项目中经常会写一种数据组装逻辑：根据 ID 或 Name 查询引用数据，并组装到原数据行。比如，这里有一个书籍列表。
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| [
{
"name": "红楼梦",
"authorId": 12
},
{
"name": "Why Github?",
"authorId": 13
}
]
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我们需要提取列表中的 authorId，并调用某个 RPC 接口或本地接口，查询到对应的用户列表，然后逐一合并，形成最终的数据结构，如
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| [
{
"name": "红楼梦",
"author": {
"id": 12,
"name": "曹雪芹"
}
},
{
"name": "Why Github?",
"author": {
"id": 13,
"name": "cooocy"
}
}
]
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这种代码既没什么技术含量，又大量重复，并且写多了会污染我们的核心代码。这里提供一个基于 Spring AOP 实现的通用处理框架。
使用
在基础对象类 Book 和 BookRepository 中的查询方法中增加如下注解。
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| class Book {
String name;
@Ref(analyzer = UserRepository.class, refField = "id", analysisTo = "author")
Long authorId;
@Transient
UserShadow author;
}
class BookRepository {
@RefAnalysis
List<Book> findAll();
}
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新增或修改原有的用户查询接口，使之实现 RefAnalyzer。
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| class UserRepository implements RefAnalyzer<UserShadow, User, Long> {
Publisher findOne(Long id) {
}
List<Publisher> findMany(List<Long> ids) {
}
User fallback(Long id) {
return new User(id, "Unknown");
}
UserShadow convert(User user) {
return new UserShadow();
}
}
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另外考虑的一些深层引用，还可以使用 @DeepRef 进行深层引用，可以参考 github 源码，在最下方提供了链接。
源代码
Rennala