数据库中text类型的数据,页面中查询不出来的问题(慢慢提高)

在项目开发过程中,遇到特定字段无法查询的情况,通过调整查询方法从selectByExample()到selectByExampleWithBLOBs(),成功解决Text类型字段的查询难题。

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问题描述:
今天在做项目的时候,发现了一个坑爹的问题,在做一个模块的查询功能时,遇到有个字段的数据查询不出来,但其他字段没有异常,数据都能正常查询,后台在查询的时候也没报错。这就有点纳闷了,开始以为是前台字段单词写错了,经排查,发现不是这个问题。
后来在数据库中找到了这张表,发现这个字段是text类型,而我的bean对象的字段写的是string类型。在这里插入图片描述
这下才发现问题所在,原来是我查询时用的是**selectByExample()这个方法,这就是惯性思维了,当遇到text类型时,这个方法就不行了,我的解决办法是换用selectByExampleWithBLOBs()方法,换用之后就解决了,下面上图
在这里插入图片描述
成功之后:
在这里插入图片描述
下面说一下这个问题的原理吧:
查看源码
selectByExample()**这个方法只是resultMap=“BaseResultMap”,而BaseResultMap里是没有查询text类型的数据的,所以debug查看introduction字段里的内容为null
在这里插入图片描述
但是查看selectByExampleWithBLOBs()方法的源码,看到它可以获取到text类型-introduction字段里的内容
在这里插入图片描述

<think>嗯,用户想了解消息队列在互联网医院项目中的应用场景和实现方式。首先,我需要回忆一下消息队列的基本功能,比如解耦、异步处理、流量削峰等。然后结合互联网医院的具体业务场景,思考哪些地方可以用到这些特性。 互联网医院项目通常涉及在线问诊、电子处方、药品配送、检查报告推送等模块。这些模块之间可能有较多的异步操作,比如用户提交问诊后,系统需要通知医生,生成电子处方,然后通知药房配药。这里可能需要解耦各个服务,避免同步调用的延迟问题。 另外,像检查报告生成后需要及时推送给患者,可能使用消息队列来异步通知用户,避免阻塞主流程。还有药品库存管理,当多个订单同时产生时,消息队列可以用来缓冲请求,防止数据库压力过大。 在实现方式上,需要考虑消息队列的选择,比如RabbitMQ、Kafka或者RocketMQ。同队列的特性同,比如Kafka适合高吞吐量的日志场景,而RabbitMQ适合复杂的路由需求。需要根据具体场景选择合适的MQ。 同时,消息的可靠传输也很重要,比如如何保证消息丢失,如何处理重复消息,是否需要顺序消费等。比如在电子处方生成后,必须确保消息被正确处理,可能需要持久化存储和确认机制。 还有系统集成的问题,互联网医院可能涉及多个子系统,比如用户服务、医生服务、药房服务等,消息队列可以作为中间件连接这些服务,实现松耦合。比如用户下单后,通过MQ通知药房系统减库存,而无需直接调用药房的API。 另外,流量高峰时的处理,比如促销活动时大量用户预约挂号,MQ可以缓冲请求,平滑流量,避免系统崩溃。这时候可能需要使用消息队列的堆积能力,慢慢处理请求。 安全性方面,医疗数据涉及隐私,消息传输需要加密,确保符合医疗行业的数据安全标准,比如HIPAA或者国内的等保要求。可能需要TLS加密传输,或者消息内容加密。 最后,监控和运维也是关键,需要监控消息队列的状态,比如积压情况、消费延迟,及时发现问题。可能需要集成监控工具,如Prometheus+Grafana,或者使用云服务提供的监控功能。 总结一下,应用场景可能包括异步问诊流程、检查报告推送、药品库存管理、订单状态同步、日志收集分析等。实现方案需要选型合适的MQ,设计消息结构,处理可靠性和安全性,以及监控运维。</think>### 消息队列(MQ)在互联网医院项目中的应用场景及实现方案 #### 一、应用场景 1. **异步问诊流程处理** - **场景**:患者提交问诊请求后,系统需异步通知医生、生成电子处方、触发药房配药流程。 - **作用**:通过MQ解耦问诊服务与下游服务(如医生服务、药房服务),避免同步调用导致的延迟阻塞[^3]。 - **案例**:患者提交问诊 → 消息队列推送请求 → 医生服务消费消息并处理 → 触发药房系统配药。 2. **检查报告推送** - **场景**:检验科生成检查报告后,需实时通知患者和医生。 - **作用**:使用MQ实现异步通知,避免报告生成服务因网络波动或客户端可用而阻塞核心流程。 3. **药品库存同步与订单处理** - **场景**:患者下单购药时,需实时扣减库存并同步至多个子系统(如ERP、物流系统)。 - **作用**:MQ缓冲高并发订单请求,通过削峰填谷保护数据库,同时保障最终一致性[^2]。 - **实现**:订单服务发布库存变更消息 → 多个消费端(ERP、物流)并行处理。 4. **系统间状态同步** - **场景**:问诊状态(如“进行中”“已结束”)需同步至患者端、医生端、支付系统。 - **作用**:通过MQ广播模式,实现状态变更的实时分发,降低服务间耦合度。 5. **日志收集与数据分析** - **场景**:用户行为日志(如页面点击、问诊时长)需聚合分析。 - **作用**:使用MQ(如Kafka)高吞吐特性,将日志异步传输至大数据平台,支持实时监控与离线分析。 --- #### 二、实现方案 1. **技术选型** - **推荐MQ**: - **RabbitMQ**:适合复杂路由(如电子处方的多条件分发)。 - **RocketMQ**:支持事务消息,保障订单/库存操作的可靠性。 - **Kafka**:适用于日志收集等高吞吐场景。 2. **消息设计** - **消息格式**:JSON或Protocol Buffers,包含业务ID(如订单号)、操作类型、时间戳。 - **示例**: ```json { "event_type": "处方生成", "patient_id": "P12345", "doctor_id": "D67890", "timestamp": 1630000000 } ``` 3. **可靠性保障** - **生产者端**:启用MQ事务或Confirm机制,确保消息必达。 - **消费者端**: - 幂等处理:通过唯一业务ID避免重复消费(如订单号去重)。 - 死信队列(DLQ):将处理失败的消息转移至DLQ人工介入。 - **引用**:分布式高弹性数据库建设中需保障消息持久化[^2]。 4. **安全与合规** - **加密传输**:使用TLS加密MQ通道,敏感字段(如患者ID)单独加密。 - **权限控制**:基于RBAC模型限制服务对Topic的读写权限。 - **审计日志**:记录消息生产/消费记录,满足医疗数据合规要求。 5. **性能优化** - **分区策略**:按业务ID哈希分区,确保相同患者/订单的消息顺序性。 - **批量消费**:针对日志类消息,启用批量拉取提升吞吐量。 - **动态扩缩容**:结合云计算基础设施,根据流量自动调整消费者实例数[^2]。 --- #### 三、典型架构示例 ```plaintext [ 患者APP ] -- 问诊请求 --> [ API网关 ] | |-- 发布消息 --> [ MQ集群 ] | |-- 消费者1:医生服务 |-- 消费者2:处方生成服务 |-- 消费者3:药房库存服务 ``` ---
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