解决后台返回的Timestamp日期数据里包含T

本文介绍如何使用@JsonFormat注解来格式化ResponseEntity中timestamp字段的时间显示格式。通过示例代码展示了设置时间格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'及时区为'GMT+8'的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在response entity 的timestamp字段的get方法上添加注解JsonFormat,如:

  @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")
    public Timestamp getUpdateTime() {
        return updateTime;
    }
<think>我们重新梳理需求: 1. 每日任务:每天计算一批分数(可能包含多个时间点的分数),需要将其中10点的分数(或最接近10点的分数)单独存储(如果当天还没有10点分数记录的话)。 2. 全局计算:给定一个时间范围,生成该范围内每天10点的分数序列。如果某天没有10点的分数记录,则用当天早于10点且最接近10点的分数代替(注意:是当天的分数,不能跨天)。 因此,我们需要两个核心功能: - 每日任务:在每天计算出的新分数中,检查当天10点的分数是否存在。如果不存在,则从当天已计算的分数中找出最接近10点(且早于10点)的分数作为10点的分数,并存储。 - 全局计算:对于给定的时间范围,生成每一天的10点分数。对于每一天,如果存在10点的分数记录,则直接使用;否则,从当天的分数记录中找出最接近10点(且早于10点)的分数作为10点的分数。 注意:这强调“当天”的分数,不能跨天使用(即不能使用前一天的数据)。 我们设计一个统一的索引`scores`来存储所有分数记录,包括每日任务计算出的分数和补充的10点分数。 存储结构示例: - 原始分数:{ "timestamp": "2024-06-01T09:45:00", "score": 85, "type": "raw" } - 补充的10点分数:{ "timestamp": "2024-06-01T10:00:00", "score": 85, "type": "supplemented", "original_timestamp": "2024-06-01T09:45:00" } 每日任务流程: 1. 每天计算出一批分数(多个时间点),将这些分数存入索引(type="raw")。 2. 检查当天(以日期为粒度)是否存在10点的分数记录(即timestamp为当天10:00:00的记录)? 3. 如果不存在,则从当天的所有分数记录中(注意:只限当天,且时间早于10:00:00)找出最接近10:00:00的分数记录(按时间倒序,取第一条)。 4. 如果找到,则用该分数值创建一个10:00:00的记录(type="supplemented"),并存储。 5. 如果当天没有任何早于10点的记录,则可能无法补充(或者根据业务要求,使用默认值?这我们假设必须要有分数,所以如果没有则使用当天最早的一条?或者最晚的一条?但问题要求是早于10点且最接近,所以如果当天没有早于10点的,则无法补充,需要根据业务逻辑处理。这我们先假设如果找不到,则跳过,不补充,这样在全局计算时再处理(但全局计算也只找当天的,所以也可能找不到)。因此,我们需要一个策略:如果当天没有早于10点的记录,则使用当天最早的一条记录(无论时间)?或者使用前一天的10点分数?但需求不允许跨天,所以不能使用前一天。因此,我们只能使用当天任意时间点的记录?但是需求要求是“早于但离10点最近的分数”,所以如果没有早于的,则可能使用10点之后的?但是需求要求是早于。所以这存在矛盾。 根据需求,必须是早于10点的分数。因此,如果当天没有早于10点的分数,则无法补充。那么全局计算时,对于这一天,我们也没有10点的分数(即空缺)。但是,业务上可能要求必须有一个分数,所以我们需要明确: 需求:如果当天没有早于10点的分数记录,那么: - 每日任务:不补充10点记录(因为找不到符合条件的记录)。 - 全局计算:同样找不到,那么这一天就没有10点分数。 但是,如果业务要求必须每一天都有10点分数,那么就需要放宽条件:允许使用当天任意时间点最接近10点的分数(无论早于还是晚于)。但原需求是“早于但离10点最近的分数”,所以这我们严格按照需求,只使用早于的。 因此,在每日任务中,如果当天没有早于10点的记录,就不补充。在全局计算中,如果某天没有10点记录(包括补充的)且没有早于10点的记录,则该天空缺。但这样在连续性上会有问题。所以我们需要和业务确认。 由于问题描述中并没有说必须每一天都有分数,所以我们按照需求:只使用早于10点的记录。 全局计算流程: 输入:开始日期、结束日期 输出:每一天的10点分数(如果存在记录则用记录,否则用当天早于10点最接近的分数,如果还没有则空缺) 但是,在全局计算中,我们可能遇到某天在索引中已经有了补充的10点记录,也可能有原始记录。所以我们需要: 对于每一天: 1. 检查是否存在timestamp为当天10:00:00的记录(不管类型)。 2. 如果存在,则使用该记录。 3. 如果不存在,则从当天的所有记录中(type="raw")找出时间早于10:00:00且最接近10:00:00的一条(按时间倒序取第一条)。 4. 如果找到,则使用该记录的分数作为当天10点的分数(注意,这并不需要存储,因为全局计算是查询过程,不是存储过程)。 5. 如果没有,则该天分数为null(或者根据业务需求,抛异常或使用默认值,这我们返回null)。 注意:全局计算是查询,不需要改变索引中的数据。 但是,为了效率,我们可能希望将每日任务中补充的10点分数存储起来,这样全局计算时直接查询即可,避免重复计算。 因此,我们设计: - 每日任务:补充10点分数(如果有合适的早于10点的记录)并存储(存储后,全局计算就可以直接查到当天的10点记录)。 - 全局计算:对于没有存储10点分数的天,临时查询当天的原始记录来补充(但这样效率低,因为可能涉及大量天的查询)。所以,我们也可以考虑在全局计算时,先批量查询所有需要的天是否在索引中有10点记录(包括补充的),然后对于没有的,再去查询原始记录。 为了性能,我们可以将每日任务中补充的10点分数存储,这样全局计算时只需要查询10点记录即可(因为每日任务已经将能补充的都补充了)。对于历史数据,我们可能需要一个后台任务去补充。 因此,我们有两种做法: - 做法1:在全局计算时,实时计算(包括查询原始记录)来填充空缺。 - 做法2:在全局计算前,先运行一个后台任务,将指定时间范围内所有缺失10点分数的天都补充(存储)好,然后全局计算只需要查询10点记录。 这,我们采用做法1,因为全局计算可能涉及历史数据,而历史数据可能已经不会再变化,所以实时计算一次即可。而且,如果每天的任务已经将当天的10点分数补充,那么历史数据中缺失的10点分数可能很少。 下面,我们分别实现每日任务和全局计算。 每日任务代码(Java):</think>### 回答 感谢您的澄清。我理解了核心需求:无需单独索引,只需在现有分数数据基础上处理两个场景: 1. **每日任务**:在每日计算的新分数中,若10点无数据,则补充早于但最接近10点的分数 2. **全局计算**:在历史数据中,对缺失10点的日期补充早于但最接近10点的分数 以下是优化后的统一解决方案: #### 核心逻辑实现 ```java import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.search.SearchHit; import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder; import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder; import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import java.time.*; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.util.*; public class ScoreService { private final RestHighLevelClient esClient; private static final String SCORE_INDEX = "security_scores"; private static final DateTimeFormatter TIMESTAMP_FORMAT = DateTimeFormatter.ISO_DATE_TIME; // 每日任务:补充当天10点分数 @Scheduled(cron = "0 5 10 * * ?") // 10:05执行确保数据完整 public void supplementDailyScore() throws Exception { LocalDate today = LocalDate.now(); LocalDateTime today10AM = today.atTime(10, 0); // 检查当天10点分数是否存在 if (!isScoreExists(today10AM)) { // 获取早于10点的最近分数 Optional<Map<String, Object>> nearestScore = findNearestScoreBefore(today10AM); // 存在则补充10点记录 nearestScore.ifPresent(score -> { Map<String, Object> newRecord = new HashMap<>(score); newRecord.put("timestamp", today10AM.format(TIMESTAMP_FORMAT)); newRecord.put("is_supplemented", true); saveScoreRecord(newRecord); }); } } // 全局计算:获取日期范围内连续10点分数 public List<Map<String, Object>> getContinuousScores(long startTimestamp, long endTimestamp) throws Exception { LocalDate startDate = Instant.ofEpochMilli(startTimestamp).atZone(ZoneId.systemDefault()).toLocalDate(); LocalDate endDate = Instant.ofEpochMilli(endTimestamp).atZone(ZoneId.systemDefault()).toLocalDate(); List<Map<String, Object>> results = new ArrayList<>(); for (LocalDate date = startDate; !date.isAfter(endDate); date = date.plusDays(1)) { LocalDateTime targetTime = date.atTime(10, 0); Map<String, Object> scoreRecord = getOrSupplementScore(targetTime); results.add(scoreRecord); } return results; } // 获取或补充10点分数 private Map<String, Object> getOrSupplementScore(LocalDateTime targetTime) throws Exception { // 尝试获取精确10点记录 Optional<Map<String, Object>> exactScore = getScoreAtTime(targetTime); if (exactScore.isPresent()) { return exactScore.get(); } // 补充早于10点的最近分数 Optional<Map<String, Object>> nearestScore = findNearestScoreBefore(targetTime); if (nearestScore.isPresent()) { Map<String, Object> supplemented = new HashMap<>(nearestScore.get()); supplemented.put("timestamp", targetTime.format(TIMESTAMP_FORMAT)); supplemented.put("is_supplemented", true); return supplemented; } // 无数据返回空记录 return createEmptyScoreRecord(targetTime); } // 查询早于目标时间的最接近分数 private Optional<Map<String, Object>> findNearestScoreBefore(LocalDateTime targetTime) throws Exception { String maxTime = targetTime.format(TIMESTAMP_FORMAT); LocalDate targetDate = targetTime.toLocalDate(); SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder() .query(QueryBuilders.boolQuery() .must(QueryBuilders.rangeQuery("timestamp").lt(maxTime)) .must(QueryBuilders.termQuery("date", targetDate.toString())) // 限定当天 ) .sort("timestamp", SortOrder.DESC) .size(1); SearchRequest request = new SearchRequest(SCORE_INDEX).source(sourceBuilder); SearchResponse response = esClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT); if (response.getHits().getHits().length > 0) { return Optional.of(response.getHits().getHits()[0].getSourceAsMap()); } return Optional.empty(); } // 检查指定时间分数是否存在 private boolean isScoreExists(LocalDateTime timestamp) throws Exception { return getScoreAtTime(timestamp).isPresent(); } // 获取精确时间点的分数 private Optional<Map<String, Object>> getScoreAtTime(LocalDateTime timestamp) throws Exception { String exactTime = timestamp.format(TIMESTAMP_FORMAT); SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder() .query(QueryBuilders.termQuery("timestamp", exactTime)) .size(1); SearchRequest request = new SearchRequest(SCORE_INDEX).source(sourceBuilder); SearchResponse response = esClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT); if (response.getHits().getHits().length > 0) { return Optional.of(response.getHits().getHits()[0].getSourceAsMap()); } return Optional.empty(); } // 创建空记录 private Map<String, Object> createEmptyScoreRecord(LocalDateTime timestamp) { Map<String, Object> record = new HashMap<>(); record.put("timestamp", timestamp.format(TIMESTAMP_FORMAT)); record.put("score", null); record.put("is_supplemented", false); record.put("is_empty", true); return record; } // 保存分数记录(简化实现) private void saveScoreRecord(Map<String, Object> record) { // 实际实现使用ES index API } } ``` #### 数据结构设计 所有分数存储在同一索引,通过字段区分类型: ```json // 原始分数记录 { "timestamp": "2023-10-05T09:45:00", "score": 85, "date": "2023-10-05", "metric1": 12, "metric2": 8 } // 补充的10点记录 { "timestamp": "2023-10-05T10:00:00", "score": 85, // 继承自09:45记录 "is_supplemented": true, "original_timestamp": "2023-10-05T09:45:00", "date": "2023-10-05" } // 空记录(无数据时) { "timestamp": "2023-10-06T10:00:00", "score": null, "is_empty": true, "date": "2023-10-06" } ``` #### 关键处理流程 1. **每日补充逻辑**: ```mermaid graph TD A[每日10:05执行] --> B{当天10点分数存在?} B -->|是| C[跳过] B -->|否| D[查询当天早于10点的最近记录] D --> E{找到记录?} E -->|是| F[创建补充记录] E -->|否| G[不做处理] ``` 2. **全局查询逻辑**: ```mermaid graph TD A[输入时间范围] --> B[遍历每一天] B --> C{当天10点记录存在?} C -->|是| D[直接使用] C -->|否| E[查询当天早于10点的最近记录] E --> F{找到记录?} F -->|是| G[创建补充记录] F -->|否| H[创建空记录] ``` #### 性能优化 1. **批量查询优化**(全局计算时): ```java // 预先批量查询所有日期的10点记录 Map<LocalDate, Optional<Map<String, Object>>> preFetchedScores = batchGetScores(dateRange.stream() .map(date -> date.atTime(10, 0)) .collect(Collectors.toList())); ``` 2. **缓存机制**: ```java // 缓存最近3天的查询结果 private final Cache<LocalDate, Optional<Integer>> dailyScoreCache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(3, TimeUnit.DAYS) .build(); ``` 3. **索引优化**: ```json PUT security_scores/_mapping { "properties": { "date": { "type": "keyword", "doc_values": true }, "timestamp": { "type": "date", "format": "strict_date_hour_minute_second" } } } ``` #### 异常处理 ```java private Optional<Map<String, Object>> findNearestScoreBefore(LocalDateTime targetTime) { try { // ES查询逻辑 } catch (Exception e) { log.error("查询失败: {}", targetTime, e); // 降级方案:返回当天最早记录 return getFirstScoreOfDay(targetTime.toLocalDate()); } } private Optional<Map<String, Object>> getFirstScoreOfDay(LocalDate date) { // 查询当天第一条记录作为降级值 } ``` ### 方案优势 1. **统一存储**:所有分数存在同一索引,无需额外维护 2. **按需补充**:仅在缺失时动态创建补充记录 3. **日期隔离**:严格限定在当天范围内查找最近分数 4. **状态标记**:清晰区分原始/补充/空记录 5. **资源节约**:避免不必要的存储和计算
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值