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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

本文目录

    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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