现在需要通过java设计一套批量导入免编码框架，对于校验支持表内数据冲突校验以及与数据库中的数据的冲突校验。且会对每一列数据做校验，每行按照每列的错误数据进行汇总。每行都会进行校验，对于完全正确的行进行下发。

<think>好的，我现在需要帮用户设计一个Java的批量导入免编码框架，重点处理数据冲突校验，包括表内和数据库中的冲突，还要逐列校验，汇总每行的错误，最后正确行下发。首先，我得理清楚需求的关键点。 用户提到“免编码”，可能意味着希望框架能通过配置而非硬编码来实现校验规则。因此，我需要设计一个灵活的规则配置机制，比如使用注解或者外部配置文件（如XML、JSON）。这样用户不需要写代码就能定义校验规则。 接下来是冲突校验。表内冲突指的是同一批数据中某列的值是否重复，比如唯一性约束。而数据库冲突则是与现有数据比较，比如检查某字段是否已存在。这需要分两个步骤处理：首先处理表内校验，然后进行数据库校验。表内校验可以通过内存中的数据结构，比如HashSet，来快速查找重复。数据库校验则需要与数据库交互，这里要考虑性能，比如批量查询或者缓存机制。 逐列校验方面，每列可能有不同的规则，比如非空、格式、长度、正则表达式等。需要为每列定义校验器，可能采用责任链模式，每个校验器处理特定规则，依次执行。校验结果需要收集每个单元格的错误信息，然后汇总到行级别。 错误汇总需要记录每行中各列的错误，可能使用一个Map结构，键是列名或索引，值是错误信息列表。最后，只有所有列都通过校验的行才会被下发，否则记录错误详情。 然后是框架结构设计。可能需要几个核心模块：配置解析、校验引擎、冲突检查、错误处理和下发执行。配置解析负责读取用户定义的规则，校验引擎执行具体的校验逻辑，冲突检查处理表内和数据库的冲突，错误处理收集和汇总错误，下发执行处理正确数据的持久化或后续操作。 性能方面，批量导入可能涉及大量数据，需要考虑数据库查询的优化，比如使用IN语句批量检查存在性，避免逐条查询。同时，多线程处理可能提升速度，但要注意线程安全和数据库连接管理。 扩展性也很重要，框架应允许用户自定义校验器，通过接口或抽象类让用户实现特定的校验逻辑。比如提供一个Validator接口，用户可以自行实现并注册到框架中。 异常处理需要完善，比如数据库连接失败、配置错误等情况，要有明确的异常提示和日志记录。日志记录帮助用户排查问题，比如记录哪些行校验失败，原因是什么。 最后，可能要考虑事务管理，确保下发执行的数据要么全部成功，要么回滚，避免部分数据入库导致的不一致。但如果是逐行下发，可能需要不同的策略，比如分批提交。 现在需要把这些思路整合成一个结构清晰的框架，确保各模块职责明确，易于扩展和维护。可能需要画个流程图或者类图来辅助设计，但用户只需要文字描述。接下来，按照用户的要求分步骤说明，确保每个部分都覆盖到。</think>以下分步骤为您介绍如何设计该批量导入免编码校验框架： 1. **架构分层设计** ```java // 伪代码结构示例 public class ImportFramework { // 配置层 private ValidatorConfig config; // 核心处理层 public ImportResult process(ImportData data) { List<RowResult> results = data.rows().parallelStream() .map(row -> validateRow(row)) .collect(Collectors.toList()); dispatchValidRows(results); return buildResult(results); } // 校验层 private RowResult validateRow(Row row) { RowResult result = new RowResult(); row.getCells().forEach(cell -> { validateCell(cell, result); }); validateRowConflicts(row, result); return result; } } ``` 2. **校验规则配置（关键实现）** - **表内冲突校验**：使用内存索引快速检测 ```java class InMemoryConflictChecker { private Map<String, Set<Object>> columnValueIndex = new HashMap<>(); public void check(String column, Object value) { if (!columnValueIndex.containsKey(column)) { columnValueIndex.put(column, new HashSet<>()); } if (columnValueIndex.get(column).contains(value)) { throw new ConflictException("表内重复值: " + value); } columnValueIndex.get(column).add(value); } } ``` - **数据库冲突校验**：批量预检优化 ```java class DBConflictChecker { public void batchCheck(List<Object> checkValues) { String sql = "SELECT field FROM table WHERE field IN (:values)"; List<Object> existing = jdbcTemplate.queryForList(sql, params); // 对比差异生成冲突报告 } } ``` 3. **校验流程编排** ```mermaid graph TD A[开始导入] --> B[解析输入数据] B --> C{是否预检通过?} C -->|是| D[逐行校验] C -->|否| E[返回格式错误] D --> F[单元格基础校验] F --> G[表内唯一性校验] G --> H[数据库存在性校验] H --> I{是否有错误?} I -->|是| J[记录错误明细] I -->|否| K[加入待下发队列] ``` 4. **错误聚合设计** ```java class RowResult { private Map<String, List<String>> cellErrors = new LinkedHashMap<>(); private List<String> rowErrors = new ArrayList<>(); public void addError(String column, String message) { cellErrors.computeIfAbsent(column, k -> new ArrayList<>()).add(message); } public boolean isValid() { return cellErrors.isEmpty() && rowErrors.isEmpty(); } } ``` 5. **性能优化措施** - **批量预加载**：对需要数据库校验的字段，提前批量查询已有数据 ```java List<String> batchValues = inputData.getColumnValues("username"); Set<String> existingNames = userRepository.findExistingNames(batchValues); ``` - **多级缓存**：采用LRU缓存最近校验过的数据，减少数据库查询 6. **扩展点设计** ```java // 自定义校验器接口 public interface CustomValidator { boolean validate(Object value, ValidationContext context); } // 示例：日期格式校验器 public class DateFormatValidator implements CustomValidator { private static final DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd"); @Override public boolean validate(Object value, ValidationContext ctx) { try { LocalDate.parse((String)value, formatter); return true; } catch (Exception e) { ctx.addError("日期格式错误"); return false; } } } ``` **实施建议**： 1. 采用Spring Batch框架实现分块(chunk)处理机制 2. 使用Hibernate Validator进行基础校验规则复用 3. 集成Swagger生成校验规则配置的API文档 4. 对百万级数据导入，建议采用分片处理+断点续传机制 **典型校验场景处理**： - 空值校验：配置`@NotNull`规则 - 格式校验：正则表达式匹配（如手机号、邮箱） - 范围校验：数值区间限制 - 逻辑校验：跨字段依赖检查（如开始日期早于结束日期） 该框架可通过JSON/YAML配置实现零编码： ```yaml columns: - name: employeeId rules: - type: unique scope: batch - type: db_exists table: employees column: id - name: hireDate rules: - type: format pattern: 'yyyy-MM-dd' - type: range min: '2000-01-01' max: now ``` 最终输出结构示例： ```json { "totalRows": 1000, "successCount": 850, "errorRows": [ { "rowNum": 5, "errors": { "email": ["格式不正确"], "departmentId": ["部门不存在"] } }, { "rowNum": 23, "errors": { "employeeId": ["表内重复值: E10023"] } } ] } ```