1. 前言
开发过程中, 一些集合 的变动会触发任务去 改变 其他的集合 ,为了保障任务的正确执行,应避免出现死循环调用,即对 集合之间的影响关系 进行一些限制。怕日后遗忘,特在此记录。
2. 场景
- A 集合影响 A 集合。
- A 集合影响 B 集合,B 集合影响了 A 集合。
- A 集合影响 B 集合,B 集合影响了 C 集合,C 集合影响了 A 集合。
- A 集合影响 B 集合、C 集合,B 集合影响了 D 集合,C 集合影响了 E 集合,E 集合影响 A 集合。
3. 环境
3.1 开发环境准备
- JDK 1.8
- SpringBoot 2.x
- Mysql 8
- redis
3.2 数据准备
3.2.1 Mysql数据库表及数据
dp_process表
CREATE TABLE `dp_process` (
`ID` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT 'ID',
`NAME` varchar(128) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '名称',
`CODE` varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '代码',
`CATEGORY` varchar(512) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '类型 1=楼宇,2=房地产',
`IN_COLS` varchar(1024) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '输入集合',
`OUT_COLS` varchar(128) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '影响集合',
`REMARK` varchar(1024) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`ENABLED` varchar(1) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '是否开启',
`STATUS` int DEFAULT NULL COMMENT '状态 数据状态:0=正常,1=删除,失效',
`CREATED_BY` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
`CREATED_TIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`UPDATED_BY` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '更新人',
`UPDATED_TIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`REVISION` int DEFAULT '0' COMMENT '乐观锁',
PRIMARY KEY (`ID`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci COMMENT='数据处理 ';
dp_process 表中的数据
INSERT INTO `gccs`.`dp_process`(`ID`, `NAME`, `CODE`, `CATEGORY`, `IN_COLS`, `OUT_COLS`, `REMARK`, `ENABLED`, `STATUS`, `CREATED_BY`, `CREATED_TIME`, `UPDATED_BY`, `UPDATED_TIME`, `REVISION`) VALUES ('1', 'B', 'B', 'ly', 'A', 'B', 'B', '1', 0, NULL, NULL, NULL, NULL, 0);
INSERT INTO `gccs`.`dp_process`(`ID`, `NAME`, `CODE`, `CATEGORY`, `IN_COLS`, `OUT_COLS`, `REMARK`, `ENABLED`, `STATUS`, `CREATED_BY`, `CREATED_TIME`, `UPDATED_BY`, `UPDATED_TIME`, `REVISION`) VALUES ('2', 'D', 'D', 'ly', 'B', 'D', 'D', '1', 0, NULL, NULL, NULL, NULL, 0);
INSERT INTO `gccs`.`dp_process`(`ID`, `NAME`, `CODE`, `CATEGORY`, `IN_COLS`, `OUT_COLS`, `REMARK`, `ENABLED`, `STATUS`, `CREATED_BY`, `CREATED_TIME`, `UPDATED_BY`, `UPDATED_TIME`, `REVISION`) VALUES ('3', 'E', 'E', 'ly', 'B', 'E', 'E', '1', 0, NULL, NULL, NULL, NULL, 0);
INSERT INTO `gccs`.`dp_process`(`ID`, `NAME`, `CODE`, `CATEGORY`, `IN_COLS`, `OUT_COLS`, `REMARK`, `ENABLED`, `STATUS`, `CREATED_BY`, `CREATED_TIME`, `UPDATED_BY`, `UPDATED_TIME`, `REVISION`) VALUES ('4', 'G', 'G', 'ly', 'D', 'G', 'G', '1', 0, NULL, NULL, NULL, NULL, 0);
INSERT INTO `gccs`.`dp_process`(`ID`, `NAME`, `CODE`, `CATEGORY`, `IN_COLS`, `OUT_COLS`, `REMARK`, `ENABLED`, `STATUS`, `CREATED_BY`, `CREATED_TIME`, `UPDATED_BY`, `UPDATED_TIME`, `REVISION`) VALUES ('5', 'F', 'F', 'ly', 'D', 'F', 'F', '1', 0, NULL, NULL, NULL, NULL, 0);
3.2.2 redis库数据
key | Value |
---|---|
A | [{ "id": "1","outCols": "B"}] |
B | [{"id": "2","outCols": "D"},{"id": "3","outCols": "E"}] |
D | [{"id": "4","outCols": "G"},{"id": "5","outCols": "F"}] |
4. 解决方式
通过递归的方式循环查询、对比。
本例主要牵扯到的知识点有:
Stack
(栈,先进后出)- 递归
redis
简单增删操作
本文以 修改方法 代码为例,介绍如何实现防死链调用,非常简单。
@Override
public int modify(DpProcess dpProcess, String updateNil){
// **省略一堆代码**
// 输入集合统一处理
operInclos(dpProcess, orignDpProcess.getInCols());
// **省略一堆代码**
}
operInclos()
方法 : 重点 ,主要做了数据校验、redis中数据更新等一系列操作
private void operInclos(DpProcess dpProcess, String oldClos) {
// 新数据处理对象中的输入集合
String inCols = dpProcess.getInCols();
// 若新数据处理对象中的输入集合没有值,则直接跳过,不进行操作
if(StringUtils.isNotBlank(inCols)){
if(dpProcess.getInCols().contains(dpProcess.getOutCols())){
throw new ServiceException("数据处理流程配置输入流程调用了输出集合!");
}
// 数据类型转换
Set<String> set = new HashSet(Arrays.asList(inCols.split(",")));
// 循环遍历输入集合
for (String inClo : set) {
// 最终需要遍历的list
List<DpProcessVo> childFinalList = new ArrayList<>();
// 从redis中获取当前集合的影响关系
String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(inClo);
// 如果redis中存储的集合影响关系不为空,做简单的遍历去重处理
if(StringUtils.isNotBlank(dpProcessJson)){
// redis中存储的集合影响关系列表
List<DpProcessVo> children = new ArrayList<>();
// 进行数据类型转换
children = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);
for (DpProcessVo dpProcessVo1 : children) {
if(dpProcess.getId().equals(dpProcessVo1.getId())){
continue;
}
childFinalList.add(dpProcessVo1);
}
// 添加本次影响的集合
DpProcessVo dpProcess1 = new DpProcessVo();
dpProcess1.setId(dpProcess.getId());
dpProcess1.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
childFinalList.add(dpProcess1);
}
// 如果redis中没有此输入集合的影响关系,则可以直接进行添加
else{
DpProcessVo dpProcess1 = new DpProcessVo();
dpProcess1.setId(dpProcess.getId());
dpProcess1.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
childFinalList.add(dpProcess1);
}
// 验证数据处理流程配置输入流程是否调用了输出集合
Stack<DpProcessVo> nodeStack = new Stack<>();
// 设置模型
DpProcessVo dpProcessVoTop = new DpProcessVo();
dpProcessVoTop.setOutCols(inClo);
dpProcessVoTop.setId(dpProcess.getId());
nodeStack.add(dpProcessVoTop);
// 遍历需要进行死链校验的数据
for (DpProcessVo dpProcessVo : childFinalList) {
// 是否添加标识(默认为添加,如果集合为死链,则进行提示)
boolean addFlag = true;
// 循环遍历栈
for (DpProcessVo processVo : nodeStack) {
if(processVo.getOutCols().equals(dpProcessVo.getOutCols())){
addFlag = false;
break;
}
}
if(!addFlag){
throw new ServiceException("数据处理流程配置输入流程调用了输出集合!");
}
// 将dpProcessVo推到这个堆栈的顶部
nodeStack.push(dpProcessVo);
// 验证数据处理流程配置输入流程是否调用了输出集合
invaldClosInfo(nodeStack);
// 移除此堆栈顶部的对象并将该对象作为此函数的值返回
nodeStack.pop();
}
}
// 处理需要删除的集合
dealNeedDeleteCols(dpProcess, oldClos, set);
// 获取并设置最终的集合名称
String finallyCols = StringUtils.join(set.toArray(), ",");
dpProcess.setInCols(finallyCols);
// 省略一堆更新redis的操作
}
}
invaldClosInfo()
方法: 递归深度遍历
public void invaldClosInfo(Stack<DpProcessVo> nodeStack) {
// 查看此堆栈顶部的对象而不将其从堆栈中移除
DpProcessVo dpProcessVo = nodeStack.peek();
// 从redis中查找此集合影响的流程关系
String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(dpProcessVo.getOutCols());
// 如果集合没有影响其他集合,则直接返回
if(StringUtils.isBlank(dpProcessJson)){
return;
}
//获得节点的子节点,对于二叉树就是获得节点的左子结点和右子节点
List<DpProcessVo> children = new ArrayList<>();
// redis中原来存储的信息
children = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);
// 遍历集合影响的集合关系
for (DpProcessVo dpProcessVo1 : children) {
boolean addFlag = true;
for (DpProcessVo processVo : nodeStack) {
if(processVo.getOutCols().equals(dpProcessVo1.getOutCols())){
addFlag = false;
break;
}
}
if(!addFlag){
throw new ServiceException("数据处理流程配置输入流程调用了输出集合!");
}
// 将dpProcessVo推到这个堆栈的顶部
nodeStack.push(dpProcessVo1);
// 验证数据处理流程配置输入流程是否调用了输出集合
invaldClosInfo(nodeStack);
// 移除此堆栈顶部的对象并将该对象作为此函数的值返回
nodeStack.pop();
}
}
5.完整代码
记录代码,方便日后复习、调用、重构。
5.1 Model
模型主要分两部分:数据处理模型和简化版的数据处理模型。
DpProcess:数据处理模型,数据完整的Sql操作
import com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*;
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
import lombok.experimental.Accessors;
import java.io.Serializable;
import java.util.Date;
@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Accessors(chain = true)
@ApiModel(value="DpProcess对象", description="数据处理 ")
@TableName("dp_process")
public class DpProcess implements Serializable {
@TableField(exist = false)
public static final String ENABLED = "ENABLED";
@TableField(exist = false)
public static final String STATUS = "STATUS";
@TableField(exist = false)
public static final String CATEGORY = "CATEGORY";
private static final long serialVersionUID = 1L;
@ApiModelProperty(value = "ID")
@TableId(value = "ID", type = IdType.ASSIGN_ID)
private String id;
@ApiModelProperty(value = "名称")
@TableField("NAME")
private String name;
@ApiModelProperty(value = "代码")
@TableField("CODE")
private String code;
@ApiModelProperty(value = "类型 1=楼宇,2=房地产")
@TableField("CATEGORY")
private String category;
@ApiModelProperty(value = "输入集合")
@TableField("IN_COLS")
private String inCols;
@ApiModelProperty(value = "影响集合")
@TableField("OUT_COLS")
private String outCols;
@ApiModelProperty(value = "备注")
@TableField("REMARK")
private String remark;
@ApiModelProperty(value = "是否开启 0:否 1:是")
@TableField("ENABLED")
private String enabled;
@ApiModelProperty(value = "状态 数据状态:0=正常,1=删除,失效")
@TableField(value = "STATUS", fill = FieldFill.INSERT)
private Integer status;
@ApiModelProperty(value = "创建人")
@TableField(value = "CREATED_BY", fill = FieldFill.INSERT)
private String createdBy;
@ApiModelProperty(value = "创建时间")
@JSONField(format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
@TableField(value = "CREATED_TIME", fill = FieldFill.INSERT)
private Date createdTime;
@ApiModelProperty(value = "更新人")
@TableField(value = "UPDATED_BY", fill = FieldFill.UPDATE)
private String updatedBy;
@ApiModelProperty(value = "更新时间")
@JSONField(format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
@TableField(value = "UPDATED_TIME", fill = FieldFill.UPDATE)
private Date updatedTime;
@ApiModelProperty(value = "乐观锁")
@Version
@TableField(value = "REVISION", fill = FieldFill.INSERT)
private Integer revision;
}
DpProcessVo: 数据处理简单模型,处理redis数据结构数据。
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
import lombok.experimental.Accessors;
@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Accessors(chain = true)
@ApiModel(value="DpProcessVo对象", description="数据处理简单模型 ")
public class DpProcessVo{
@ApiModelProperty(value = "ID")
private String id;
@ApiModelProperty(value = "影响集合")
private String outCols;
}
5.2 Controller
updateNil:让用户选择使用那种更新方式,也可以把接口一拆为二,主要看个人习惯。
@ApiOperation(value="更新",notes = "更新")
@PostMapping("/modify")
public Result modify(
@ApiParam(name = "dpProcess", value = "数据处理 模型", required = true) @RequestBody DpProcess dpProcess,
@ApiParam(name = "updateNil", value = "全字段更新(新增时此字段可以忽略): 是:Y 否:不传或者随意传") @RequestParam(required = false) String updateNil) {
int addResult = dpProcessService.modify(dpProcess, updateNil);
if (addResult > 0) {
return new Result(CommonCode.SUCCESS, "更新成功!");
}
return new Result(CommonCode.FAIL, "更新失败!");
}
5.3 Service
没啥好说的,就是一个接口。
int modify(DpProcess dpProcess, String updateNil);
5.4 Service 实现类
DpRecord:数据处理记录,不是本文重点,此处可直接忽略,相关说明 待 数据流程处理文章中提现。
@Override
public int modify(DpProcess dpProcess, String updateNil){
if(dpProcess == null){
throw new ServiceException("数据处理模型不能为空!");
}
// 走更新方法
// 通过id查询数据处理 详情
DpProcess orignDpProcess = this.detail(dpProcess.getId());
if(dpProcess == null){
throw new ServiceException("数据处理模型信息不能为空!");
}
// 如果当前任务已存在,需要先进行取消
if("0".equals(dpProcess.getEnabled())){
if(defaultSchedulingConfigurer.hasTask(dpProcess.getId())){
defaultSchedulingConfigurer.cancelTriggerTask(dpProcess.getId());
}
// 根据数据处理ID查看数据库中是否有需要执行的数据处理记录
DpRecord dpRecord = dpRecordService.getNeedExecRecordByDppId(dpProcess.getId());
// 如果数据处理记录信息为空,则进行新增
if(dpRecord != null){
// 设置结束时间为当前时间
dpRecord.setEndTime(new Date());
// 运行失败
dpRecord.setSucceed("2");
dpRecord.setFailedResult("用户取消操作");
}
// 对数据处理记录进行更新或者保存
dpRecordService.addOrUpdate(dpRecord, null);
}
// 限制输出集合不能为空
dpProcess.setOutCols(StringUtils.isNotBlank(dpProcess.getOutCols()) ? dpProcess.getOutCols() : orignDpProcess.getOutCols());
if(StringUtils.isBlank(dpProcess.getOutCols())){
throw new ServiceException("数据影响集合不能为空!");
}
// 输入集合统一处理
operInclos(dpProcess, orignDpProcess.getInCols());
// 全字段更新
if(SystemConst.Whether.Yes.getCode().equals(updateNil)){
if(StringUtils.isBlank(dpProcess.getRemark())){
throw new ServiceException("数据处理备注不能为空!");
}
// 备注不能小于20字
if(dpProcess.getRemark().length() < 20){
throw new ServiceException("数据处理备注不能小于20字!");
}
return dpProcessMapper.alwaysUpdateSomeColumnById(dpProcess);
}
// 数据处理代码自动填充
dpProcess.setCode(StringUtils.isBlank(dpProcess.getCode()) ? orignDpProcess.getCode() : dpProcess.getCode());
return dpProcessMapper.updateById(dpProcess);
}
operInclos() : 处理输入集合的方法
private void operInclos(DpProcess dpProcess, String oldClos) {
// 新数据处理对象中的输入集合
String inCols = dpProcess.getInCols();
// 若新数据处理对象中的输入集合没有值,则直接跳过,不进行操作
if(StringUtils.isNotBlank(inCols)){
if(dpProcess.getInCols().contains(dpProcess.getOutCols())){
throw new ServiceException("数据处理流程配置输入流程调用了输出集合!");
}
// 数据类型转换
Set<String> set = new HashSet(Arrays.asList(inCols.split(",")));
// 循环遍历输入集合
for (String inClo : set) {
// 最终需要遍历的list
List<DpProcessVo> childFinalList = new ArrayList<>();
// 从redis中获取当前集合的影响关系
String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(inClo);
// 如果redis中存储的集合影响关系不为空,做简单的遍历去重处理
if(StringUtils.isNotBlank(dpProcessJson)){
// redis中存储的集合影响关系列表
List<DpProcessVo> children = new ArrayList<>();
// 进行数据类型转换
children = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);
for (DpProcessVo dpProcessVo1 : children) {
if(dpProcess.getId().equals(dpProcessVo1.getId())){
continue;
}
childFinalList.add(dpProcessVo1);
}
// 添加本次影响的集合
DpProcessVo dpProcess1 = new DpProcessVo();
dpProcess1.setId(dpProcess.getId());
dpProcess1.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
childFinalList.add(dpProcess1);
}
// 如果redis中没有此输入集合的影响关系,则可以直接进行添加
else{
DpProcessVo dpProcess1 = new DpProcessVo();
dpProcess1.setId(dpProcess.getId());
dpProcess1.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
childFinalList.add(dpProcess1);
}
// 验证数据处理流程配置输入流程是否调用了输出集合
Stack<DpProcessVo> nodeStack = new Stack<>();
// 设置模型
DpProcessVo dpProcessVoTop = new DpProcessVo();
dpProcessVoTop.setOutCols(inClo);
dpProcessVoTop.setId(dpProcess.getId());
nodeStack.add(dpProcessVoTop);
// 遍历需要进行死链校验的数据
for (DpProcessVo dpProcessVo : childFinalList) {
// 是否添加标识(默认为添加,如果集合为死链,则进行提示)
boolean addFlag = true;
// 循环遍历栈
for (DpProcessVo processVo : nodeStack) {
if(processVo.getOutCols().equals(dpProcessVo.getOutCols())){
addFlag = false;
break;
}
}
if(!addFlag){
throw new ServiceException("数据处理流程配置输入流程调用了输出集合!");
}
// 将dpProcessVo推到这个堆栈的顶部
nodeStack.push(dpProcessVo);
// 验证数据处理流程配置输入流程是否调用了输出集合
invaldClosInfo(nodeStack);
// 移除此堆栈顶部的对象并将该对象作为此函数的值返回
nodeStack.pop();
}
}
// 处理需要删除的集合
dealNeedDeleteCols(dpProcess, oldClos, set);
// 获取并设置最终的集合名称
String finallyCols = StringUtils.join(set.toArray(), ",");
dpProcess.setInCols(finallyCols);
// 能走到这一步,说明所有的集合没有问题,可以进行更新操作了(再一次遍历是为了和上面的校验分开,避免部分数据被更新)
for (String inClo : set) {
List<DpProcessVo> dpProcessVoList = new ArrayList<>();
// 首先获取当前集合影响的数据处理对象
String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(inClo);
if(StringUtils.isBlank(dpProcessJson)){
DpProcessVo dpProcessVo = new DpProcessVo();
dpProcessVo.setId(dpProcess.getId());
dpProcessVo.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
dpProcessVoList.add(dpProcessVo);
// 进行数据的存储
redisUtil.set(inClo, JSONArray.toJSON(dpProcessVoList).toString());
continue;
}
// redis中原来存储的信息
List<DpProcessVo> dpProcessVos = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);
// 把数据处理对象转换为HashSet
HashSet<DpProcessVo> hashSet = new HashSet(dpProcessVos);
// 当前集合影响的 其他集合列表
List<DpProcessVo> childFinalList = new ArrayList<>();
// 遍历redis中存储的集合影响关系,并进行简单去重处理
for (DpProcessVo dpProcessVo : hashSet) {
if(dpProcessVo.getId().equals(dpProcess.getId())){
continue;
}
childFinalList.add(dpProcessVo);
}
// 添加上本次影响的集合
DpProcessVo dpProcessVo = new DpProcessVo();
dpProcessVo.setId(dpProcess.getId());
dpProcessVo.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
// 添加当前数据数据对象
childFinalList.add(dpProcessVo);
// 进行数据的存储
redisUtil.set(inClo, JSONArray.toJSON(childFinalList).toString());
}
}
}
invaldClosInfo() : 验证数据处理流程配置输入流程是否调用了输出集合
public void invaldClosInfo(Stack<DpProcessVo> nodeStack) {
// 查看此堆栈顶部的对象而不将其从堆栈中移除
DpProcessVo dpProcessVo = nodeStack.peek();
// 从redis中查找此集合影响的流程关系
String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(dpProcessVo.getOutCols());
// 如果集合没有影响其他集合,则直接返回
if(StringUtils.isBlank(dpProcessJson)){
return;
}
//获得节点的子节点,对于二叉树就是获得节点的左子结点和右子节点
List<DpProcessVo> children = new ArrayList<>();
// redis中原来存储的信息
children = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);
// 遍历集合影响的集合关系
for (DpProcessVo dpProcessVo1 : children) {
boolean addFlag = true;
for (DpProcessVo processVo : nodeStack) {
if(processVo.getOutCols().equals(dpProcessVo1.getOutCols())){
addFlag = false;
break;
}
}
if(!addFlag){
throw new ServiceException("数据处理流程配置输入流程调用了输出集合!");
}
// 将dpProcessVo推到这个堆栈的顶部
nodeStack.push(dpProcessVo1);
// 验证数据处理流程配置输入流程是否调用了输出集合
invaldClosInfo(nodeStack);
// 移除此堆栈顶部的对象并将该对象作为此函数的值返回
nodeStack.pop();
}
}
dealNeedDeleteCols() : 主要处理--原数据为 A 集合影响 B 集合,修改为 C 集合影响了 B 集合,此时需要删除 A 对 B的影响关系
private void dealNeedDeleteCols(DpProcess dpProcess, String oldClos, Set<String> set) {
if(StringUtils.isBlank(oldClos)){
return;
}
// 获取去重后的集合数组
List<String> newColsList = new ArrayList<>(set);
// 原来的集合数组
List<String> oldColsList = Arrays.asList(oldClos.split(","));
// 获取两个集合的差集
List<String> reduceList = oldColsList.stream().filter(item -> !newColsList.contains(item)).collect(toList());
if(reduceList == null || reduceList.size() == 0){
return;
}
for (String clos : reduceList) {
// 获取redis中的集合
String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(clos);
if(StringUtils.isBlank(dpProcessJson)){
continue;
}
// redis中原来存储的信息
List<DpProcessVo> dpProcessVos = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);
// 遍历删除的集合中影响的流程ID
HashSet<DpProcessVo> hashSet = new HashSet(dpProcessVos);
Iterator<DpProcessVo> it = hashSet.iterator();
while(it.hasNext()){
DpProcessVo dpProcessVo = it.next();
if(dpProcessVo.getId().equals(dpProcess.getId())){
it.remove();
}
}
// 如果当前集合影响的流程为空,则进行删除
if(hashSet.isEmpty()){
// 进行数据的存储
redisUtil.delete(clos);
continue;
}
// 进行数据的存储
redisUtil.set(clos, JSONArray.toJSON(hashSet.toArray()).toString());
}
}
6.测试
可通过单元测试等多种方式,本文提供简单的测试数据。
{
"category": "ly",
"code": "F",
"createdBy": "",
"createdTime": null,
"enabled": "1",
"id": "5",
"inCols": "D",
"name": "F",
"outCols": "L",
"remark": "F",
"revision": 0,
"status": 0,
"updatedBy": "",
"updatedTime": null
}
到此这篇关于java中避免集合死链调用详情的文章就介绍到这了,更多相关java中避免集合死链调用内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!