关于后台返回数据为一个整体,我们需要拿某一个字段出来单独以这个字段进行分类的需求

前端开发人员通常期望后台能提供已分类的数据,但在紧急情况下,若后台无法及时处理,可以通过前端自己的逻辑来实现数据分类。文章提到了在面对需要分类但后台未处理的数据时,可以使用前端的方法进行分类,如果需要排序,可以利用Collection.sort()进行操作。

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// 处理网络请求的data数据
public List<PostsSection> disposeData(List<PostsInfo> list) {
    // 分类
    LinkedHashMap mPostsMap = new LinkedHashMap<>();
    for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
        String yearTime = TimeFormatUtils.getYearTime(list.get(i).getCreateTime());
        if (mPostsMap.containsKey(yearTime)) {
            // 如果包含就把此info加到list1<PostsInfo>集合中
            ArrayList<PostsInfo> list1 = mPostsMap.get(yearTime);
            list1.add(list.get(i));
            mPostsMap.put(yearTime, list1);
        } else {
            // 如果不包含就创建一个新的list
            ArrayList<PostsInfo> list2 = new ArrayList<>();
            list2.add(list.get(i));
            mPostsMap.put(yearTime, list2);
        }
    }
    // 通过以上两步得到一个分类好的HashMap,遍历此hashMap
    Iterator<String> it = mPostsMap.keySet().iterator();
    while (it.hasNext()) {
        String key = it.next();
        mPostsSectionSections.add(new PostsSection(true, key));
        List<PostsInfo> postsInfos = mPostsMap.get(key);
        // 遍历list
        for (PostsInfo postsInfo : postsInfos) {
            mPostsSectionSections.add(new PostsSection(postsInfo));
        }
    }
    return mPostsSectionSections;
}

通常作为一个前端开发人员都不太想写分类这样的逻辑,都比较希望让后台处理掉,自己拿到一个分好类的数据,在开发过程中当后台赶需求来不及分类或者不愿意分类时候,咱们就可以通过上述方式可以自己分类。如果是排序就用Collection.sort();

Collections.sort();
### Java 微服务架构中设计包含多个微服务字段的列表 在Java微服务架构中,为了有效管理复杂的应用程序并保持系统的可维护性和扩展性,通常会将不同的业务功能划分为独立的服务。这些服务之间通过API进行交互,而构建一个能够聚合来自不同微服务的数据到单一视图或列表中的方法至关重要。 #### 使用API网关模式 一种常见的做法是引入API网关作为客户请求进入整个系统的第一站。API网关负责路由请求至相应的后服务,并可以在返回响应前组合各个单独调用的结果。这种方式不仅简化了前应用与后台多服务间的集成难度,还便于实施统一的安全策略和服务治理措施[^1]。 对于创建包含多个微服务字段的列表而言,在API网关层面实现数据汇聚是一种高效的方式: ```java @RestController @RequestMapping("/api/v1/combined-list") public class CombinedListController { @Autowired private ServiceAFeignClient serviceAClient; @Autowired private ServiceBFeignClient serviceBClient; // Other dependencies... @GetMapping("") public ResponseEntity<List<CombinedDTO>> getCombinedList() { List<ServiceAResponse> listFromServiceA = serviceAClient.getList(); List<ServiceBResponse> listFromServiceB = serviceBClient.getList(); List<CombinedDTO> combinedList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < Math.min(listFromServiceA.size(), listFromServiceB.size()); ++i){ CombinedDTO dto = new CombinedDTO( listFromServiceA.get(i).getField(), listFromServiceB.get(i).getAnotherField() ); combinedList.add(dto); } return ResponseEntity.ok(combinedList); } } ``` 此代码片段展示了如何在一个控制器内调用两个不同微服务的方法获取各自的数据集,并将其转换成一个新的`CombinedDTO`对象列表再发送给客户。这种方法适用于那些需要同步展示来自不同源的信息而不必频繁更新的情况。 #### 数据一致性处理 考虑到跨多个微服务读取数据可能引发的一致性挑战,建议采取适当的缓存机制或者异步消息队列来缓解瞬态不一致现象。此外,针对某些特定场景下的强一致性需求,则需评估是否有必要引入分布式事务的支持[^2]。 #### 安全考量 当涉及到敏感信息时,确保所有对外暴露接口都经过充分的身份验证和权限校验非常重要。借助于像Spring Security这样的工具包可以帮助快速搭建起一套完善的安全防护体系,从而保护内部资源免受未授权访问威胁[^4]。
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