Maven項目引入Hibernate Validator

近期的flink作業中，需要對上傳的日志數據進行大量的校驗。
校驗規則大多比較簡單，僅為字符串長度，數組長度，數據的最大值和最小值，非空判斷等。然而不想寫諸多校驗代碼，容易導致代碼又丑又繁瑣。聯想SpringBoot項目中的參數校驗，於是想着在純maven的項目中引入校驗。

引入依賴

SpringBoot的基本參數校驗是基於Hibernate Validator實現的，因此在pom中引入以下依賴：

    <dependency>
        <groupId>org.hibernate</groupId>
        <artifactId>hibernate-validator</artifactId>
        <version>6.1.0.Final</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.glassfish</groupId>
        <artifactId>javax.el</artifactId>
        <version>3.0.1-b11</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.hibernate</groupId>
        <artifactId>hibernate-validator-cdi</artifactId>
        <version>6.1.0.Final</version>
    </dependency>

添加注解

在需要驗證的實體類中引入校驗注解（不得不說，注解真香）.

public class LogEvent {

    @NotNull
    private Instant timestamp;
    
    @NotNull
    private String filepath;
    
    @NotNull
    @Length(min = 1, max = 64)
    private String region;
    
    @NotNull
    private Boolean status;
    
    @NotNull
    @Min(-1)
    @Max(60 * 1000)
    private Integer timeDelay;
    
    @NotNull
    @Length(min = 1, max = 64)
    private String target;
    
    @Length(max = 1024)
    private String message;
    
    @Size(max = 5)
    private List<String> tags;
}

參數校驗

因為Validator是thread safe實現，因此多線程中可以放心的使用。

@Slf4j
public class LogEventUtil {

    // thread safe
    private static final Validator VALIDATOR = Validation.buildDefaultValidatorFactory().getValidator();

    public static boolean validate(LogEvent event) {
        Set<ConstraintViolation<LogEvent>> constraintViolations = VALIDATOR.validate(event);
        if (!constraintViolations.isEmpty()) {
            return false;
        }
        
        // 此處省略若干復雜的校驗規則（臟活不可能一點都不接觸的）
    }
}

通過VALIDATOR.validate即可實現對LogEvent的基本校驗。

flink作業引用

寥寥幾筆，即完成數據讀取以及校驗。

    private static DataStream<LogEvent> configureKafkaConsumer(final StreamExecutionEnvironment env, ParameterTool parameterTool) {
        String topic = parameterTool.get("kafka.topic", "");
        Properties kafkaProperties = filterPrefix(parameterTool.getProperties(), "kafka");
        return env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(topic, new SimpleStringSchema(), kafkaProperties))
                .map((MapFunction<String, LogEvent>) LogEventUtil::parseLogEvent)
                .filter((FilterFunction<LogEvent>) LogEventUtil::validate)
                .name("LogEventSourceStream")
                .returns(LogEvent.class);
    }