我将提出一个稍微不同的、简短而精确的依赖注入定义，侧重于主要目标，而不是技术手段（从这里开始）：

依赖注入是创建静态、无状态的服务对象图，其中每个服务由其依赖关系。

我们在应用程序中创建的对象（无论我们是否使用Java、C#或其他面向对象语言）通常分为两类：无状态、静态和全局“服务对象”（模块），以及有状态、动态和本地“数据对象”。

模块图（服务对象图）通常在应用程序启动时创建。这可以使用容器（如Spring）完成，但也可以通过向对象构造函数传递参数来手动完成。这两种方法都有其优点和缺点，但在应用程序中使用DI肯定不需要框架。

一个要求是服务必须通过其依赖性进行参数化。这意味着什么完全取决于给定系统中采用的语言和方法。通常，这采用构造函数参数的形式，但使用setter也是一种选择。这也意味着（在调用服务方法时）对服务的用户隐藏服务的依赖关系。

何时使用？我会说，每当应用程序足够大时，将逻辑封装到单独的模块中，在模块之间使用依赖关系图，可以提高代码的可读性和可探索性。

使依赖注入概念易于理解。让我们以开关按钮为例来切换（打开/关闭）灯泡。

无依赖注入

Switch需要事先知道我连接到哪个灯泡（硬编码依赖项）。所以

开关->永久灯泡//开关直接连接到永久灯泡，测试不容易

Switch(){
PermanentBulb = new Bulb();
PermanentBulb.Toggle();
}

使用依赖注入

开关只知道我需要打开/关闭传递给我的灯泡。所以，

开关->灯泡1或灯泡2或夜灯泡（注入依赖性）

Switch(AnyBulb){ //pass it whichever bulb you like
AnyBulb.Toggle();
}

修改开关和灯泡的James示例：

public class SwitchTest { 
  TestToggleBulb() { 
    MockBulb mockbulb = new MockBulb(); 

    // MockBulb is a subclass of Bulb, so we can 
    // "inject" it here: 
    Switch switch = new Switch(mockBulb); 

    switch.ToggleBulb(); 
    mockBulb.AssertToggleWasCalled(); 
  } 
}

public class Switch { 
  private Bulb myBulb; 

  public Switch() { 
    myBulb = new Bulb(); 
  } 

  public Switch(Bulb useThisBulbInstead) { 
    myBulb = useThisBulbInstead; 
  } 

  public void ToggleBulb() { 
    ... 
    myBulb.Toggle(); 
    ... 
  } 
}`

“依赖注入”不就是指使用参数化构造函数和公共setter吗？

James Shore的文章展示了以下示例进行比较。

没有依赖注入的构造函数：公共类示例｛私有数据库Thingie myDatabase；public Example（）｛myDatabase=新数据库Thingie（）；} public void doStuff（）｛... myDatabase.getData（）；... } } 具有依赖注入的构造函数：公共类示例｛私有数据库Thingie myDatabase；公共示例（DatabaseThingie使用ThisDatabaseReplace）｛myDatabase=改用此数据库；}public void doStuff（）｛... myDatabase.getData（）；... } }

我知道已经有很多答案，但我发现这非常有用：http://tutorials.jenkov.com/dependency-injection/index.html

无相关性：

public class MyDao {

  protected DataSource dataSource = new DataSourceImpl(
    "driver", "url", "user", "password");

  //data access methods...
  public Person readPerson(int primaryKey) {...}     
}

附属国：

public class MyDao {

  protected DataSource dataSource = null;

  public MyDao(String driver, String url, String user, String password) {
    this.dataSource = new DataSourceImpl(driver, url, user, password);
  }

  //data access methods...
  public Person readPerson(int primaryKey) {...}
}

注意DataSourceImpl实例化是如何移动到构造函数中的。构造函数接受四个参数，即DataSourceImpl所需的四个值。虽然MyDao类仍然依赖于这四个值，但它本身不再满足这些依赖关系。它们由创建MyDao实例的任何类提供。

依赖注入是将依赖传递给其他对象或框架（依赖注入器）。

依赖注入使测试更容易。注入可以通过构造函数完成。

SomeClass（）的构造函数如下：

public SomeClass() {
    myObject = Factory.getObject();
}

问题：如果myObject涉及诸如磁盘访问或网络访问之类的复杂任务，则很难在SomeClass（）上进行单元测试。程序员必须模拟myObject，并可能拦截工厂调用。

替代解决方案：

将myObject作为参数传入构造函数

public SomeClass (MyClass myObject) {
    this.myObject = myObject;
}

myObject可以直接传递，这使得测试更容易。

一种常见的替代方法是定义一个不做任何事情的构造函数。依赖注入可以通过setter完成。（h/t@MikeVella）。Martin Fowler记录了第三种选择（h/t@MarcDix），其中类显式地实现了程序员希望注入的依赖项的接口。

在没有依赖注入的情况下，很难在单元测试中隔离组件。

2013年，当我写下这个答案时，这是谷歌测试博客的一个主要主题。这对我来说仍然是最大的优势，因为程序员在运行时设计中并不总是需要额外的灵活性（例如，服务定位器或类似模式）。程序员通常需要在测试期间隔离类。

依赖注入（DI）的全部目的是保持应用程序源代码干净和稳定：

清除依赖项初始化代码无论使用的依赖关系如何稳定

实际上，每个设计模式都将关注点分开，以使将来的更改影响最小的文件。

DI的特定域是依赖配置和初始化的委托。

示例：带有shell脚本的DI

如果您偶尔在Java之外工作，请回想一下源代码在许多脚本语言（Shell、Tcl等，甚至在Python中被误用）中的使用情况。

考虑简单的dependent.sh脚本：

#!/bin/sh
# Dependent
touch         "one.txt" "two.txt"
archive_files "one.txt" "two.txt"

脚本是依赖的：它无法单独成功执行（未定义存档文件）。

可以在archive_files_ip.sh实现脚本中定义archive_files（在本例中使用zip）：

#!/bin/sh
# Dependency
function archive_files {
    zip files.zip "$@"
}

您可以使用一个injector.sh“container”来包装这两个“components”，而不是直接在依赖脚本中源代码化实现脚本：

#!/bin/sh 
# Injector
source ./archive_files_zip.sh
source ./dependent.sh

archive_files依赖项刚刚注入到依赖脚本中。

您可能已经注入了使用tar或xz实现archive_files的依赖项。

示例：删除DI

如果dependent.sh脚本直接使用依赖项，则该方法将被称为依赖项查找（与依赖项注入相反）：

#!/bin/sh
# Dependent

# dependency look-up
source ./archive_files_zip.sh

touch         "one.txt" "two.txt"
archive_files "one.txt" "two.txt"

现在的问题是依赖的“组件”必须自己执行初始化。

“组件”的源代码既不干净也不稳定，因为依赖项初始化中的每一次更改都需要“组件”源代码文件的新版本。

最后一句话

DI并不像Java框架那样被广泛强调和普及。

但这是一种通用的方法，可以解决以下问题：

应用程序开发（单一源代码发布生命周期）应用程序部署（具有独立生命周期的多个目标环境）

仅将配置与依赖项查找一起使用没有帮助，因为每个依赖项的配置参数数量（例如，新的身份验证类型）以及支持的依赖项类型数量（例如新的数据库类型）可能会发生变化。