Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Стойкость Java EE. Вложенный @PostLoad. Метод обратного вызова PostLoad в supercalss

Что должно произойти, если и класс сущности, и его суперкласс реализуют методы, аннотированные с помощью javax.persistence.PostLoad? Какой метод должен быть вызван, а какой первым? Зависит ли это от видимости метода (частный, общедоступный)?

(Сеанс Hibernate по умолчанию вообще не вызывает такие методы, и я собираюсь реализовать обходной путь, используя Hibernate PostLoadEventListener.)


Ответы:


1

Позвольте мне скопировать некоторые части спецификации Java Persistence API 2.0 FR, которые, как мне кажется, могут ответить на ваш вопрос.

3.5.1 Методы обратного вызова жизненного цикла

Методы обратного вызова могут иметь общедоступный, частный, защищенный доступ или доступ на уровне пакета, но не должны быть статическими или окончательными.

3.5.4 Несколько методов обратного вызова жизненного цикла для события жизненного цикла объекта

Если несколько классов в иерархии наследования — классы сущностей и/или сопоставленные суперклассы — определяют прослушиватели сущностей, слушатели, определенные для суперкласса, вызываются перед прослушивателями, определенными для его подклассов в этом порядке.

(...)

Если метод обратного вызова жизненного цикла для того же события жизненного цикла также указан в классе сущностей и/или в одном или нескольких его сущностях или сопоставленных суперклассах, методы обратного вызова в классе сущностей и/или суперклассах вызываются после другие методы обратного вызова жизненного цикла, сначала самый общий суперкласс.

В следующем разделе приведен очень подробный пример, который может решить вашу проблему:

3.5.5 Пример

Существует несколько классов сущностей и слушателей для животных:

@Entity
public class Animal {
    ....
    @PostPersist
    protected void postPersistAnimal() { .... }
}

@Entity
@EntityListeners(PetListener.class)
public class Pet extends Animal {
    ....
}

@Entity
@EntityListeners({CatListener.class, CatListener2.class})
public class Cat extends Pet {
    ....
}

public class PetListener {
    @PostPersist
    protected void postPersistPetListenerMethod(Object pet) { .... }
}

public class CatListener {
    @PostPersist
    protected void postPersistCatListenerMethod(Object cat) { .... }
}

public class CatListener2 {
    @PostPersist
    protected void postPersistCatListener2Method(Object cat) { .... }
}

Если событие PostPersist происходит в экземпляре Cat, по порядку вызываются следующие методы:
- postPersistPetListenerMethod
- postPersistCatListenerMethod
- postPersistCatListener2Method
- postPersistAnimal

Надеюсь, это поможет!

16.11.2011
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..