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文章目录
- 1.背景
- 2.mapstruct简介
- 3.mapstruct与其他映射对比
- 4.mapstruct底层原理解析
- 5.具体使用和底层实现
- 5.1 添加maven依赖
- 5.2 对象转换
- 1.UserA和UserB字段相同
- 2.UserA和UserB字段不同
- 3.多个源类
- 4.子对象映射
- 5.数据类型转换
- 数据类型映射
- 枚举映射
- 6.集合映射
- List映射
- Set和Map映射
- 集合映射策略
- 5.3 依赖注入
- 5.4 默认值
- 3.Mapper中的自定义转换
1.背景
在我们日常开发的分层结构的应用程序中,为了各层之间互相解耦,一般都会定义不同的对象用来在不同层之间传递数据,因此,就有了各种 XXXDTO、XXXVO、XXXBO 等基于数据库对象派生出来的对象,当在不同层之间传输数据时,不可避免地经常需要将这些对象进行相互转换。
此时一般处理两种处理方式:
- ① 直接使用 Setter 和 Getter 方法转换
- ② 使用一些工具类进行转换(e.g. BeanUtil.copyProperties)。
第一种方式如果对象属性比较多时,需要写很多的 Getter/Setter 代码。第二种方式看起来虽然比第一种方式要简单很多,但是因为其使用了反射,性能不太好,而且在使用中也有很多陷阱。而今天要介绍的主角 MapStruct 在不影响性能的情况下,同时解决了这两种方式存在的缺点。
2.mapstruct简介
mapstruct是一种 实体类 映射框架,能够通过Java注解将一个实体类的属性安全地赋值给另一个实体类。它基于约定优于配置方法极大地简化了 Java bean 类型之间映射的实现,有了mapstruct,只需要定义一个映射器接口,声明需要映射的方法,在编译过程中,mapstruct会自动生成该接口的实现类,实现将源对象映射到目标对象的效果。
总的来说,有如下三个特点:
- 基于注解
- 在编译期自动生成映射转换代码
- 类型安全、高性能、无依赖性
源码地址:https://github.com/mapstruct/mapstruct
mapstruct底层原理解析
3.mapstruct与其他映射对比
在第一章我们也提到,实体类映射框架大致有两种:
- 一种是运行期通过java反射机制动态映射;
- 另一种是编译期动态生成getter/setter,在运行期直接调用框架编译好的class类实现实体映射。
由于mapstruct映射是在编译期间实现的,因此相比运行期的映射框架有以下几个优点:
- 1.安全性高。因为是编译期就实现源对象到目标对象的映射, 如果编译器能够通过,运行期就不会报错。
- 2.速度快。速度快指的是运行期间直接调用实现类的方法,不会在运行期间使用反射进行转化。
此处我们先不讲原理,先看一下MapStruct具体的用法,感受一下其魅力所在,然后再看一下它的底层到底是怎么样实现的
4.mapstruct底层原理解析
mapstruct是基于JSR 269实现的,JSR 269是JDK引进的一种规范。有了它,能够实现在编译期处理注解,并且读取、修改和添加抽象语法树中的内容。
JSR 269使用Annotation Processor在编译期间处理注解,Annotation Processor相当于编译器的一种插件,因此又称为插入式注解处理。想要实现JSR 269,主要有以下几个步骤:
- 1.继承AbstractProcessor类,并且重写process方法,在process方法中实现自己的注解处理逻辑。
- 2.在META-INF/services目录下创建javax.annotation.processing.Processor文件注册自己实现的Annotation Processor
说到此处就不得不提一下Java程序编译的流程:
上图中Java源码到class文件的过程其实是一个比较复杂的过程。其中的经过可以用下图描述:
上图的流程可以概括为下面几个步骤:
- 1.生成抽象语法树。Java编译器对Java源码进行编译,生成抽象语法树(Abstract Syntax Tree,AST)。
- 2.调用实现了JSR 269 API的程序。只要程序实现了JSR 269 API,就会在编译期间调用实现的注解处理器。
- 3.修改抽象语法树。在实现JSR 269 API的程序中,可以修改抽象语法树,插入自己的实现逻辑。
- 4.生成字节码。修改完抽象语法树后,Java编译器会生成修改后的抽象语法树对应的字节码文件件。
5.具体使用和底层实现
5.1 添加maven依赖
<properties>
<org.mapstruct.version>1.5.5.Final</org.mapstruct.version>
</properties>
<dependency>
<groupId>org.mapstruct</groupId>
<artifactId>mapstruct</artifactId>
<version>${org.mapstruct.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mapstruct</groupId>
<artifactId>mapstruct-processor</artifactId>
<version>${org.mapstruct.version}</version>
</dependency>
5.2 对象转换
我们直接创建两个对象:
UserA,UserB,然后我们将AB进行互转
此时UserA和UserB有两种情景:
1.UserA和UserB字段相同
@Data
public class UserA {
private Integer id;
private String name;
}
创建对象转换器(Mapper)
需要注意的是,转换器不一定都要使用 Mapper 作为结尾,只是官方示例推荐以 XXXMapper 格式命名转换器名称,这里举例的是最简单的映射情况(字段名称和类型都完全匹配),只需要在转换器类上添加 @Mapper 注解即可,转换器代码如下所示:
@Mapper
public interface UserMapper {
UserMapper INSTANCE = Mappers.getMapper(UserMapper.class);
UserB toUserB(UserA userA);
}
调用Mapper进行对象的转换
@SpringBootTest
class DemoApplicationTests {
@Test
void test1(){
Integer id = 1;
String name = "ninesun";
UserA userA = new UserA();
userA.setId(id);
userA.setName(name);
UserB userB = UserMapper.INSTANCE.toUserB(userA);
assertEquals(id, userB.getId());
assertEquals(name, userB.getName());
}
}
可以看到测试通过
编译之后,MapStruct注解处理器插件会识别出DoctorMapper接口并为其生成一个实现类。
,在Mapper上就可以看见其具体的实现
可以看到UserMapperImpl类中包含一个toUserB()方法,里面它帮我们实现了字段的映射,最终实现了UserA到UserB的转换
2.UserA和UserB字段不同
如果两者字段名称不同,MapStuct无法做到直接进行映射,需要将字段不一致的地方借助@Mappings进行对应
我们先创建一个对象UserC
@Data
public class UserC {
private Integer id;
private String userName;
}
和UserA相比发现name字段其实是无法映射的
只需要在Mapper里加入toUserC的方法即可
UserC toUserC(UserA userA);
进行一下测试
@Test
void test2(){
Integer id = 1;
String name = "ninesun";
UserA userA = new UserA();
userA.setId(id);
userA.setName(name);
UserC userC = UserMapper.INSTANCE.toUserC(userA);
assertEquals(id, userC.getId());
assertEquals(name, userC.getUserName());
}
可以发现UserC的name并没有转换成功,原因就是UserA中的name无法和UserBC中的userName字段进行映射
怎么办呢?
方法也很简单
@Mappings({
@Mapping(source = "name", target = "userName"),
})
UserC toUserC(UserA userA);
只需要我们手动去实现映射即可,再次允许Test2方法进行测试,可以发现测试可以通过
上面我们已经提到了@Mapping属性中的source和target,除此之外,他还有几个基本属性:
- ignore: 表示忽略映射当前字段
- true:忽略该字段
- false:不忽略,默认为false
- defaultValue 默认值
@Mapping(source = "UserA.specialty", target = "specialization", defaultValue = "Information Not Available")
- expressions 可以通过表达式来构造一些简单的转化关系
虽然设计的时候想兼容很多语言,不过目前只能写Java代码。
上面均是一对一的情况,即一个对象和一个对象之间的互转,多对一的场景我们一起看一下是什么样子的
3.多个源类
我们新增两个对象UserDto、Education
@Data
public class UserDto {
private Integer id;
private String name;
private String degree;
}
@Data
public class Education {
private String degreeName;
private String institute;
private Integer yearOfPassing;
}
我们接下来需要做的便是将UserA和Education中的属性值映射到UserDto中,对应的UserMapper中的内容如下:
@Mappings({
@Mapping(source = "userA.name", target = "userName"),
@Mapping(source = "education.degreeName", target = "degree"),
})
UserDto toUserDto(UserA userA, Education education);
接下来继续测试
@Test
void test5() {
Integer id = 1;
String name = "ninesun";
String degreeName = "博士";
UserA userA = new UserA();
userA.setId(id);
userA.setName(name);
Education education = new Education();
education.setDegreeName(degreeName);
UserDto userDto = UserMapper.INSTANCE.toUserDto(userA, education);
System.out.println(JSON.toJSONString(userDto));
}
4.子对象映射
多数情况下,POJO中不会只包含基本数据类型,其中往往会包含其它类。比如说,一个User类中会有多门课程:
@Data
public class UserA {
private Integer id;
private String name;
private List<Course> courseList;
}
@Data
public class Course {
private String name;
private Integer time;
}
@Data
public class UserDto {
private Integer id;
private String userName;
private String degree;
private List<CourseDto> courseDtoList;
}
@Data
public class CourseDto {
private String name;
private Integer time;
}
对应的Mapper如下:
@Mappings({
@Mapping(source = "name", target = "userName"),
@Mapping(source = "courseList", target = "courseDtoList"),
})
UserDto toUserDto(UserA userA);
写个单元测试进行测试:
@Test
void test6() {
Integer id = 1;
String name = "ninesun";
UserA userA = new UserA();
userA.setId(id);
userA.setName(name);
Course course = new Course();
course.setName("高等数学");
course.setTime(12);
List<Course> courseList = Arrays.asList(course);
userA.setCourseList(courseList);
UserDto userDto = UserMapper.INSTANCE.toUserDto(userA);
System.out.println(JSON.toJSONString(userDto));
}
5.数据类型转换
数据类型映射
MapStruct支持source和target属性之间的数据类型转换。它还提供了基本类型及其相应的包装类之间的自动转换。
自动类型转换适用于:
- 基本类型及其对应的包装类之间。比如, int 和 Integer, float 和 Float, long 和 Long,boolean 和 Boolean 等。
- 任意基本类型与任意包装类之间。如 int 和 long, byte 和 Integer 等。
- 所有基本类型及包装类与String之间。如 boolean 和 String, Integer 和 String, float 和 String 等。
- 枚举和String之间。
- Java大数类型(java.math.BigInteger, java.math.BigDecimal) 和Java基本类型(包括其包装类)与String之间。
- 其它情况详见MapStruct官方文档
因此,在生成映射器代码的过程中,如果源字段和目标字段之间属于上述任何一种情况,则MapStrcut会自行处理类型转换。
我们修改 UserA ,新增一个birthdate字段:
@Data
public class UserA {
private Integer id;
private String name;
private LocalDate birthdate;
private List<Course> courseList;
}
UserDto中增加一个String类型的birthdate;
@Data
public class UserDto {
private Integer id;
private String userName;
private String degree;
private String birthdate;
private List<CourseDto> courseDtoList;
}
Mapper映射
@Mappings({
@Mapping(source = "name", target = "userName"),
@Mapping(source = "courseList", target = "courseDtoList"),
@Mapping(source = "birthdate", target = "birthdate", dateFormat = "dd/MMM/yyyy"),
})
UserDto toUserDto(UserA userA);
测试:
@Test
void test7() {
Integer id = 1;
String name = "ninesun";
UserA userA = new UserA();
userA.setId(id);
userA.setName(name);
userA.setBirthdate(LocalDate.now());
Course course = new Course();
course.setName("高等数学");
course.setTime(12);
List<Course> courseList = Arrays.asList(course);
userA.setCourseList(courseList);
UserDto userDto = UserMapper.INSTANCE.toUserDto(userA);
System.out.println(JSON.toJSONString(userDto));
}
除此之外,对于数字的转换,也可以使用numberFormat指定显示格式:
// 数字格式转换示例
@Mapping(source = "price", target = "price", numberFormat = "$#.00")
枚举映射
枚举映射的工作方式与字段映射相同。MapStruct会对具有相同名称的枚举进行映射,这一点没有问题。但是,对于具有不同名称的枚举项,我们需要使用@ValueMapping注解。同样,这与普通类型的@Mapping注解也相似。
我们先创建两个枚举。
public enum PaymentType {
CASH,
CHEQUE,
CARD_VISA,
CARD_MASTER,
CARD_CREDIT
}
public enum PaymentTypeView {
CASH,
CHEQUE,
CARD
}
单元测试:
@Test
void test8() {
PaymentType paymentType1=PaymentType.CASH;
PaymentType paymentType2=PaymentType.CARD_VISA;
PaymentTypeView paymentTypeView1=PaymentTypeMapper.INSTANCE.paymentTypeToPaymentTypeView(paymentType1);
PaymentTypeView paymentTypeView2=PaymentTypeMapper.INSTANCE.paymentTypeToPaymentTypeView(paymentType2);
System.out.println(paymentTypeView1);
System.out.println(paymentTypeView2);
}
但是,如果你要将很多值转换为一个更一般的值,这种方式就有些不切实际了。其实我们不必手动分配每一个值,只需要让MapStruct将所有剩余的可用枚举项(在目标枚举中找不到相同名称的枚举项),直接转换为对应的另一个枚举项。
可以通过 MappingConstants实现这一点:
@ValueMapping(source = MappingConstants.ANY_REMAINING, target = "CARD")
PaymentTypeView paymentTypeToPaymentTypeView(PaymentType paymentType);
还有一种选择是使用ANY UNMAPPED:
@ValueMapping(source = MappingConstants.ANY_UNMAPPED, target = "CARD")
PaymentTypeView paymentTypeToPaymentTypeView(PaymentType paymentType);
采用这种方式时,MapStruct不会像前面那样先处理默认映射,再将剩余的枚举项映射到target值。而是,直接将所有未通过@ValueMapping注解做显式映射的值都转换为target值。
6.集合映射
使用MapStruct处理集合映射的方式与处理简单类型相同
MapStruct将根据我们的声明自动生成映射代码。 通常,生成的代码会遍历源集合,将每个元素转换为目标类型,并将每个转换后元素添加到目标集合中。
List映射
如果我们的Mapper中饭只有下面这一个方法
List<UserDto> map(List<UserA> userAList);
测试:
@Test
void test9() {
Integer id = 1;
String name = "ninesun";
UserA userA = new UserA();
userA.setId(id);
userA.setName(name);
userA.setBirthdate(LocalDate.now());
Course course = new Course();
course.setName("高等数学");
course.setTime(12);
List<Course> courseList = Arrays.asList(course);
userA.setCourseList(courseList);
List<UserA> userAList = Arrays.asList(userA);
List<UserDto> userDtoList = UserMapper.INSTANCE.map(userAList);
System.out.println(JSON.toJSONString(userDtoList));
}
可以发现字段名称不一致的均未转换,这个时候我们把实体和实体之间的字段映射加进去
@Mapper
public interface UserMapper {
UserMapper INSTANCE = Mappers.getMapper(UserMapper.class);
@Mappings({
@Mapping(source = "name", target = "userName"),
@Mapping(source = "courseList", target = "courseDtoList"),
@Mapping(source = "birthdate", target = "birthdate", dateFormat = "dd/MMM/yyyy"),
})
UserDto toUserDto(UserA userA);
List<UserDto> map(List<UserA> userAList);
}
再次运行刚刚的测试用例,可以发现所有的字段映射成功
Set和Map映射
Set与Map型数据的处理方式与List相似。按照以下方式修改UserMapper:
@Mapper
public interface UserMapper {
UserMapper INSTANCE = Mappers.getMapper(UserMapper.class);
Set<UserDto> setConvert(Set<UserA> doctor);
Map<String, UserDto> mapConvert(Map<String, UserA> doctor);
}
同样,我们如果只要这些映射,字段名称不同的仍然无法映射,所以同样需要加入
@Mappings({
@Mapping(source = "name", target = "userName"),
@Mapping(source = "courseList", target = "courseDtoList"),
@Mapping(source = "birthdate", target = "birthdate", dateFormat = "dd/MMM/yyyy"),
})
UserDto toUserDto(UserA userA);
来处理单个对象字段不一致的情况
集合映射策略
@Data
public class UserA {
private Integer id;
private String name;
private LocalDate birthdate;
private List<Course> courseList;
}
@Data
public class UserDto {
private Integer id;
private String userName;
private String degree;
private String birthdate;
private List<CourseDto> courseDtoList;
public void setCourseDtoList(List<CourseDto> courseDtoList) {
this.courseDtoList = courseDtoList;
}
public void addCourseDto(CourseDto courseDto) {
if (courseDtoList == null) {
courseDtoList = new ArrayList<>();
}
courseDtoList.add(courseDto);
}
}
可以发现UserDto中多了一个set方法和add方法
@Mappings({
@Mapping(source = "name", target = "userName"),
@Mapping(source = "courseList", target = "courseDtoList"),
@Mapping(source = "birthdate", target = "birthdate", dateFormat = "dd/MMM/yyyy"),
})
UserDto toUserDto(UserA userA);
编译之后的实现类:
可以看到,在默认情况下采用的策略是ACCESSOR_ONLY,使用setter方法setCourseDtoList()向UserDto对象中写入列表数据。
相对的,如果使用 ADDER_PREFERRED 作为映射策略:
@Mapper(collectionMappingStrategy = CollectionMappingStrategy.ADDER_PREFERRED)
public interface UserMapper {}
此时,会使用adder方法逐个将转换后的子类型DTO对象加入父类型的集合字段中。
如果目标DTO中既没有setter方法也没有adder方法,会先通过getter方法获取子类型集合,再调用集合的对应接口添加子类型对象。
5.3 依赖注入
到目前为止,我们一直在通过getMapper()方法访问生成的映射器:
但是,如果你使用的是Spring,只需要简单修改映射器配置,就可以像常规依赖项一样注入映射器。
@Mapper(componentModel = "spring")
public interface UserMapper {}
在@Mapper注解中添加(componentModel = “spring”),是为了告诉MapStruct,在生成映射器实现类时,我们希望它能支持通过Spring的依赖注入来创建。现在,就不需要在接口中添加 INSTANCE 字段了。
此时,生成的UserMapperImpl中会带有 @Component 注解:
只要被标记为@Component,Spring就可以把它作为一个bean来处理,你就可以在其它类(如控制器)中通过@Autowire或@Resourece注解来使用它:
@SpringBootTest
class DemoApplicationTests {
@Autowired
UserMapper userMapper;
@Test
void test1() {
Integer id = 1;
String name = "ninesun";
UserA userA = new UserA();
userA.setId(id);
userA.setName(name);
UserB userB = userMapper.toUserB(userA);
assertEquals(id, userB.getId());
assertEquals(name, userB.getName());
}
}
即使你不使用Spring框架(PS:我估计现在使用Java的同学们应该没有不使用Spring的了吧),MapStruct也支持Java CDI:
@Mapper(componentModel = "cdi")
public interface UserMapper {}
5.4 默认值
@Mapping 注解有两个很实用的标志就是常量 constant 和默认值 defaultValue 。无论source如何取值,都将始终使用常量值; 如果source取值为null,则会使用默认值。
3.Mapper中的自定义转换
有时候,对于某些类型,无法通过代码生成器的形式来进行处理。那么, 就需要自定义的方法来进行转换。这时候,我们可以在接口(同一个接口,后续还有调用别的 Mapper 的方法)中定义默认方法(Java8及之后)。
@Data
public class UserA {
private Integer id;
private String name;
private Date birthdate;
}
@Data
public class UserB {
private Integer id;
private String name;
private Date birthdate;
}