这么优雅的Java ORM没见过吧!

  Java的ORM框架有很多,但由于Java语言的限制大部分都不够优雅也不够简单,所以作者只能另辟蹊径造轮子了。照旧先看示例代码了解个大概,然后再解释实现原理。

一、ORM示例

1. Insert

public CompletableFuture insert() {
  var obj = new sys.entities.Demo("MyName"); //构造参数为主键
  obj.Age = 100; //设置实体属性的值
  return obj.saveAsync();
}

2. Update

更新单个实体(必须具备主键)

public CompletableFuture update(sys.entities.Demo obj) {
  obj.Age = 200;
  return obj.saveAsync();
}

根据条件更新(必须指定条件以防误操作)

public CompletableFuture update() {
  var cmd = new SqlUpdateCommand();
  cmd.update(e -> e.City = "Wuxi");  //更新字段
  cmd.update(e -> e.Age = e.Age + 1); //更新累加字段
  cmd.where(e -> e.Name == "Johne"); //更新的条件
  var outs = cmd.output(e -> e.Age); //更新的同时返回指定字段
  return cmd.execAsync().thenApply(rows -> {
    System.out.println("更新记录数: " + rows);
    System.out.println("返回的值: " + outs.get(0));
    return "Done.";
  });
}

3. Delete

删除单个实体(必须具备主键)

public CompletableFuture update(sys.entities.Demo obj) {
  obj.markDeleted(); //先标记为删除状态
  return obj.saveAsync(); //再调用保存方法
}

根据条件删除(必须指定条件以防误操作)

public CompletableFuture delete() {
  var cmd = new SqlDeleteCommand();
  cmd.where(e -> e.Age < 0 || e.Age > 200);
  return cmd.execAsync();
}

4. Transaction

  由于作者讨厌隐式事务,所以事务命令必须显式指定。

public CompletableFuture transaction() {
  var obj1 = new sys.entities.Demo("Demo1");
  obj1.Age = 11;

  var obj2 = new sys.entities.Demo("Demo2");
  obj2.Age = 22;

  return DataStore.DemoDB.beginTransaction().thenCompose(txn -> { //开始事务
    return obj1.saveAsync(txn)         //事务保存obj1
      .thenCompose(r -> obj2.saveAsync(txn)) //事务保存obj2
      .thenCompose(r -> txn.commitAsync()); //递交事务
  }).thenApply(r -> "Done");
}

5. Sql查询

Where条件

public CompletableFuture query(String key) {
  var q = new SqlQuery();
  q.where(e -> e.Age > 10 && e.Age < 80);
  if (key != null)
    q.andWhere(e -> e.Name.contains(key)); //拼接条件
  return q.toListAsync(); //返回List
}

分页查询

public CompletableFuture query(int pageSize, int pageIndex) {
  var q = new SqlQuery();
  return q.skip(pageSize * pageIndex)
    .take(pageSize)
    .toListAsync();
}

结果映射至匿名类

public CompletableFuture query() {
  var q = new SqlQuery();
  return q.toListAsync(e -> new Object() { //返回List<匿名类>
    public final String Name = e.Name; //匿名类属性 = 实体属性表达式
    public final int  Age = e.Age + 10;
    public final String Father = e.Parent.Name;
  }).thenApply(appbox.data.JsonResult::new);
}

结果映射至继承的匿名类

public CompletableFuture query() {
  var q = new SqlQuery();
  q.where(e -> e.Parent.Name == "Rick");
  return q.toListAsync(e -> new sys.entities.Demo() { //返回List
    public final String Father = e.Parent.Name;
  });
}

结果映射至树状结构列表

public CompletableFuture tree() {
  var q = new SqlQuery();
  q.where(t -> t.Name == "Rick");
  return q.toTreeAsync(t -> t.Childs); //参数指向EntitySet(一对多成员)
}

EntityRef(一对一引用的实体成员)自动Join

public CompletableFuture query() {
  var q = new SqlQuery();
  q.where(cus -> cus.City.Name == "Wuxi");
  return q.toListAsync();
}

生成的Sql:
Select t.* From "Customer" t Left Join "City" j1 On j1."Code"=t."CityCode"

手工指定Join

public CompletableFuture join() {
  var q = new SqlQuery();
  var j = new SqlQueryJoin();

  q.leftJoin(j, (cus, city) -> cus.CityCode == city.Code);
  q.where(j, (cus, city) -> city.Name == "Wuxi");
  return q.toListAsync();
}

子查询

public CompletableFuture subQuery() {
  var sq = new SqlQuery();
  sq.where(s -> s.ParentName == "Rick");
  
  var q = new SqlQuery();
  q.where(t -> DbFunc.in(t.Name, sq.toSubQuery(s -> s.Name)));
  return q.toListAsync();
}

GroupBy

public CompletableFuture groupBy() {
  var q = new SqlQuery();
  q.groupBy(t -> t.ParentName) //多个可重复
    .having(t -> DbFunc.sum(t.Age) > 10);
  return q.toListAsync(t -> new Object() {
    public final String group = t.ParentName == null ? "可怜的孩子" : t.ParentName;
    public final int totals = DbFunc.sum(t.Age);
  }).thenApply(appbox.data.JsonResult::new);
}

二、实现原理

  其实以上的示例代码并非最终运行的代码,作者利用Eclipse jdt将上述代码在编译发布服务模型时分析转换为最终的运行代码,具体过程如下:

1. jdt分析服务虚拟代码生成AST抽象语法树;
2. 遍历AST树,将实体对象的读写属性改写为getXXX(), setXXX();

var name = obj.Name; //读实体属性
obj.Name = "Rick";  //写实体属性

改写为:

var name = obj.getName();
obj.setName("Rick");

3. 遍历AST树,将查询相关方法的参数转换为运行时表达式;

public CompletableFuture query(String key) {
  var q = new SqlQuery();
  q.where(e -> e.Manager.Name + "a" == key + "b");
  return q.toListAsync();
}

转换为:

public CompletableFuture query(String key) {
  var q = new appbox.store.query.SqlQuery<>(-7018111290459553788L, SYS_Employee.class);
  q.where(e -> e.m("Manager").m("Name").plus("a").eq(key + "b"));
  return q.toListAsync();
}

4. 根据服务模型使用到的实体模型生成相应实体的运行时代码;
5. 最后编译打包服务模型的字节码。

以上请参考源码的ServiceCodeGenerator及EntityCodeGenerator类。

三、性能与小结

  作者写了个简单查询的服务,测试配置为MacBook主机(wrk压测 + 数据库)->4核I7虚拟机(服务端),测试结果如下所示qps可达1万,已包括实体映射转换及序列化传输等所有开销。这里顺便提一下,由于框架是全异步的,所以没有使用传统的JDBC驱动,而是使用了jasync-sql(底层为Netty)来驱动数据库。

wrk -c200 -t2 -d20s -s post_bin.lua http://10.211.55.8:8000/api
Running 20s test @ http://10.211.55.8:8000/api
 2 threads and 200 connections
 Thread Stats  Avg   Stdev   Max  +/- Stdev
  Latency  18.97ms  5.84ms 89.15ms  81.55%
  Req/Sec   5.32k  581.92   6.48k  65.00%
 211812 requests in 20.02s, 36.76MB read
Requests/sec: 10578.90
Transfer/sec:   1.84MB

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