1.还在用BeanUtils拷贝对象?MapStruct才是初探王者!【附源码】
2.丢弃掉那些BeanUtils工具类吧,MapStruct真香!源原理!初探!源原理
3.基于AbstractProcessor扩展MapStruct自动生成实体映射工具类
4.MapStruct的初探一些常规用法
还在用BeanUtils拷贝对象?MapStruct才是王者!【附源码】
MapStruct 是一个强大的 Java 代码生成工具,专用于简化 JavaBean 类型之间的源原理同城物流货运源码映射实现,尤其在多层应用中实体类与数据传输对象(DTO)之间映射的初探场景中发挥巨大优势。与传统的源原理手工实现映射相比,MapStruct 通过生成高性能且易于理解的初探映射代码,显著提高了开发效率,源原理降低了错误率。初探 MapStruct 的源原理核心特点包括: 自动代码生成:MapStruct 作为编译器插件,在编译时自动为映射接口生成映射代码,初探实现对象属性的源原理快速映射。 性能优化:生成的初探映射代码基于普通方法调用,高效且类型安全,支持快速开发和错误检查。 约定优于配置:默认提供了丰富的映射规则,减少配置复杂性,但允许用户自定义实现特殊映射行为。 以下是 MapStruct 的基本使用流程: 引入依赖:确保在项目中正确配置 MapStruct 与 Lombok 的版本兼容性。 定义实体类和 DTO 类:创建需要映射的对象。 创建映射接口:定义映射方法,surf源码介绍约定映射规则。 生成映射代码:编译项目,MapStruct 会自动生成实现类,包含所有定义的映射逻辑。 使用映射接口:在客户端代码中注入映射接口,调用映射方法完成对象间的转换。 除了基础用法,MapStruct 还提供了更高级的特性: @Mapper 注解:用于标记映射接口,激活代码生成。 @Mapping 属性:用于配置映射规则,支持多种映射策略,如通过源属性、表达式或常量。 @Mappings、@MappingTarget 等注解:支持更复杂、动态的映射逻辑,如更新已有对象的属性。 扩展功能:如支持多个对象映射至单个对象等高级用法。 MapStruct 与传统拷贝方法的对比显示,它在处理大数据量时具有显著的性能优势。在性能测试中,MapStruct 的redmine 源码目录表现优于其他常见拷贝工具,如 Apache BeanUtils、cglib 等。在实际应用中,选择 MapStruct 作为对象映射工具,尤其在需要处理大量数据时,能够显著提升系统性能,优化资源利用。丢弃掉那些BeanUtils工具类吧,MapStruct真香!!!
批量插入功能是日常开发中常见的需求。今天我们对MyBatis的批量插入功能进行全面分析与测试,包括三种常见实现方法的性能对比,以及基于原理的深入探讨。
针对三种方法,我们分别实现了循环单次插入、Mybatis-plus(MP)和原生批量插入(使用MyBatis的foreach标签)。首先准备相应的数据库环境与测试数据,确保测试的有效性和准确性。
对于循环单次插入,我们模拟插入万条数据,vibe 源码下载得到的执行结果令人失望,花费了毫秒。
在MP方法中,我们通过控制器、业务逻辑实现类与数据库映射类三个层次的配合,实现更高效的批量插入。为了验证其性能,我们进行了一次实际插入测试,结果显示使用MP方法的执行时间为毫秒。相较于循环单次插入方法,MP方法性能提高了.5倍,这体现了MP框架在处理批量插入任务时的强大优势。
接着,我们分析了MP方法实现的具体原理。MP的核心实现机制是通过批量保存数据来提高插入效率。其源码展示了如何将数据分批(每批条)进行插入,从而有效降低了单次插入操作的耗时与资源消耗。
原始批量插入方法使用了MyBatis的foreach标签,将数据一次性拼接为SQL语句插入。我们分别对业务逻辑层和数据持久层进行了扩展,实现了原生的批量插入功能。但这一方法在处理大规模数据时,论坛源码安装由于拼接的SQL语句过大(高达4.MB),导致程序执行时出现报错。这是因为MySQL默认支持的最大SQL执行大小限制为4MB,超出了这一限制。
因此,原生批量插入方法存在明显的缺陷。尽管通过设置MySQL最大执行SQL大小可以解决该问题,但这不是一个理想的解决方案。更合适的办法是采纳MP批量插入功能,确保批量插入的稳定性和高效性,同时避免过大的SQL语句可能带来的问题。
通过综合分析与测试,我们得出了以下循环单次插入方法是性能最低的选择。MyBatis原生SQL批量插入在没有正确处理大SQL限制的情况下,可能会导致错误。相比之下,MyBatis-plus提供的批量插入功能,通过分批插入实现了性能与稳定性的最佳结合,是处理批量插入任务时值得推荐的方法。综合考虑,推荐使用MP批量插入实现更高效的批量数据处理。
基于AbstractProcessor扩展MapStruct自动生成实体映射工具类
原文作者:京东物流 王北永 姚再毅
在日常的软件开发过程中,领域驱动设计(DDD)经常要求将价值对象(VO)、模型(MODEL)和实体(PO)等不同层次的模型进行互转。传统的属性拷贝方法存在效率低下、性能不佳的问题,尤其是在处理大量对象时,可能导致内存溢出(OOM)。为了解决这个问题,许多开发者转向使用工具类进行暴力属性拷贝,尽管这种方法在某些场景下可以提高效率,但同时也带来了诸如性能损失、代码冗余等风险。
现有的解决方案中,MapStruct是一个基于JSR 标准的库,它允许在编译期自动生成属性映射的代码。MapStruct通过注解处理器(Annotation Processor)在编译时处理注解,从而在源代码级别生成优化的映射逻辑。该库通过修改抽象语法树(AST)来实现这一功能,具体步骤包括生成AST、调用注解处理器、修改AST并最终生成修改后的字节码。
然而,MapStruct的使用仍存在一些局限性。每当引入新的领域模型时,开发者需要手动编写转换接口或方法,这在处理多个模型间的双向映射时尤其繁琐,如A到B、B到A、List到List等转换。为解决这一问题,本文提出了一个扩展方案,旨在通过将MapStruct的定义直接应用于模型的类或字段,自动根据模型上的自定义注解生成转换接口。生成的接口与原有MapStruct功能兼容,保持了原有的转换逻辑,同时减少了手动编码的工作量。
在实现这一扩展方案时,关键依赖了AbstractProcessor类以及实现了JSR 标准的注解处理器。通过AutoService注解,无需手动维护META-INF/services目录,简化了注册流程。JavaPoet库则提供了生成Java文件的强大能力,简化了代码生成过程。
具体实现步骤包括定义新的注解(如AlpacaMap和AlpacaMapField)以及自动生成接口(AlpacaBaseAutoAssembler)。这些注解和接口的定义与MapStruct紧密集成,允许在编译期自动生成所需的转换接口和实现类。通过这种方式,开发者可以更轻松地管理和扩展映射逻辑,无需重复编写转换代码。
实践表明,这种扩展方案极大地提高了映射逻辑的可维护性和可扩展性。在应用示例中,通过定义模型类和字段的注解,自动生成了转换接口和实现类,从而实现了模型间的高效互转。通过Spring容器引用生成的接口实例,开发者能够轻松实现多种模型之间的数据转换,显著提高了开发效率。
总结而言,本文介绍的扩展方案旨在通过简化映射接口的生成过程,增强MapStruct的灵活性和适应性,从而为开发者提供更高效、更可靠的属性映射解决方案。通过这种方式,开发团队能够更专注于业务逻辑的实现,而将映射细节交由自动化工具处理,极大地提升了开发效率和代码质量。
MapStruct的一些常规用法
使用MapStruct简化Java Bean之间映射,无需繁琐手动操作。配置约定后,不同实体间转换变得简单。通常,将数据库实体(DO)与返回前端的实体(VO)进行转换,如将Entity复制至VO并处理或转换,再返回前端。
安装MapStruct时,若配合Lombok,需确保编译源码插件配置正确。定义转换接口时,target和source分别表示目标与源属性名,相同属性名自动映射,不同属性名需明确指定。MapStruct自动生成接口实现,批量处理List。
使用MapStruct时,常用功能包括:
1. 将Entity作为Spring的Component组件。
2. 利用类注解,将List转换为字符串。
3. 使用表达式将List直接转换为换行的String。
4. 直接调用MapStruct方法进行转换。
5. 获取时间,进行时间转换操作。
6. 空检查,确保转换过程中避免空值影响。
7. 枚举映射,将String和string转换为枚举,将int值转换为枚举的value。
8. 实现Fill功能,将一个对象填充至新对象,与传统BeanCopy功能类似。
9. 处理空值判断,确保转换准确无误。
通过配置和应用MapStruct,实现高效、自动化的对象映射,简化开发流程,提升开发效率。更多详细内容和实践案例,欢迎关注我的公众号:青塬科技。