Mybatis-Plus 官方神器发布!

程序IT圈

共 15110字,需浏览 31分钟

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2021-11-15 02:49


今天介绍一个 MyBatis - Plus 官方发布的神器:mybatis-mate 为 mp 企业级模块,支持分库分表,数据审计、数据敏感词过滤(AC算法),字段加密,字典回写(数据绑定),数据权限,表结构自动生成 SQL 维护等,旨在更敏捷优雅处理数据。

主要功能

  • 字典绑定

  • 字段加密

  • 数据脱敏

  • 表结构动态维护

  • 数据审计记录

  • 数据范围(数据权限)

  • 数据库分库分表、动态据源、读写分离、数- - 据库健康检查自动切换。


使用


1 依赖导入


Spring Boot 引入自动依赖注解包
<dependency>  <groupId>com.baomidougroupId>  <artifactId>mybatis-mate-starterartifactId>  <version>1.0.8version>dependency>


注解(实体分包使用)


<dependency>  <groupId>com.baomidougroupId>  <artifactId>mybatis-mate-annotationartifactId>  <version>1.0.8version>dependency>


2 字段数据绑定(字典回写)


例如 user_sex 类型 sex 字典结果映射到 sexText 属性


@FieldDict(type = "user_sex", target = "sexText")private Integer sex;
private String sexText;

实现 IDataDict 接口提供字典数据源,注入到 Spring 容器即可。


@Componentpublic class DataDict implements IDataDict {
/** * 从数据库或缓存中获取 */ private Map<String, String> SEX_MAP = new ConcurrentHashMap<String, String>() {{ put("0", "女"); put("1", "男"); }};
@Override public String getNameByCode(FieldDict fieldDict, String code) { System.err.println("字段类型:" + fieldDict.type() + ",编码:" + code); return SEX_MAP.get(code); }}


3 字段加密



属性 @FieldEncrypt 注解即可加密存储,会自动解密查询结果,支持全局配置加密密钥算法,及注解密钥算法,可以实现 IEncryptor 注入自定义算法。
@FieldEncrypt(algorithm = Algorithm.PBEWithMD5AndDES)private String password;



4 字段脱敏



属性 @FieldSensitive 注解即可自动按照预设策略对源数据进行脱敏处理,默认 SensitiveType 内置 9 种常用脱敏策略。

例如:中文名、银行卡账号、手机号码等 脱敏策略。也可以自定义策略如下:
@FieldSensitive(type = "testStrategy")private String username;
@FieldSensitive(type = SensitiveType.mobile)private String mobile;


自定义脱敏策略 testStrategy 添加到默认策略中注入 Spring 容器即可。


@Configurationpublic class SensitiveStrategyConfig {
/** * 注入脱敏策略 */ @Bean public ISensitiveStrategy sensitiveStrategy() { // 自定义 testStrategy 类型脱敏处理 return new SensitiveStrategy().addStrategy("testStrategy", t -> t + "***test***"); }}


例如文章敏感词过滤


/** * 演示文章敏感词过滤 */@RestControllerpublic class ArticleController {    @Autowired    private SensitiveWordsMapper sensitiveWordsMapper;
// 测试访问下面地址观察请求地址、界面返回数据及控制台( 普通参数 ) // 无敏感词 http://localhost:8080/info?content=tom&see=1&age=18 // 英文敏感词 http://localhost:8080/info?content=my%20content%20is%20tomcat&see=1&age=18 // 汉字敏感词 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E5%AE%89%E7%9F%B3%E5%94%90%E5%AE%8B%E5%85%AB%E5%A4%A7%E5%AE%B6&see=1 // 多个敏感词 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E5%AE%89%E7%9F%B3%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8F%AA%E7%8C%ABtomcat%E6%B1%A4%E5%A7%86%E5%87%AF%E7%89%B9&see=1&size=6 // 插入一个字变成非敏感词 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E7%8C%AB%E5%AE%89%E7%9F%B3%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8F%AA%E7%8C%ABtomcat%E6%B1%A4%E5%A7%86%E5%87%AF%E7%89%B9&see=1&size=6 @GetMapping("/info") public String info(Article article) throws Exception { return ParamsConfig.toJson(article); }

// 添加一个敏感词然后再去观察是否生效 http://localhost:8080/add // 观察【猫】这个词被过滤了 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E5%AE%89%E7%9F%B3%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8F%AA%E7%8C%ABtomcat%E6%B1%A4%E5%A7%86%E5%87%AF%E7%89%B9&see=1&size=6 // 嵌套敏感词处理 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E7%8C%AB%E5%AE%89%E7%9F%B3%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8F%AA%E7%8C%ABtomcat%E6%B1%A4%E5%A7%86%E5%87%AF%E7%89%B9&see=1&size=6 // 多层嵌套敏感词 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E7%8E%8B%E7%8C%AB%E5%AE%89%E7%9F%B3%E5%AE%89%E7%9F%B3%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8F%AA%E7%8C%ABtomcat%E6%B1%A4%E5%A7%86%E5%87%AF%E7%89%B9&see=1&size=6 @GetMapping("/add") public String add() throws Exception { Long id = 3L; if (null == sensitiveWordsMapper.selectById(id)) { System.err.println("插入一个敏感词:" + sensitiveWordsMapper.insert(new SensitiveWords(id, "猫"))); // 插入一个敏感词,刷新算法引擎敏感词 SensitiveWordsProcessor.reloadSensitiveWords(); } return "ok"; }
// 测试访问下面地址观察控制台( 请求json参数 ) // idea 执行 resources 目录 TestJson.http 文件测试 @PostMapping("/json") public String json(@RequestBody Article article) throws Exception { return ParamsConfig.toJson(article); }}


5 DDL 数据结构自动维护


解决升级表结构初始化,版本发布更新 SQL 维护问题,目前支持 MySql、


PostgreSQL。@Componentpublic class PostgresDdl implements IDdl {
/** * 执行 SQL 脚本方式 */ @Override public List getSqlFiles() { return Arrays.asList( // 内置包方式 "db/tag-schema.sql", // 文件绝对路径方式 "D:\\db\\tag-data.sql" ); }}



不仅仅可以固定执行,也可以动态执行!!


ddlScript.run(new StringReader("DELETE FROM user;\n" +                "INSERT INTO user (id, username, password, sex, email) VALUES\n" +                "(20, 'Duo', '123456', 0, 'Duo@baomidou.com');"));


它还支持多数据源执行!!!


@Componentpublic class MysqlDdl implements IDdl {
@Override public void sharding(Consumer consumer) { // 多数据源指定,主库初始化从库自动同步 String group = "mysql"; ShardingGroupProperty sgp = ShardingKey.getDbGroupProperty(group); if (null != sgp) { // 主库 sgp.getMasterKeys().forEach(key -> { ShardingKey.change(group + key); consumer.accept(this); }); // 从库 sgp.getSlaveKeys().forEach(key -> { ShardingKey.change(group + key); consumer.accept(this); }); } }
/** * 执行 SQL 脚本方式 */ @Override public List getSqlFiles() { return Arrays.asList("db/user-mysql.sql"); }}


6 动态多数据源主从自由切换


@Sharding 注解使数据源不限制随意使用切换,你可以在 mapper 层添加注解,按需求指哪打哪!!


@Mapper@Sharding("mysql")public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
@Sharding("postgres") Long selectByUsername(String username);}


你也可以自定义策略统一调兵遣将


@Componentpublic class MyShardingStrategy extends RandomShardingStrategy {
/** * 决定切换数据源 key {@link ShardingDatasource} * * @param group 动态数据库组 * @param invocation {@link Invocation} * @param sqlCommandType {@link SqlCommandType} */ @Override public void determineDatasourceKey(String group, Invocation invocation, SqlCommandType sqlCommandType) { // 数据源组 group 自定义选择即可, keys 为数据源组内主从多节点,可随机选择或者自己控制 this.changeDatabaseKey(group, sqlCommandType, keys -> chooseKey(keys, invocation)); }}


可以开启主从策略,当然也是可以开启健康检查!具体配置:


mybatis-mate:  sharding:    health: true # 健康检测    primary: mysql # 默认选择数据源    datasource:      mysql: # 数据库组        - key: node1          ...        - key: node2          cluster: slave # 从库读写分离时候负责 sql 查询操作,主库 master 默认可以不写          ...      postgres:        - key: node1 # 数据节点          ...


7 分布式事务日志打印


部分配置如下:


/** * 

* 性能分析拦截器,用于输出每条 SQL 语句及其执行时间 *

*/@Slf4j@Component@Intercepts({@Signature(type = StatementHandler.class, method = "query", args = {Statement.class, ResultHandler.class}), @Signature(type = StatementHandler.class, method = "update", args = {Statement.class}), @Signature(type = StatementHandler.class, method = "batch", args = {Statement.class})})public class PerformanceInterceptor implements Interceptor { /** * SQL 执行最大时长,超过自动停止运行,有助于发现问题。 */ private long maxTime = 0; /** * SQL 是否格式化 */ private boolean format = false; /** * 是否写入日志文件
* true 写入日志文件,不阻断程序执行!
* 超过设定的最大执行时长异常提示! */ private boolean writeInLog = false;
@Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable { Statement statement; Object firstArg = invocation.getArgs()[0]; if (Proxy.isProxyClass(firstArg.getClass())) { statement = (Statement) SystemMetaObject.forObject(firstArg).getValue("h.statement"); } else { statement = (Statement) firstArg; } MetaObject stmtMetaObj = SystemMetaObject.forObject(statement); try { statement = (Statement) stmtMetaObj.getValue("stmt.statement"); } catch (Exception e) { // do nothing } if (stmtMetaObj.hasGetter("delegate")) {//Hikari try { statement = (Statement) stmtMetaObj.getValue("delegate"); } catch (Exception e) {
} }
String originalSql = null; if (originalSql == null) { originalSql = statement.toString(); } originalSql = originalSql.replaceAll("[\\s]+", " "); int index = indexOfSqlStart(originalSql); if (index > 0) { originalSql = originalSql.substring(index); }
// 计算执行 SQL 耗时 long start = SystemClock.now(); Object result = invocation.proceed(); long timing = SystemClock.now() - start;
// 格式化 SQL 打印执行结果 Object target = PluginUtils.realTarget(invocation.getTarget()); MetaObject metaObject = SystemMetaObject.forObject(target); MappedStatement ms = (MappedStatement) metaObject.getValue("delegate.mappedStatement"); StringBuilder formatSql = new StringBuilder(); formatSql.append(" Time:").append(timing); formatSql.append(" ms - ID:").append(ms.getId()); formatSql.append("\n Execute SQL:").append(sqlFormat(originalSql, format)).append("\n"); if (this.isWriteInLog()) { if (this.getMaxTime() >= 1 && timing > this.getMaxTime()) { log.error(formatSql.toString()); } else { log.debug(formatSql.toString()); } } else { System.err.println(formatSql); if (this.getMaxTime() >= 1 && timing > this.getMaxTime()) { throw new RuntimeException(" The SQL execution time is too large, please optimize ! "); } } return result; }
@Override public Object plugin(Object target) { if (target instanceof StatementHandler) { return Plugin.wrap(target, this); } return target; }
@Override public void setProperties(Properties prop) { String maxTime = prop.getProperty("maxTime"); String format = prop.getProperty("format"); if (StringUtils.isNotEmpty(maxTime)) { this.maxTime = Long.parseLong(maxTime); } if (StringUtils.isNotEmpty(format)) { this.format = Boolean.valueOf(format); } }
public long getMaxTime() { return maxTime; }
public PerformanceInterceptor setMaxTime(long maxTime) { this.maxTime = maxTime; return this; }
public boolean isFormat() { return format; }
public PerformanceInterceptor setFormat(boolean format) { this.format = format; return this; }
public boolean isWriteInLog() { return writeInLog; }
public PerformanceInterceptor setWriteInLog(boolean writeInLog) { this.writeInLog = writeInLog; return this; }
public Method getMethodRegular(Class clazz, String methodName) { if (Object.class.equals(clazz)) { return null; } for (Method method : clazz.getDeclaredMethods()) { if (method.getName().equals(methodName)) { return method; } } return getMethodRegular(clazz.getSuperclass(), methodName); }
/** * 获取sql语句开头部分 * * @param sql * @return */ private int indexOfSqlStart(String sql) { String upperCaseSql = sql.toUpperCase(); Set set = new HashSet<>(); set.add(upperCaseSql.indexOf("SELECT ")); set.add(upperCaseSql.indexOf("UPDATE ")); set.add(upperCaseSql.indexOf("INSERT ")); set.add(upperCaseSql.indexOf("DELETE ")); set.remove(-1); if (CollectionUtils.isEmpty(set)) { return -1; } List list = new ArrayList<>(set); Collections.sort(list, Integer::compareTo); return list.get(0); }
private final static SqlFormatter sqlFormatter = new SqlFormatter();
/** * 格式sql * * @param boundSql * @param format * @return */ public static String sqlFormat(String boundSql, boolean format) { if (format) { try { return sqlFormatter.format(boundSql); } catch (Exception ignored) { } } return boundSql; }}


使用:


@RestController@AllArgsConstructorpublic class TestController {    private BuyService buyService;
// 数据库 test 表 t_order 在事务一致情况无法插入数据,能够插入说明多数据源事务无效 // 测试访问 http://localhost:8080/test // 制造事务回滚 http://localhost:8080/test?error=true 也可通过修改表结构制造错误 // 注释 ShardingConfig 注入 dataSourceProvider 可测试事务无效情况 @GetMapping("/test") public String test(Boolean error) { return buyService.buy(null != error && error); }}


8 数据权限


mapper 层添加注解:


// 测试 test 类型数据权限范围,混合分页模式@DataScope(type = "test", value = {        // 关联表 user 别名 u 指定部门字段权限        @DataColumn(alias = "u", name = "department_id"),        // 关联表 user 别名 u 指定手机号字段(自己判断处理)        @DataColumn(alias = "u", name = "mobile")})@Select("select u.* from user u")List selectTestList(IPage page, Long id, @Param("name") String username);

模拟业务处理逻辑:
@Beanpublic IDataScopeProvider dataScopeProvider() {    return new AbstractDataScopeProvider() {        @Override        protected void setWhere(PlainSelect plainSelect, Object[] args, DataScopeProperty dataScopeProperty) {            // args 中包含 mapper 方法的请求参数,需要使用可以自行获取            /*                // 测试数据权限,最终执行 SQL 语句                SELECT u.* FROM user u WHERE (u.department_id IN ('1', '2', '3', '5'))                AND u.mobile LIKE '%1533%'             */            if ("test".equals(dataScopeProperty.getType())) {                // 业务 test 类型                List dataColumns = dataScopeProperty.getColumns();                for (DataColumnProperty dataColumn : dataColumns) {                    if ("department_id".equals(dataColumn.getName())) {                        // 追加部门字段 IN 条件,也可以是 SQL 语句                        Set<String> deptIds = new HashSet<>();                        deptIds.add("1");                        deptIds.add("2");                        deptIds.add("3");                        deptIds.add("5");                        ItemsList itemsList = new ExpressionList(deptIds.stream().map(StringValue::new).collect(Collectors.toList()));                        InExpression inExpression = new InExpression(new Column(dataColumn.getAliasDotName()), itemsList);                        if (null == plainSelect.getWhere()) {                            // 不存在 where 条件                            plainSelect.setWhere(new Parenthesis(inExpression));                        } else {                            // 存在 where 条件 and 处理                            plainSelect.setWhere(new AndExpression(plainSelect.getWhere(), inExpression));                        }                    } else if ("mobile".equals(dataColumn.getName())) {                        // 支持一个自定义条件                        LikeExpression likeExpression = new LikeExpression();                        likeExpression.setLeftExpression(new Column(dataColumn.getAliasDotName()));                        likeExpression.setRightExpression(new StringValue("%1533%"));                        plainSelect.setWhere(new AndExpression(plainSelect.getWhere(), likeExpression));                    }                }            }        }    };}


最终执行 SQL 输出:


SELECT u.* FROM user u  WHERE (u.department_id IN ('1', '2', '3', '5'))  AND u.mobile LIKE '%1533%' LIMIT 1, 10


目前仅有付费版本,了解更多 mybatis-mate 使用示例详见:

https://gitee.com/baomidou/mybatis-mate-examples

来源:网事全知道


(完)


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