​ 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。

二、BigDecimal 常用构造函数

2.1、常用构造函数

// 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)

2.2、使用问题分析

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。

三、BigDecimal 常用方法详解

3.1、常用方法

// 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()

3.2、BigDecimal大小比较

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

四、BigDecimal 格式化

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

五、BigDecimal常见异常

5.1、除法的时候出现异常

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)

六、BigDecimal总结

6.1、总结

1. 在需要精确的小数计算时再使用 BigDecimal，BigDecimal 的性能比 double 和 float 差，在处理庞大，复杂的运算时尤为明显。故一般精度的计算没必要使用 BigDecimal。
2. 尽量使用参数类型为 String 的构造函数。
3. BigDecimal 都是不可变的（immutable）的， 在进行每一次四则运算时，都会产生一个新的对象 ，所以在做加减乘除运算时要记得要保存操作后的值。

6.2、工具类推荐

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;
    }
}

原文地址：https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/11545305.html

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

修改相应代码

1、修改 User.class

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  
}

2、新增Role.class

@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  
}

3、修改UserRepository

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 {

}

4、查看 JpaSpecificationExecutor 源码

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);
}

封装查询Service

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));
        }
    }
}

查询测试

1、新增测试数据

    @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

2、简单查询

    @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

3、分页+关联查询

    @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！

添加依赖

#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>

开发Jpa

编写实体类

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
}

配置文件说明

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

ddl-auto属性说明

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

基础操作

1、编写 UserRepo 继承 JpaRepository

import me.zhengjie.domain.User;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;

public interface UserRepo extends JpaRepository<User,Long> {
    
}

2、使用默认方法

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);
    }

}

自定义简单查询

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

分页查询

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);
}

限制查询

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);

自定义SQL

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

异常排查

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...

解决办法

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

部分升级说明

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

• 升级spring boot 版本： 2.0.7.RELEASE
• 升级 mybatis，mybatis-spring 版本
• 升级 mysql-connector-java 版本：8.0.12
• 升级 junit 版本

创建数据库存

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";

mysql 配置信息更改

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

案例

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

创建 子项目 uid-provider

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>

复制 mapper

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

cache id 配置文件

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

创建 spring boot 启动入口

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);
    }
}

创建配置

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 {
}

创建服务接口

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

控制器

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";
    }
}

项目配置文件

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

启动项目

从启动入口，启动，然后访问浏览器

http://localhost:8080/uidGenerator

页面输出

13128615512260612

原文地址：https://foxwho.blog.csdn.net/article/details/90200602

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。

1、MySQL数据库连接（JDBC方式）

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。

1.1 新建一个pdm，dbms选择mysql

1.2 Database - Connect 选择数据库连接

1.3 配置连接信息

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。

1.4 填写配置信息

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

• Directory：配置文件保存路径
• Description：配置文件描述，可根据实际用途填写
• Connection type：连接方式，这里我们选择JDBC
• DBMS type：数据库类型，提供大部分主流数据库选择，我们选择MySQL
• User name：登录数据库的用户名
• JDBC driver class：指定驱动类，使用默认的com.mysql.jdbc.Driver
• JDBC connection URL：连接URL，格式 jdbc:mysql://ServerIP/Hostname:port/database
• JDBC driver jar files：指定连接的jar包路径

1.5连接测试和配置保存

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：

2、从已有数据库中的表进行逆向工程图

2.1 菜单选择，从数据库更新模型

2.2 选择数据库连接配置文件

2.3 选择涉及的数据库和想要导出的表

2.4 大功告成

原文链接：https://www.cnblogs.com/deng-cc/p/6824946.html

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。

解决方案

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

补充说明

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

基本配置

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;

查看效果

在 response headers 中的 Content-Encoding 是 gzip 就代表开启成功

前后对比

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

完整配置

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

注入方式

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:

基于构造函数的依赖注入

public class UserServiceImpl implents UserService{
    private UserDao userDao;

    @Autowire
    public UserServiceImpl(UserDao userDao){
        this.userDao = userDao;
    }
}

基于Setter的依赖注入

public class UserServiceImpl implents UserService{
     private UserDao userDao;

     @Autowire
     public serUserDao(UserDao userDao){
         this.userDao = userDao;
     }
 }

基于字段的依赖注入

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

基于字段的依赖注入缺点

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.

结论

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

后记

翻译自 field-injection-is-not-recommended，加入了自己的白话理解!

原文链接：https://juejin.cn/post/6844904064212271117