Dozer 轻松高效玩转DTO(Data Transfer Object)

现状

对于分布式系统,需要在不同系统之间传递与转换域对象。因为我们不希望外部公开内部域对象,也不允许外部域对象渗入系统。传统上,数据对象之间的映射通过手工编码(getter/setter)的方式实现,或对象组装器(或转换器)来解决。我们可能会开发某种自定义映射框架来满足我们的映射转换需求,但这一切都显得不够灵巧。

Dozer

Dozer 是 Java Bean 到 Java Bean 映射器,它以递归方式将数据从一个对象复制到另一个对象。

通常,这些 Java Bean 将具有不同的复杂类型。Dozer 支持简单属性映射,复杂类型映射,双向映射,隐式和显式映射以及递归映射。

Dozer不仅支持属性名称之间的映射,还支持在类型之间自动转换。大多数转换方案都是开箱即用的,但 Dozer 还允许您通过 XML / API 的方式指定自定义转换。

下图描绘了 Dozer 可以插入到架构中的一些常见区域。请注意,它通常用于边界(进入/退出)。 Dozer 将确保数据库中的内部域对象不会流入外部表示层或外部使用者。它还可以帮助将域对象映射到外部 API 调用,反之亦然,现在不用纠结这个图,看完下面的测试用例回看该图,柳暗花明, 文末有完整测试用例

Dozer 轻松高效玩转DTO(Data Transfer Object)_第1张图片

集成 Dozer

使用 Dozer 的方式很简单,如果你使用 Maven,添加依赖到 pom.xml 中即可

<dependency>
    <groupId>com.github.dozermappergroupId>
    <artifactId>dozer-coreartifactId>
    <version>6.4.0version>
dependency>

如果你使用 Spring Boot,引入 Dozer starter 即可:

<dependency>
    <groupId>com.github.dozermappergroupId>
    <artifactId>dozer-spring-boot-starterartifactId>
    <version>6.2.0version>
dependency>

本文主要讲述在 Spring Boot 下如何通过 Dozer 帮助我们搞定 DTO 那点事

使用 Dozer

默认使用

Dozer starter 默认为我们注入了 Dozer Mapper,可以直接使用,另外,文章中所有测试用例中使用 Lombok 注解简化代码
新建 StudentDomain.java 类

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class StudentDomain {
	// 身份ID
	private Long id;
	// 姓名
	private String name;
    // 年龄
	private Integer age;
    // 电话
	private String mobile;
}

新建 StudentVo.java 类,内容同 StudentDomain.java
编写测试用例:

@Autowired
private Mapper dozerMapper;

@Test
public void testDefault(){
    StudentDomain studentDomain = new StudentDomain(1024L, "tan日拱一兵", 18, "13996996996");

    StudentVo studentVo = dozerMapper.map(studentDomain, StudentVo.class);
    log.info("StudentVo: [{}]", studentVo.toString());

    studentVo.setAge(16);
    log.info("StudentDomain: [{}]", dozerMapper.map(studentVo, StudentDomain.class));
}

运行结果:

StudentVo: [StudentVo(id=1024, name=tan日拱一兵, age=18, mobile=13996996996)]
StudentDomain: [StudentDomain(id=1024, name=tan日拱一兵, age=16, mobile=13996996996)]

结论:

Dozer 默认支持同名 field 的双向映射,即隐式映射
如果仅满足这点需求,就没必要写该文章了,应用 Dozer 也为了满足我们更多定制化的需求

定制化使用

为满足更多的转换需求,我们需要针对 Dozer 定制化,即需要我们声明自己的 Mapper,新建 DozerConfig.java 类

@Configuration
public class DozerConfig {

	@Bean
	public Mapper dozerMapper(){
		Mapper mapper = DozerBeanMapperBuilder.create()
				//指定 dozer mapping 的配置文件(放到 resources 类路径下即可),可添加多个 xml 文件,用逗号隔开
				.withMappingFiles("dozerBeanMapping.xml")
				.withMappingBuilder(beanMappingBuilder())           
				.build();
		return mapper;
	}

    @Bean
	public BeanMappingBuilder beanMappingBuilder() {
		return new BeanMappingBuilder() {
			@Override
			protected void configure() {
                // 个性化配置添加在此
			}	
		};
	}
}

Dozer 完成映射有三种方式 XML, API, 注解,因官网多数都是 XML 样例,以及注解方式的局限性所在,所以本文主要使用 API 这种方式,为更好的体现 Dozer 的特性,现阶段必须以 XML API 二者结合的方式来编写测试用例,因为官网说明:

Global config is not supported via APIMappings, API mappings are not 100% feature comparable with XML

测试用例(共 10 个)

用例 1

如果两个待映射的 field 不同名,Dozer 默认不会帮我们完成映射,忽略该值,所以我们需要显示映射该 field
向 StudentDomain.java 中添加学生地址信息

// 地址
private String address;

而 StudentVo.java 中表示学生地址的信息是

// 地址
private String addr;

我们需要在 configure 方法中显示指定映射关系

@Override
protected void configure() {
    //测试所有properties,为不同名的 property 手动配置映射关系
    mapping(StudentDomain.class, StudentVo.class)
        .fields("address", "addr");
}

修改测试用例:

@Test
public void testDifferentAddress(){
    StudentDomain studentDomain = new StudentDomain(1024L, "tan日拱一兵", 18, "13996996996", "中国");

    StudentVo studentVo = dozerMapper.map(studentDomain, StudentVo.class);
    log.info("StudentVo: [{}]", studentVo.toString());
}

运行结果:

StudentVo: [StudentVo(id=1024, name=tan日拱一兵, age=18, mobile=13996996996, addr=中国)]

用例 2

Dozer 默认是隐式匹配,如果我们关闭隐士匹配,Dozer 只会为我们匹配我们显式指定的 field
修改 configure

//关闭隐式匹配
mapping(StudentDomain.class, StudentVo.class, TypeMappingOptions.wildcard(false))
    .fields("address", "addr");

重新运行 用例1的测试方法 ,运行结果(只有地址做了映射):

StudentVo: [StudentVo(id=null, name=null, age=null, mobile=null, addr=中国)]

用例 3

默认我们要使用 Dozer 的隐式匹配(同名字段全部匹配),但我们不想将学生的 mobile 字段做映射,我们可以通过 exclude 方法排除不想映射的字段
修改 configure

//测试所有properties,为不同名的 property 手动配置映射关系,排除 mobile 字段
mapping(StudentDomain.class, StudentVo.class)
        .exclude("mobile")
        .fields("address", "addr");

重新运行 用例1的测试方法 ,运行结果:

StudentVo: [StudentVo(id=1024, name=tan日拱一兵, age=18, mobile=null, addr=中国)]

用例 4

对象通常嵌套对象或者集合对象,Dozer 可以递归完成相关映射
将学生地址封装,同时为学生添加多门课程
新增 AddressDomain.java 和 AdressVo.java,除详细地址外所有字段相同

@Data
public class AddressDomain {
	// 省
	private String province;
	// 市
	private String city;
	// 区
	private String district;
	// 详细
	private String detail;
}
@Data
public class AddressVo {
    ... 省略省市区,同 AddressDomain
    // 详细
	private String detailAddr;
}

同时创建课程类 CourseDomian.java 和 CourseVo.java, 内容相同

@Data
public class CourseDomain {
	// 课程编码
	private String courseCode;
	// 课程Id
	private Integer courseId;
	// 课程名称
	private String courseName;
	// 老师名称
	private String teacherName;
}

同时修改 StudentDomain.java 和 StudentVo.java, 添加地址和课程集合字段:

// 地址
private AddressDomain address;
// 课程集合
private List<CourseDomain> courses;

修改configure 配置

mapping(AddressDomain.class, AddressVo.class)
    .fields("detail", "detailAddr");

修改测试用例:

@Test
public void testCascadeObject(){
    StudentDomain studentDomain = getStudentDomain();

    StudentVo studentVo = dozerMapper.map(studentDomain, StudentVo.class);
    log.info("StudentVo: [{}]", studentVo.toString());
}

运行结果:

StudentVo: [StudentVo(id=1024, name=tan日拱一兵, age=18, mobile=13996996996, address=AddressVo(province=北京, city=北京, district=海淀区, detailAddr=西二旗), courses=[CourseVo(courseCode=English, courseId=1, courseName=英语, teacherName=京晶), CourseVo(courseCode=Chinese, courseId=2, courseName=语文, teacherName=水寒)])]

结论:
Dozer 会隐式递归匹配所有 field,甚至集合

用例 5

深度匹配需求,英语老师是辅导员,需要单独匹配到 StudentVo.java 的 counsellor 字段
添加 configure mapping

//测试深度索引匹配
mapping(StudentDomain.class, StudentVo.class)
        .fields("courses[0].teacherName", "counsellor");

重新运行测试用例,运行结果:

StudentVo: [StudentVo(id=1024, name=tan日拱一兵, age=18, mobile=13996996996, address=AddressVo(province=北京, city=北京, district=海淀区, detailAddr=西二旗), courses=[CourseVo(courseCode=English, courseId=1, courseName=英语, teacherName=京晶), CourseVo(courseCode=Chinese, courseId=2, courseName=语文, teacherName=水寒)], counsellor=京晶)]

结论:
我们可以通过深度匹配指定字段,匹配方式以 “.” 号进行分割,集合属性可以指定索引

用例 6

修改 StudentDomain.java 的 age 字段为 Integer 类型,修改 StudentVo.java 的 age 字段为 String 类型
重新运行上述测试用例,双向映射,一切正常
结论:
Dozer 开箱即用的功能之一就是类型转换,多数类型我们不需要手动转换类型,完全交给 Dozer即可

用例 7

上面说到多数类型 Dozer 可以默认做转换,但是 Date 和 String 不可以,我们需要指定 date-formate 格式
为学生添加入学日期 entrollmentDate,在 StudentDomain.java 中是 String 类型,在 StudentVo.java 中是 java.util.Date 类型

// 入学日期 设置为"2019-09-01 10:00:00"
private String entrollmentDate;

为 entrollmentDate 字段配置 date-formate ,修改 configure

mapping(StudentDomain.class, StudentVo.class TypeMappingOptions.dateFormat("yyyy-MM-dd"))
    .fields("courses[0].teacherName", "counsellor");

运行结果:

StudentVo: [StudentVo(id=1024, name=tan日拱一兵, age=18, mobile=13996996996, address=AddressVo(province=北京, city=北京, district=海淀区, detailAddr=西二旗), courses=[CourseVo(courseCode=English, courseId=1, courseName=英语, teacherName=京晶), CourseVo(courseCode=Chinese, courseId=2, courseName=语文, teacherName=水寒)], counsellor=京晶, entrollmentDate=Sun Sep 01 00:00:00 CST 2019)]

我们同样可以设置全局 date-formate 和 field 级别 date-formate,全局设置,修改 dozerBeanMapping.xml, 并添加如下内容:


<mappings xmlns="http://dozermapper.github.io/schema/bean-mapping"
          xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
          xsi:schemaLocation="http://dozermapper.github.io/schema/bean-mapping http://dozermapper.github.io/schema/bean-mapping.xsd">
    <configuration>
        
        <stop-on-errors>falsestop-on-errors>
        <date-format>yyyy-MM-dd HH:mm:ssdate-format>
    configuration>
mappings>

如果同时设置了全局/类/Field 级别的 date-format,按照优先级最高的进行格式化:Field > 类 > 全局

用例 8

我们可以为 mapping 设置 mapId, 在转换的时候指定 mapId,mapId 可以设置在类级别,也可以设置在 field 级别,实现一次定义,多处使用,同时也可以设置转换方向从默认的双向变为单向(one way):

mapping(StudentDomain.class, StudentVo.class, TypeMappingOptions.mapId("userFieldOneWay"))
.fields("age", "age", FieldsMappingOptions.useMapId("addrAllProperties"), FieldsMappingOptions.oneWay());

修改测试用例,指定 mapId

StudentVo studentVo = dozerMapper.map(studentDomain, StudentVo.class, "userFieldOneWay");

用例 9

当有些字段需要特殊处理的时候,我们需要实现自定义转换,也就是需要自定义 Converter
假设 StudentDomain.java 有 Integer 类型的 score 字段,StudentVo.java 中表示的分数则是 Enum 类型,分为 A/B/C/D 四个等级
自定义Converter,继承 DozerConverter, 并实现其方法:

public class ScoreConverter extends DozerConverter<Integer, ScoreEnum> {

	public ScoreConverter() {
		super(Integer.class, ScoreEnum.class);
	}

	@Override
	public ScoreEnum convertTo(Integer score, ScoreEnum scoreEnum) {
		if (60 <= score && score < 80){
			return ScoreEnum.C;
		}else if (80 <= score && score < 90){
			return ScoreEnum.B;
		}else if (90 <= score){
			return ScoreEnum.A;
		}else {
			return ScoreEnum.D;
		}
	}

	@Override
	public Integer convertFrom(ScoreEnum scoreEnum, Integer integer) {
		return null;
	}
}

修改 configure,添加 mapping:

mapping(StudentDomain.class, StudentVo.class)
    .fields("score", "score", customConverter(ScoreConverter.class));

运行结果:

StudentVo: [StudentVo(id=1024, name=tan日拱一兵, age=18, mobile=13996996996, address=AddressVo(province=北京, city=北京, district=海淀区, detailAddr=西二旗), courses=[CourseVo(courseCode=English, courseId=1, courseName=英语, teacherName=京晶), CourseVo(courseCode=Chinese, courseId=2, courseName=语文, teacherName=水寒)], counsellor=null, entrollmentDate=Sun Sep 01 10:00:00 CST 2019, score=A)]

用例 10

Dozer 可以通过实现 DozerEventListener 接口实现 mapping 的事件监听,在 mapping 的时候做全局业务:

@Slf4j
public class StudentListener implements DozerEventListener {

	@Override
	public void mappingStarted(DozerEvent dozerEvent) {
		log.info("mappingStarted");
	}

	@Override
	public void preWritingDestinationValue(DozerEvent dozerEvent) {
		log.info("preWritingDestinationValue");

	}

	@Override
	public void postWritingDestinationValue(DozerEvent dozerEvent) {
		log.info("postWritingDestinationValue");
	}

	@Override
	public void mappingFinished(DozerEvent dozerEvent) {
		log.info("mappingFinished");
	}
}

Dozer 可使用的样例远不止这些,这里罗列出我们最常见的一些业务问题;看完这些用例之后,请回看文章开头的图,我们可以在系统边界处充分利用 Dozer,满足 DTO 的一切需求

Dozer 支持的数据类型转换(双向)

在此列举出 Dozer 支持的数据类型转换(双向)

  • Primitive to Primitive Wrapper
  • Primitive to Custom Wrapper
  • Primitive Wrapper to Primitive Wrapper
  • Primitive to Primitive
  • Complex Type to Complex Type
  • String to Primitive
  • String to Primitive Wrapper
  • String to Complex Type if the Complex Type contains a String constructor
  • String to Map
  • Collection to Collection
  • Collection to Array
  • Map to Complex Type
  • Map to Custom Map Type
  • Enum to Enum
  • Each of these can be mapped to one another: java.util.Date, java.sql.Date, java.sql.Time, java.sql.Timestamp, java.util.Calendar, java.util.GregorianCalendar
  • String to any of the supported Date/Calendar Objects.
  • Objects containing a toString() method that produces a long representing time in (ms) to any supported Date/Calendar object.

同时看官网 Release 版本,Dozer 现已支持 proto 类型的转换的支持,即支持 gRPC;

总结

Dozer 可以高效的处理我们日常 DTO 业务,一次 mapping 定义,多处使用, Dozer 与 Lombok 结合使用极大的简化了我们的代码编写量,代码更加工整简洁。同时 Dozer Github 也保持活跃更新,可以追踪更多新特性,本文 demo 地址:Dozer Demo Github。如果你在业务中需要一些特殊的转换规则,欢迎留言交流,我们一起探讨实现

提高效率工具

在写这篇文章的时候用到了两个比较好用的工具,后续文章也会将好用的工具分享出来,请持续关注

Octotree

当你在浏览 Github 的源码时,多层级目录的切换浏览非常麻烦,Octotree 是 Chrome 浏览器的一个扩展,用以展示源码的属性结构,安装该插件后,再看 Dozer 的源码,一切轻松多了,也少了些许烦恼
Dozer 轻松高效玩转DTO(Data Transfer Object)_第2张图片

Reader View

源码和文档更配,当我们阅读文档时,我们需要一个友好的或专注的阅读模式,这样让我们思想更加集中,心无旁骛。Reader View 同样是 Chrome 浏览器的一个扩展,以最简洁的方式将文档展现出来,当然我们可以自定义主题模式
Dozer 轻松高效玩转DTO(Data Transfer Object)_第3张图片


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