这是我见过的关于依赖注入和依赖注入容器的最简单的解释：

无依赖注入

应用程序需要Foo（例如控制器），因此：应用程序创建Foo应用程序调用FooFoo需要Bar（例如服务），因此：Foo创建BarFoo调用Bar酒吧需要Bim（服务、存储库，…），因此：条形图创建Bim酒吧有点事

使用依赖注入

应用程序需要Foo，需要Bar，需要Bim，因此：应用程序创建Bim应用程序创建Bar并赋予它Bim应用程序创建Foo并给它Bar应用程序调用FooFoo调用Bar酒吧有点事

使用依赖注入容器

应用程序需要Foo，因此：应用程序从容器中获取Foo，因此：容器创建Bim容器创建Bar并赋予它Bim容器创建Foo并给它Bar应用程序调用FooFoo调用Bar酒吧有点事

依赖注入和依赖注入容器是不同的：

依赖注入是一种编写更好代码的方法DI容器是帮助注入依赖项的工具

您不需要容器来执行依赖注入。然而，容器可以帮助您。

公认的答案是一个好答案——但我想补充一点，DI非常像代码中避免硬编码常量的经典做法。

当您使用诸如数据库名称之类的常量时，您可以将其从代码内部快速移动到某个配置文件，并将包含该值的变量传递到需要它的位置。这样做的原因是，这些常量通常比代码的其他部分更频繁地更改。例如，如果您想在测试数据库中测试代码。

在面向对象编程的世界中，DI与此类似。那里的值而不是常量文字是整个对象-但是将创建它们的代码从类代码中移出的原因是相似的-对象的更改比使用它们的代码更频繁。一个重要的情况是需要进行这样的改变，那就是测试。

到目前为止，我找到的最好的定义是詹姆斯·肖尔的定义：

“依赖注入”是25美元5美分概念的术语。[...]依赖注入意味着对象的实例变量。[...].

马丁·福勒的一篇文章可能也很有用。

依赖注入基本上是提供对象所需的对象（其依赖项），而不是让它自己构造它们。这是一种非常有用的测试技术，因为它允许对依赖项进行嘲笑或清除。

依赖关系可以通过多种方式注入到对象中（例如构造函数注入或setter注入）。甚至可以使用专门的依赖注入框架（例如Spring）来实现这一点，但它们肯定不是必需的。您不需要这些框架进行依赖注入。显式实例化和传递对象（依赖项）与框架注入一样好。

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。

任何非平凡的应用程序都由两个或多个类组成，它们相互协作以执行某些业务逻辑。传统上，每个对象都负责获取自己对与其协作的对象（其依赖关系）的引用。在应用DI时，对象在创建时由协调系统中每个对象的某个外部实体赋予其依赖性。换句话说，依赖项被注入到对象中。

有关详细信息，请参阅此处输入链接描述

依赖注入是解决“依赖混淆”需求的一种可能方案。依赖性混淆是一种将“明显”性质从向需要依赖性的类提供依赖性的过程中去除的方法，因此在某种程度上混淆了向所述类提供所述依赖性。这不一定是坏事。事实上，通过混淆向类提供依赖项的方式，类外部的某个东西负责创建依赖项，这意味着在各种情况下，可以向类提供不同的依赖项实现，而不需要对类进行任何更改。这对于在生产和测试模式之间切换非常有用（例如，使用“模拟”服务依赖）。

不幸的是，糟糕的部分是，有些人认为你需要一个专门的框架来进行依赖性混淆，如果你选择不使用特定的框架来做，那么你在某种程度上就是一个“低级”程序员。另一个非常令人不安的神话是，依赖性注入是实现依赖性混淆的唯一方法。这显然是历史性的，显然是100%错误的，但你很难说服一些人，依赖项注入可以替代依赖项混淆需求。

多年来，程序员们已经了解了依赖性混淆的需求，在考虑依赖性注入之前和之后，许多替代解决方案都已经发展起来。有工厂模式，但也有许多使用ThreadLocal的选项，其中不需要对特定实例进行注入-依赖关系被有效地注入到线程中，这样做的好处是使对象（通过方便的静态getter方法）可用于任何需要它的类，而无需向需要它的类别添加注释并设置复杂的XML“粘合”以实现这一点。当持久性需要依赖项（JPA/JDO或其他）时，它允许您更容易地实现“跨持久性”，并且域模型和业务模型类完全由POJO组成（即没有特定于框架的/锁定在注释中的）。