Bean拷贝工具类性能比较 引言 几年前做过一个项目,接入新的api接口.为了和api实现解耦,决定将api返回的实体类在本地也建一个.这样做有两个好处 可以在api变更字段的时候保持应用稳定性 可以对返回的实体的属性做处理,以提高可读性.例如接口返回long类型的时间戳,则将该字段在本地实体类中对应字段设置为date类型方便使用. 大致是这样的一个应用场景.当时刚毕业,充斥的都是A.setName(B.getName)这种类型的代码.当字段非常多的时候看起来非常臃肿,最重要的给人感觉不优雅.

接上文Java各种反射性能对比 BeanUtils.getProperty的原理其实以下方法类似,但稍有不同 //代码片段4.1        PropertyDescriptor descriptor=null;        BeanInfo beanInfo =Introspector.getBeanInfo(SimpleBean.class);        PropertyDescriptor[] propertyDescriptors = beanInfo.getPropertyDe

常用开发库 - MapStruct工具库详解 MapStruct是一款非常实用Java工具,主要用于解决对象之间的拷贝问题,比如PO/DTO/VO/QueryParam之间的转换问题.区别于BeanUtils这种通过反射,它通过编译器编译生成常规方法,将可以很大程度上提升效率.@pdai 为什么会引入MapStruct这类工具 首先看下这类工具出现的背景.@pdai JavaBean 问题引入 在开发的时候经常会有业务代码之间有很多的 JavaBean 之间的相互转化,比如PO/DTO/VO/Q

1. 对象属性拷贝的常见方式及其性能 在日常编码中,经常会遇到DO.DTO对象之间的转换,如果对象本身的属性比较少的时候,那么我们采用硬编码手工setter也还ok,但如果对象的属性比较多的情况下,手工setter就显得又low又效率又低.这个时候我们就考虑采用一些工具类来进行对象属性的拷贝了. 我们常用的对象属性拷贝的方式有: Hard Code net.sf.cglib.beans.BeanCopier#copy org.springframework.beans.BeanUtils.cop

在我们实际项目开发过程中,我们经常需要将不同的两个对象实例进行属性复制,从而基于源对象的属性信息进行后续操作,而不改变源对象的属性信息,比如DTO数据传输对象和数据对象DO,我们需要将DO对象进行属性复制到DTO,但是对象格式又不一样,所以我们需要编写映射代码将对象中的属性值从一种类型转换成另一种类型. 对象拷贝 在具体介绍两种 BeanUtils 之前,先来补充一些基础知识.它们两种工具本质上就是对象拷贝工具,而对象拷贝又分为深拷贝和浅拷贝,下面进行详细解释. 什么是浅拷贝和深拷贝 在Java

样本:1MB的JSON文件,引入后生成500份的一个数组: 结果如下: 拷贝性能: JSON.parse(JSON.stringify()) 的方法:2523.55517578125ms immutable.fromJs: 1295.159912109375ms 快了一倍 深度比较性能: underscore.isEqual :0.51220703125ms immutable.is: 0.658935546875ms 不相上下,但underscore总是要快一点

背景 在我们实际项目开发过程中,我们经常需要将不同的两个对象实例进行属性复制,从而基于源对象的属性信息进行后续操作,而不改变源对象的属性信息,比如DTO数据传输对象和数据对象DO,我们需要将DO对象进行属性复制到DTO,但是对象格式又不一样,所以我们需要编写映射代码将对象中的属性值从一种类型转换成另一种类型. 这种转换最原始的方式就是手动编写大量的 get/set代码,当然这是我们开发过程不愿意去做的,因为它确实显得很繁琐.为了解决这一痛点,就诞生了一些方便的类库,常用的有 apache的 Be

commons 包的 BeanUtils 进行属性拷贝性能较差:Spring 的 BeanUtils 性能相对较好. public class A { private String name; private List<Integer> ids;} public class B { private String name; private List<String> ids;} public class BeanUtilDemo { public static void main(S

java gc的工作原理.如何优化GC的性能.如何和GC进行有效的交互 一个优秀的Java 程序员必须了解GC 的工作原理.如何优化GC的性能.如何和GC进行有效的交互,因为有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统.实时系统等.只有全面提升内存的管理效 率,才能提高整个应用程序的性能. 本篇文章首先简单介绍GC的工作原理,然后再对GC的几个关键问题进行深入探讨,最后提出一些Java程序设计建议,从GC角度提高Java程序的性能. GC的基本原理     Java 的内存管理实际上就是对象的管

Apache组织开发了一套用于操作JavaBean的API,这套API考虑到了很多实际开发中的应用场景,因此在实际开发中很多程序员使用这套API操作JavaBean,以简化程序代码的编写. BeanUtils的作用: 1)支持String到8种基本数据类型的转换: 2)其他引用数据类型都需要注册转换器:ConvertUtils.register(Converter,Class); public class Person { private String name; private String

C++ 11加了许多新的功能.其中对C++性能和我们设计class的constructor或assignment可能产生重大影响的非rvalue reference莫属!我看了不少资料,能说清它的不多.下面我企图用简单的例子来说明,希望读者能够理解并应用这一重要的语言构造. 1．rvalue reference 是reference (即指针) 比如下面两条语句的语义完全一样: int &&p = 3;             // line 1 const int &cp = 3

文章转载地址:https://www.flysnow.org/2018/10/20/golang-for-range-slice-map.html 如果我们要遍历某个数组,Map 集合.Slice 切片等,Go 语言(Golang) 为我们提供了比较好的 For Range 方式. range 是一个关键字, 表示范围,和 for 配合使用可以迭代 数组.Map.Slice等集合,用法比较简洁,那么,这种 迭代方式和 for i=0;i<N;i++ 对比,性能怎么样呢?下面通过 Go 的基准测试

目录 用途 基本属性的设置 Map数据的拷贝 对象的拷贝 转换器 用途 可以用来对JavaBean的各种增强操作 基本属性的设置 package per.liyue.code.beanutildemo; import java.util.Date; public class Person { private int id = 0; private String name = null; public int getId() { return id; } public void setId(int

随着越来越多的用户将生产系统迁移到 Azure 平台的虚拟机服务中,Azure 虚拟机的性能愈发被关注.传统的数据中心中,我们通常使用 CPU,内存,存储和网络的性能来衡量生产压力.特别是对于 IO 密集型工作负荷,比如虚拟机内部运行的 SQL 服务,存储系统的吞吐容量,往往成为生产系统的瓶颈所在. Azure 提供了标准存储和高级存储两种存储服务.针对于生产环境中的 IO 密集型负荷,我们推荐使用高级存储.标准存储仅推荐在开发测试环境中使用.针对于具体的高级存储的介绍,以及虚拟机存储的最佳实践

想学生时代,小编最爱做的就是研究电脑硬件,然后给自己.朋友和童鞋装机.装好后呢?当然要第一时间跑分了!各种跑分软件运行一遍,不断优化,不断测试.终于得到一个满意成绩,截图分享到网上显摆一下.当年为啥就没朋友圈呢ㄟ( ▔, ▔ )ㄏ) 时至今日,研究个人电脑 DIY 的人越来越少,甚至很多电脑已变得看不见摸不着,成了云端运行的虚拟机.但传统不能丢吧,虚拟机的性能到底达标没有,能否满足要求,还是得“跑个分”才知道. CPU.内存.网络,这些相对都比较容易进行判断和测试,今天小编想带大家了解的是:存储

随着越来越多的用户将生产系统迁移到 Azure 平台的虚拟机服务中,Azure 虚拟机的性能愈发被关注.传统的数据中心中,我们通常使用 CPU,内存,存储和网络的性能来衡量生产压力.特别是对于 IO 密集型工作负荷,比如虚拟机内部运行的 SQL 服务,存储系统的吞吐容量,往往成为生产系统的瓶颈所在. Azure 提供了标准存储和高级存储两种存储服务.针对于生产环境中的 IO 密集型负荷,我们推荐使用高级存储.标准存储仅推荐在开发测试环境中使用.针对于具体的高级存储的介绍,以及虚拟机存储的最佳实践

原创转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11444284.html 利用java.io类库,直接为源文件构建一个FileInputStream读取,然后再为目标文件构建一个FileOutputStream,完成写入工作. public static void copyFileByStream(File source, File dest) throws IOException { try (InputStream is = new FileI

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原文地址 https://www.cnblogs.com/yizhou35/p/12026263.html 零拷贝就是一种避免CPU 将数据从一块存储拷贝到另外一块存储的技术. DMA技术是Direct Memory Access的缩写.其意思是“存储器直接访问”.它是指一种高速的数据传输操作,允许在外部设备和存储器之间直接读写数据,既不通过CPU,也不需要CPU干预. DMA是指外部设备不通过CPU而直接与系统内存交换数据的接口技术.要把外设的数据读入内存或把内存的数据传送到外设,一般都要通过

Kafka之所以那么快的另外一个原因就是零拷贝(zero-copy)技术.本文我们就来了解Kafka中使用的零拷贝技术为什么那么快. 传统的文件拷贝 传统的文件拷贝通常需要从用户态去转到核心态,经过read buffer,然后再返回到用户态的应用层buffer,然后再从用户态把数据拷贝到核心态的socket buffer,然后发送到网卡.如下图所示: 从上图你会发现,传统的数据传输需要多次的用户态和核心态之间的切换,而且还要把数据复制多次,最终才打到网卡. 如果减少了用户态与核心态之间的切换,是

最初采用apache beanutils,性能很低.后来转为hutool,但不能复制指定格式的日期,所以采用性能很高的com.github.yangtu222.BeanUtils 它已经实现了 copyBean.copyList.copyArray.copyCollection.而hutool没有实现copyList.copyArray.copyCollection,需要自行封装实现. pom.xml <dependency> <groupId>com.github.yangtu2