1.源码分析Mybatis 源码MapperProxy初始化【文并茂】
2.MapReduce源码解析之Mapper
3.Java Web中“apper,service,源码controller,源码model”分别是源码什么作用?
4.MyBatis 原理:扫描 Mapper 接口
5.还在用BeanUtils拷贝对象?MapStruct才是王者!附源码
6.很开心,在使用mybatis的源码过程中我踩到一个坑。
源码分析Mybatis 源码orange源码MapperProxy初始化【文并茂】
源码分析Mybatis MapperProxy初始化,本文基于Mybatis.3.x版本,源码展现作者阅读源码技巧。源码MapperScannerConfigurer作为Spring整合Mybatis的源码核心类,负责扫描项目中Dao类,源码并创建Mybatis的源码Maper对象即MapperProxy对象。
在项目配置文件中,源码关注到与Mapper相关的源码配置信息。源码分析的源码行文思路如下,可能会比较枯燥,源码但先给出MapperProxy的创建序列图,有助于理解。
MapperScannerConfigurer类图,实现Spring Bean生命周期相关功能。核心类及其作用简述如下:
BeanDefinitionRegistryPostProcessor负责设置SqlSessionFactory,生成的Mapper最终受该SqlSessionFactory管辖。
ClassPathMapperScanner的scan方法进行扫描动作,具体实现由ClassPathBeanDefinitionScanner的doScan方法和ClassPathMapperScanner的内部方法共同完成。
ClassPathMapperScanner#doScan方法首先调用父类方法,接着配置文件并构建对应的BeanDefinitionHolder对象。对这些BeanDefinitions进行处理,对Bean进行加工,加入Mybatis特性。秒拍源码
MapperFactoryBean作为创建Mapper的FactoryBean对象,其beanClass为MapperFactoryBean,初始化实例为MapperFactoryBean。在实例化时自动获取SqlSessionFactory或SqlSessionTemplate,用于创建具体的Mapper实例。
MapperFactoryBean的checkDaoConfig方法实现Mapper与Mapper.xml文件的关联注册。MapperRegistry负责管理注册的Mapper,核心类图展示了其关键属性和方法。
MapperRegistry#addMapper方法完成MapperProxy的注册,但实际的MapperProxy创建在getMapper方法中,根据接口获取MapperProxyFactory,调用newInstance创建MapperProxy对象。
至此,Mybatis Mapper的初始化构造过程完成一半,即MapperScannerConfigurer通过包扫描,构建MapperProxy。剩余部分,即MapperProxy与*.Mapper.xml文件中SQL语句的关联流程,将在下一篇文章中详细说明。通过MapperProxy对象的创建,为后续SQL执行流程做准备。
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MapReduce源码解析之Mapper
MapReduce,大数据领域的标志性计算模型,由Google公司研发,其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大,打开了大数据时代的大门。对于许多大数据工作者来说,好玩的源码MapReduce是基础技能之一,而源码解析更是深入理解与实践的必要途径。 MapReduce由两部分组成:Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对,而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。 本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码,我们可以更深入地理解MapReduce的工作机制,并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。 Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类: setup():主要为map()方法做准备,例如加载配置文件、传递参数。 cleanup():用于清理资源,如关闭文件、处理Key-Value。 map():程序的逻辑核心,对输入的文本进行处理(如分割、过滤),以键值对的形式写入context。 run():驱动Mapper执行的主方法,按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。 Context抽象类扮演着重要角色,用于跟踪任务状态和数据存储,如在setup()中读取配置信息,源码查看软件并作为Key-Value载体。 下面是几个Mapper子类的详细解析: InverseMapper:将键值对反转,适用于不同需求的统计分析。 TokenCounterMapper:使用StringTokenizer对文本进行分割,计算特定token的数量,适用于词频统计等。 RegexMapper:对文本进行正则化处理,适用于特定格式文本的统计。 MultithreadedMapper:利用多线程执行Mapper任务,提高CPU利用率,适用于并发处理。 本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析,旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码,以期为大数据处理提供更深入的洞察与实践指导。Java Web中“apper,service,controller,model”分别是什么作用?
java web中mapper是对象持久化映射层,一般会继承ibatis或者mybatis servive是一些业务逻辑的处理层,controller是控制层,相当于mvc的c层,model是数据模型层相当于mvc的m层。Java是一种可以撰写跨平台应用程序的面向对象的程序设计语言。
Java 不同于一般的编译执行计算机语言和解释执行计算机语言。它首先将源代码编译成二进制字节码(bytecode),然后依赖各种不同平台上的k线图源码虚拟机来解释执行字节码,从而实现了“一次编译、到处执行”的跨平台特性。
不过,每次的编译执行需要消耗一定的时间,这同时也在一定程度上降低了 Java 程序的运行效率。但在 J2SE 1.4.2 发布后,Java 的执行速度有了大幅提升。
与传统程序不同,Sun 公司在推出 Java 之际就将其作为一种开放的技术。全球数以万计的 Java 开发公司被要求所设计的 Java 软件必须相互兼容。
“Java 语言靠群体的力量而非公司的力量”是 Sun 公司的口号之一,并获得了广大软件开发商的认同。这与微软公司所倡导的注重精英和封闭式的模式完全不同。
MyBatis 原理:扫描 Mapper 接口
在MyBatis中,Mapper接口的扫描依赖MyBatis和Spring项目。实现Mapper接口的自动扫描主要有两种方式:@Mapper和@MapperScan注解。
@Mapper注解通常用于Mapper接口上,若仅需扫描带有该注解的接口,需引入mybatis/spring-boot-starter项目。在Spring未找到MapperScannerConfigurer和MapperFactoryBean的Bean时,AutoConfiguredMapperScannerRegistrar会自动扫描并注入Mapper接口的实现类。这个过程可通过MybatisAutoConfiguration的源码来理解。
相比之下,@MapperScan注解是Mybatis的常见扫描方式。它通过@Import(MapperScannerRegistrar.class)导入MapperScannerRegistrar,进行Mapper扫描逻辑。MapperScannerRegistrar通过实现ImportBeanDefinitionRegistrar接口的registerBeanDefinitions方法完成Mapper的扫描。
核心组件MapperScannerConfigurer实现了BeanDefinitionRegistryPostProcessor接口,其主要在registerBeanDefinitions方法中处理Mapper的自动注入。具体来说,它会创建ClassPathMapperScanner,扫描指定包中的Mapper,生成BeanDefinition,这些BeanDefinition最终会在Spring的Bean创建过程中被转换为Mapper的实例。
MapperFactoryBean是MyBatis/Spring用来表示Mapper的Bean,它基于SqlSessionDaoSupport,提供了FactoryBean接口的实现。获取Mapper时,会通过FactoryBean的getObject方法返回Mapper的代理类,如SqlSessionTemplate,它与Spring事务紧密关联并支持线程安全。
Configuration和MapperRegistry是MyBatis的核心配置,前者管理Mapper的信息,后者存储Mapper实例。在使用MapperRegistry获取Mapper时,会优先尝试从缓存中获取,只有当缓存中不存在时,才会创建新的MapperProxy实例。
还在用BeanUtils拷贝对象?MapStruct才是王者!附源码
MapStruct 是一个强大的 Java 代码生成工具,专用于简化 JavaBean 类型之间的映射实现,尤其在多层应用中实体类与数据传输对象(DTO)之间映射的场景中发挥巨大优势。与传统的手工实现映射相比,MapStruct 通过生成高性能且易于理解的映射代码,显著提高了开发效率,降低了错误率。 MapStruct 的核心特点包括: 自动代码生成:MapStruct 作为编译器插件,在编译时自动为映射接口生成映射代码,实现对象属性的快速映射。 性能优化:生成的映射代码基于普通方法调用,高效且类型安全,支持快速开发和错误检查。 约定优于配置:默认提供了丰富的映射规则,减少配置复杂性,但允许用户自定义实现特殊映射行为。 以下是 MapStruct 的基本使用流程: 引入依赖:确保在项目中正确配置 MapStruct 与 Lombok 的版本兼容性。 定义实体类和 DTO 类:创建需要映射的对象。 创建映射接口:定义映射方法,约定映射规则。 生成映射代码:编译项目,MapStruct 会自动生成实现类,包含所有定义的映射逻辑。 使用映射接口:在客户端代码中注入映射接口,调用映射方法完成对象间的转换。 除了基础用法,MapStruct 还提供了更高级的特性: @Mapper 注解:用于标记映射接口,激活代码生成。 @Mapping 属性:用于配置映射规则,支持多种映射策略,如通过源属性、表达式或常量。 @Mappings、@MappingTarget 等注解:支持更复杂、动态的映射逻辑,如更新已有对象的属性。 扩展功能:如支持多个对象映射至单个对象等高级用法。 MapStruct 与传统拷贝方法的对比显示,它在处理大数据量时具有显著的性能优势。在性能测试中,MapStruct 的表现优于其他常见拷贝工具,如 Apache BeanUtils、cglib 等。在实际应用中,选择 MapStruct 作为对象映射工具,尤其在需要处理大量数据时,能够显著提升系统性能,优化资源利用。很开心,在使用mybatis的过程中我踩到一个坑。
在实际开发过程中,我遇到了mybatis的一个问题,觉得很有必要记录下来并分享给大家。
这个坑的具体情况是这样的:在mybatis中,OgnlOps.equal(0,"")返回的是true,这违背了我们的常识,并且会带来一些问题。
接下来,我将按照遇到问题 -> 分析问题 -> 解决问题的思路,用追踪源码的方法,对这个问题进行剖析。
同时,我会分享一下我是如何通过逆向排查的方法,通过Debug模式找到关键源码,并解决这个问题的。
本文源码:mybatis 3.5.3版本。
背景介绍和需求分析
为了简化问题,我们假设有一个订单表,表结构如下:
为了方便说明,我们假设表里面只有两条数据:订单号为的订单状态为0(关闭),订单号为的订单状态为1(开启)。
已经开发好的功能是模糊查询订单名称,接口如下:
现在需要在已有功能上添加一个根据状态过滤订单的功能。
假设某个页面有这样的一个下拉框,可以根据订单状态过滤订单数据。
准备开发
现在明确了需求,根据订单状态进行过滤。
很简单,最主要的修改地方就是对mapper.xml的修改。
开始自测,遇到问题
为了确保功能的正确性,我进行了单元测试,分别传入状态0和1,预期的结果是各自查询出一条数据。
然而,执行结果却与预期不符,status=0时查询出2条数据,status=1时查询出1条数据。
当时我意识到这个问题可能并不简单,于是决定分析原因。
分析问题
为了找到问题的根源,我首先将sql打印出来,查看最终执行的sql。
通过分析sql,我发现当status为0时,mybatis并没有给我们拼接where关键字。
逆向排查法
为了定位问题,我通过日志找到了关键源码,并使用逆向排查的方法进行追踪。
最终,我发现问题的根源在于mybatis中的OgnlOps.equal(0,"")返回了true。
关键源码
通过分析源码,我找到了导致这个问题的关键代码,并解决了这个问题。
解决问题
为了解决这个问题,我修改了mapper.xml文件中的if标签,最终实现了预期效果。
总结
这次的经历让我深刻认识到,在开发过程中遇到问题时,要善于分析、思考和总结,才能不断提升自己的技能。
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