Java 在 java.math 包中提供的 API 类 BigDecimal,用来对超过 16 位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量 double 可以处理 16 位有效数,但在实际应用中,可能需要对更大或者更小的数进行运算和处理。一般情况下,对于那些不需要准确计算精度的数字,我们可以直接使用 Float 和 Double 处理,但是 Double.valueOf(String) 和 Float.valueOf(String) 会丢失精度。所以开发中,如果我们需要精确计算的结果,则必须使用 BigDecimal 类来操作。
BigDecimal所创建的是对象,故我们不能使用传统的 +、-、*、/
等算术运算符直接对其对象进行数学运算,而必须调用其相对应的方法。方法中的参数也必须是 BigDecimal 的对象。构造器是类的特殊方法,专门用来创建对象,特别是带有参数的对象。
// 创建一个具有参数所指定整数值的对象
BigDecimal(int)
// 创建一个具有参数所指定双精度值的对象
BigDecimal(double)
// 创建一个具有参数所指定长整数值的对象
BigDecimal(long)
// 创建一个具有参数所指定以字符串表示的数值的对象
BigDecimal(String)
使用示例:
BigDecimal a =new BigDecimal(0.1);
System.out.println("a values is:"+a);
System.out.println("=====================");
BigDecimal b =new BigDecimal("0.1");
System.out.println("b values is:"+b);
结果示例:
a values is:0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
=====================
b values is:0.1
原因分析:
1)参数类型为 double 的构造方法的结果有一定的不可预知性。有人可能认为在 Java 中写入 newBigDecimal(0.1) 所创建的 BigDecimal 正好等于 0.1(非标度值 1,其标度为 1),但是它实际上等于 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625。这是因为 0.1 无法准确地表示为 double(或者说对于该情况,不能表示为任何有限长度的二进制小数)。这样,传入到构造方法的值不会正好等于 0.1(虽然表面上等于该值)。
2)String 构造方法是完全可预知的:写入 newBigDecimal(“0.1”) 将创建一个 BigDecimal,它正好等于预期的 0.1。因此,比较而言, 通常建议优先使用String构造方法。
3)当 double 必须用作 BigDecimal 的源时,请注意,此构造方法提供了一个准确转换;它不提供与以下操作相同的结果:先使用 Double.toString(double) 方法,然后使用 BigDecimal(String) 构造方法,将 double 转换为 String。要获取该结果,请使用 static valueOf(double) 方法。
// BigDecimal 对象中的值相加,返回 BigDecimal 对象
add(BigDecimal)
// BigDecimal 对象中的值相减,返回 BigDecimal 对象
subtract(BigDecimal)
// BigDecimal 对象中的值相乘,返回 BigDecimal 对象
multiply(BigDecimal)
// BigDecimal 对象中的值相除,返回 BigDecimal 对象
divide(BigDecimal)
// 将 BigDecimal 对象中的值转换成字符串
toString()
// 将 BigDecimal 对象中的值转换成双精度数
doubleValue()
// 将 BigDecimal 对象中的值转换成单精度数
floatValue()
// 将 BigDecimal 对象中的值转换成长整数
longValue()
// 将 BigDecimal 对象中的值转换成整数
intValue()
java 中对 BigDecimal 比较大小一般用的是 bigdemical 的 compareTo 方法
int a = bigdemical.compareTo(bigdemical2)
返回结果分析:
a = -1,表示bigdemical小于bigdemical2;
a = 0,表示bigdemical等于bigdemical2;
a = 1,表示bigdemical大于bigdemical2;
举例:a大于等于b
new bigdemica(a).compareTo(new bigdemical(b)) >= 0
由于 NumberFormat 类的 format() 方法可以使用 BigDecimal 对象作为其参数,可以利用 BigDecimal 对超出 16 位有效数字的货币值,百分值,以及一般数值进行格式化控制。
以利用 BigDecimal 对货币和百分比格式化为例。首先,创建 BigDecimal 对象,进行 BigDecimal 的算术运算后,分别建立对货币和百分比格式化的引用,最后利用 BigDecimal 对象作为 format() 方法的参数,输出其格式化的货币值和百分比。
NumberFormat currency = NumberFormat.getCurrencyInstance(); //建立货币格式化引用
NumberFormat percent = NumberFormat.getPercentInstance(); //建立百分比格式化引用
percent.setMaximumFractionDigits(3); //百分比小数点最多3位
BigDecimal loanAmount = new BigDecimal("15000.48"); //贷款金额
BigDecimal interestRate = new BigDecimal("0.008"); //利率
BigDecimal interest = loanAmount.multiply(interestRate); //相乘
System.out.println("贷款金额:\t" + currency.format(loanAmount));
System.out.println("利率:\t" + percent.format(interestRate));
System.out.println("利息:\t" + currency.format(interest));
结果:
贷款金额: ¥15,000.48 利率: 0.8% 利息: ¥120.00
BigDecimal 格式化保留两位小数,不足则补 0:
public class NumberFormat {
public static void main(String[] s){
System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal("3.435")));
System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal(0)));
System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal("0.00")));
System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal("0.001")));
System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal("0.006")));
System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal("0.206")));
}
/**
* @desc 1.0~1之间的BigDecimal小数,格式化后失去前面的0,则前面直接加上0。
* 2.传入的参数等于0,则直接返回字符串"0.00"
* 3.大于1的小数,直接格式化返回字符串
* @param obj传入的小数
* @return
*/
public static String formatToNumber(BigDecimal obj) {
DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.00");
if(obj.compareTo(BigDecimal.ZERO)==0) {
return "0.00";
}else if(obj.compareTo(BigDecimal.ZERO)>0&&obj.compareTo(new BigDecimal(1))<0){
return "0"+df.format(obj).toString();
}else {
return df.format(obj).toString();
}
}
}
结果为:
3.44
0.00
0.00
0.00
0.01
0.21
java.lang.ArithmeticException: Non-terminating decimal expansion; no exact representable decimal result
原因分析:
通过BigDecimal的divide方法进行除法时当不整除,出现无限循环小数时,就会抛异常:java.lang.ArithmeticException: Non-terminating decimal expansion; no exact representable decimal result.
解决方法:
divide 方法设置精确的小数点,如:divide(xxxxx,2)
package com.vivo.ars.util;
import java.math.BigDecimal;
/**
* 用于高精确处理常用的数学运算
*/
public class ArithmeticUtils {
//默认除法运算精度
private static final int DEF_DIV_SCALE = 10;
/**
* 提供精确的加法运算
*
* @param v1 被加数
* @param v2 加数
* @return 两个参数的和
*/
public static double add(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.add(b2).doubleValue();
}
/**
* 提供精确的加法运算
*
* @param v1 被加数
* @param v2 加数
* @return 两个参数的和
*/
public static BigDecimal add(String v1, String v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.add(b2);
}
/**
* 提供精确的加法运算
*
* @param v1 被加数
* @param v2 加数
* @param scale 保留scale 位小数
* @return 两个参数的和
*/
public static String add(String v1, String v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.add(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
}
/**
* 提供精确的减法运算
*
* @param v1 被减数
* @param v2 减数
* @return 两个参数的差
*/
public static double sub(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.subtract(b2).doubleValue();
}
/**
* 提供精确的减法运算。
*
* @param v1 被减数
* @param v2 减数
* @return 两个参数的差
*/
public static BigDecimal sub(String v1, String v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.subtract(b2);
}
/**
* 提供精确的减法运算
*
* @param v1 被减数
* @param v2 减数
* @param scale 保留scale 位小数
* @return 两个参数的差
*/
public static String sub(String v1, String v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.subtract(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
}
/**
* 提供精确的乘法运算
*
* @param v1 被乘数
* @param v2 乘数
* @return 两个参数的积
*/
public static double mul(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.multiply(b2).doubleValue();
}
/**
* 提供精确的乘法运算
*
* @param v1 被乘数
* @param v2 乘数
* @return 两个参数的积
*/
public static BigDecimal mul(String v1, String v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.multiply(b2);
}
/**
* 提供精确的乘法运算
*
* @param v1 被乘数
* @param v2 乘数
* @param scale 保留scale 位小数
* @return 两个参数的积
*/
public static double mul(double v1, double v2, int scale) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return round(b1.multiply(b2).doubleValue(), scale);
}
/**
* 提供精确的乘法运算
*
* @param v1 被乘数
* @param v2 乘数
* @param scale 保留scale 位小数
* @return 两个参数的积
*/
public static String mul(String v1, String v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.multiply(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
}
/**
* 提供(相对)精确的除法运算,当发生除不尽的情况时,精确到
* 小数点以后10位,以后的数字四舍五入
*
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @return 两个参数的商
*/
public static double div(double v1, double v2) {
return div(v1, v2, DEF_DIV_SCALE);
}
/**
* 提供(相对)精确的除法运算。当发生除不尽的情况时,由scale参数指
* 定精度,以后的数字四舍五入
*
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @param scale 表示表示需要精确到小数点以后几位。
* @return 两个参数的商
*/
public static double div(double v1, double v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.divide(b2, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}
/**
* 提供(相对)精确的除法运算。当发生除不尽的情况时,由scale参数指
* 定精度,以后的数字四舍五入
*
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @param scale 表示需要精确到小数点以后几位
* @return 两个参数的商
*/
public static String div(String v1, String v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v1);
return b1.divide(b2, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
}
/**
* 提供精确的小数位四舍五入处理
*
* @param v 需要四舍五入的数字
* @param scale 小数点后保留几位
* @return 四舍五入后的结果
*/
public static double round(double v, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b = new BigDecimal(Double.toString(v));
return b.setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}
/**
* 提供精确的小数位四舍五入处理
*
* @param v 需要四舍五入的数字
* @param scale 小数点后保留几位
* @return 四舍五入后的结果
*/
public static String round(String v, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b = new BigDecimal(v);
return b.setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
}
/**
* 取余数
*
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @param scale 小数点后保留几位
* @return 余数
*/
public static String remainder(String v1, String v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.remainder(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
}
/**
* 取余数 BigDecimal
*
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @param scale 小数点后保留几位
* @return 余数
*/
public static BigDecimal remainder(BigDecimal v1, BigDecimal v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
return v1.remainder(v2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
}
/**
* 比较大小
*
* @param v1 被比较数
* @param v2 比较数
* @return 如果v1 大于v2 则 返回true 否则false
*/
public static boolean compare(String v1, String v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
int bj = b1.compareTo(b2);
boolean res;
if (bj > 0)
res = true;
else
res = false;
return res;
}
}
]]>上一篇文章主要讲了 Jpa 的简单使用,而在实际项目中并不能满足我们的需求。如对多张表的关联查询,以及查询时需要的各种条件,这个时候你可以使用自定义 SQL 语句,但是Jpa并不希望我们这么做,于是就有了一个扩展:使用 Specification 进行查询
代码用的上一篇文章的,这里在 User 类中进行扩展,待会查询时会用到
@Entity
@Table(name = "user")
public class User {
//部分代码略
/**
* 加上该注解,在保存该实体时,Jpa将为我们自动设置上创建时间
*/
@CreationTimestamp
private Timestamp createTime;
/**
* 加上该注解,在保存或者修改该实体时,Jpa将为我们自动创建时间或更新日期
*/
@UpdateTimestamp
private Timestamp updateTime;
/**
* 关联角色,测试多表查询
*/
@ManyToOne
@JoinColumn(name = "role_id")
private Role role;
//部分代码略
}
@Entity
@Table(name = "role")
public class Role {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
@Column(unique = true,nullable = false)
private String name;
//get set略
}
要使用 Specification,需要继承 JpaSpecificationExecutor 接口,修改后的代码如下
public interface UserRepo extends JpaRepository<User,Long>, JpaSpecificationExecutor {
}
Specification 是 Spring Data JPA 提供的一个查询规范,这里所有的操作都是围绕 Specification 来进行
public interface JpaSpecificationExecutor<T> {
Optional<T> findOne(@Nullable Specification<T> var1);
List<T> findAll(@Nullable Specification<T> var1);
Page<T> findAll(@Nullable Specification<T> var1, Pageable var2);
List<T> findAll(@Nullable Specification<T> var1, Sort var2);
long count(@Nullable Specification<T> var1);
}
我这里简单做了下简单封装,编写 UserQueryService.class
@Service
public class UserQueryService {
@Autowired
private UserRepo userRepo;
/**
* 分页加高级查询
*/
public Page queryAll(User user, Pageable pageable , String roleName){
return userRepo.findAll(new UserSpec(user,roleName),pageable);
}
/**
* 不分页
*/
public List queryAll(User user){
return userRepo.findAll(new UserSpec(user));
}
class UserSpec implements Specification<User>{
private User user;
private String roleName;
public UserSpec(User user){
this.user = user;
}
public UserSpec(User user,String roleName){
this.user = user;
this.roleName = roleName;
}
@Override
public Predicate toPredicate(Root<User> root, CriteriaQuery<?> criteriaQuery, CriteriaBuilder cb) {
List<Predicate> list = new ArrayList<Predicate>();
/**
* 左连接,关联查询
*/
Join<Role,User> join = root.join("role",JoinType.LEFT);
if(!StringUtils.isEmpty(user.getId())){
/**
* 相等
*/
list.add(cb.equal(root.get("id").as(Long.class),user.getId()));
}
if(!StringUtils.isEmpty(user.getUsername())){
/**
* 模糊
*/
list.add(cb.like(root.get("username").as(String.class),"%"+user.getUsername()+"%"));
}
if(!StringUtils.isEmpty(roleName)){
/**
* 这里的join.get("name"),就是对应的Role.class里面的name
*/
list.add(cb.like(join.get("name").as(String.class),"%"+roleName+"%"));
}
if(!StringUtils.isEmpty(user.getCreateTime())){
/**
* 大于等于
*/
list.add(cb.greaterThanOrEqualTo(root.get("createTime").as(Timestamp.class),user.getCreateTime()));
}
if(!StringUtils.isEmpty(user.getUpdateTime())){
/**
* 小于等于
*/
list.add(cb.lessThanOrEqualTo(root.get("createTime").as(Timestamp.class),user.getUpdateTime()));
}
Predicate[] p = new Predicate[list.size()];
return cb.and(list.toArray(p));
}
}
}
@Test
public void test3() {
/**
* 新增角色
*/
Role role = new Role();
role.setName("测试角色");
role = roleRepo.save(role);
/**
* 新增并绑定角色
*/
User user = new User("小李",20,"男",role);
User user1 = new User("小花",21,"女",role);
userRepo.save(user);
userRepo.save(user1);
}
查看数据都已经新增成功了,并且 createTime 和 updateTime 也帮我们加上了
@Test
public void Test4(){
/**
* 添加查询数据,模糊查询用户名
*/
User user = new User();
user.setUsername("花");
List<User> users = userQueryService.queryAll(user);
users.forEach(user1 -> {
System.out.println(user1.toString());
});
}
运行结果如下
@Test
public void test5() {
//页码,Pageable中默认是从0页开始
int page = 0;
//每页的个数
int size = 10;
Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC,"id");
Pageable pageable = PageRequest.of(page,size,sort);
Page<User> users = userQueryService.queryAll(new User(),pageable,"测试角色");
System.out.println("总数据条数:"+users.getTotalElements());
System.out.println("总页数:"+users.getTotalPages());
System.out.println("当前页数:"+users.getNumber());
users.forEach(user1 -> {
System.out.println(user1.toString());
});
}
}
通过角色的名称查询用户,运行结果如下
]]>Jpa(java Persistence API,java持久化 api),它定义了对象关系映射(ORM)以及实体对象持久化的标准接口。在 Spring boot中 JPA 是依靠 Hibernate才得以实现对的,Hibernate 在 3.2 版本中对 JPA 的实现有了完全的支持。
Spring Boot 整合 JPA 可使开发者用极简的代码实现对数据的访问和操作。它提供了包括增删改查等在内的常用功能,且易于扩展!
#这里添加 Jpa 和 Mysql 的依赖
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
定义用户实体类 User
//@Entity 表明这个是一个实体类
@Entity
//指定表名
@Table(name = "user")
public class User {
/**
* 表明这个字段是主键,并且ID是自增的
*/
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
/**
* 这样则表示该属性,在数据库中的名称是 username,并且使唯一的且不能为空的
*/
@Column(name = "username",unique = true,nullable = false)
private String username;
private Integer age;
private String sex;
//get set略
}
Spring Boot 配置文件 application.yml 内容如下
server:
port: 8080
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/jpa
username: root
password: 123456
jpa:
hibernate:
#注入方式
ddl-auto: update
naming:
#Hibernate 命名策略,这里修改下
physical-strategy: org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl
properties:
hibernate:
#数据库方言
dialect: org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect
常用属性:
自动创建|更新|验证数据库表结构。
**create:**
每次启动时都会删除上一次的生成的表,然后根据你的实体类再重新来生成新表,哪怕两次没有任何改变也要这样执行,这就是导致数据库表数据丢失的一个重要原因。
**create-drop :**
每次加载 hibernate 时根据 model 类生成表,但是 sessionFactory 一关闭,表就自动删除。
**update:**
最常用的属性,第一次加载启动时根据实体类会自动建立起表的结构(前提是先建立好数据库),以后以后再次启动时会根据实体类自动更新表结构,即使表结构改变了但表中的行仍然存在不会删除以前的行。
**validate :**
每次应用启动时,验证创建数据库表结构,只会和数据库中的表进行比较,不会创建新表,但是会插入新值。
这里我们使用 update,让应用启动时自动给我们生成 User 表
import me.zhengjie.domain.User;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
public interface UserRepo extends JpaRepository<User,Long> {
}
在 test 目录中,新建 UserTests
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class UserTests {
@Autowired
private UserRepo userRepo;
@Test
public void test1() {
User user=new User();
//查询全部
List<User> userList = userRepo.findAll();
//根据ID查询
Optional<User> userOptional = userRepo.findById(1L);
//保存,成功后会返回成功后的结果
user = userRepo.save(user);
//删除
userRepo.delete(user);
//根据ID删除
userRepo.deleteById(1L);
//计数
Long count = userRepo.count();
//验证是否存在
Boolean b = userRepo.existsById(1l);
}
}
自定义的简单查询就是根据方法名来自动生成 SQL,主要的语法是 findXXBy, readAXXBy, queryXXBy, countXXBy, getXXBy 后面跟属性名称:
public interface UserRepo extends JpaRepository<User,Long> {
/**
* 根据 username 查询
* @param username
* @return
*/
User findByUsername(String username);
/**
* 根据 username 和 age 查询
* @param username
* @param age
* @return
*/
User findByUsernameAndAge(String username,Integer age);
}
具体的关键字,使用方法和生产成 SQL 如下表所示
Keyword | Sample | JPQL snippet |
---|---|---|
And | findByLastnameAndFirstname | … where x.lastname = ?1 and x.firstname = ?2 |
Or | findByLastnameOrFirstname | … where x.lastname = ?1 or x.firstname = ?2 |
Is,Equals | findByFirstnameIs,findByFirstnameEquals | … where x.firstname = ?1 |
Between | findByStartDateBetween | … where x.startDate between ?1 and ?2 |
LessThan | findByAgeLessThan | … where x.age < ?1 |
LessThanEqual | findByAgeLessThanEqual | … where x.age ⇐ ?1 |
GreaterThan | findByAgeGreaterThan | … where x.age > ?1 |
GreaterThanEqual | findByAgeGreaterThanEqual | … where x.age >= ?1 |
After | findByStartDateAfter | … where x.startDate > ?1 |
Before | findByStartDateBefore | … where x.startDate < ?1 |
IsNull | findByAgeIsNull | … where x.age is null |
IsNotNull,NotNull | findByAge(Is)NotNull | … where x.age not null |
Like | findByFirstnameLike | … where x.firstname like ?1 |
NotLike | findByFirstnameNotLike | … where x.firstname not like ?1 |
StartingWith | findByFirstnameStartingWith | … where x.firstname like ?1 (parameter bound with appended %) |
EndingWith | findByFirstnameEndingWith | … where x.firstname like ?1 (parameter bound with prepended %) |
Containing | findByFirstnameContaining | … where x.firstname like ?1 (parameter bound wrapped in %) |
OrderBy | findByAgeOrderByLastnameDesc | … where x.age = ?1 order by x.lastname desc |
Not | findByLastnameNot | … where x.lastname <> ?1 |
In | findByAgeIn(Collection ages) | … where x.age in ?1 |
NotIn | findByAgeNotIn(Collection age) | … where x.age not in ?1 |
TRUE | findByActiveTrue() | … where x.active = true |
FALSE | findByActiveFalse() | … where x.active = false |
IgnoreCase | findByFirstnameIgnoreCase | … where UPPER(x.firstame) = UPPER(?1) |
Page<User> findALL(Pageable pageable);
Page<User> findByUserName(String userName,Pageable pageable);
Pageable 是 spring 封装的分页实现类,使用的时候需要传入页数、每页条数和排序规则
@Test
public void test2() {
//页码,Pageable中默认是从0页开始
int page = 0;
//每页的个数
int size = 10;
Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC,"id");
Pageable pageable = PageRequest.of(page,size,sort);
Page<User> list = userRepo.findAll(pageable);
}
有时候我们只需要查询前N个元素
/**
* 限制查询
*/
List<User> queryFirstByAge(Integer age);
List<User> queryFirst10ByAge(Integer age);
如果项目中由于某些原因 Jpa 自带的已经满足不了我们的需求了,这个时候我们就可以自定义的 SQL 来查询,只需要在 SQL 的查询方法上面使用@Query注解,如涉及到删除和修改在需要加上 @Modifying
/**
* 自定义SQL,nativeQuery = true,表明使用原生sql
*/
@Modifying
@Query(value = "update User u set u.userName = ?1 where u.id = ?2",nativeQuery = true)
void modifyUsernameById(String userName, Long id);
@Modifying
@Query(value = "delete from User where id = ?1",nativeQuery = true)
void deleteByUserId(Long id);
@Query(value = "select u from User u where u.id = ?1",nativeQuery = true)
User findByUserId(Long id);
本文主要讲解了 Jpa 的一些简单的操作,下篇文章将讲解 Jpa 如何使用 Specification 实现复杂的查询,如多表查询,模糊查询,日期的查询等
]]><template>
<el-input v-model="number" @input="onlyNbr1" @change="onlyNbr2"/>
</template>
<script>
data() {
return {
number: null
}
},
methods: {
onlyNbr1(ipt) {
let data = String(ipt)
const char = data.charAt(0)
// 先把非数字的都替换掉
data = data.replace(/[^\d]/g, '')
// 如果第一位是负号,则允许添加
if (char === '-') {
data = '-' + data
}
this.number = data
},
onlyNbr2() {
const data = String(this.number)
// 如果只有一个负数,那么替换为 null
console.log(data === '-')
if (data === '-') {
this.number = null
}
}
}
}
如果有更好的实现方式,欢迎评论讨论。
]]>java.sql.SQLException: Incorrect string value: '\xF0\x9F\x87\xB1 \xF0...' for column 'nickname' at row 1
检查后发现粉丝的昵称是特殊字符: ? ? ?
检查数据库后发现编码为:utf8mb4
,修改数据库编码为 utf8mb4mb4
后再次测试,依旧出错。
通过项目日志,获取到具体 Sql
代码
INSERT INTO wx_user ( open_id, nickname, sex, head_img_url, country, province, city, remark,
subscribe, subscribe_time ) VALUES ( '**', '? ? ? ', 1,
'',
'**', '**', '**', '', 1, '2021-07-15 16:03:00' )
手动执行 Sql
代码,居然插入成功了...
通过上面的排查,排除掉了数据库的问题,通过查阅资料,发现可以在 application.yml
的 Durid
参数中设置客户端连接数据库编码
spring:
datasource:
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
password: **
url: jdbc:log4jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/**?useUnicode=true&characterEncoding=utf8mb4&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&rewriteBatchedStatements=true
username: root
druid:
# 兼容 utf8mb4mb4 编码格式
connection-init-sqls: set names utf8mb4mb4
重启项目,再次尝试,同步成功~
]]>升级成功后的源码地址:
https://github.com/foxiswho/java-spring-boot-uid-generator-baidu
这里的升级,是升级 官方 代码依赖
官方代码地址:https://github.com/baidu/uid-generator
导入官网数据库SQL https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/src/main/scripts/WORKER_NODE.sql
也就是一张表
我这里是在 demo
库中,创建了这张表
DROP TABLE IF EXISTS WORKER_NODE;
CREATE TABLE WORKER_NODE
(
ID BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'auto increment id',
HOST_NAME VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 'host name',
PORT VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 'port',
TYPE INT NOT NULL COMMENT 'node type: ACTUAL or CONTAINER',
LAUNCH_DATE DATE NOT NULL COMMENT 'launch date',
MODIFIED TIMESTAMP NOT NULL COMMENT 'modified time',
CREATED TIMESTAMP NOT NULL COMMENT 'created time',
PRIMARY KEY(ID)
)
COMMENT='DB WorkerID Assigner for UID Generator',ENGINE = INNODB;
如果报错,基本上是时间问题,因为mysql 低版本控制比较严格,解决方法有多种方式
方式一:
直接把TIMESTAMP改成DATETIME 即可
方式二:
执行SQL 语句前先执行:
set sql_mode="NO_ENGINE_SUBSTITUTION";
因为升级到8.x ,配置文件部分也要跟着修改 uid-generator
下,测试文件夹下的资源包 uid/mysql.properties
以下修改为
mysql.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver
修改完成后,配置好数据库相关参数,这样单元测试即可执行成功
计划将全局生成唯一ID作为一个服务提供者,供其他微服务使用调用
这里创建了一个项目,项目中包含两个子项目一个是 uid-generator
官方本身,当然你也可以不需要放到本项目中,直接使用官方的自行打包即可,一个是 uid-provider
服务提供者
以下说明的主要是服务提供者
如何创建 略
POM配置文件如下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<artifactId>java-spring-boot-uid-generator-baidu</artifactId>
<groupId>com.foxwho.demo</groupId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>uid-provider</artifactId>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.3.2</version>
</dependency>
<!--for Mysql-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
<version>8.0.12</version>
</dependency>
<!-- druid -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.16</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>${lombok.version}</version>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.foxwho.demo</groupId>
<artifactId>uid-generator</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
先在 uid-provider
项目资源包路径下创建 mapper
文件夹,然后到官方 uid-generator
资源包路径下 META-INF/mybatis/mapper/WORKER_NODE.xml
复制 WORKER_NODE.xml
文件,粘贴到该文件夹 mapper
内
先在 uid-provider
项目资源包路径下创建 uid
文件夹,然后到官方 uid-generator
测试 [注意:这里是测试资源包] 资源包路径下 uid/cached-uid-spring.xml
复制 cached-uid-spring.xml
文件,粘贴到该文件夹 uid
内
最后根据需要 配置参数,可以看官方说明
主要就是加上注解 @MapperScan("com.baidu.fsg.uid")
让 mybatis
能扫描到 Mapper
类的包的路径
package com.foxwho.demo;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.builder.SpringApplicationBuilder;
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.baidu.fsg.uid")
public class ConsumerApplication {
public static void main(String[] args) {
new SpringApplicationBuilder(ConsumerApplication.class).run(args);
}
}
package com.foxwho.demo.config;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.ImportResource;
@Configuration
@ImportResource(locations = { "classpath:uid/cached-uid-spring.xml" })
public class UidConfig {
}
package com.foxwho.demo.service;
import com.baidu.fsg.uid.UidGenerator;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
@Service
public class UidGenService {
@Resource(name = "cachedUidGenerator")
private UidGenerator uidGenerator;
public long getUid() {
return uidGenerator.getUID();
}
}
主要说明一下 @Resource(name = "cachedUidGenerator")
以往错误都是少了这里,没有标明注入来源
package com.foxwho.demo.controller;
import com.foxwho.demo.service.UidGenService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class UidController {
@Autowired
private UidGenService uidGenService;
@GetMapping("/uidGenerator")
public String UidGenerator() {
return String.valueOf(uidGenService.getUid());
}
@GetMapping("/")
public String index() {
return "index";
}
}
server.port=8080
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true
从启动入口,启动,然后访问浏览器
http://localhost:8080/uidGenerator
页面输出
13128615512260612
]]>想着以后不论项目切换或者接手的时候肯定是用得上的,所以在这里也记录一下,毕竟,好记性不如烂笔头,更何况我这还不是好记性。看网上有个哥们说他已经是三次忘了步骤了,所以我吸取教训赶紧第一次就记录下来。
JDBC的配置方式需要一些基础的环境和准备,但是也很简单,无非也就是JDK和mysql的连接jar包,这里不再展开阐述。
数据库连接这里是通过一个配置文件来获取连接信息的,首次的话因为没有,所以我们需要选择Configure进行配置。
如图,选择添加数据库资源,出现如上,相关说明如下:
Connection profile name:JDBC配置文件名称,可随意填写
jdbc:mysql://ServerIP/Hostname:port/database
如图填写信息完成后,点击左下角的 Test Connection,出现成功提示则说明连接可行:
如果测试连接不通过,且出现 Non SQL Error : Could not load class com.mysql.jdbc.Drive 的错误,而指定的jar包没有问题,那么是因为PowerDesigner无法找到驱动所产生的。解决办法是配置系统的classpath路径,指定jar包路径就好了。
成功连接后,我们一路确定下去把这个配置文件进行保存,最终你可以在你指定的文件夹(该目录没有限制,自定义一个目录即可,此处我是建立在安装文件下的一个userConf文件夹内)中看到这个保存好的文件:
controller 默认是单例的,不要使用非静态的成员变量,否则会发生数据逻辑混乱。正因为单例所以不是线程安全的。
我们下面来简单的验证下:
package com.riemann.springbootdemo.controller;
import org.springframework.context.annotation.Scope;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
/**
* @author riemann
* @date 2019/07/29 22:56
*/
@Controller
public class ScopeTestController {
private int num = 0;
@RequestMapping("/testScope")
public void testScope() {
System.out.println(++num);
}
@RequestMapping("/testScope2")
public void testScope2() {
System.out.println(++num);
}
}
我们首先访问 http://localhost:8080/testScope
,得到的答案是1;
然后我们再访问 http://localhost:8080/testScope2
,得到的答案是 2。
得到的不同的值,这是线程不安全的。
接下来我们再来给 controller 增加作用多例 @Scope("prototype")
package com.riemann.springbootdemo.controller;
import org.springframework.context.annotation.Scope;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
/**
* @author riemann
* @date 2019/07/29 22:56
*/
@Controller
@Scope("prototype")
public class ScopeTestController {
private int num = 0;
@RequestMapping("/testScope")
public void testScope() {
System.out.println(++num);
}
@RequestMapping("/testScope2")
public void testScope2() {
System.out.println(++num);
}
}
我们依旧首先访问 http://localhost:8080/testScope
,得到的答案是1;
然后我们再访问 http://localhost:8080/testScope2
,得到的答案还是 1。
相信大家不难发现 :
单例是不安全的,会导致属性重复使用。
1、不要在 controller 中定义成员变量。
2、万一必须要定义一个非静态成员变量时候,则通过注解@Scope(“prototype”)
,将其设置为多例模式。
3、在 Controller 中使用 ThreadLocal
变量
spring bean作用域有以下5个:
1、singleton:单例模式,当 spring 创建 applicationContex t容器的时候,spring 会欲初始化所有的该作用域实例,加上 lazy-init 就可以避免预处理;
2、prototype:原型模式,每次通过 getBean 获取该 bean 就会新产生一个实例,创建后 spring 将不再对其管理;
下面是在web项目下才用到的
3、request:搞 web 的大家都应该明白 request 的域了吧,就是每次请求都新产生一个实例,和 prototype 不同就是创建后,接下来的管理,spring 依然在监听;
4、session:每次会话,同上;
5、global session:全局的 web 域,类似于 servlet 中的 application。
原文地址:https://blog.csdn.net/riemann_/article/details/97698560
]]>在 server 中加入如下代码
# 开启gzip
gzip on;
# 低于1kb的资源不压缩
gzip_min_length 1k;
# 设置压缩所需要的缓冲区大小
gzip_buffers 4 16k;
# 压缩级别【1-9】,越大压缩率越高,同时消耗cpu资源也越多,建议设置在4左右。
gzip_comp_level 6;
# 需要压缩哪些响应类型的资源,缺少的类型自己补。
gzip_types text/plain application/javascript application/x-javascript text/javascript text/css application/xml;
# 配置禁用gzip条件,支持正则。此处表示ie6及以下不启用gzip(因为ie低版本不支持)
gzip_disable "MSIE [1-6]\.";
# 是否添加“Vary: Accept-Encoding”响应头,
gzip_vary on;
# 设置gzip压缩针对的HTTP协议版本,没做负载的可以不用
# gzip_http_version 1.0;
在 response headers
中的 Content-Encoding
是 gzip
就代表开启成功
未开启 Gzip 的文件大小与加载速度
开启 Gzip 后的文件大小与加载速度
前后速度提升明显
附上完整的 Nginx https + Gzip 配置
server {
listen 443 ssl http2;
server_name el-admin.xin www.el-admin.xin;
# 证书配置
ssl_certificate /etc/nginx/cert/el-admin-xin/el-admin.xin_chain.crt;
ssl_certificate_key /etc/nginx/cert/el-admin-xin/el-admin.xin_key.key;
# DHE密码器的Diffie-Hellman参数,需要openssl手动生成
# openssl命令:openssl dhparam -dsaparam -out /home/nginx/cert/el-admin-vip/dhparam.pem 4096
ssl_dhparam /etc/nginx/cert/el-admin-xin/dhparam.pem;
# 开启OCSP Stapling,由服务器验证证书在线状态,提高TLS握手效率
ssl_stapling on;
ssl_stapling_verify on;
# 开启HSTS,缓存http重定向到https,以防止中间人攻击
add_header Strict-Transport-Security "max-age=63072000;" always;
# 开启TLS False Start
ssl_prefer_server_ciphers on;
# 中等兼容程度,Mozilla推荐配置
ssl_ciphers ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:DHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384;
# 中等兼容程度,Mozilla推荐配置
ssl_protocols TLSv1.1 TLSv1.2 TLSv1.3;
# 由客户端保存加密后的session信息
ssl_session_tickets on;
# 缓存SSL
ssl_session_cache shared:SSL:10m;
ssl_session_timeout 1d;
# 长链接
keepalive_timeout 70;
#减少点击劫持,禁止在iframe中加载
add_header X-Frame-Options DENY;
# 开启gzip
gzip on;
# 低于1kb的资源不压缩
gzip_min_length 1k;
# 设置压缩所需要的缓冲区大小
gzip_buffers 4 16k;
# 压缩级别【1-9】,越大压缩率越高,同时消耗cpu资源也越多,建议设置在4左右。
gzip_comp_level 4;
# 需要压缩哪些响应类型的资源,缺少自己补。
gzip_types text/css text/javascript application/javascript;
# 配置禁用gzip条件,支持正则。此处表示ie6及以下不启用gzip(因为ie低版本不支持)
gzip_disable "MSIE [1-6]\.";
# 是否添加“Vary: Accept-Encoding”响应头,
gzip_vary on;
# 根目录
location / {
root /usr/share/nginx/html/eladmin/dist;
index index.html;
try_files $uri $uri/ @router;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}
location @router {
rewrite ^.*$ /index.html last;
}
}
server {
listen 80;
server_name el-admin.xin;
return 301 https://el-admin.xin$request_uri;
}
]]>@Autowire
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
提示的警告信息
Field injection is not recommended Inspection info: Spring Team recommends: "Always use constructor based dependency injection in your beans. Always use assertions for mandatory dependencies".
这段是Spring工作组的建议,大致翻译一下:
属性字段注入的方式不推荐,检查到的问题是:Spring团队建议:"始终在bean中使用基于构造函数的依赖项注入,
始终对强制性依赖项使用断言
如图:Field注入警告
虽然当前有关Spring Framework(5.0.3)的文档仅定义了两种主要的注入类型,但实际上有三种:
public class UserServiceImpl implents UserService{
private UserDao userDao;
@Autowire
public UserServiceImpl(UserDao userDao){
this.userDao = userDao;
}
}
public class UserServiceImpl implents UserService{
private UserDao userDao;
@Autowire
public serUserDao(UserDao userDao){
this.userDao = userDao;
}
}
public class UserServiceImpl implents UserService{
@Autowire
private UserDao userDao;
}
基于字段的依赖注入方式会在Idea当中吃到黄牌警告,但是这种使用方式使用的也最广泛,因为简洁方便.您甚至可以在一些Spring指南中看到这种注入方法,尽管在文档中不建议这样做.(有点执法犯法的感觉)
如图
1、对于有final修饰的变量不好使
Spring的IOC对待属性的注入使用的是set形式,但是final类型的变量在调用class的构造函数的这个过程当中就得初始化完成,这个是基于字段的依赖注入做不到的地方.只能使用基于构造函数的依赖注入的方式
2、掩盖单一职责的设计思想
我们都知道在OOP的设计当中有一个单一职责思想,如果你采用的是基于构造函数的依赖注入的方式来使用Spring的IOC的时候,当你注入的太多的时候,这个构造方法的参数就会很庞大,类似于下面.当你看到这个类的构造方法那么多参数的时候,你自然而然的会想一下:这个类是不是违反了单一职责思想?.但是使用基于字段的依赖注入不会让你察觉,你会很沉浸在@Autowire当中
public class VerifyServiceImpl implents VerifyService{
private AccountService accountService;
private UserService userService;
private IDService idService;
private RoleService roleService;
private PermissionService permissionService;
private EnterpriseService enterpriseService;
private EmployeeService employService;
private TaskService taskService;
private RedisService redisService;
private MQService mqService;
public SystemLogDto(AccountService accountService,
UserService userService,
IDService idService,
RoleService roleService,
PermissionService permissionService,
EnterpriseService enterpriseService,
EmployeeService employService,
TaskService taskService,
RedisService redisService,
MQService mqService) {
this.accountService = accountService;
this.userService = userService;
this.idService = idService;
this.roleService = roleService;
this.permissionService = permissionService;
this.enterpriseService = enterpriseService;
this.employService = employService;
this.taskService = taskService;
this.redisService = redisService;
this.mqService = mqService;
}
}
3、与Spring的IOC机制紧密耦合
当你使用基于字段的依赖注入方式的时候,确实可以省略构造方法和setter这些个模板类型的方法,但是,你把控制权全给Spring的IOC了,别的类想重新设置下你的某个注入属性,没法处理(当然反射可以做到).本身Spring的目的就是解藕和依赖反转,结果通过再次与类注入器(在本例中为Spring)耦合,失去了通过自动装配类字段而实现的对类的解耦,从而使类在Spring容器之外无效.
4、隐藏依赖性
当你使用Spring的IOC的时候,被注入的类应当使用一些public类型(构造方法,和setter类型方法)的方法来向外界表达:我需要什么依赖.但是基于字段的依赖注入的方式,基本都是private形式的,private把属性都给封印到class当中了.
5、无法对注入的属性进行安检
基于字段的依赖注入方式,你在程序启动的时候无法拿到这个类,只有在真正的业务使用的时候才会拿到,一般情况下,这个注入的都是非null的,万一要是null怎么办,在业务处理的时候错误才爆出来,时间有点晚了,如果在启动的时候就暴露出来,那么bug就可以很快得到修复(当然你可以加注解校验).如果你想在属性注入的时候,想根据这个注入的对象操作点东西,你无法办到.我碰到过的例子:一些配置信息啊,有些人总是会配错误,等到了自己测试业务阶段才知道配错了,例如线程初始个数不小心配置成了3000,机器真的是狂叫啊!这个时候就需要再某些Value注入的时候做一个检测机制.
通过上面,我们可以看到,基于字段的依赖注入方式有很多缺点,我们应当避免使用基于字段的依赖注入.推荐的方法是使用基于构造函数和基于setter的依赖注入.对于必需的依赖项,建议使用基于构造函数的注入,以使它们成为不可变的,并防止它们为null。对于可选的依赖项,建议使用基于Setter的注入
翻译自 field-injection-is-not-recommended,加入了自己的白话理解!
]]>