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• 代码实践

  IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用

  条件更新updateByWrapper 通常我们在更新的时候new一个对象出来在去更新，减少更新的字段 Integer update = new DemoUser().updateByWrapper(new DemoUser().setFirstLogin(Boolean.FALSE), Pops.<DemoUser>lambdaUpdate().from(DemoUser.MODEL_MODEL).eq(IdModel::getId, userId) 使用基础模型的updateById方法更新指定字段的方法： new 一下update对象出来，更新这个对象。 WorkflowUserTask userTaskUp = new WorkflowUserTask(); userTaskUp.setId(userTask.getId()); userTaskUp.setNodeContext(json); userTaskUp.updateById(); 条件删除updateByWrapper public List<T> delete(List<T> data) { List<Long> petTypeIdList = new ArrayList(); for(T item:data){ petTypeIdList.add(item.getId()); } Models.data().deleteByWrapper(Pops.<PetType>lambdaQuery().from(PetType.MODEL_MODEL).in(PetType::getId,petTypeIdList)); return data; } 构造条件查询数据 示例1： LambdaQueryWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { LambdaQueryWrapper<PetShop> query = Pops.<PetShop>lambdaQuery(); query.from(PetShop.MODEL_MODEL); query.setSortable(Boolean.FALSE); query.orderBy(true, true, PetShop::getId); List<PetShop> petShops2 = new PetShop().queryList(query); System.out.printf(petShops2.size() + ""); } 示例2： IWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { IWrapper<PetShop> wrapper = Pops.<PetShop>lambdaQuery() .from(PetShop.MODEL_MODEL).eq(PetShop::getId,1L); List<PetShop> petShops4 = new PetShop().queryList(wrapper); System.out.printf(petShops4.size() + ""); } 示例3： QueryWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { //使用Lambda获取字段名，防止后面改字段名漏改 String nameField = LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getName); //使用Lambda获取Clumon名，防止后面改字段名漏改 String nameColumn = PStringUtils.fieldName2Column(nameField); QueryWrapper<PetShop> wrapper2 = new QueryWrapper<PetShop>().from(PetShop.MODEL_MODEL) .eq(nameColumn, "test"); List<PetShop> petShops5 = new PetShop().queryList(wrapper2); System.out.printf(petShops5.size() + ""); } IWrapper转为LambdaQueryWrapper @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetShopProxy> queryPage(Pagination<PetShopProxy> page, IWrapper<PetShopProxy> queryWrapper) { LambdaQueryWrapper<PetShopProxy> wrapper = ((QueryWrapper<PetShopProxy>) queryWrapper).lambda(); // 非存储字段从QueryData中获取 Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); if (null != queryData && !queryData.isEmpty()) { String codes = (String) queryData.get("codes"); if (org.apache.commons.lang3.StringUtils.isNotBlank(codes)) { wrapper.in(PetShopProxy::getCode, codes.split(",")); } } return new PetShopProxy().queryPage(page, wrapper); }

  望闲

  2024年5月25日

  2.1K002
• 代码实践

  如何使用位运算的数据字典

  场景举例 日常有很多项目，数据库中都有表示“多选状态标识”的字段。在这里用我们项目中的一个例子进行说明一下： 示例一： 表示某个商家是否支持多种会员卡打折（如有金卡、银卡、其他卡等），项目中的以往的做法是：在每条商家记录中为每种会员卡建立一个标志位字段。如图： 用多字段来表示“多选标识”存在一定的缺点：首先这种设置方式很明显不符合数据库设计第一范式，增加了数据冗余和存储空间。再者，当业务发生变化时，不利于灵活调整。比如，增加了一种新的会员卡类型时，需要在数据表中增加一个新的字段，以适应需求的变化。  – 改进设计：标签位flag设计二进制的“位”本来就有表示状态的作用。可以用各个位来分别表示不同种类的会员卡打折支持：这样，“MEMBERCARD”字段仍采用整型。当某个商家支持金卡打折时，则保存“1（0001）”，支持银卡时，则保存“2（0010）”，两种都支持，则保存“3（0011）”。其他类似。表结构如图： 我们在编写SQL语句时，只需要通过“位”的与运算，就能简单的查询出想要数据。通过这样的处理方式既节省存储空间，查询时又简单方便。 //查询支持金卡打折的商家信息：   select * from factory where MEMBERCARD & b'0001'; // 或者：   select * from factory where MEMBERCARD & 1;    // 查询支持银卡打折的商家信息：   select * from factory where MEMBERCARD & b'0010'; // 或者：   select * from factory where MEMBERCARD & 2; 二进制( 位运算)枚举 可以通过@Dict注解设置数据字典的bit属性或者实现BitEnum接口来标识该枚举值为2的次幂。二进制枚举最大的区别在于值的序列化和反序列化方式是不一样的。 位运算的枚举定义示例 import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BitEnum; @Dict(dictionary = ClientTypeEnum.DICTIONARY, displayName = "客户端类型枚举", summary = "客户端类型枚举") public enum ClientTypeEnum implements BitEnum { PC(1L, "PC端", "PC端"), MOBILE(1L << 1, "移动端", "移动端"), ; public static final String DICTIONARY = "base.ClientTypeEnum"; private final Long value; private final String displayName; private final String help; ClientTypeEnum(Long value, String displayName, String help) { this.value = value; this.displayName = displayName; this.help = help; } @Override public Long value() { return value; } @Override public String displayName() { return displayName; } @Override public String help() { return help; } } 使用方法示例 API: addTo 和 removeFrom List<ClientTypeEnum> clientTypes = module.getClientTypes(); // addTo ClientTypeEnum.PC.addTo(clientTypes); // removeFrom ClientTypeEnum.PC.removeFrom(clientTypes); 在查询条件中的使用 List<Menu> moduleMenus = new Menu().queryListByWrapper(menuPage, LoaderUtils.authQuery(wrapper).eq(Menu::getClientTypes, ClientTypeEnum.PC));

  nation

  2023年11月24日

  1.9K000
• 后端

  后端代码规范

  前言 虽然oinone框架减少了很多的代码，但是低代码部分的代码质量也需要高度关注，不管是写的代码bug多，或者说被吐槽代码不行，还是说写的代码经常被重构，核心点还是没有代码规范的意识和技巧，下面摘录了一些常见的规范要求，去提高后端的代码质量，代码质量提高后，自然效率也会提升。 常见代码规范 **1、规范命名** 命名是写代码中最频繁的操作，比如类、属性、方法、参数等。好的名字应当能遵循以下几点： **见名知意** 比如需要定义一个变量需要来计数 int i = 0; 名称 i 没有任何的实际意义，没有体现出数量的意思，所以我们应当指明数量的名称 int count = 0; **能够读的出来** 如下代码： private String sfzh; private String dhhm; 这些变量的名称，根本读不出来，更别说实际意义了。 所以我们可以使用正确的可以读出来的英文来命名 private String idCardNo; private String phone; **2、规范代码格式** 好的代码格式能够让人感觉看起来代码更加舒适。 好的代码格式应当遵守以下几点： 合适的空格 代码对齐，比如大括号要对齐 及时换行，一行不要写太多代码 好在现在开发工具支持一键格式化，可以帮助美化代码格式，大家统一使用idea的规范即可。 **3、写好代码注释** 在《代码整洁之道》这本书中作者提到了一个观点，注释的恰当用法是用来弥补我们在用代码表达意图时的失败。换句话说，当无法通过读代码来了解代码所表达的意思的时候，就需要用注释来说明。 书的作者之所以这么说，是因为作者觉得随着时间的推移，代码可能会变动，如果不及时更新注释，那么注释就容易产生误导，偏离代码的实际意义。而不及时更新注释的原因是，程序员不喜欢写注释。😒 但是这不意味着可以不写注释，当通过代码如果无法表达意思的时候，就需要注释，比如如下代码： for (Integer id : ids) { if (id == 0) { continue; } //做其他事 } 为什么 id == 0 需要跳过，代码是无法看出来了，就需要注释了。 好的注释应当满足一下几点： 解释代码的意图，说明为什么这么写，用来做什么 对参数和返回值注释，入参代表什么，出参代表什么 有警示作用，比如说入参不能为空，或者代码是不是有坑 当代码还未完成时可以使用 todo 注释来标记 代码review发现漏洞时 可以使用 fixme 注释来标记 **4、try catch 内部代码抽成一个方法** try catch代码有时会干扰我们阅读核心的代码逻辑，这时就可以把try catch内部主逻辑抽离成一个单独的方法 如下图是Eureka服务端源码中服务下线的实现中的一段代码 整个方法非常长，try中代码是真正的服务下线的代码实现，finally可以保证读锁最终一定可以释放。 所以这段代码其实就可以对核心的逻辑进行抽取。 protected boolean internalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { try { read.lock(); doInternalCancel(appName, id, isReplication); } finally { read.unlock(); } // 剩余代码 } private boolean doInternalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { //真正处理下线的逻辑 } **5、方法别太长** 方法别太长就是字面的意思。一旦代码太长，给人的第一眼感觉就很复杂，让人不想读下去； 同时方法太长的代码可能读起来容易让人摸不着头脑，不知道哪一些代码是同一个业务的功能。 比如代码中有那种2000+行大类，各种if else判断，光理清代码思路就需要用很久时间。🤷🏻‍♀️ 所以一旦方法过长，可以尝试将相同业务功能的代码单独抽取一个方法，最后在主方法中调用即可。 **6、抽取重复代码** 当一份代码重复出现在程序的多处地方，就会造成程序又臭又长，当这份代码的结构要修改时，每一处出现这份代码的地方都得修改，导致程序的扩展性很差。 所以一般遇到这种情况，可以抽取成一个工具类，还可以抽成一个公共的父类。 **7、多用return** 在有时我们平时写代码的情况可能会出现if条件套if的情况，当if条件过多的时候可能会出现如下情况： if (条件1) { if (条件2) { if (条件3) { if (条件4) { if (条件5) { System.out.println("11111"); } } } } } 面对这种情况，可以换种思路，使用return来优化 if (!条件1) { return; } if (!条件2) { return; } if (!条件3) { return; } if (!条件4) { return; } if (!条件5) { return; } System.out.println("11111"); 这样优化就感觉看起来更加直观 **8、if条件表达式不要太复杂**…

  冯, 天宇

  2024年12月11日

  2.8K003
• 后端

  Oinone连接外部数据源方案

  场景描述 在实际业务场景中，有是有这样的需求：链接外部数据进行数据的获取；通常的做法：1、【推荐】通过集成平台的数据连接器，链接外部数据源进行数据操作；2、项目代码中链接数据源，即通过程序代码操作外部数据源的数据； 本篇文章只介绍通过程序代码操作外部数据源的方式. 整体方案 Oinone管理外部数据源，即yml中配置外部数据源； 后端通过Mapper的方式进行数据操作(增/删/查/改)； 调用Mapper接口的时候，指定到外部数据源； 详细步骤 1、数据源配置(application.yml), 与正常的数据源配置一样 out_ds_name(外部数据源别名): driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # local环境配置调整 url: jdbc:mysql://ip(host):端口/数据库Schema?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true username: 用户名 password: 命名 initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 2、外部数据源其他配置外部数据源限制创建表结构的执行，可以通过配置指定【不创建DB，不创建数据表】 persistence: global: auto-create-database: true auto-create-table: true ds: out_ds_name(外部数据源别名): # 不创建DB auto-create-database: false # 不创建数据表 auto-create-table: false 3、后端写Mapper SQL Mapper跟使用原生mybaits/mybaits-plus写法一样，无特殊限制； Mapper和SQL写到一起，或者分开两个文件都可以 4、Mapper被Service或者Action调用1）启动的Application中@MapperScan需要扫描到对应的包。2）调用是与普通bean一样（即调用方式跟传统的方式样），唯一的区别就是加上DsHintApi，即指定Mapper所使用的数据源。 @Autowired private ScheduleItemMapper scheduleItemMapper; public saveData(Object data) { ScheduleQuery scheduleQuery = new ScheduleQuery(); //scheduleQuery.setActionName(); try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.use(“外部数据源名称”)) { List<ScheduleItem> scheduleItems = scheduleItemMapper.selectListForSerial(scheduleQuery); // 具体业务逻辑 } } 其他参考：如何自定义sql语句：https://doc.oinone.top/backend/4759.html

  望闲

  2024年5月17日

  1.9K002
• 后端

  DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

  概述和使用场景 DsHintApi ，强制指定数据源， BatchSizeHintApi ，强制指定查询批量数量 API定义 DsHintApi public static DsHintApi model(String model/**模型编码*/) { // 具体实现 } public DsHintApi(Object dsKey/***数据源名称*/) { // 具体实现 } BatchSizeHintApi public static BatchSizeHintApi use(Integer batchSize) { // 具体实现 } 使用示例 1、【注意】代码中使用 try-with-resources语法; 否则可能会出现数据源错乱 2、DsHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会强制使用指定的数据源 // 使用方式1： try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.model(PetItem.MODEL_MODEL)) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 使用方式2： try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.use("数据源名称")) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } 3、BatchSizeHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会按照指定的batchSize进行查询 // 查询指定每次查询500跳 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(500)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 查询指定不分页(batchSize=-1)查询。 请注意，你必须在明确不需要分页查询的情况下使用；如果数据量超大不分页可能会卡死。默认不指定分页数的情况下下平台会进行分页查询 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(-1)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); }

  望闲

  2024年5月18日

  1.6K000