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基于Springboot一个注解如何搞定数据字典

问题引出:最近开了新项目,项目中用到了数据字典,列表查询数据返回的时候需要手动将code转换为name,到前台展示。项目经理表示可以封装一个统一的功能,避免程序员各自写各自的,代码混乱,风格不统一。要求:基于微服务架构,数据字典通过服务获取;简化代码,使用简单;使用Redis;方案大致的方向是自定义注解,在序列化的时候进行数据处理;考虑到微服务,需要将主要逻辑放到common中,然后对外提供接口,各业务服务实现接口以获取字典数据;考虑Redis,序列化处理数据时,首先通过Redis获取,获取不到在通过接口

问题引出:

最近开了新项目,项目中用到了数据字典,列表查询数据返回的时候需要手动将code转换为name,到前台展示。项目经理表示可以封装一个统一的功能,避免程序员各自写各自的,代码混乱,风格不统一。

要求:

  • 基于微服务架构,数据字典通过服务获取;

  • 简化代码,使用简单;

  • 使用Redis;

方案

大致的方向是自定义注解,在序列化的时候进行数据处理; 考虑到微服务,需要将主要逻辑放到common中,然后对外提供接口,各业务服务实现接口以获取字典数据; 考虑Redis,序列化处理数据时,首先通过Redis获取,获取不到在通过接口获取,拿到数据后存到Redis中,然后再返回处理; 也可以多做一步,在新增、修改数据字典时,同步更新Redis内容,以保证数据有效性。

实现

  • 定义注解

@Target({ElementType.FIELD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@JacksonAnnotationsInside
@JsonSerialize(using = DictSerializer.class)
public @interface Dict {

    /** 字典类型 */
    String type();
}
  • 指定注解添加位置

  • 指定注解生效时间

  • 指定序列化处理类

  • 序列化处理类

public class DictSerializer extends StdSerializer implements ContextualSerializer {
    /** 字典注解 */
    private Dict dict;
    public DictSerializer() {
        super(Object.class);
    }
    public DictSerializer(Dict dict) {
        super(Object.class);
        this.dict = dict;
    }
    private String type;
    @Override
    public void serialize(Object value, JsonGenerator gen, SerializerProvider provider) throws IOException {
        if (Objects.isNull(value)) {
            gen.writeObject(value);
            return;
        }
        if (Objects.nonNull(dict)){
            type = dict.type();
        }
        // 通过数据字典类型和value获取name

        gen.writeObject(value);
        gen.writeFieldName(gen.getOutputContext().getCurrentName()+"Name");
        gen.writeObject(label);
    }
    @Override
    public JsonSerializer createContextual(SerializerProvider prov, BeanProperty beanProperty) throws JsonMappingException {
        if (Objects.isNull(beanProperty)){
            return prov.findValueSerializer(beanProperty.getType(), beanProperty);
        }
        Dict dict = beanProperty.getAnnotation(Dict.class);
        if (Objects.nonNull(dict)){
            type = dict.type();
            return this;
        }
        return prov.findNullValueSerializer(null);
    }
}

这里处理的逻辑是原先的字段内容不变,添加一个新的字段用来存储转化后的值;

  • 数据字典获取

private static String changeLabel(String type,String code) {
    if(code.indexOf(",") > -1) {
        String[] strs = code.split(",");
        if (strs.length > 1) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (String str : strs) {
                // 从缓存中获取字典。如果不行,通过SpringUtil.getBean(); 获取服务处理
                sb.append(DictDataCache.getLabel(type, str)).append(separator);
            }
            return sb.substring(0, sb.length() - 1);
        }
    }
    // 从缓存中获取字典。如果不行,通过SpringUtil.getBean(); 获取服务处理
    return DictDataCache.getLabel(type, code);
}

考虑存在多选的情况,先判断下是否是多选的,默认逗号拼接,后期添加入参控制;

@Override
public String getDictDataOptions(String typeCode,String value) {
    if (redisTemplate.hasKey("dict:"+typeCode+":"+value)){
        return (String) redisTemplate.opsForValue().get("dict:"+typeCode+":"+value);
    }
    List dictDataList = getDictDataHandler().getDictDataOptions(typeCode);
    if(CollUtil.isNotEmpty(dictDataList)) {
        put(typeCode, dictDataList);
    }
    if (redisTemplate.hasKey("dict:"+typeCode+":"+value)){
        return (String) redisTemplate.opsForValue().get("dict:"+typeCode+":"+value);
    }
    return null;
}

根据key判断Redis中是否存在,存在则直接获取,不存在则通过接口获取,获取到直接放到Redis中,然后再次从Redis获取。

protected void put(String typeCode, List dataList) {
    if (CollUtil.isNotEmpty(dataList)){
        for (DictDataOptions dictDataOptions : dataList) {
            AbstractDictHandler.redisTemplate.opsForValue().set("dict:"+typeCode+":"+dictDataOptions.getDataLabel(),dictDataOptions.getDataValue());
        }
    }
}

循环放置数据字典值

@Override
public List getDictDataOptions(String typeCode) {
    return iSysDictService.queryDictItemsByCode(typeCode).stream()
            .map(e -> DictDataOptions.builder().typeCode(typeCode).dataLabel(e.getValue()).dataValue(e.getText()).build())
            .collect(Collectors.toList());
}

根据数据字典类型,通过接口获取数据;注意该实现类需要每个微服务实现一个;然后为了避免基础数据服务挂掉,调用报错,common中提供一个默认实现。

4.使用

@Dict(type = "inspectType")
private String checkType;

在返回前端的实体中,对应字段添加注解,并指定数据字典type值

      {
        "id": "1522492702905954306",
        "professionName": "专业名称888",
        "checkCode": "检测项编码8",
        "checkProject": "rrrr检测项目88",
        "checkDevice": "52",
        "checkStandard": "检测项编码88",
        "referenceStandard": "wq参考标准8",
        "checkType": "1",
        "checkTypeName": "尺寸",
        "remarks": "ef备注备注8"
      },

前端获取的json会多一个字段:checkTypeName,内容为checkType 的中文值。

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