Spring Boot JNA 实现调用 DLL文件（清晰明了）

概述

项目需要用到 重采样算法，JAVA 没有现成的，只能通过 JNA 调用 C++ 的 DLL 实现，JNA中，它提供了一个动态的C语言编写的转发器，可以自动实现Java和C的数据类型映射。不再需要编写C动态链接库。

实现需求

根据 一个数组数据，算法根据数组生成多个相邻、相似的点。
案例：
原始数组：

[1,2,3,4,5,6,5,4,3,2,1]

生成10个：

[0.9975707933099867,2.0827107433705034,3.242373563930609,4.227786236390621,5.5680645300875815,5.6819573969217645,4.3206979326831965,3.3497212671714256,2.1727162369435766,1.115611206113079]

生成20个：

[1.0006736067597888,1.6136225699097613,2.0834240705596923,2.6000134251334908,3.2387063724897835,3.8026902204918467,4.232982835368568,4.801594298327119,5.562876758327512,6.0005892018875,5.686344251045411,4.934418414307205,4.317107510714494,3.885808545074988,3.3535095539415303,2.7104608356964937,2.167467521772395,1.7063151122165208,1.1234001156030098,0.45134020733353886]

实现效果

实践

gredle 或 maven

版本有很多，我用比较旧的，若有不适可以用新的

implementation 'net.java.dev.jna:jna:4.0.0'

<dependency>
    <groupId>net.java.dev.jna</groupId>
    <artifactId>jna</artifactId>
    <version>4.0.0</version>
</dependency>

NasalResamplingService

创建接口并声明方法，方法名与DLL中方法名对应

public interface NasalResamplingService extends Library {
	
	/**
	 * @FileName NasalResamplingService.java
	 * @description 重采样算法
	 * @author lanys
	 * @date 2024-4-15 17:14:04
	 * @param srcArray 原始数组
	 * @param desArray 生成后的数组（C++赋值）
	 * @param desArraySize 生成后数组长度
	 * @param srcArraySize 原始数据长度
	 */
	void myMatlabResample(double[] srcArray, double[] desArray, double desArraySize, double srcArraySize);
	
}

DllUtils

@Slf4j
public class DllUtils {
	
	private NasalResamplingService instance;
	
	/** DLL 文件地址 */
	private final static String path = "文件地址";
	
	public DllUtils() {
		instance = (NasalResamplingService) Native.loadLibrary(path, NasalResamplingService.class);
	}
	
	public double[] resampling(double[] array, Integer extent) {
		TimeInterval timer = DateUtil.timer();
		if (array != null && array.length > 0) {
	    	double[] desArray = null;
			if (extent != null) {
				desArray = new double[extent];
			} else {
				desArray = new double[2000];
			}
			// 参数一：原始数据数组
			// 参数二：重采样数组
			// 参数三：重采样数据长度，固定2000
			// 参数四：原始数据个数（长度）
			instance.myMatlabResample(array, desArray, desArray.length, array.length);
			log.info("[DLL工具-重采样算法]DLL所需时间：{} 毫秒", timer.interval());
			return desArray;
		}
		return null;
	}
	
	/**
	 * @FileName DllUtils.java
	 * @description 关闭DLL释放内存
	 * @author lanys
	 * @date 2024-4-16 11:11:59
	 */
	public void dispose() {
		try {
			log.info("[DLL工具-释放DLL内存]");
			// 关闭DLL，防止内存泄漏
			NativeLibrary instance = NativeLibrary.getInstance(path);
			instance.dispose();
		}catch (Exception e){
			log.error("[DLL工具-释放内存]数据异常：",e);
		}
	}
}

Controller（自己写吧，很简单）

DllUtils dllUtils = new DllUtils();
double[] desArray = dllUtils.resampling(resamplingDTO.getSourceArray(), resamplingDTO.getGeneratingLength());
dllUtils.dispose();