0、简介
mybatis-mate 为 mp 企业级模块，支持分库分表，数据审计、数据敏感词过滤（AC算法），字段加密，字典回写（数据绑定），数据权限，表结构自动生成 SQL 维护等，旨在更敏捷优雅处理数据。
1、主要功能
字典绑定
字段加密
数据脱敏
表结构动态维护
数据审计记录
数据范围（数据权限）
数据库分库分表、动态数据源、读写分离、数据库健康检查自动切换。
2、使用
2.1 依赖导入
Spring Boot 引入自动依赖注解包
com.baomidoumybatis-mate-starter1.0.8
注解（实体分包使用）
com.baomidoumybatis-mate-annotation1.0.8
2.2 字段数据绑定（字典回写）
例如 user_sex 类型 sex 字典结果映射到 sexText 属性
@FieldDict(type="user_sex", target ="sexText")privateInteger sex;privateStringsexText;
实现 IDataDict 接口提供字典数据源，注入到 Spring 容器即可。
@ComponentpublicclassDataDictimplementsIDataDict {/** * 从数据库或缓存中获取 */privateMap SEX_MAP =newConcurrentHashMap() {{ put("0","女"); put("1","男"); }};@OverridepublicStringgetNameByCode(FieldDict fieldDict,Stringcode) { System.err.println("字段类型："+ fieldDict.type() +"，编码："+ code);returnSEX_MAP.get(code); }}
2.3 字段加密
属性 @FieldEncrypt 注解即可加密存储，会自动解密查询结果，支持全局配置加密密钥算法，及注解密钥算法，可以实现 IEncryptor 注入自定义算法。
@FieldEncrypt(algorithm = Algorithm.PBEWithMD5AndDES)privateString password;
2.4 字段脱敏
属性 @FieldSensitive 注解即可自动按照预设策略对源数据进行脱敏处理，默认 SensitiveType 内置 9 种常用脱敏策略。
例如：中文名、银行卡账号、手机号码等 脱敏策略。
也可以自定义策略如下：
@FieldSensitive(type="testStrategy")privateStringusername;@FieldSensitive(type= SensitiveType.mobile)privateStringmobile;
自定义脱敏策略 testStrategy 添加到默认策略中注入 Spring 容器即可。
@ConfigurationpublicclassSensitiveStrategyConfig{/** * 注入脱敏策略 */@BeanpublicISensitiveStrategysensitiveStrategy(){// 自定义 testStrategy 类型脱敏处理returnnewSensitiveStrategy().addStrategy("testStrategy", t -> t +"***test***"); }}
例如文章敏感词过滤
/** * 演示文章敏感词过滤 */
@RestController
public class ArticleController {
@Autowired
private SensitiveWordsMapper sensitiveWordsMapper;
// 测试访问下面地址观察请求地址、界面返回数据及控制台（ 普通参数 ）
// 无敏感词 http://localhost:8080/info?content=tom&see=1&age=18// 英文敏感词 http://localhost:8080/info?content=my%20content%20is%20tomcat&see=1&age=18// 汉字敏感词 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E5%AE%89%E7%9F%B3%E5%94%90%E5%AE%8B%E5%85%AB%E5%A4%A7%E5%AE%B6&see=1// 多个敏感词 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E5%AE%89%E7%9F%B3%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8F%AA%E7%8C%ABtomcat%E6%B1%A4%E5%A7%86%E5%87%AF%E7%89%B9&see=1&size=6// 插入一个字变成非敏感词 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E7%8C%AB%E5%AE%89%E7%9F%B3%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8F%AA%E7%8C%ABtomcat%E6%B1%A4%E5%A7%86%E5%87%AF%E7%89%B9&see=1&size=6@GetMapping("/info") public String info(Article article) throws Exception {returnParamsConfig.toJson(article); } // 添加一个敏感词然后再去观察是否生效 http://localhost:8080/add // 观察【猫】这个词被过滤了 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E5%AE%89%E7%9F%B3%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8F%AA%E7%8C%ABtomcat%E6%B1%A4%E5%A7%86%E5%87%AF%E7%89%B9&see=1&size=6// 嵌套敏感词处理 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E7%8C%AB%E5%AE%89%E7%9F%B3%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8F%AA%E7%8C%ABtomcat%E6%B1%A4%E5%A7%86%E5%87%AF%E7%89%B9&see=1&size=6// 多层嵌套敏感词 http://localhost:8080/info?content=%E7%8E%8B%E7%8E%8B%E7%8C%AB%E5%AE%89%E7%9F%B3%E5%AE%89%E7%9F%B3%E6%9C%89%E4%B8%80%E5%8F%AA%E7%8C%ABtomcat%E6%B1%A4%E5%A7%86%E5%87%AF%E7%89%B9&see=1&size=6@GetMapping("/add") public String add() throws Exception { Long id =3L;if(null == sensitiveWordsMapper.selectById(id)) { System.err.println("插入一个敏感词："+ sensitiveWordsMapper.insert(new SensitiveWords(id,"猫")));//插入一个敏感词，刷新算法引擎敏感词 SensitiveWordsProcessor.reloadSensitiveWords(); }return"ok"; } // 测试访问下面地址观察控制台（ 请求json参数 ） // idea 执行 resources 目录 TestJson.http 文件测试 @PostMapping("/json") public String json(@RequestBody Article article) throws Exception {returnParamsConfig.toJson(article); }}
2.5 DDL 数据结构自动维护
解决升级表结构初始化，版本发布更新 SQL 维护问题，目前支持 MySql、PostgreSQL。
@ComponentpublicclassPostgresDdlimplementsIDdl{/** * 执行 SQL 脚本方式 */@OverridepublicListgetSqlFiles(){returnArrays.asList(// 内置包方式"db/tag-schema.sql",// 文件绝对路径方式"D:\\db\\tag-data.sql"); }}
不仅仅可以固定执行，也可以动态执行！！
ddlScript.run(new StringReader("DELETEFROMuser;\n" + "INSERTINTOuser(id, username,password, sex, email)VALUES\n" +
"(20,'Duo','123456',0,'Duo@baomidou.com');"));
它还支持多种数据源执行！！！
@ComponentpublicclassMysqlDdlimplementsIDdl{ @Overridepublicvoidsharding(Consumer<IDdl> consumer){// 多数据源指定，主库初始化从库自动同步Stringgroup="mysql"; ShardingGroupProperty sgp = ShardingKey.getDbGroupProperty(group);if(null!= sgp) {// 主库sgp.getMasterKeys().forEach(key -> { ShardingKey.change(group+ key); consumer.accept(this); });// 从库sgp.getSlaveKeys().forEach(key -> { ShardingKey.change(group+ key); consumer.accept(this); }); } }/** * 执行 SQL 脚本方式 */@OverridepublicListgetSqlFiles(){returnArrays.asList("db/user-mysql.sql"); }}
2.6 动态多数据源主从自由切换
@Sharding 注解使数据源不限制随意使用切换，你可以在 mapper 层添加注解，按需求指哪打哪！！
@Mapper@Sharding("mysql")public interface UserMapper extends BaseMapper {@Sharding("postgres") Long selectByUsername(String username);}
你也可以自定义策略统一调兵遣将
@ComponentpublicclassMyShardingStrategyextendsRandomShardingStrategy{/** * 决定切换数据源 key {@linkShardingDatasource} * *@paramgroup 动态数据库组 *@paraminvocation {@linkInvocation} *@paramsqlCommandType {@linkSqlCommandType} */@OverridepublicvoiddetermineDatasourceKey(String group, Invocation invocation, SqlCommandType sqlCommandType){// 数据源组 group 自定义选择即可， keys 为数据源组内主从多节点，可随机选择或者自己控制this.changeDatabaseKey(group, sqlCommandType, keys -> chooseKey(keys, invocation)); }}
可以开启主从策略，当然也是可以开启健康检查！！！
具体配置：
mybatis-mate:sharding:health:true# 健康检测primary:mysql# 默认选择数据源datasource:mysql:# 数据库组-key:node1...-key:node2cluster:slave# 从库读写分离时候负责 sql 查询操作，主库 master 默认可以不写...postgres:-key:node1# 数据节点...
2.7 分布式事务日志打印
部分配置如下：
/** * <p> * 性能分析拦截器，用于输出每条 SQL 语句及其执行时间 * </p> */@Slf4j@Component@Intercepts({@Signature(type = StatementHandler.class,method="query", args = {Statement.class,ResultHandler.class}), @Signature(type= StatementHandler.class,method="update", args = {Statement.class}), @Signature(type= StatementHandler.class,method="batch", args = {Statement.class})})publicclassPerformanceInterceptorimplementsInterceptor{/** * SQL 执行最大时长，超过自动停止运行，有助于发现问题。 */privatelongmaxTime =0;/** * SQL 是否格式化 */privatebooleanformat =false;/** * 是否写入日志文件<br> * true 写入日志文件，不阻断程序执行！<br> * 超过设定的最大执行时长异常提示！ */privatebooleanwriteInLog =false;@OverridepublicObjectintercept(Invocation invocation)throwsThrowable{ Statement statement; Object firstArg = invocation.getArgs()[0];if(Proxy.isProxyClass(firstArg.getClass())) { statement = (Statement) SystemMetaObject.forObject(firstArg).getValue("h.statement"); }else{ statement = (Statement) firstArg; } MetaObject stmtMetaObj = SystemMetaObject.forObject(statement);try{ statement = (Statement) stmtMetaObj.getValue("stmt.statement"); }catch(Exception e) {// do nothing}if(stmtMetaObj.hasGetter("delegate")) {//Hikaritry{ statement = (Statement) stmtMetaObj.getValue("delegate"); }catch(Exception e) { } } String originalSql =null;if(originalSql ==null) { originalSql = statement.toString(); } originalSql = originalSql.replaceAll("[\\s]+"," ");intindex = indexOfSqlStart(originalSql);if(index >0) { originalSql = originalSql.substring(index); }// 计算执行 SQL 耗时longstart = SystemClock.now(); Object result = invocation.proceed();longtiming = SystemClock.now() - start;// 格式化 SQL 打印执行结果Object target = PluginUtils.realTarget(invocation.getTarget()); MetaObject metaObject = SystemMetaObject.forObject(target); MappedStatement ms = (MappedStatement) metaObject.getValue("delegate.mappedStatement"); StringBuilder formatSql =newStringBuilder(); formatSql.append(" Time：").append(timing); formatSql.append(" ms - ID：").append(ms.getId()); formatSql.append("\n Execute SQL：").append(sqlFormat(originalSql, format)).append("\n");if(this.isWriteInLog()) {if(this.getMaxTime() >=1&& timing >this.getMaxTime()) { log.error(formatSql.toString()); }else{ log.debug(formatSql.toString()); } }else{ System.err.println(formatSql);if(this.getMaxTime() >=1&& timing >this.getMaxTime()) {thrownewRuntimeException(" The SQL execution time is too large, please optimize ! "); } }returnresult; }@OverridepublicObjectplugin(Object target){if(targetinstanceofStatementHandler) {returnPlugin.wrap(target,this); }returntarget; }@OverridepublicvoidsetProperties(Properties prop){ String maxTime = prop.getProperty("maxTime"); String format = prop.getProperty("format");if(StringUtils.isNotEmpty(maxTime)) {this.maxTime = Long.parseLong(maxTime); }if(StringUtils.isNotEmpty(format)) {this.format = Boolean.valueOf(format); } }publiclonggetMaxTime(){returnmaxTime; }publicPerformanceInterceptorsetMaxTime(longmaxTime){this.maxTime = maxTime;returnthis; }publicbooleanisFormat(){returnformat; }publicPerformanceInterceptorsetFormat(booleanformat){this.format = format;returnthis; }publicbooleanisWriteInLog(){returnwriteInLog; }publicPerformanceInterceptorsetWriteInLog(booleanwriteInLog){this.writeInLog = writeInLog;returnthis; }publicMethodgetMethodRegular(Class<?> clazz, String methodName){if(Object.class.equals(clazz)){returnnull; }for(Method method : clazz.getDeclaredMethods()) {if(method.getName().equals(methodName)) {returnmethod; } }returngetMethodRegular(clazz.getSuperclass(), methodName); }/** * 获取sql语句开头部分 * *@paramsql *@return*/privateintindexOfSqlStart(String sql){ String upperCaseSql = sql.toUpperCase(); Set set =newHashSet<>(); set.add(upperCaseSql.indexOf("SELECT ")); set.add(upperCaseSql.indexOf("UPDATE ")); set.add(upperCaseSql.indexOf("INSERT ")); set.add(upperCaseSql.indexOf("DELETE ")); set.remove(-1);if(CollectionUtils.isEmpty(set)) {return-1; } List list =newArrayList<>(set); Collections.sort(list, Integer::compareTo);returnlist.get(0); }privatefinalstaticSqlFormatter sqlFormatter =newSqlFormatter();/** * 格式sql * *@paramboundSql *@paramformat *@return*/publicstaticStringsqlFormat(String boundSql,booleanformat){if(format) {try{returnsqlFormatter.format(boundSql); }catch(Exception ignored) { } }returnboundSql; }}
使用：
@RestController@AllArgsConstructorpublic class TestController {privateBuyServicebuyService;// 数据库 test 表 t_order 在事务一致情况无法插入数据，能够插入说明多数据源事务无效// 测试访问 http://localhost:8080/test// 制造事务回滚 http://localhost:8080/test?error=true 也可通过修改表结构制造错误// 注释 ShardingConfig 注入 dataSourceProvider 可测试事务无效情况@GetMapping("/test")publicStringtest(Boolean error) {returnbuyService.buy(null != error && error); }}
2.8 数据权限
mapper 层添加注解:
// 测试 test 类型数据权限范围，混合分页模式@DataScope(type ="test", value = {// 关联表 user 别名 u 指定部门字段权限@DataColumn(alias ="u", name ="department_id"),// 关联表 user 别名 u 指定手机号字段（自己判断处理）@DataColumn(alias ="u", name ="mobile")})@Select("select u.* from user u")List selectTestList(IPage page, Long id,@Param("name") String username);
模拟业务处理逻辑：
@BeanpublicIDataScopeProviderdataScopeProvider(){returnnewAbstractDataScopeProvider() {@OverrideprotectedvoidsetWhere(PlainSelect plainSelect, Object[] args, DataScopeProperty dataScopeProperty){// args 中包含 mapper 方法的请求参数，需要使用可以自行获取/* // 测试数据权限，最终执行 SQL 语句 SELECT u.* FROM user u WHERE (u.department_id IN ('1', '2', '3', '5')) AND u.mobile LIKE '%1533%' */if("test".equals(dataScopeProperty.getType())) {// 业务 test 类型List dataColumns = dataScopeProperty.getColumns();for(DataColumnProperty dataColumn : dataColumns) {if("department_id".equals(dataColumn.getName())) {// 追加部门字段 IN 条件，也可以是 SQL 语句Set deptIds =newHashSet<>(); deptIds.add("1"); deptIds.add("2"); deptIds.add("3"); deptIds.add("5"); ItemsList itemsList =newExpressionList(deptIds.stream().map(StringValue::new).collect(Collectors.toList())); InExpression inExpression =newInExpression(newColumn(dataColumn.getAliasDotName()), itemsList);if(null== plainSelect.getWhere()) {// 不存在 where 条件plainSelect.setWhere(newParenthesis(inExpression)); }else{// 存在 where 条件 and 处理plainSelect.setWhere(newAndExpression(plainSelect.getWhere(), inExpression)); } }elseif("mobile".equals(dataColumn.getName())) {// 支持一个自定义条件LikeExpression likeExpression =newLikeExpression(); likeExpression.setLeftExpression(newColumn(dataColumn.getAliasDotName())); likeExpression.setRightExpression(newStringValue("%1533%")); plainSelect.setWhere(newAndExpression(plainSelect.getWhere(), likeExpression)); } } } } };}
最终执行 SQL 输出：
SELECTu.*FROMuseruWHERE(u.department_idIN('1','2','3','5'))ANDu.mobileLIKE'%1533%'LIMIT1,10
目前仅有付费版本，了解更多 mybatis-mate 使用示例详见：
https://gitee.com/baomidou/mybatis-mate-examples
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