前言

其实由来很简单，我们用了一个第三方的开源平台，这个平台基于 ruoyi 3.8.1 开发，我想后续同步到ruoyi的最新版

今天看的是 一个字典查询的commit，我们下来看下这次提交是如何优化的

分析

开门见山，我们看下代码

先放下之前的实现

/**
     * 加载字典缓存数据
     */
    @Override
    public void loadingDictCache()
    {
      // 1. 取出 dictType 中所有数据 
        List<SysDictType> dictTypeList = dictTypeMapper.selectDictTypeAll();
        for (SysDictType dictType : dictTypeList)
        {
          // 2.根据 dictType 循环遍历从 dictData 中查询
            List<SysDictData> dictDatas = dictDataMapper.selectDictDataByType(dictType.getDictType());
            DictUtils.setDictCache(dictType.getDictType(), dictDatas);
        }
    }

看下更新后的实现

/**
     * 加载字典缓存数据
     */
    @Override
    public void loadingDictCache()
    {
        SysDictData dictData = new SysDictData();
        dictData.setStatus("0");
      // 1. 一次取出dictData表所有数据，用 stream 表达式组装成一个 map（因为其实 dictData 中就有 key 数据，不需要再去查询 dictType 表，见下图）
        Map<String, List<SysDictData>> dictDataMap = dictDataMapper.selectDictDataList(dictData).stream().collect(Collectors.groupingBy(SysDictData::getDictType));
        for (Map.Entry<String, List<SysDictData>> entry : dictDataMap.entrySet())
        {
          // 2.遍历这个组装出来的 map ，注意这里遍历map的方式，加上 sort 排序
            DictUtils.setDictCache(entry.getKey(), entry.getValue().stream().sorted(Comparator.comparing(SysDictData::getDictSort)).collect(Collectors.toList()));
        }
    }

这段代码的功能很简单，就是取出字典表中的数据组合成 key value，用来存放到 redis ，不清楚若依缓存这块的可以看下我上一篇文章 (4条消息) 若依缓存使用浅析_周周写不完的代码的博客-CSDN博客_若依缓存

1. 这块巧妙的避开了多次数据库查询带来的io损耗，一次性取出所有数据，在内存中进行拼接
2. 还需要注意 stream 表达式的使用，这里主要用了两个

• Collectors.groupingBy() 聚集
• .sorted（）排序

3. 注意遍历 map 的写法

   for (Map.Entry<String, List<SysDictData>> entry : dictDataMap.entrySet())
      {
     // entry.getKey() entry.getValue()
   }
   

小结

总的看来，这块实现的场景还是很通用的，比如分类这块的实现，也是需要拼接，因为数据库中存放的都是扁平化的数据，但是用的话需要拼装成各种数据结构，方便使用，比如 map，比如 tree