질문이 생깁니다.
최근에 새 프로젝트가 시작되었으며 프로젝트에서 데이터 사전이 사용됩니다. 목록 쿼리 데이터가 반환되면 코드를 수동으로 이름으로 변환하여 프론트 데스크에 표시해야 합니다. 프로젝트 관리자는 프로그래머가 혼란스러운 코드와 일관되지 않은 스타일을 직접 작성하는 것을 방지하기 위해 통합된 기능을 캡슐화할 수 있다고 말했습니다.
요구 사항:
서비스를 통해 데이터 사전을 얻습니다.
간단한 코드, 사용하기 쉽습니다.
Scheme
장군 방향은 사용자 정의 주석이며 마이크로 서비스를 고려하여 직렬화 중에 데이터 처리가 수행되며 기본 로직을 공통으로 배치한 다음 외부 인터페이스를 제공하고 각 비즈니스 서비스는 데이터 직렬화 시 Redis를 고려하여 사전 데이터를 얻기 위해 인터페이스를 구현합니다. , 먼저 Redis에서 가져오기를 통과합니다. 가져올 수 없으면 인터페이스를 통해 가져옵니다. 데이터를 가져온 후 Redis에 저장한 다음 처리로 돌아가서 Redis 콘텐츠를 동기적으로 업데이트할 수도 있습니다. 데이터의 유효성을 보장하기 위해 데이터 사전을 추가하거나 수정할 때.
구현
주석 정의
@Target({ElementType.FIELD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @JacksonAnnotationsInside @JsonSerialize(using = DictSerializer.class) public @interface Dict { /** 字典类型 */ String type(); }
주석 추가 위치 지정
주석 유효 시간 지정
직렬화 처리 클래스 지정
-
public class DictSerializer extends StdSerializer<Object> 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); } }
여기서 처리 논리는 원래 필드 내용이 변경되지 않고 새 필드가 추가되어 변환된 값을 저장한다는 것입니다.
데이터 사전 획득
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); }
다중 선택 상황을 고려하여 먼저 다음을 결정합니다. 다중 선택이며 기본값은 콤마 스플라이싱이며 입력 매개변수 제어는 나중에 추가됩니다.
@Override public String getDictDataOptions(String typeCode,String value) { if (redisTemplate.hasKey("dict:"+typeCode+":"+value)){ return (String) redisTemplate.opsForValue().get("dict:"+typeCode+":"+value); } List<DictDataOptions> 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; }
키를 기준으로 Redis에 존재하는지 여부를 판단하고 존재하지 않으면 직접 가져옵니다. 존재하지 않는 경우 인터페이스를 통해 Redis에 직접 넣은 다음 Redis에서 다시 가져옵니다.
protected void put(String typeCode, List<DictDataOptions> dataList) { if (CollUtil.isNotEmpty(dataList)){ for (DictDataOptions dictDataOptions : dataList) { AbstractDictHandler.redisTemplate.opsForValue().set("dict:"+typeCode+":"+dictDataOptions.getDataLabel(),dictDataOptions.getDataValue()); } } }
루프에 데이터 사전 값을 배치합니다
@Override public List<DictDataOptions> getDictDataOptions(String typeCode) { return iSysDictService.queryDictItemsByCode(typeCode).stream() .map(e -> DictDataOptions.builder().typeCode(typeCode).dataLabel(e.getValue()).dataValue(e.getText()).build()) .collect(Collectors.toList()); }
데이터 사전 유형에 따라 인터페이스를 통해 데이터를 얻습니다. 그런 다음 이 구현 클래스는 각 마이크로서비스에 대해 하나씩 구현해야 합니다. 기본 데이터 서비스 끊기 및 호출 오류, 공통은 기본 수행을 제공합니다.
4.
@Dict(type = "inspectType") private String checkType;
를 사용하여 프런트 엔드에 반환된 엔터티의 해당 필드에 주석을 추가하고 데이터 사전 유형 값을 지정합니다.
{ "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" },
프런트 엔드에서 얻은 json에는 checkTypeName이라는 필드가 하나 더 있습니다. 내용은 checkType의 중국어 값입니다.
위 내용은 Springboot의 주석을 기반으로 데이터 사전을 얻는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

신흥 기술은 위협을 일으키고 Java의 플랫폼 독립성을 향상시킵니다. 1) Docker와 같은 클라우드 컴퓨팅 및 컨테이너화 기술은 Java의 플랫폼 독립성을 향상 시키지만 다양한 클라우드 환경에 적응하도록 최적화되어야합니다. 2) WebAssembly는 Graalvm을 통해 Java 코드를 컴파일하여 플랫폼 독립성을 확장하지만 성능을 위해 다른 언어와 경쟁해야합니다.

다른 JVM 구현은 플랫폼 독립성을 제공 할 수 있지만 성능은 약간 다릅니다. 1. OracleHotspot 및 OpenJDKJVM 플랫폼 독립성에서 유사하게 수행되지만 OpenJDK에는 추가 구성이 필요할 수 있습니다. 2. IBMJ9JVM은 특정 운영 체제에서 최적화를 수행합니다. 3. Graalvm은 여러 언어를 지원하며 추가 구성이 필요합니다. 4. AzulzingJVM에는 특정 플랫폼 조정이 필요합니다.

플랫폼 독립성은 여러 운영 체제에서 동일한 코드 세트를 실행하여 개발 비용을 줄이고 개발 시간을 단축시킵니다. 구체적으로, 그것은 다음과 같이 나타납니다. 1. 개발 시간을 줄이면 하나의 코드 세트 만 필요합니다. 2. 유지 보수 비용을 줄이고 테스트 프로세스를 통합합니다. 3. 배포 프로세스를 단순화하기위한 빠른 반복 및 팀 협업.

Java'SplatformIndenceFacilitatesCodereScoderEByWatHeAveringByTeCodetOrunonAnyPlatformwitHajvm.1) DevelopersCanwriteCodeOnceforConsentEStentBehaviorAcRossPlatforms.2) MAINTENDUCEDSCODEDOES.3) LIBRRIESASHSCORAREDERSCRAPERAREDERSPROJ

Java 응용 프로그램의 플랫폼 별 문제를 해결하려면 다음 단계를 수행 할 수 있습니다. 1. Java의 시스템 클래스를 사용하여 시스템 속성을보고 실행중인 환경을 이해합니다. 2. 파일 클래스 또는 java.nio.file 패키지를 사용하여 파일 경로를 처리하십시오. 3. 운영 체제 조건에 따라 로컬 라이브러리를로드하십시오. 4. visualVM 또는 JProfiler를 사용하여 크로스 플랫폼 성능을 최적화하십시오. 5. 테스트 환경이 Docker Containerization을 통해 생산 환경과 일치하는지 확인하십시오. 6. githubactions를 사용하여 여러 플랫폼에서 자동 테스트를 수행하십시오. 이러한 방법은 Java 응용 프로그램에서 플랫폼 별 문제를 효과적으로 해결하는 데 도움이됩니다.

클래스 로더는 통합 클래스 파일 형식, 동적로드, 부모 위임 모델 및 플랫폼 독립적 인 바이트 코드를 통해 다른 플랫폼에서 Java 프로그램의 일관성과 호환성을 보장하고 플랫폼 독립성을 달성합니다.

Java 컴파일러가 생성 한 코드는 플랫폼 독립적이지만 궁극적으로 실행되는 코드는 플랫폼 별입니다. 1. Java 소스 코드는 플랫폼 독립적 인 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2. JVM은 바이트 코드를 특정 플랫폼의 기계 코드로 변환하여 크로스 플랫폼 작동을 보장하지만 성능이 다를 수 있습니다.

멀티 스레딩은 프로그램 대응 성과 리소스 활용을 향상시키고 복잡한 동시 작업을 처리 할 수 있기 때문에 현대 프로그래밍에서 중요합니다. JVM은 스레드 매핑, 스케줄링 메커니즘 및 동기화 잠금 메커니즘을 통해 다양한 운영 체제에서 멀티 스레드의 일관성과 효율성을 보장합니다.


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