JAVA更好的处理只有一条记录的List

处理单一记录的List
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如何处理只有一条记录的List

对于只返回一条记录的List不用去遍历,做个判断即可

List<Box> box = boxMapper.selectByMap(map);
if (box !=null && box.size == 1){
	Box obj = box.get(0);
}

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Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

这是一个非常实用且常见的问题:**在 Kafka 中,一条消息是应该定义为单个对象(Object),还是定义为一个列表(List)?** 答案是: > ✅ **通常情况下,一条 Kafka 消息应是一个对象(Object)而不是 List。** > > ❌ 不推荐将“多个事件”打包成一个 List 放入一条消息中。 --- ## 🧠 核心结论先行 | 场景 | 推荐方式 | |------|----------| | 正常业务流、事件驱动架构 | 一条消息 = 一个对象(如订单创建、用户注册)✅ | | 高吞吐写入、批量导入场景 | 可以使用 `List<Object>` 批量传输 ⚠️(需谨慎设计) | --- ## ✅ 为什么推荐「一条消息 = 一个对象」? ### 1. **符合事件驱动设计原则(Event Sourcing)** Kafka 常用于事件驱动架构(EDA),每条消息代表一个**独立事件**。 ```json { "eventType": "ORDER_CREATED", "orderId": "1001", "amount": 99.9, "timestamp": "2025-04-05T10:00:00Z" } ``` 👉 这是一个清晰的、可追溯的、不可变的事件。 如果把这个变成 list: ```json [ { "eventType": "ORDER_CREATED", "orderId": "1001", ... }, { "eventType": "ORDER_CREATED", "orderId": "1002", ... } ] ``` 那么: - 如果其中一条处理失败怎么办? - 如何提交偏移量?全部成功才提交?还是部分提交? - 日志追踪变得困难 --- ### 2. **便于并行消费和扩展性** Kafka 的并行度由 **分区数** 决定。每个分区内的消息是有序的,但不同分区之间无序。 如果你把多个对象打包成一个 List: ```text Partition 0: [Order1, Order2, Order3] → 只能由一个消费者线程处理整个 list ``` 而如果是单个对象: ```text Partition 0: Order1 Partition 1: Order2 Partition 2: Order3 → 可被多个消费者并行处理,提高吞吐 ``` --- ### 3. **错误处理更灵活** 假设你收到一个包含 100 个订单的 List,第 50 个解析失败: - ❌ 你不能只重试第 50 个(除非你自己实现复杂逻辑) - ❌ 你只能: - 整批丢弃(浪费) - 整批重试(可能重复处理前 49 条) - 落入死信队列(整条消息) 但如果是一条一条发: - ✅ 失败的单独重试或记录 - ✅ 成功的正常提交 offset - ✅ 更细粒度控制 --- ### 4. **与 Kafka 生态工具兼容更好** - Schema Registry(如 Avro)更适合描述单个 record - Kafka Connect 导出数据时按 record 处理 - 监控、审计、日志系统都基于 event 设计 --- ## ⚠️ 什么时候可以考虑用 List? 仅在以下场景可以接受: ### ✅ 场景 1:高吞吐写入 + 批量落盘(如日志采集) 例如:Filebeat 收集日志,每秒产生上千条,为了减少网络请求,批量发送: ```json { "batchId": "xyz", "logs": [ { "level": "INFO", "msg": "...", "ts": "..." }, { "level": "ERROR", "msg": "...", "ts": "..." } ] } ``` 📌 注意:这种情况下,下游也必须按 batch 处理,并做好失败容忍。 ### ✅ 场景 2:聚合结果输出(ETL 后的结果) 比如 Spark Streaming 计算完一天的统计结果,输出一批用户积分更新: ```json { "date": "2025-04-05", "updates": [ { "userId": "u1", "points": 100 }, { "userId": "u2", "points": 80 } ] } ``` 📌 这种属于“原子性输出”,要么全成功,要么全失败。 --- ## 🔧 最佳实践建议 | 建议 | 说明 | |------|------| | ✅ 默认:一条消息 = 一个事件/对象 | 清晰、易维护、易扩展 | | ✅ 使用 JSON/Avro 定义 schema | 提高可读性和类型安全 | | ✅ 在生产者端控制批量发送 | 如使用 `linger.ms` 和 `batch.size` 参数 | | ✅ 在消费者端使用 `max-poll-records` 实现批量拉取 | 而不是靠消息体内含 list | | ❌ 避免在消息体里封装 List 做“伪批量” | 容易引发一致性问题 | --- ## 💡 示例对比 ### ❌ 错误做法:消息体内是 List ```java public class OrderBatchMessage { private List<Order> orders; // getter/setter } ``` 消费者必须拆开处理,无法做到精准控制。 ### ✅ 正确做法:每条消息是一个 Order ```java public class OrderCreatedEvent { private String orderId; private BigDecimal amount; private String userId; private Instant timestamp; // getter/setter } ``` 生产者可以快速连续发送多条,Kafka 自动做 batching。 --- ## 📈 性能提示:如何高效发送多条消息? 即使你不把 List 放进一条消息,也可以通过 Kafka 的 **Producer 批处理机制** 实现高性能: ```java props.put("batch.size", 16384); // 16KB 才发送 props.put("linger.ms", 5); // 等 5ms 看是否能凑更多消息 props.put("compression.type", "snappy"); // 压缩提升吞吐 ``` 这样你可以逐条发送对象,但底层自动打包成 batch,兼顾性能与语义清晰。 --- ###
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