1.MapStruct的码详一些常规用法
2.丢弃掉那些BeanUtils工具类吧，MapStruct真香！码详！码详！码详
3.还在用BeanUtils拷贝对象？MapStruct才是码详王者!附源码
4.基于AbstractProcessor扩展MapStruct自动生成实体映射工具类

MapStruct的一些常规用法

       使用MapStruct简化Java Bean之间映射，无需繁琐手动操作。码详碗底源码公式配置约定后，码详不同实体间转换变得简单。码详通常，码详将数据库实体（DO）与返回前端的码详实体（VO）进行转换，如将Entity复制至VO并处理或转换，码详再返回前端。码详

       安装MapStruct时，码详若配合Lombok，码详需确保编译源码插件配置正确。码详定义转换接口时，target和source分别表示目标与源属性名，相同属性名自动映射，不同属性名需明确指定。MapStruct自动生成接口实现，批量处理List。

       使用MapStruct时，常用功能包括：

       1. 将Entity作为Spring的feed源码Component组件。

       2. 利用类注解，将List转换为字符串。

       3. 使用表达式将List直接转换为换行的String。

       4. 直接调用MapStruct方法进行转换。

       5. 获取时间，进行时间转换操作。

       6. 空检查，确保转换过程中避免空值影响。

       7. 枚举映射，将String和string转换为枚举，将int值转换为枚举的value。

       8. 实现Fill功能，将一个对象填充至新对象，与传统BeanCopy功能类似。

       9. 处理空值判断，确保转换准确无误。

       通过配置和应用MapStruct，实现高效、自动化的对象映射，简化开发流程，提升开发效率。更多详细内容和实践案例，云集 源码欢迎关注我的公众号：青塬科技。

丢弃掉那些BeanUtils工具类吧，MapStruct真香！！！

       批量插入功能是日常开发中常见的需求。今天我们对MyBatis的批量插入功能进行全面分析与测试，包括三种常见实现方法的性能对比，以及基于原理的深入探讨。

       针对三种方法，我们分别实现了循环单次插入、Mybatis-plus（MP）和原生批量插入（使用MyBatis的foreach标签）。首先准备相应的数据库环境与测试数据，确保测试的有效性和准确性。

       对于循环单次插入，我们模拟插入万条数据，得到的执行结果令人失望，花费了毫秒。

       在MP方法中，我们通过控制器、业务逻辑实现类与数据库映射类三个层次的配合，实现更高效的蓝牙 源码批量插入。为了验证其性能，我们进行了一次实际插入测试，结果显示使用MP方法的执行时间为毫秒。相较于循环单次插入方法，MP方法性能提高了.5倍，这体现了MP框架在处理批量插入任务时的强大优势。

       接着，我们分析了MP方法实现的具体原理。MP的核心实现机制是通过批量保存数据来提高插入效率。其源码展示了如何将数据分批（每批条）进行插入，从而有效降低了单次插入操作的耗时与资源消耗。

       原始批量插入方法使用了MyBatis的foreach标签，将数据一次性拼接为SQL语句插入。我们分别对业务逻辑层和数据持久层进行了扩展，实现了原生的批量插入功能。但这一方法在处理大规模数据时，由于拼接的SQL语句过大（高达4.MB），导致程序执行时出现报错。这是因为MySQL默认支持的最大SQL执行大小限制为4MB，超出了这一限制。

       因此，原生批量插入方法存在明显的jsonpath源码缺陷。尽管通过设置MySQL最大执行SQL大小可以解决该问题，但这不是一个理想的解决方案。更合适的办法是采纳MP批量插入功能，确保批量插入的稳定性和高效性，同时避免过大的SQL语句可能带来的问题。

       通过综合分析与测试，我们得出了以下循环单次插入方法是性能最低的选择。MyBatis原生SQL批量插入在没有正确处理大SQL限制的情况下，可能会导致错误。相比之下，MyBatis-plus提供的批量插入功能，通过分批插入实现了性能与稳定性的最佳结合，是处理批量插入任务时值得推荐的方法。综合考虑，推荐使用MP批量插入实现更高效的批量数据处理。

还在用BeanUtils拷贝对象？MapStruct才是王者!附源码

       MapStruct 是一个强大的 Java 代码生成工具，专用于简化 JavaBean 类型之间的映射实现，尤其在多层应用中实体类与数据传输对象（DTO）之间映射的场景中发挥巨大优势。与传统的手工实现映射相比，MapStruct 通过生成高性能且易于理解的映射代码，显著提高了开发效率，降低了错误率。

       MapStruct 的核心特点包括：

       自动代码生成：MapStruct 作为编译器插件，在编译时自动为映射接口生成映射代码，实现对象属性的快速映射。

       性能优化：生成的映射代码基于普通方法调用，高效且类型安全，支持快速开发和错误检查。

       约定优于配置：默认提供了丰富的映射规则，减少配置复杂性，但允许用户自定义实现特殊映射行为。

       以下是 MapStruct 的基本使用流程：

       引入依赖：确保在项目中正确配置 MapStruct 与 Lombok 的版本兼容性。

       定义实体类和 DTO 类：创建需要映射的对象。

       创建映射接口：定义映射方法，约定映射规则。

       生成映射代码：编译项目，MapStruct 会自动生成实现类，包含所有定义的映射逻辑。

       使用映射接口：在客户端代码中注入映射接口，调用映射方法完成对象间的转换。

       除了基础用法，MapStruct 还提供了更高级的特性：

       @Mapper 注解：用于标记映射接口，激活代码生成。

       @Mapping 属性：用于配置映射规则，支持多种映射策略，如通过源属性、表达式或常量。

       @Mappings、@MappingTarget 等注解：支持更复杂、动态的映射逻辑，如更新已有对象的属性。

       扩展功能：如支持多个对象映射至单个对象等高级用法。

       MapStruct 与传统拷贝方法的对比显示，它在处理大数据量时具有显著的性能优势。在性能测试中，MapStruct 的表现优于其他常见拷贝工具，如 Apache BeanUtils、cglib 等。在实际应用中，选择 MapStruct 作为对象映射工具，尤其在需要处理大量数据时，能够显著提升系统性能，优化资源利用。

基于AbstractProcessor扩展MapStruct自动生成实体映射工具类

       原文作者：京东物流 王北永 姚再毅

       在日常的软件开发过程中，领域驱动设计（DDD）经常要求将价值对象（VO）、模型（MODEL）和实体（PO）等不同层次的模型进行互转。传统的属性拷贝方法存在效率低下、性能不佳的问题，尤其是在处理大量对象时，可能导致内存溢出（OOM）。为了解决这个问题，许多开发者转向使用工具类进行暴力属性拷贝，尽管这种方法在某些场景下可以提高效率，但同时也带来了诸如性能损失、代码冗余等风险。

       现有的解决方案中，MapStruct是一个基于JSR 标准的库，它允许在编译期自动生成属性映射的代码。MapStruct通过注解处理器（Annotation Processor）在编译时处理注解，从而在源代码级别生成优化的映射逻辑。该库通过修改抽象语法树（AST）来实现这一功能，具体步骤包括生成AST、调用注解处理器、修改AST并最终生成修改后的字节码。

       然而，MapStruct的使用仍存在一些局限性。每当引入新的领域模型时，开发者需要手动编写转换接口或方法，这在处理多个模型间的双向映射时尤其繁琐，如A到B、B到A、List到List等转换。为解决这一问题，本文提出了一个扩展方案，旨在通过将MapStruct的定义直接应用于模型的类或字段，自动根据模型上的自定义注解生成转换接口。生成的接口与原有MapStruct功能兼容，保持了原有的转换逻辑，同时减少了手动编码的工作量。

       在实现这一扩展方案时，关键依赖了AbstractProcessor类以及实现了JSR 标准的注解处理器。通过AutoService注解，无需手动维护META-INF/services目录，简化了注册流程。JavaPoet库则提供了生成Java文件的强大能力，简化了代码生成过程。

       具体实现步骤包括定义新的注解（如AlpacaMap和AlpacaMapField）以及自动生成接口（AlpacaBaseAutoAssembler）。这些注解和接口的定义与MapStruct紧密集成，允许在编译期自动生成所需的转换接口和实现类。通过这种方式，开发者可以更轻松地管理和扩展映射逻辑，无需重复编写转换代码。

       实践表明，这种扩展方案极大地提高了映射逻辑的可维护性和可扩展性。在应用示例中，通过定义模型类和字段的注解，自动生成了转换接口和实现类，从而实现了模型间的高效互转。通过Spring容器引用生成的接口实例，开发者能够轻松实现多种模型之间的数据转换，显著提高了开发效率。

       总结而言，本文介绍的扩展方案旨在通过简化映射接口的生成过程，增强MapStruct的灵活性和适应性，从而为开发者提供更高效、更可靠的属性映射解决方案。通过这种方式，开发团队能够更专注于业务逻辑的实现，而将映射细节交由自动化工具处理，极大地提升了开发效率和代码质量。