基于Springboot一个注解搞定数据字典的实践方案

基于Springboot一个注解搞定数据字典的实践方案

目录问题引出：要求：方案实现

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

/** 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 http://(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 typeCodesQAqcfMKGb, 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http://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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