MapStruct对象转换
第一次看到 MapStruct 的时候, 我个人非常的开心。因为其跟我内心里面的想法不谋而合。
1 MapStruct 是什么?
1.1 JavaBean 的困扰
对于代码中 之间的转换, 一直是困扰我很久的事情。JavaBean
在开发的时候我看到业务代码之间有很多的 之间的相互转化, 非常的影响观感, 却又不得不存在。我后来想的一个办法就是通过反射, 或者自己写很多的转换器。JavaBean
第一种通过反射的方法确实比较方便, 但是现在无论是 BeanUtils, BeanCopier 等在使用反射的时候都会影响到性能。虽然我们可以进行反射信息的缓存来提高性能。
但是像这种的话, 需要类型和名称都一样才会进行映射, 有很多时候, 由于不同的团队之间使用的名词不一样, 还是需要很多的手动 set/get 等功能。
第二种的话就是会很浪费时间, 而且在添加新的字段的时候也要进行方法的修改。不过, 由于不需要进行反射, 其性能是很高的。
1.2 MapStruct 带来的改变
MapSturct 是一个生成类型安全, 高性能且无依赖的 JavaBean 映射代码的注解处理器(annotation processor)。
抓一下重点:
注解处理器
可以生成
JavaBean之间那的映射代码类型安全, 高性能, 无依赖性
从字面的理解, 我们可以知道, 该工具可以帮我们实现 之间的转换, 通过注解的方式。JavaBean
同时, 作为一个工具类,相比于手写, 其应该具有便捷, 不容易出错的特点。
2 MapStruct 入门
入门很简单。我是基于 Maven 来进行项目 jar 包管理的。
2.1 引入依赖
<properties>
<org.mapstruct.version>1.3.0.Final</org.mapstruct.version>
</properties>
<dependency>
<groupId>org.mapstruct</groupId>
<artifactId>mapstruct-jdk8</artifactId>
<version>${org.mapstruct.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mapstruct</groupId>
<artifactId>mapstruct-processor</artifactId>
<version>${org.mapstruct.version}</version>
</dependency>
2.2 创建entity和dto对象
该类是从 github 某个订单系统里面拿下来的部分。
@Data
public class Order {
/**
*订单id
*/
private Long id;
/**
* 订单编号
*/
private String orderSn;
/**
* 收货人姓名/号码
*/
private String receiverKeyword;
/**
* 订单状态:0->待付款;1->待发货;2->已发货;3->已完成;4->已关闭;5->无效订单
*/
private Integer status;
/**
* 订单类型:0->正常订单;1->秒杀订单
*/
private Integer orderType;
/**
* 订单来源:0->PC订单;1->app订单
*/
private Integer sourceType;
}
对应的查询参数
@Data
public class OrderQueryParam {
/**
* 订单编号
*/
private String orderSn;
/**
* 收货人姓名/号码
*/
private String receiverKeyword;
/**
* 订单状态:0->待付款;1->待发货;2->已发货;3->已完成;4->已关闭;5->无效订单
*/
private Integer status;
/**
* 订单类型:0->正常订单;1->秒杀订单
*/
private Integer orderType;
/**
* 订单来源:0->PC订单;1->app订单
*/
private Integer sourceType;
}
2.3 写 Mapper
Mapper 即映射器, 一般来说就是写 xxxMapper 接口。
当然, 不一定是以 Mapper 结尾的。只是官方是这么写的。在本入门例子中,对应的接口如下
import com.homejim.mapstruct.dto.OrderQueryParam;
import com.homejim.mapstruct.entity.Order;
import org.mapstruct.Mapper;
import org.mapstruct.Mapping;
@Mapper
public interface OrderMapper {
OrderQueryParam entity2queryParam(Order order);
}
简单的映射(字段和类型都匹配), 只有一个要求, 在接口上写 @Mapper 注解即可。
然后方法上, 入参对应要被转化的对象, 返回值对应转化后的对象, 方法名称可任意。
2.4 测试
写一个测试类测试一下。
@Test
public void entity2queryParam() {
Order order = new Order();
order.setId(12345L);
order.setOrderSn("orderSn");
order.setOrderType(0);
order.setReceiverKeyword("keyword");
order.setSourceType(1);
order.setStatus(2);
OrderMapper mapper = Mappers.getMapper(OrderMapper.class);
OrderQueryParam orderQueryParam = mapper.entity2queryParam(order);
assertEquals(orderQueryParam.getOrderSn(), order.getOrderSn());
assertEquals(orderQueryParam.getOrderType(), order.getOrderType());
assertEquals(orderQueryParam.getReceiverKeyword(), order.getReceiverKeyword());
assertEquals(orderQueryParam.getSourceType(), order.getSourceType());
assertEquals(orderQueryParam.getStatus(), order.getStatus());
}
测试通过, 没有任何的问题。
3 MapStruct 分析
上面中, 我写了3个步骤来实现了从 Order 到 OrderQueryParam 的转换。
那么, 作为一个注解处理器, 通过MapStruct 生成的代码具有怎么样的优势呢?
3.1 高性能
这是相对反射来说的, 反射需要去读取字节码的内容, 花销会比较大。
而通过 MapStruct 来生成的代码, 其类似于人手写。速度上可以得到保证。
前面例子中生成的代码可以在编译后看到。在 target/generated-sources/annotations 里可以看到。
生成的代码
对应的代码
@Generated(
value = "org.mapstruct.ap.MappingProcessor",
date = "2019-08-02T00:29:49+0800",
comments = "version: 1.3.0.Final, compiler: javac, environment: Java 11.0.2 (Oracle Corporation)"
)
public class OrderMapperImpl implements OrderMapper {
@Override
public OrderQueryParam entity2queryParam(Order order) {
if ( order == null ) {
return null;
}
OrderQueryParam orderQueryParam = new OrderQueryParam();
orderQueryParam.setOrderSn( order.getOrderSn() );
orderQueryParam.setReceiverKeyword( order.getReceiverKeyword() );
orderQueryParam.setStatus( order.getStatus() );
orderQueryParam.setOrderType( order.getOrderType() );
orderQueryParam.setSourceType( order.getSourceType() );
return orderQueryParam;
}
}
可以看到其生成了一个实现类, 而代码也类似于我们手写, 通俗易懂。
3.2 易于 debug
在我们生成的代码中, 我们可以轻易的进行 debug。
在使用反射的时候, 如果出现了问题, 很多时候是很难找到是什么原因的。
3.3 使用相对简单
如果是完全映射的, 使用起来肯定没有反射简单。用类似 BeanUtils 这些工具一条语句就搞定了。但是,如果需要进行特殊的匹配(特殊类型转换, 多对一转换等), 其相对来说也是比较简单的。
基本上, 使用的时候, 我们只需要声明一个接口, 接口下写对应的方法, 就可以使用了。当然, 如果有特殊情况, 是需要额外处理的。
3.4 代码独立
生成的代码是对立的, 没有运行时的依赖。
MapStruct对象转换的更多相关文章
- 优雅的对象转换解决方案-MapStruct使用进阶(二)
在前面, 介绍了 MapStruct 及其入门. 本文则是进一步的进阶. 在 MapStruct 生成对应的实现类的时候, 有如下的几个情景. 1 属性名称相同,则进行转化 在实现类的时候, 如果属性 ...
- mapstruct解放Java对象转换
摘要 当前web后端开发,都是使用多层工程结构,需要在VO,BO,DTO,DO等各种数据结构中相互转换.这些转换代码都是些比较简单的字段映射,类型转换,重复性工作比较高,可以使用一些工具解放我们的双手 ...
- 对象转换工具 MapStruct 介绍
前言 在我们日常开发的分层结构的应用程序中,为了各层之间互相解耦,一般都会定义不同的对象用来在不同层之间传递数据,因此,就有了各种 XXXDTO.XXXVO.XXXBO 等基于数据库对象派生出来的对象 ...
- java对象转换
对象转换: 对象的分层涉及到各个层级之间的对象转换(Entity2DTO , DTO2VO, VO2DTO,DTO2Entity等),传统的采用set/get 方法硬编码实现写的代码比较多:或者采用B ...
- 我写了个IDEA开源插件,vo2dto 一键生成对象转换
让人头疼的对象转换 头炸,po2vo.vo2do.do2dto,一堆对象属性,取出来塞进来.要不是为了 DDD 架构下的各个分层防腐,真想一竿子怼下去. 那上 BeanUtils.copyProper ...
- 采用Lambda表达式快速实现实体模型对象转换到DTO
在项目中,采用code first时建立的模型对象不能直接用于数据传输,需要从新根据需求建立Dto对象 为什么需要建立Dto对象呢? DTO即数据传输对象.之前不明白有些框架中为什么要专门定义DTO来 ...
- Newtonsoft.Json 把对象转换成json字符串
var resultJson = new { records = rowCount, page = pageindex, //总页数=(总页数+页大小-1)/页大小 total = (rowCount ...
- python class对象转换成json/字典
# -*- encoding: UTF-8 -*- class Student: name = '' age = 0 def __init__(self, name, age): self.name ...
- 前台 JSON对象转换成字符串 相互转换 的几种方式
在最近的工作中,使用到JSON进行数据的传递,特别是从前端传递到后台,前台可以直接采用ajax的data函数,按json格式传递,后台Request即可,但有的时候,需要传递多个参数,后台使用requ ...
随机推荐
- java性能优化常用工具jmap、jstack
jmap:java内存映像工具 jmap用于生成堆转储快照,比较常用的option包括-heap,-histo,-dump [root@localhost script]# jmap -h Usage ...
- IDEA免费激活至2099年教程,亲测可用
申明,本教程 Intellij IDEA 最新版激活教程,激活码均收集与网络,请勿商用,仅供个人学习使用,如有侵权,请联系作者删除.如条件允许,建议大家购买正版. 以下是本人免费激活到 2099 年的 ...
- Go语言核心36讲(Go语言进阶技术十三)--学习笔记
19 | 错误处理(上) 提到 Go 语言中的错误处理,我们其实已经在前面接触过几次了. 比如,我们声明过error类型的变量err,也调用过errors包中的New函数. 我们说过error类型其实 ...
- CentOS 7 tmpwatch 2.11 版本变更,移除 cronjob 任务
老版本(RHEL6) tmpwatch 原理 在 RHEL6 上,/tmp 目录的清理工作通常是交给 tmpwatch 程序来完成的,tmpwatch 的工作机制是通过 /etc/cron.daily ...
- 远程连接linux | Xshell和Xftp下载安装
为什么需要远程登录linux 公司开发时候, 具体的情况是这样的: Linux 一般作为服务器使用,而服务器一般放在机房,你不可能在机房操作你的 Linux 服务器.这时我们就需要远程登录到Linux ...
- Linux ns 5. IPC Namespace 详解
文章目录 1. 简介 2. 源码分析 2.1 copy_ipcs() 2.2 ipcget() 2.3 ipc_check_perms() 2.4 相关系统调用 参考文档: 1. 简介 进程间通讯的机 ...
- java解析Excel日期格式转换问题
Excel上传导入,Excel里面单元格是日期的会解析出来数字,比如2020-07-11会解析为44023解决方法一: Excel单元格格式设置为文本格式.解决方法二: 使用代码处理,把解析出来的44 ...
- 14-1-Unsupervised Learning ---dimension reduction
无监督学习(Unsupervised Learning)可以分为两种: 化繁为简 聚类(Clustering) 降维(Dimension Reduction) 无中生有(Generation) 所谓的 ...
- 行星万象表白墙微信小程序、社交微信小程序,后台完整,支持多区域运营,扫码体验。
简介 中国目前大概有5000个表白墙,累计用户近3000万,是一个庞大的群体,但现在大都以微信朋友圈为基础进行信息中转,但是这种模式经营者和用户都不友好,尤其是经营者无法变现,用户无法公开评论,这些种 ...
- [源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer
[源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- Dis ...