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苍穹外卖Day4


文章目录

    • 一、数据库操作问题排查
      • 1. 数据库未选择错误及解决
      • 2. 表不存在错误及排查方案
    • 二、动态获取用户ID实现
      • 1. 问题背景
      • 2. 解决方案:ThreadLocal技术
        • ThreadLocal核心方法与原理
        • 拦截器与Service协作流程
    • 三、分页查询架构设计
      • 1. 分页结果统一封装(PageResult)
      • 2. 序列化的必要性
      • 3. 统一响应格式(Result<PageResult>)
      • 4. JSON转换原理
    • 四、开发实践总结
      • 1. 关键问题解决路径
      • 2. 架构设计价值矩阵


一、数据库操作问题排查

1. 数据库未选择错误及解决

-- 错误信息:
ERROR 1046 (3D000): No database selected-- 解决方案:
-- 查看所有数据库
SHOW DATABASES;-- 选择目标数据库
USE sky_take_out;-- 验证数据库变更
SELECT DATABASE();

2. 表不存在错误及排查方案

-- 错误信息:
ERROR 1146 (42S02): Table 'sky_take_out.sky_take_out' doesn't exist-- 排查步骤:
-- 查看当前数据库中的所有表
SHOW TABLES;-- 结果示例:
+-------------------------+
| Tables_in_sky_take_out  |
+-------------------------+
| employees               |
| departments             |
| positions               |
+-------------------------+-- 正确执行删除操作(假设实际表名是employees)
DELETE FROM employees WHERE username = 'wangwu';

关键技巧:使用DESCRIBE table_name查看表结构,确认字段名正确性


二、动态获取用户ID实现

1. 问题背景

在新增员工时,创建人ID和修改人ID需要动态获取(而非固定值)
ID动态获取需求

2. 解决方案:ThreadLocal技术

ThreadLocal核心方法与原理
public class BaseContext {// 必须使用static保证线程间数据隔离private static final ThreadLocal<Long> THREAD_LOCAL = new ThreadLocal<>();public static void setCurrentId(Long id) {THREAD_LOCAL.set(id);}public static Long getCurrentId() {return THREAD_LOCAL.get();}public static void removeCurrentId() {THREAD_LOCAL.remove(); // 防止内存泄漏}
}

底层原理

  • 每个Thread维护一个ThreadLocalMap
  • Key为ThreadLocal实例,Value为存储的值
  • 线程隔离,避免并发冲突
    ThreadLocal存储结构
拦截器与Service协作流程
拦截器ThreadLocalControllerService解析Token获取empIdsetCurrentId(empId)调用save方法getCurrentId()返回当前empId设置createUser/updateUserremoveCurrentId() // 清理资源拦截器ThreadLocalControllerService

关键代码实现

// JWT拦截器中
String token = request.getHeader("Authorization");
Long empId = JwtUtil.parseToken(token).getEmpId();
BaseContext.setCurrentId(empId);// EmployeeService中
public void saveEmployee(Employee employee) {Long currentId = BaseContext.getCurrentId();employee.setCreateUser(currentId);employee.setUpdateUser(currentId);employeeMapper.insert(employee);
}

三、分页查询架构设计

1. 分页结果统一封装(PageResult)

public class PageResult<T> implements Serializable {private List<T> records;  // 当前页数据列表private long total;       // 总记录数private int size;         // 每页大小private int current;      // 当前页码// 计算总页数(避免前端重复计算)public int getPages() {return (int) Math.ceil((double) total / size);}
}

2. 序列化的必要性

// 实现Serializable接口
private static final long serialVersionUID = 1L;

序列化应用场景

  1. 网络传输:HTTP响应本质是字节流传输
  2. 缓存系统:Redis/Memcached存储对象
  3. 分布式系统:跨JVM通信
  4. RPC框架:Dubbo/gRPC调用

3. 统一响应格式(Result)

public class Result<T> implements Serializable {private int code;    // 状态码(200=成功)private String msg;  // 提示信息private T data;      // 业务数据public static <T> Result<T> success(T data) {Result<T> result = new Result<>();result.setCode(200);result.setMsg("操作成功");result.setData(data);return result;}
}

前端响应示例

{"code": 200,"msg": "查询成功","data": {"records": [{"id": 1, "name": "张三", "dept": "研发部"},{"id": 2, "name": "李四", "dept": "市场部"}],"total": 50,"size": 10,"current": 1,"pages": 5}
}

4. JSON转换原理

Spring Boot处理流程

Controller返回Result对象
MessageConverter处理
Jackson库转换
生成JSON字符串
设置Content-Type: application/json
HTTP响应输出

技术优势

  1. 跨平台兼容:JSON是Web标准数据格式
  2. 数据压缩:比XML体积小30-70%
  3. 解析高效:JavaScript原生支持JSON解析
  4. 类型安全:强类型语言无缝对接

四、开发实践总结

1. 关键问题解决路径

ID硬编码问题
Token解析获取empId
ThreadLocal存储
Service层获取
DB操作
分页结果处理
PageResult封装
序列化实现
Result统一包装
JSON自动转换

2. 架构设计价值矩阵

设计决策解决问题实现价值
ThreadLocal应用线程间数据传递安全隔离,避免并发冲突
PageResult封装分页结构不一致前端统一解析逻辑
Serializable实现网络传输/缓存需求支持分布式架构
ResultAPI响应格式标准化错误处理统一规范
JSON自动转换前后端数据格式差异提升跨平台兼容性

分层架构优势

  • DAO层:聚焦SQL执行和数据获取
  • Service层:处理业务逻辑和分页封装
  • Controller层:管理HTTP交互和响应格式
  • 前端层:专注数据渲染和用户交互

开发心得:通过合理的架构分层和标准化设计,显著提升系统的可维护性和扩展性

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开发总结

http://www.dtcms.com/a/279737.html

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