本文小编为大家详细介绍“基于Springboot一个注解如何搞定数据字典”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“基于Springboot一个注解如何搞定数据字典”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
问题引出：
最近开了新项目，项目中用到了数据字典，列表查询数据返回的时候需要手动将code转换为name，到前台展示。项目经理表示可以封装一个统一的功能，避免程序员各自写各自的，代码混乱，风格不统一。
要求：
基于微服务架构，数据字典通过服务获取；
简化代码，使用简单；
使用Redis；
方案
大致的方向是自定义注解，在序列化的时候进行数据处理； 考虑到微服务，需要将主要逻辑放到common中，然后对外提供接口，各业务服务实现接口以获取字典数据； 考虑Redis，序列化处理数据时，首先通过Redis获取，获取不到在通过接口获取，拿到数据后存到Redis中，然后再返回处理； 也可以多做一步，在新增、修改数据字典时，同步更新Redis内容，以保证数据有效性。
实现
定义注解
@Target({ElementType.FIELD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@JacksonAnnotationsInside@JsonSerialize(using = DictSerializer.class)public @interface Dict { String type();}指定注解添加位置
指定注解生效时间
指定序列化处理类
序列化处理类
public class DictSerializer extends StdSerializer<Object> implements ContextualSerializer { private Dict dict; public DictSerializer() { super(Object.class); } public DictSerializer(Dict dict) { super(Object.class); this.dict = dict; } private String type; @Override public void serialize(Object value, JsonGenerator gen, SerializerProvider provider) throws IOException { if (Objects.isNull(value)) { gen.writeObject(value); return; } if (Objects.nonNull(dict)){ type = dict.type(); } // 通过数据字典类型和value获取name gen.writeObject(value); gen.writeFieldName(gen.getOutputContext().getCurrentName()+"Name"); gen.writeObject(label); } @Override public JsonSerializer<?> createContextual(SerializerProvider prov, BeanProperty beanProperty) throws JsonMappingException { if (Objects.isNull(beanProperty)){ return prov.findValueSerializer(beanProperty.getType(), beanProperty); } Dict dict = beanProperty.getAnnotation(Dict.class); if (Objects.nonNull(dict)){ type = dict.type(); return this; } return prov.findNullValueSerializer(null); }}这里处理的逻辑是原先的字段内容不变，添加一个新的字段用来存储转化后的值；
数据字典获取
private static String changeLabel(String type,String code) { if(code.indexOf(",") > -1) { String[] strs = code.split(","); if (strs.length > 1) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (String str : strs) { // 从缓存中获取字典。如果不行，通过SpringUtil.getBean(); 获取服务处理 sb.append(DictDataCache.getLabel(type, str)).append(separator); } return sb.substring(0, sb.length() - 1); } } // 从缓存中获取字典。如果不行，通过SpringUtil.getBean(); 获取服务处理 return DictDataCache.getLabel(type, code);}考虑存在多选的情况，先判断下是否是多选的，默认逗号拼接，后期添加入参控制；
@Overridepublic String getDictDataOptions(String typeCode,String value) { if (redisTemplate.hasKey("dict:"+typeCode+":"+value)){ return (String) redisTemplate.opsForValue().get("dict:"+typeCode+":"+value); } List<DictDataOptions> dictDataList = getDictDataHandler().getDictDataOptions(typeCode); if(CollUtil.isNotEmpty(dictDataList)) { put(typeCode, dictDataList); } if (redisTemplate.hasKey("dict:"+typeCode+":"+value)){ return (String) redisTemplate.opsForValue().get("dict:"+typeCode+":"+value); } return null;}根据key判断Redis中是否存在，存在则直接获取，不存在则通过接口获取，获取到直接放到Redis中，然后再次从Redis获取。
protected void put(String typeCode, List<DictDataOptions> dataList) { if (CollUtil.isNotEmpty(dataList)){ for (DictDataOptions dictDataOptions : dataList) { AbstractDictHandler.redisTemplate.opsForValue().set("dict:"+typeCode+":"+dictDataOptions.getDataLabel(),dictDataOptions.getDataValue()); } }}循环放置数据字典值
@Overridepublic List<DictDataOptions> getDictDataOptions(String typeCode) { return iSysDictService.queryDictItemsByCode(typeCode).stream() .map(e -> DictDataOptions.builder().typeCode(typeCode).dataLabel(e.getValue()).dataValue(e.getText()).build()) .collect(Collectors.toList());}根据数据字典类型，通过接口获取数据；注意该实现类需要每个微服务实现一个；然后为了避免基础数据服务挂掉，调用报错，common中提供一个默认实现。
使用
@Dict(type = "inspectType")private String checkType;在返回前端的实体中，对应字段添加注解，并指定数据字典type值
{ "id": "1522492702905954306", "professionName": "专业名称888", "checkCode": "检测项编码8", "checkProject": "rrrr检测项目88", "checkDevice": "52", "checkStandard": "检测项编码88", "referenceStandard": "wq参考标准8", "checkType": "1", "checkTypeName": "尺寸", "remarks": "ef备注备注8" },前端获取的json会多一个字段：checkTypeName，内容为checkType 的中文值。
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