主要使用了一个委托的方式 ,函数式接口,将需要处理的业务逻辑以参数的方式传到方法里,而批量处理的方法代码比较固定,所以进行了抽象。
/**
* 数据处理辅助类.
*/
public class DataHelper {
static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataHelper.class);
/**
* 分页处理逻辑.
*
* @param total
* @param mapper
* @param query
* @param consumer
* @param <T>
*/
public static <T> void fillDataByPage(int total,
int pageSize,
BaseMapper<T> mapper,
QueryWrapper<T> query,
Consumer<T> consumer) {
Integer totalPage = total / pageSize;
if (totalPage > pageSize && totalPage % pageSize != 0) {
totalPage++;
}
for (int i = 1; i <= totalPage; i++) {
IPage<T> pages = mapper.selectPage(
new Page<>(i, pageSize), query);
List<T> list = pages.getRecords();
for (T item : list) {
consumer.accept(item);
}
logger.info("【当前数据页:{}/{}】", i, pageSize);
}
}
}
业务层在使用批量大数据处理时,可以直接调用这个fillDataByPage
方法,它们只关注自己的业务逻辑即可。
QueryWrapper<UserAccountSet> actRuExecutionQueryWrapper = new QueryWrapper<>();
actRuExecutionQueryWrapper.eq("AccountState", 0);
Integer total = userAccountSetDao.selectCount(actRuExecutionQueryWrapper);
DataHelper.fillDataByPage(total, DATA_PAGE_SIZE, userAccountSetDao, actRuExecutionQueryWrapper, (userAccountSet) -> {
// 业务逻辑代码
});