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创建由多个层组成的大型 Java 应用程序需要使用多种领域模型,如持久化模型、领域模型或者所谓的 DTO。为不同的应用程序层使用多个模型将要求我们提供 bean 之间的映射方法。手动执行此操作可以快速创建大量样板代码并消耗大量时间。幸运的是,Java 有多个对象映射框架。在本教程中,我们将比较最流行的 Java 映射框架的性能。
综合日常使用情况和相关测试数据,个人感觉 MapStruct、ModelMapper 这两个 Bean 映射框架是最佳选择。
Dozer 是一个映射框架,它使用递归将数据从一个对象复制到另一个对象。框架不仅能够在 bean 之间复制属性,还能够在不同类型之间自动转换。
要使用 Dozer 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目:
<dependency> <groupId>net.sf.dozer</groupId> <artifactId>dozer</artifactId> <version>5.5.1</version> </dependency>
更多关于 Dozer 的内容可以在官方文档中找到: http://dozer.sourceforge.net/... ,或者你也可以阅读这篇文章: https://www.baeldung.com/dozer 。
Orika 是一个 bean 到 bean 的映射框架,它递归地将数据从一个对象复制到另一个对象。
Orika 的工作原理与 Dozer 相似。两者之间的主要区别是 Orika 使用字节码生成。这允许以最小的开销生成更快的映射器。
要使用 Orika 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目:
<dependency> <groupId>ma.glasnost.orika</groupId> <artifactId>orika-core</artifactId> <version>1.5.2</version> </dependency>
更多关于 Orika 的内容可以在官方文档中找到: https://orika-mapper.github.i... ,或者你也可以阅读这篇文章: https://www.baeldung.com/orik... 。
MapStruct 是一个自动生成 bean mapper 类的代码生成器。MapStruct 还能够在不同的数据类型之间进行转换。Github 地址: https://github.com/mapstruct/... 。
要使用 MapStruct 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目:
<dependency> <groupId>org.mapstruct</groupId> <artifactId>mapstruct-processor</artifactId> <version>1.2.0.Final</version> </dependency>
更多关于 MapStruct 的内容可以在官方文档中找到: https://mapstruct.org/ ,或者你也可以阅读这篇文章: https://www.baeldung.com/maps... 。
要使用 MapStruct 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目:
<dependency> <groupId>org.mapstruct</groupId> <artifactId>mapstruct-processor</artifactId> <version>1.2.0.Final</version> </dependency>
ModelMapper 是一个旨在简化对象映射的框架,它根据约定确定对象之间的映射方式。它提供了类型安全的和重构安全的 API。
更多关于 ModelMapper 的内容可以在官方文档中找到: http://modelmapper.org/ 。
要使用 ModelMapper 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目:
<dependency> <groupId>org.modelmapper</groupId> <artifactId>modelmapper</artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency>
JMapper 是一个映射框架,旨在提供易于使用的、高性能的 Java bean 之间的映射。该框架旨在使用注释和关系映射应用 DRY 原则。该框架允许不同的配置方式:基于注释、XML 或基于 api。
更多关于 JMapper 的内容可以在官方文档中找到: https://github.com/jmapper-fr... 。
要使用 JMapper 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目:
<dependency> <groupId>com.googlecode.jmapper-framework</groupId> <artifactId>jmapper-core</artifactId> <version>1.6.0.1</version> </dependency>
为了能够正确地测试映射,我们需要有一个源和目标模型。我们已经创建了两个测试模型。
第一个是一个只有一个字符串字段的简单 POJO,它允许我们在更简单的情况下比较框架,并检查如果我们使用更复杂的 bean 是否会发生任何变化。
简单的源模型如下:
public class SourceCode { String code; // getter and setter }
它的目标也很相似:
public class DestinationCode { String code; // getter and setter }
源 bean 的实际示例如下:
public class SourceOrder { private String orderFinishDate; private PaymentType paymentType; private Discount discount; private DeliveryData deliveryData; private User orderingUser; private List<Product> orderedProducts; private Shop offeringShop; private int orderId; private OrderStatus status; private LocalDate orderDate; // standard getters and setters }
目标类如下图所示:
public class Order { private User orderingUser; private List<Product> orderedProducts; private OrderStatus orderStatus; private LocalDate orderDate; private LocalDate orderFinishDate; private PaymentType paymentType; private Discount discount; private int shopId; private DeliveryData deliveryData; private Shop offeringShop; // standard getters and setters }
整个模型结构可以在这里找到: https://github.com/eugenp/tut... 。
为了简化测试设置的设计,我们创建了如下所示的转换器接口:
public interface Converter { Order convert(SourceOrder sourceOrder); DestinationCode convert(SourceCode sourceCode); }
我们所有的自定义映射器都将实现这个接口。
Orika 支持完整的 API 实现,这大大简化了 mapper 的创建:
public class OrikaConverter implements Converter{ private MapperFacade mapperFacade; public OrikaConverter() { MapperFactory mapperFactory = new DefaultMapperFactory .Builder().build(); mapperFactory.classMap(Order.class, SourceOrder.class) .field("orderStatus", "status").byDefault().register(); mapperFacade = mapperFactory.getMapperFacade(); } @Override public Order convert(SourceOrder sourceOrder) { return mapperFacade.map(sourceOrder, Order.class); } @Override public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) { return mapperFacade.map(sourceCode, DestinationCode.class); } }
Dozer 需要 XML 映射文件,有以下几个部分:
<mappings xmlns="http://dozer.sourceforge.net" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://dozer.sourceforge.net http://dozer.sourceforge.net/schema/beanmapping.xsd"> <mapping> <class-a>com.baeldung.performancetests.model.source.SourceOrder</class-a> <class-b>com.baeldung.performancetests.model.destination.Order</class-b> <field> <a>status</a> <b>orderStatus</b> </field> </mapping> <mapping> <class-a>com.baeldung.performancetests.model.source.SourceCode</class-a> <class-b>com.baeldung.performancetests.model.destination.DestinationCode</class-b> </mapping> </mappings>
定义了 XML 映射后,我们可以从代码中使用它:
public class DozerConverter implements Converter { private final Mapper mapper; public DozerConverter() { DozerBeanMapper mapper = new DozerBeanMapper(); mapper.addMapping( DozerConverter.class.getResourceAsStream("/dozer-mapping.xml")); this.mapper = mapper; } @Override public Order convert(SourceOrder sourceOrder) { return mapper.map(sourceOrder,Order.class); } @Override public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) { return mapper.map(sourceCode, DestinationCode.class); } }
Map 结构的定义非常简单,因为它完全基于代码生成:
@Mapper public interface MapStructConverter extends Converter { MapStructConverter MAPPER = Mappers.getMapper(MapStructConverter.class); @Mapping(source = "status", target = "orderStatus") @Override Order convert(SourceOrder sourceOrder); @Override DestinationCode convert(SourceCode sourceCode); }
JMapperConverter 需要做更多的工作。接口实现后:
public class JMapperConverter implements Converter { JMapper realLifeMapper; JMapper simpleMapper; public JMapperConverter() { JMapperAPI api = new JMapperAPI() .add(JMapperAPI.mappedClass(Order.class)); realLifeMapper = new JMapper(Order.class, SourceOrder.class, api); JMapperAPI simpleApi = new JMapperAPI() .add(JMapperAPI.mappedClass(DestinationCode.class)); simpleMapper = new JMapper( DestinationCode.class, SourceCode.class, simpleApi); } @Override public Order convert(SourceOrder sourceOrder) { return (Order) realLifeMapper.getDestination(sourceOrder); } @Override public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) { return (DestinationCode) simpleMapper.getDestination(sourceCode); } }
我们还需要向目标类的每个字段添加 @JMap
注释。此外,JMapper 不能在 enum 类型之间转换,它需要我们创建自定义映射函数:
@JMapConversion(from = "paymentType", to = "paymentType") public PaymentType conversion(com.baeldung.performancetests.model.source.PaymentType type) { PaymentType paymentType = null; switch(type) { case CARD: paymentType = PaymentType.CARD; break; case CASH: paymentType = PaymentType.CASH; break; case TRANSFER: paymentType = PaymentType.TRANSFER; break; } return paymentType; }
ModelMapperConverter 只需要提供我们想要映射的类:
public class ModelMapperConverter implements Converter { private ModelMapper modelMapper; public ModelMapperConverter() { modelMapper = new ModelMapper(); } @Override public Order convert(SourceOrder sourceOrder) { return modelMapper.map(sourceOrder, Order.class); } @Override public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) { return modelMapper.map(sourceCode, DestinationCode.class); } }
对于性能测试,我们可以使用 Java Microbenchmark Harness,关于如何使用它的更多信息可以在 这篇文章: https://www.baeldung.com/java... 中找到。
我们为每个转换器创建了一个单独的基准测试,并将基准测试模式指定为 Mode.All。
对于平均运行时间,JMH 返回以下结果(越少越好):
这个基准测试清楚地表明,MapStruct 和 JMapper 都有最佳的平均工作时间。
在这种模式下,基准测试返回每秒的操作数。我们收到以下结果(越多越好):
在吞吐量模式中,MapStruct 是测试框架中最快的,JMapper 紧随其后。
这种模式允许测量单个操作从开始到结束的时间。基准给出了以下结果(越少越好):
这里,我们看到 JMapper 返回的结果比 MapStruct 好得多。
这种模式允许对每个操作的时间进行采样。三个不同百分位数的结果如下:
所有的基准测试都表明,根据场景的不同,MapStruct 和 JMapper 都是不错的选择,尽管 MapStruct 对 SingleShotTime 给出的结果要差得多。
对于性能测试,我们可以使用 Java Microbenchmark Harness,关于如何使用它的更多信息可以在 这篇文章: https://www.baeldung.com/java... 中找到。
我们为每个转换器创建了一个单独的基准测试,并将基准测试模式指定为 Mode.All。
JMH 返回以下平均运行时间结果(越少越好):
该基准清楚地表明,MapStruct 和 JMapper 均具有最佳的平均工作时间。
在这种模式下,基准测试返回每秒的操作数。我们收到以下结果(越多越好):
在吞吐量模式中,MapStruct 是测试框架中最快的,JMapper 紧随其后。
这种模式允许测量单个操作从开始到结束的时间。基准给出了以下结果(越少越好):
这种模式允许对每个操作的时间进行采样。三个不同百分位数的结果如下:
尽管简单示例和实际示例的确切结果明显不同,但是它们的趋势相同。在哪种算法最快和哪种算法最慢方面,两个示例都给出了相似的结果。
根据我们在本节中执行的真实模型测试,我们可以看出,最佳性能显然属于 MapStruct。在相同的测试中,我们看到 Dozer 始终位于结果表的底部。
在这篇文章中,我们已经进行了五个流行的 Java Bean 映射框架性能测试:ModelMapper , MapStruct , Orika ,Dozer, JMapper。
示例代码地址: https://github.com/eugenp/tut... 。
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