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标题: Spring Data JPA系列3：JPA项目中核心场景与进阶用法介绍 [打印本页]

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作者: 何小豆儿在此    时间: 2022-8-9 14:45
标题: Spring Data JPA系列3：JPA项目中核心场景与进阶用法介绍

大家好，又见面了。
到这里呢，已经是本SpringData JPA系列文档的第三篇了，先来回顾下前面两篇：

• 在第1篇《Spring Data JPA系列1：JDBC、ORM、JPA、Spring Data JPA，傻傻分不清楚？给你个选择SpringDataJPA的理由！》中，我们对JPA的整体概念有了全面的了解。
  
• 在第2篇《Spring Data JPA系列2：快速在SpringBoot项目中熟练使用JPA》中也知晓了SpringBoot项目快速集成SpringData JPA以及快速上手使用JPA来进行基本的项目开发的技能。
  

本篇内容将在上一篇已有的内容基础上，进一步的聊一下项目中使用JPA的一些高阶复杂场景的实践指导，覆盖了主要核心的JPA使用场景，可以让你在需求开发的时候对JPA的使用更加的游刃有余。
Repository

上一篇文档中，我们知道业务代码中直接调用Repository层中默认提供的方法或者是自己自定义的接口方法，便可以进行DB的相关操作。这里我们再对repository的整体实现情况进一步探索下。
repository全貌梳理

先看下Repository相关的类图：

整体类图虽然咋看上去很庞杂，但其实主线脉络还是比较清晰的。

• 先看下蓝色的部分其实就是Repository的一整个接口定义链条，而橙色的则是我们自己自定义的一些Repository接口类，继承父层接口的所有已有能力。
  
• 左侧的类图与接口，其实都是JPA提供的一些用于实现或者定制查询操作的一些辅助实现类，后面章节中会看到他们的身影。
  

对主体repository层级提供的主要方法进行简单的梳理，如下：

下面对各个repository接口进行简单的独立介绍。
JpaRepository与它的父类们

• Repository位于Spring Data Common的lib里面，是Spring Data 里面做数据库操作的最底层的抽象接口、最顶级的父类，源码里面其实什么方法都没有，仅仅起到一个标识作用。
  
• CrudRepository作为直接继承Repository的次顶层接口类，看名字也可以大致猜测出其主要作用就是封装提供基础CRUD操作。
  
• PagingAndSortingRepository继承自CrudRepository，自然也就具备了CrudRepository提供的全部接口能力。此外，从其自身新提供的接口来看，增加了排序和分页查询列表的能力，非常符合其类名的含义。
  

JpaRepository与其前面的几个父类相比是个特殊的存在，其中补充添加了一组JPA规范的接口方法。前面的几个接口类都是Spring Data为了兼容NoSQL而进行的一些抽象封装（因为SpringData项目是一个庞大的家族，支持各种SQL与NoSQL的数据库，SpringData JPA是SpringData家族中面向SQL数据库的一个子分支项目），从JpaRepository开始是对关系型数据库进行抽象封装。

从类图可以看得出来它继承了PagingAndSortingRepository类，也就继承了其所有方法，并且实现类也是SimpleJpaRepository。从类图上还可以看出JpaRepository继承和拥有了QueryByExampleExecutor的相关方法。

通过源码和CrudRepository相比较，它支持Query By Example，批量删除，提高删除效率，手动刷新数据库的更改方法，并将默认实现的查询结果变成了List。
额外补充一句：

实际的项目编码中，大部分的场景中，我们自定义Repository都是继承JpaRepository来实现的。

自定义Repository

先看个自定义Repository的例子，如下：

看下对应类图结构，自定义Repository继承了JpaRepository，具备了其父系所有的操作接口，此外，额外扩展了业务层面自定义的一些接口方法：

自定义Repository的时候，继承JpaRepository需要传入两个泛型：

• 此Repository需要操作的具体Entity对象（Entity与具体DB中表映射，所以指定Entity也等同于指定了此Repository所对应的目标操作Table），
  
• 此Entity实体的主键数据类型（也就是第一个参数指定的Entity类中以@Id注解标识的字段的类型）
  

分页、排序，一招搞定

分页，排序使用Pageable对象进行传递，其中包含Page和Sort参数对象。
查询的时候，直接传递Pageable参数即可（注意下，如果是用原生SQL查询的方式，此法行不通，后文有详细说明）。

1. // 定义repository接口的时候，直接传入Pageable参数即可
2. List<UserEntity> findAllByDepartment(DepartmentEntity department, Pageable pageable);

复制代码

还有一种特殊的分页场景。比如，DB表中有100w条记录，然后现在需要将这些数据全量的加载到ES中。如果逐条查询然后插入ES，显然效率太慢；如果一次性全部查询出来然后直接往ES写，服务端内存可能会爆掉。
这种场景，其实可以基于Slice结果对象进行实现。Slice的作用是，只知道是否有下一个Slice可用，不会执行count，所以当查询较大的结果集时，只知道数据是足够的就可以了，而且相关的业务场景也不用关心一共有多少页。

1. private <T extends EsDocument, F> void fullLoadToEs(IESLoadService<T, F> esLoadService) {
2.     try {
3.         final int batchHandleSize = 10000;
4.         Pageable pageable = PageRequest.of(0, batchHandleSize);
5.         do {
6.             // 批量加载数据，返回Slice类型结果
7.             Slice<F> entitySilce = esLoadService.slicePageQueryData(pageable);
9.             // 具体业务处理逻辑
10.             List<T> esDocumentData = esLoadService.buildEsDocumentData(entitySilce);
11.             esUtil.batchSaveOrUpdateAsync(esDocumentData);
13.             // 获取本次实际上加载到的具体数据量
14.             int pageLoadedCount = entitySilce.getNumberOfElements();
15.             if (!entitySilce.hasNext()) {
16.                 break;
17.             }
19.             // 自动重置page分页参数，继续拉取下一批数据
20.             pageable = entitySilce.nextPageable();
21.         } while (true);
22.     } catch (Exception e) {
23.         log.error("error occurred when load data into es", e);
24.     }
25. }

复制代码

复杂搜索，其实不复杂

按照条件进行搜索查询，是项目中遇到的非常典型且常用的场景。但是条件搜索也分几种场景，下面分开说下。
简单固定场景

所谓简单固定，即查询条件就是固定的1个字段或者若干个字段，且查询字段数量不会变，比如根据部门查询具体人员列表这种。
这种情况，我们可以简单的直接在repository中，根据命名规范定义一个接口即可。

1. @Repository
2. public interface UserRepository extends JpaRepository<UserEntity, Long> {
3.     // 根据一个固定字段查询
4.     List<UserEntity> findAllByDepartment(DepartmentEntity department);
5.     // 根据多个固定字段组合查询
6.     UserEntity findFirstByWorkIdAndUserNameAndDepartment(String workId, String userName, DepartmentEntity department);
7. }

复制代码

简单不固定场景

考虑一种场景，界面上需要做一个用户搜索的能力，要求支持根据用户名、工号、部门、性别、年龄、职务等等若干个字段中的1个或者多个的组合来查询符合条件的用户信息。
显然，上述通过直接在repository中按照命名规则定义接口的方式行不通了。这个时候，Example对象便排上用场了。
其实在前面整体介绍Repository的UML图中，就已经有了Example的身影了，虽然这个名字起的很敷衍，但其功能确是挺实在的。

看下具体用法：

1. public Page<UserEntity> queryUsers(Request request, UserEntity queryParams) {
2.     // 查询条件构造出对应Entity对象，转为Example查询条件
3.     Example<UserEntity> example = Example.of(queryParams);
4.     // 构造分页参数
5.     Pageable pageable = PageHelper.buildPageable(request);
6.    
7.     // 按照条件查询，并分页返回结果
8.     return userRepository.findAll(example, pageable);
9. }

复制代码

复杂场景

如果是一些自定义的复杂查询场景，可以通过定制SQL语句的方式来实现。

1. @Repository
2. public interface UserRepository extends JpaRepository<UserEntity, Long> {
3.     @Query(
4.         value = "select t.*,(select group_concat(a.assigner_name) from workflow_task a where a.state='R' and a.proc_inst_id=t.proc_inst_id) deal_person,"
5.             + " (select a.task_name from workflow_task a where a.state='R' and a.proc_inst_id=t.proc_inst_id limit 1) cur_step "
6.             + "   from workflow_info t where t.state='R'  and t.type in (?1) "
7.             + "and exists(select 1 from workflow_task b where b.assigner=?2 and b.state='R' and b.proc_inst_id=t.proc_inst_id) order by t.create_time desc",
8.         countQuery = "select count(1) from workflow_info t where t.state='R'  and t.type in (?1) "
9.             + "and exists(select 1 from workflow_task b where b.assigner=?2 and b.state='R' and b.proc_inst_id=t.proc_inst_id) ",
10.         nativeQuery = true)
11.     Page<FlowResource> queryResource(List<String> type, String workId, Pageable pageable);
12. }

复制代码

此外，还可以基于JpaSpecificationExecutor提供的能力接口来实现。
自定义接口需要增加JpaSpecificationExecutor的继承，然后利用Page findAll(@Nullable Specification spec, Pageable pageable);接口来实现复杂查询能力。

1. // 增加对JpaSpecificationExecutor的继承
2. @Repository
3. public interface UserRepository extends JpaRepository<UserEntity, Long>, JpaSpecificationExecutor<UserEntity> {
5. }

复制代码

1. public List<UserEntity> queryUsers(QueryParams queryParams) {
2.     // 构造Specification查询条件
3.     Specification<UserEntity> specification =
4.         (root, query, cb) -> {
5.             List<Predicate> predicates = new ArrayList<>();
6.             // 范围查询条件构造
7.             predicates.add(cb.greaterThanOrEqualTo(root.get("age"), queryParams.getMinAge()));
8.             predicates.add(cb.lessThanOrEqualTo(root.get("age"), queryParams.getMaxAge()));
9.             // 精确匹配查询条件构造
10.             predicates.add(cb.equal(root.get("department"), queryParams.getDepartment()));
11.             // 关键字模糊匹配条件构造
12.             if (Objects.nonNull(queryParams.getNameKeyword())) {
13.                 predicates.add(cb.like(root.get("userName"), "%" + queryParams.getNameKeyword() + "%"));
14.             }
15.             return query.where(predicates.toArray(new Predicate[0])).getRestriction();
16.         };
17.     // 执行复杂查询条件
18.     return userRepository.findAll(specification);
19. }

复制代码

自定义Listener，玩出花样

实际项目中，经常会有一种场景，就是需要监听某个数据的变更然后做一些额外的处理逻辑。一种逻辑，是写操作的时候顺便调用下相关业务的处理API，这样会造成业务间耦合加深；优化点的策略是搞个MQ队列，然后在这个写DB操作的同时发个消息到MQ里面，然后一堆的consumer会监听MQ并去做对应的处理逻辑，这样引入个消息队列代价也有点高。
这个时候，我们可以借助JPA的自定义EntityListener功能来完美解决。通过监听某个Entity表的变更情况，通知或者调用相关其他的业务代码处理，完美实现了与主体业务逻辑的解耦，也无需引入其他组件。
举个例子：现有一个论坛发帖系统，发帖Post和评论Comment属于两个相对独立又有点关系的数据，现在需要检测当评论变化的时候，需要更新下Post对应记录的评论数字段。下面演示下具体实现。

• 首先，定制一个Listener类，并指定Callbacks注解
  

1. public class CommentCountAuditListener {
2.     /**
3.      *  当Comment表有新增数据的操作时，触发此方法的调用
4.      */
5.     @PostPersist
6.     public void postPersist(CommentEntity entity) {
7.         // 执行Post表中评论数字段的更新
8.         // do something here...
9.     }
11.     /**
12.      *  当Comment表有删除数据的操作时，触发此方法的调用
13.      */
14.     @PostRemove
15.     public void postRemove(CommentEntity entity) {
16.         // 执行Post表中评论数字段的更新
17.         // do something here...
18.     }
20.     /**
21.      *  当Comment表有更新数据的操作时，触发此方法的调用
22.      */
23.     @PostUpdate
24.     public void postUpdate(CommentEntity entity) {
25.         // 执行Post表中评论数字段的更新
26.         // do something here...
27.     }
28.    
29. }

复制代码

• 其次，在评论实体CommentEntity上，加上自定义Listener信息
  

1. @Entity
2. @Table("t_comment")
3. // 指定前面定制的Listener
4. @EntityListeners({CommentCountAuditListener.class})
5. public class CommentEntity extends AbstractAuditable {
6.     // ...
7. }

复制代码

这样就搞定了。
自定义Listener还有个典型的使用场景，就是可以统一的记录DB数据的操作日志。
定制化SQL，随心所欲

JPA提供@Query注解，可以实现自定义SQL语句的能力。比如：

1. @Query(value = "select * from user " +
2.         "where work_id in (?1) " +
3.         "and department_id = 0 " +
4.         "order by CREATE_TIME desc ",
5.         nativeQuery = true)
6. List<OssFileInfoEntity> queryUsersByWorkIdIn(List<String> workIds);

复制代码

如果需要执行写操作SQL的时候，需要额外增加@Modifying注解标识，如下：

1. @Modifying
2. @Query(value = "insert into user (work_id, user_name) values (?1, ?2)",
3.         nativeQuery = true)
4. int createUser(String workId, String userName);

复制代码

其中，nativeQuery = true表示@Query注解中提供的value值为原生SQL语句。如果nativeQuery未设置或者设置为false，则表示将使用JPQL语言来执行。所谓JPQL，即JAVA持久化查询语句，是一种类似SQL的语法，不同点在于其使用类名来替代表名，使用类字段来替代表字段名。比如：

1. @Query("SELECT u FROM com.vzn.demo.UserInfo u WHERE u.userName = ?1")
2. public UserInfo getUserInfoByName(String name);

复制代码

几个关注点要特别阐述下：

• like查询的时候，参数前后的%需要手动添加，系统是不会自动加上的
  

1. // like 需要手动添加百分号
2. @Query("SELECT u FROM com.vzn.demo.UserInfo u WHERE u.userName like %?1")
3. public UserInfo getUserInfoByName(String name);

复制代码

• 使用nativeQuery=true查询的时候（原生SQL方式），不支持API接口里面传入Sort对象然后进行混合执行
  

1. // 错误示范：  自定义sql与API中Sort参数不可同时混用
2. @Query("SELECT * FROM t_user u WHERE u.user_name = ?1", nativeQuery=true)
3. public UserInfo getUserInfoByName(String name, Sort sort);
6. // 正确示范：  自定义SQL完成对应sort操作
7. @Query("SELECT * FROM t_user u WHERE u.user_name = ?1 order by ?2", nativeQuery=true)
8. public UserInfo getUserInfoByName(String name, String sortColumn);

复制代码

• 未指定nativeQuery=true查询的时候(JPQL方式)，支持API接口里面传入Sort、PageRequest等对象然后进行混合执行，来完成排序、分页等操作
  

1. // 正确：自定义jpql与API中Sort参数不可同时混用
2. @Query("SELECT u FROM com.vzn.demo.UserInfo u WHERE u.userName = ?1")
3. public UserInfo getUserInfoByName(String name, Sort sort);

复制代码

• 支持使用参数名作为@Query查询中的SQL或者JPQL语句的入参，取代参数顺序占位符
  

默认情况下，参数是通过顺序绑定在自定义执行语句上的，这样如果API接口传参顺序或者位置改变，极易引起自定义查询传参出问题，为了解决此问题，我们可以使用@Param注解来绑定一个具体的参数名称，然后以参数名称的形式替代位置顺序占位符，这也是比较推荐的一种做法。

1. // 默认的顺序位置传参
2. @Query("SELECT * FROM t_user u WHERE u.user_name = ?1 order by ?2", nativeQuery=true)
3. public UserInfo getUserInfoByName(String name, String sortColumn);
5. // 使用参数名称传参
6. @Query("SELECT * FROM t_user u WHERE u.user_name = :name order by :sortColumn", nativeQuery=true)
7. public UserInfo getUserInfoByName(@Param("name") String name, @Param("sortColumn") String sortColumn);

复制代码

字段命名映射策略

一般而言，JAVA的编码规范都要求filed字段命名需要遵循小驼峰命名的规范，比如userName，而DB中column命名的时候，很多人习惯于使用下划线分隔的方式命名，比如user_name这种。这样就涉及到一个映射的策略问题，需要让JPA知道代码里面的userName就对应着DB中的user_name。
这里就会涉及到对命名映射策略的映射。主要有两种映射配置，下面分别阐述下。

• implicit-strategy
  

配置项key值：

1. spring.jpa.hibernate.naming.implicit-strategy=xxxxx

复制代码

取值说明：
值映射规则说明org.hibernate.boot.model.naming.ImplicitNamingStrategyJpaCompliantImp默认的命名策略，兼容JPA2.0规范org.hibernate.boot.model.naming.ImplicitNamingStrategyLegacyHbmImpl兼容老版本Hibernate的命名规范org.hibernate.boot.model.naming.ImplicitNamingStrategyComponentPathImpl与ImplicitNamingStrategyJpaCompliantImp基本相同org.hibernate.boot.model.naming.ImplicitNamingStrategyLegacyJpaImpl兼容JPA 1.0规范中的命名规范。org.hibernate.boot.model.naming.SpringImplicitNamingStrategy继承ImplicitNamingStrategyJpaCompliantImpl，对外键、链表查询、索引如果未定义，都有下划线的处理策略，而table和column名字都默认与字段一样

• physical-strategy
  

配置项key值：

1. spring.jpa.hibernate.naming.physical-strategy=xxxxx

复制代码

取值说明：
值映射规则说明org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl默认字符串一致映射，不做任何转换处理，比如java类中userName，映射到table中列名也叫userNameorg.springframework.boot.orm.jpa.hibernate.SpringPhysicalNamingStrategyjava类中filed名称小写字母进行映射到DB表column名称，遇大写字母时转为分隔符"_"命名格式，比如java类中userName字段，映射到DB表column名称叫user_name

• physical-strategy与implicit-strategy
  

SpringData JPA只是对JPA规范的二次封装，其底层使用的是Hibernate，所以此处涉及到Hibernate提供的一些处理策略。Hibernate将对象模型映射到关系数据库分为两个步骤：

• 从对象模型中确定逻辑名称。逻辑名可以由用户显式指定(使用@Column或@Table),也可以隐式指定。
  
• 将逻辑名称映射到物理名称，也就是数据库中使用的名称。
  

这里，implicit-strategy用于第一步隐式指定逻辑名称，而physical-strategy则用于第二步中逻辑名称到物理名称的映射。
注意：
当没有使用@Table和@Column注解时，implicit-strategy配置项才会被使用，即implicit-strategy定义的是一种缺省场景的处理策略；而physical-strategy属于一种高优先级的策略，只要设置就会被执行，而不管是否有@Table和@Column注解。
小结，承上启下

好啦，本篇内容就介绍到这里。
通过本篇的内容，我们对于如何在项目中使用Spring Data JPA来进行一些较为复杂场景的处理方案与策略有了进一步的了解，再结合本系列此前的内容，到此掌握的JPA的相关技能已经足以应付大部分项目开发场景。
在实际项目中，为了保障数据操作的可靠、避免脏数据的产生，需要在代码中加入对数据库操作的事务控制。在下一篇文档中，我们将一起聊一聊Spring Data JPA业务代码开发中关于数据库事务的控制，以及编码中存在哪些可能会导致事务失效的场景等等。
如果对本文有自己的见解，或者有任何的疑问或建议，都可以留言，我们一起探讨、共同进步。

补充
Spring Data JPA作为Spring Data中对于关系型数据库支持的一种框架技术，属于ORM的一种，通过得当的使用，可以大大简化开发过程中对于数据操作的复杂度。
本文档隶属于《Spring Data JPA用法与技能探究》系列的第3篇。本系列文档规划对Spring Data JPA进行全方位的使用介绍，一共分为5篇文档，如果感兴趣，欢迎关注交流。
《Spring Data JPA用法与技能探究》系列涵盖内容：

• 开篇介绍 —— 《Spring Data JPA系列1：JDBC、ORM、JPA、Spring Data JPA，傻傻分不清楚？给你个选择SpringDataJPA的理由！》
  
• 快速上手 —— 《Spring Data JPA系列2：SpringBoot集成JPA详细教程，快速在项目中熟练使用JPA》
  
• 深度进阶 —— 《Spring Data JPA系列3：JPA项目中核心场景与进阶用法介绍》
  
• 可靠保障 —— 《聊一聊数据库的事务，以及Spring体系下对事务的使用》
  
• 周边扩展 —— 《JPA开发辅助效率提升方案介绍》
  

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