12种 vo2dto 方法,就 BeanUtil.copyProperties 压测数据最拉跨!

本文涉及的产品
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: 一、前言二、性能测试对比三、12种转换案例1. get\set2. json2Json3. Apache copyProperties4. Spring copyProperties5. Bean Mapping6. Bean Mapping ASM7. BeanCopier8. Orika9. Dozer10. ModelMapper11. JMapper12. MapStruct四、总结五、系列推荐

目录


  • 一、前言
  • 二、性能测试对比
  • 三、12种转换案例
  • 1. get\set
  • 2. json2Json
  • 3. Apache copyProperties
  • 4. Spring copyProperties
  • 5. Bean Mapping
  • 6. Bean Mapping ASM
  • 7. BeanCopier
  • 8. Orika
  • 9. Dozer
  • 10. ModelMapper
  • 11. JMapper
  • 12. MapStruct
  • 四、总结
  • 五、系列推荐


一、前言

为哈么,你的代码也就仅仅是能用而已?

没有技术深度、短缺知识储备、匮乏经验积累的前提下,怎么写代码?百度呀,遇到问题这搜一点,那查一块,不管它是什么原理还是适合哪种场景,先粘贴到自己的工程里,看,能跑了,能跑就行。那这样的代码也就仅仅是能用程度的交付,根本没有一定的质量保证,也更别提数据结构、算法逻辑和设计模式了,那看的编程资料刷的LeetCode,全歇菜了。

当你感觉看了很多资料又不会用的时候,会说什么,真卷,都学到这样了。但其实我并不觉对技术的深度挖掘、梳理全套的知识体系,一点点耕耘一点点收获是在卷。反而把看技术视频当成看电影一样轻松,不写案例就以为书看会了的爽,没有意义的缺少脑力思考机械式体力重复,才是卷,甚至很卷。

就像让你用一个属性拷贝工具,把vo转成dto,你用了哪呢,是 Apache 的还是 Spring 的,还是其他的什么,哪个效率最高?接下来我们来用数据验证下,并提供出各种案例的使用对比

二、性能测试对比

在 Java 系统工程开发过程中,都会有各个层之间的对象转换,比如  VO、DTO、PO、VO 等,而如果都是手动get、set又太浪费时间,还可能操作错误,所以选择一个自动化工具会更加方便。

目前我整理出,用于对象属性转换有12种,包括:普通的getset、json2Json、Apache属性拷贝、Spring属性拷贝、bean-mapping、bean-mapping-asm、BeanCopier、Orika、Dozer、ModelMapper、JMapper、MapStruct 接下来我们分别测试这11种属性转换操作分别在一百次一千次一万次十万次一百万次时候的性能时间对比。

26.jpg

  • BeanUtils.copyProperties 是大家代码里最常出现的工具类,但只要你不把它用错成 Apache 包下的,而是使用 Spring 提供的,就基本还不会对性能造成多大影响。
  • 但如果说性能更好,可替代手动get、set的,还是 MapStruct 更好用,因为它本身就是在编译期生成get、set代码,和我们写get、set一样。
  • 其他一些组件包主要基于 AOPASMCGlib,的技术手段实现的,所以也会有相应的性能损耗。

三、12种转换案例

29.jpg

源码https://github.com/fuzhengwei/guide-vo2dto

描述:在案例工程下创建 interfaces.assembler 包,定义 IAssembler<SOURCE, TARGET>#sourceToTarget(SOURCE var) 接口,提供不同方式的对象转换操作类实现,学习的过程中可以直接下载运行调试。

1. get\set

@Component
public class GetSetAssembler implements IAssembler<UserVO, UserDTO> {
    @Override
    public UserDTO sourceToTarget(UserVO var) {
        UserDTO userDTO = new UserDTO();
        userDTO.setUserId(var.getUserId());
        userDTO.setUserNickName(var.getUserNickName());
        userDTO.setCreateTime(var.getCreateTime());
        return userDTO;
    }
}
  • 推荐:★★★☆☆
  • 性能:★★★★★
  • 手段:手写
  • 点评:其实这种方式也是日常使用的最多的,性能肯定是杠杠的,就是操作起来有点麻烦。尤其是一大堆属性的 VO 对象转换为 DTO 对象时候。但其实也有一些快捷的操作方式,比如你可以通过 Shift+Alt 选中所有属性,Shift+Tab 归并到一列,接下来在使用 Alt 选中这一列,批量操作粘贴 userDTO.set 以及快捷键大写属性首字母,最后切换到结尾补充括号和分号,最终格式化一下就搞定了。

2. json2Json

@Component
public class Json2JsonAssembler implements IAssembler<UserVO, UserDTO> {
    @Override
    public UserDTO sourceToTarget(UserVO var) {
        String strJson = JSON.toJSONString(var);
        return JSON.parseObject(strJson, UserDTO.class);
    }
}
  • 推荐:☆☆☆☆☆
  • 性能:★☆☆☆☆
  • 手段:把对象转JSON串,再把JSON转另外一个对象
  • 点评:这么写多半有点烧!

3. Apache copyProperties

@Component
public class ApacheCopyPropertiesAssembler implements IAssembler<UserVO, UserDTO> {
    @Override
    public UserDTO sourceToTarget(UserVO var) {
        UserDTO userDTO = new UserDTO();
        try {
            BeanUtils.copyProperties(userDTO, var);
        } catch (IllegalAccessException | InvocationTargetException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return userDTO;
    }
}
  • 推荐:☆☆☆☆☆
  • 性能:★☆☆☆☆
  • 手段:Introspector 机制获取到类的属性来进行赋值操作
  • 点评:有坑,兼容性交差,不建议使用

4. Spring copyProperties

@Component
public class SpringCopyPropertiesAssembler implements IAssembler<UserVO, UserDTO> {
    @Override
    public UserDTO sourceToTarget(UserVO var) {
        UserDTO userDTO = new UserDTO();
        BeanUtils.copyProperties(var, userDTO);
        return userDTO;
    }
}
  • 推荐:★★★☆☆
  • 性能:★★★★☆
  • 手段:Introspector机制获取到类的属性来进行赋值操作
  • 点评:同样是反射的属性拷贝,Spring 提供的 copyProperties 要比 Apache 好用的多,只要你不用错,基本不会有啥问题。

5. Bean Mapping

@Component
public class BeanMappingAssembler implements IAssembler<UserVO, UserDTO> {
    @Override
    public UserDTO sourceToTarget(UserVO var) {
        UserDTO userDTO = new UserDTO();
        BeanUtil.copyProperties(var, userDTO);
        return userDTO;
    }
}
  • 推荐:★★☆☆☆
  • 性能:★★★☆☆
  • 手段:属性拷贝
  • 点评:性能一般

6. Bean Mapping ASM

@Component
public class BeanMappingAssembler implements IAssembler<UserVO, UserDTO> {
    @Override
    public UserDTO sourceToTarget(UserVO var) {
        UserDTO userDTO = new UserDTO();
        BeanUtil.copyProperties(var, userDTO);
        return userDTO;
    }
}
  • 推荐:★★★☆☆
  • 性能:★★★★☆
  • 手段:基于ASM字节码框架实现
  • 点评:与普通的 Bean Mapping 相比,性能有所提升,可以使用。

7. BeanCopier

@Component
public class BeanCopierAssembler implements IAssembler<UserVO, UserDTO> {
    @Override
    public UserDTO sourceToTarget(UserVO var) {
        UserDTO userDTO = new UserDTO();
        BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(var.getClass(), userDTO.getClass(), false);
        beanCopier.copy(var, userDTO, null);
        return userDTO;
    }
}
  • 推荐:★★★☆☆
  • 性能:★★★★☆
  • 手段:基于CGlib字节码操作生成get、set方法
  • 点评:整体性能很不错,使用也不复杂,可以使用

8. Orika

@Component
public class OrikaAssembler implements IAssembler<UserVO, UserDTO> {
    /**
     * 构造一个MapperFactory
     */
    private static MapperFactory mapperFactory = new DefaultMapperFactory.Builder().build();
    static {
        mapperFactory.classMap(UserDTO.class, UserVO.class)
                .field("userId", "userId")  // 字段不一致时可以指定
                .byDefault()
                .register();
    }
    @Override
    public UserDTO sourceToTarget(UserVO var) {
        return mapperFactory.getMapperFacade().map(var, UserDTO.class);
    }
}
  • 官网https://orika-mapper.github.io/orika-docs/
  • 推荐:★★☆☆☆
  • 性能:★★★☆☆
  • 手段:基于字节码生成映射对象
  • 点评:测试性能不是太突出,如果使用的话需要把 MapperFactory 的构建优化成 Bean 对象

9. Dozer

@Component
public class DozerAssembler implements IAssembler<UserVO, UserDTO> {
    private static DozerBeanMapper mapper = new DozerBeanMapper();
    @Override
    public UserDTO sourceToTarget(UserVO var) {
        return mapper.map(var, UserDTO.class);
    }
}

10. ModelMapper

@Component
public class ModelMapperAssembler implements IAssembler<UserVO, UserDTO> {
    private static ModelMapper modelMapper = new ModelMapper();
    static {
        modelMapper.addMappings(new PropertyMap<UserVO, UserDTO>() {
            @Override
            protected void configure() {
                // 属性值不一样可以自己操作
                map().setUserId(source.getUserId());
            }
        });
    }
    @Override
    public UserDTO sourceToTarget(UserVO var) {
        return modelMapper.map(var, UserDTO.class);
    }
}
  • 官网http://modelmapper.org
  • 推荐:★★★☆☆
  • 性能:★★★☆☆
  • 手段:基于ASM字节码实现
  • 点评:转换对象数量较少时性能不错,如果同时大批量转换对象,性能有所下降

11. JMapper

JMapper<UserDTO, UserVO> jMapper = new JMapper<>(UserDTO.class, UserVO.class, new JMapperAPI()
        .add(JMapperAPI.mappedClass(UserDTO.class)
                .add(JMapperAPI.attribute("userId")
                        .value("userId"))
                .add(JMapperAPI.attribute("userNickName")
                        .value("userNickName"))
                .add(JMapperAPI.attribute("createTime")
                        .value("createTime"))
        ));
  • 官网https://github.com/jmapper-framework/jmapper-core/wiki
  • 推荐:★★★★☆
  • 性能:★★★★★
  • 手段:Elegance, high performance and robustness all in one java bean mapper
  • 点评:速度真心可以,不过结合 SpringBoot 感觉有的一点点麻烦,可能姿势不对

12. MapStruct

@Mapper(componentModel = "spring", unmappedTargetPolicy = ReportingPolicy.IGNORE, unmappedSourcePolicy = ReportingPolicy.IGNORE)
public interface UserDTOMapping extends IMapping<UserVO, UserDTO> {
    /** 用于测试的单例 */
    IMapping<UserVO, UserDTO> INSTANCE = Mappers.getMapper(UserDTOMapping.class);
    @Mapping(target = "userId", source = "userId")
    @Mapping(target = "createTime", dateFormat = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    @Override
    UserDTO sourceToTarget(UserVO var1);
    @Mapping(target = "userId", source = "userId")
    @Mapping(target = "createTime", dateFormat = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    @Override
    UserVO targetToSource(UserDTO var1);
}
  • 官网https://github.com/mapstruct/mapstruct
  • 推荐:★★★★★
  • 性能:★★★★★
  • 手段:直接在编译期生成对应的get、set,像手写的代码一样
  • 点评:速度很快,不需要到运行期处理,结合到框架中使用方便

四、总结

  • 其实对象属性转换的操作无非是基于反射、AOP、CGlib、ASM、Javassist 在编译时和运行期进行处理,再有好的思路就是在编译前生成出对应的get、set,就像手写出来的一样。
  • 所以我更推荐我喜欢的 MapStruct,这货用起来还是比较舒服的,一种是来自于功能上的拓展性,易用性和兼容性。
  • 无论哪种使用,都要做一下完整的测试和验证,不要上来就复制粘贴,否则你可能早早的就把挖好坑了,当然不一定是哪个兄弟来填坑了。
相关实践学习
通过性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测
本文为您介绍如何利用性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测。
目录
相关文章
|
10月前
|
算法 Java 测试技术
Java实现数据压缩所有方式性能测试
Java实现数据压缩所有方式性能测试
271 0
|
10天前
|
存储 测试技术
【工作实践(多线程)】十个线程任务生成720w测试数据对系统进行性能测试
【工作实践(多线程)】十个线程任务生成720w测试数据对系统进行性能测试
15 0
【工作实践(多线程)】十个线程任务生成720w测试数据对系统进行性能测试
|
2月前
|
人工智能 分布式计算 Kubernetes
人工智能,应该如何测试?(三)数据构造与性能测试篇
本文探讨了人工智能场景中的性能测试,区别于传统互联网测试,其复杂性更高。主要关注点包括两类AI产品——业务类和平台类,后者涉及AI全生命周期,测试难度更大。测试重点是模型训练的性能,特别是数据模拟。需要构造大量结构化数据,如不同规模、分布、分片和特征规模的数据,以评估算法效率。此外,还涉及模拟设备规模(如视频流)和节点规模(边缘计算),以测试在大规模负载下的系统性能。文中提到了使用工具如Spark、ffmpeg、流媒体服务器和Kubernetes(K8S)的扩展项目,如Kubemark,来模拟大规模环境。最后,文章介绍了使用Golang进行异步IO操作以构建海量小文件,优化IO性能。
260 0
|
2月前
|
消息中间件 Web App开发 监控
mqtt数据问题之如何实现webRTC 协议的监控视频压测
MQTT协议是一个轻量级的消息传输协议,设计用于物联网(IoT)环境中设备间的通信;本合集将详细阐述MQTT协议的基本原理、特性以及各种实际应用场景,供用户学习和参考。
|
10月前
|
存储 测试技术 虚拟化
现代化数据体验(1)-C40的一次性能测试记录
现代化数据体验(1)-C40的一次性能测试记录
现代化数据体验(1)-C40的一次性能测试记录
|
测试技术
性能测试(13)——CSV数据文件
变量名称对标我们csv文件中的每一列,以英文的逗号隔开 分隔符可以是很多,按照我们csv文件的分隔符进行设置 如果csv文件中编写了首行为列名,在csv data set config中需要选取忽略首行 当不允许带引号时,线程执行时,会还原引号,也就是数据中携带引号 文件结束符即为文件末尾,当csv文件行数小于线程数时,如十个用户,线程数为100,那么选择文件结束符再次循环时,会循环10次第一行到第十行的数据。如果文件结束符停止线程时,那么线程数到达10的时候,即刻停止。
247 0
性能测试(13)——CSV数据文件
|
API Python
31.从入门到精通:Python数据压缩 性能度量 测试模块
31.从入门到精通:Python数据压缩 性能度量 测试模块
|
监控 Linux 测试技术
性能测试 基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据
性能测试 基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据
122 0
|
监控 Linux 测试技术
性能测试 基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机或Docker容器性能数据
性能测试 基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机或Docker容器性能数据
190 0
|
测试技术 Linux 数据库
性能测试 CentOS下结合InfluxDB及Grafana图表实时展示JMeter相关性能数据2
性能测试 CentOS下结合InfluxDB及Grafana图表实时展示JMeter相关性能数据2
97 0