绑定有两种实现方式,一种是通过注解绑定,就是在接口的方法上面加 上@Select@Update等注解里面包含Sql语句来绑定, 另外一种就是通过xml里面写SQL来绑定,在这种情况下, 要指定xml映射文件里面的namespace必须为接口的全路径名. 什么情况下用注解绑定,什么情况下用xml绑定? 当Sql语句比较简单时候,用注解绑定;当SQL语句比较复杂时候,用xml绑定,一般用xml绑定的比较多 MyBatis实现一对一有几种方式?具体怎么操作的? 有联合查询和嵌套查询,联合查询是几个表联合查询,只查询一次, 通过在resultMap里面配置association节点配置一对一的类就可以完成; 嵌套查询是先查一个表,根据这个表里面的结果的外键id, 去再另外一个表里面查询数据,也是通过association配置, 但另外一个表的查询通过select属性配置。 Mybatis能执行一对一、一对多的关联查询吗?都有哪些实现方式,以及它们之间的区别? 能,Mybatis不仅可以执行一对一、一对多的关联查询, 还可以执行多对一,多对多的关联查询,多对一查询, 其实就是一对一查询,只需要把selectOne修改为selectList即可; 多对多查询,其实就是一对多查询,只需要把selectOne修改为selectList即可。 关联对象查询,有两种实现方式,一种是单独发送一个sql去查询关联对象, 赋给主对象,然后返回主对象。另一种是使用嵌套查询,嵌套查询的含义为使用join查询, 一部分列是A对象的属性值,另外一部分列是关联对象B的属性值, 好处是只发一个sql查询,就可以把主对象和其关联对象查出来。 MyBatis里面的动态Sql是怎么设定的?用什么语法? MyBatis里面的动态Sql一般是通过if节点来实现,通过OGNL语法来实现, 但是如果要写的完整,必须配合where,trim节点,where节点是判断包含节点有 内容就插入where,否则不插入,trim节点是用来判断如果动态语句是以and 或or 开始,那么会自动把这个and或者or取掉。 Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的?都有哪些映射形式? 第一种是使用<resultMap>标签,逐一定义列名和对象属性名之间的映射关系。 第二种是使用sql列的别名功能,将列别名书写为对象属性名, 比如T_NAME AS NAME,对象属性名一般是name,小写, 但是列名不区分大小写,Mybatis会忽略列名大小写,
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