java中避免集合死鏈調用

目錄

• 1. 前言
• 2. 場景
• 3. 環境
  • 3.1 開發環境准備
  • 3.2 數據准備
    • 3.2.1 Mysql數據庫表及數據
    • 3.2.2 redis庫數據
• 4. 解決方式
• 5.完整代碼
  • 5.1Model
  • 5.2 Controller
  • 5.3 Service
  • 5.4 Service 實現類
• 6.測試
• 7.總結

1. 前言

 開發過程中，一些集合 的變動會觸發任務去改變 其他的集合，為了保障任務的正確執行，應避免出現死循環調用，即對集合之間的影響關系進行一些限制。怕日后遺忘，特在此記錄。

2. 場景

• A 集合影響 A 集合。

• A 集合影響 B 集合，B 集合影響了 A 集合。

• A 集合影響 B 集合，B 集合影響了 C 集合，C 集合影響了 A 集合。

• A 集合影響 B 集合、C 集合，B 集合影響了 D 集合，C 集合影響了 E 集合，E 集合影響 A 集合。

3. 環境

3.1 開發環境准備

• JDK 1.8
• SpringBoot 2.x
• Mysql 8
• redis

3.2 數據准備

3.2.1 Mysql數據庫表及數據

dp_process表

CREATE TABLE `dp_process` (
  `ID` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT 'ID',
  `NAME` varchar(128) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '名稱',
  `CODE` varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '代碼',
  `CATEGORY` varchar(512) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '類型 1=樓宇，2=房地產',
  `IN_COLS` varchar(1024) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '輸入集合',
  `OUT_COLS` varchar(128) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '影響集合',
  `REMARK` varchar(1024) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '備注',
  `ENABLED` varchar(1) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '是否開啟',
  `STATUS` int DEFAULT NULL COMMENT '狀態 數據狀態：0=正常，1=刪除，失效',
  `CREATED_BY` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '創建人',
  `CREATED_TIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '創建時間',
  `UPDATED_BY` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '更新人',
  `UPDATED_TIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時間',
  `REVISION` int DEFAULT '0' COMMENT '樂觀鎖',
  PRIMARY KEY (`ID`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci COMMENT='數據處理 ';

dp_process 表中的數據

INSERT INTO `gccs`.`dp_process`(`ID`, `NAME`, `CODE`, `CATEGORY`, `IN_COLS`, `OUT_COLS`, `REMARK`, `ENABLED`, `STATUS`, `CREATED_BY`, `CREATED_TIME`, `UPDATED_BY`, `UPDATED_TIME`, `REVISION`) VALUES ('1', 'B', 'B', 'ly', 'A', 'B', 'B', '1', 0, NULL, NULL, NULL, NULL, 0);
INSERT INTO `gccs`.`dp_process`(`ID`, `NAME`, `CODE`, `CATEGORY`, `IN_COLS`, `OUT_COLS`, `REMARK`, `ENABLED`, `STATUS`, `CREATED_BY`, `CREATED_TIME`, `UPDATED_BY`, `UPDATED_TIME`, `REVISION`) VALUES ('2', 'D', 'D', 'ly', 'B', 'D', 'D', '1', 0, NULL, NULL, NULL, NULL, 0);
INSERT INTO `gccs`.`dp_process`(`ID`, `NAME`, `CODE`, `CATEGORY`, `IN_COLS`, `OUT_COLS`, `REMARK`, `ENABLED`, `STATUS`, `CREATED_BY`, `CREATED_TIME`, `UPDATED_BY`, `UPDATED_TIME`, `REVISION`) VALUES ('3', 'E', 'E', 'ly', 'B', 'E', 'E', '1', 0, NULL, NULL, NULL, NULL, 0);
INSERT INTO `gccs`.`dp_process`(`ID`, `NAME`, `CODE`, `CATEGORY`, `IN_COLS`, `OUT_COLS`, `REMARK`, `ENABLED`, `STATUS`, `CREATED_BY`, `CREATED_TIME`, `UPDATED_BY`, `UPDATED_TIME`, `REVISION`) VALUES ('4', 'G', 'G', 'ly', 'D', 'G', 'G', '1', 0, NULL, NULL, NULL, NULL, 0);
INSERT INTO `gccs`.`dp_process`(`ID`, `NAME`, `CODE`, `CATEGORY`, `IN_COLS`, `OUT_COLS`, `REMARK`, `ENABLED`, `STATUS`, `CREATED_BY`, `CREATED_TIME`, `UPDATED_BY`, `UPDATED_TIME`, `REVISION`) VALUES ('5', 'F', 'F', 'ly', 'D', 'F', 'F', '1', 0, NULL, NULL, NULL, NULL, 0);

3.2.2 redis庫數據

key	Value
A	[{ "id": "1","outCols": "B"}]
B	[{"id": "2","outCols": "D"},{"id": "3","outCols": "E"}]
D	[{"id": "4","outCols": "G"},{"id": "5","outCols": "F"}]

4. 解決方式

​ 通過遞歸的方式循環查詢、對比。

 本例主要牽扯到的知識點有：

• Stack (棧，先進后出)
• 遞歸
• redis簡單增刪操作

 本文以修改方法代碼為例，介紹如何實現防死鏈調用，非常簡單。

	/**
     * @create  2021-07-08 更新 數據處理
     * @param dpProcess 數據處理 模型
     * @param updateNil 全字段更新(新增時此字段可以忽略): 是:Y 否:N {@link SystemConst.Whether}
     * @return
     */
    @Override
    public int modify(DpProcess dpProcess, String updateNil){
        
        // **省略一堆代碼**

        // 輸入集合統一處理
        operInclos(dpProcess, orignDpProcess.getInCols());

        // **省略一堆代碼**
    }

 operInclos() 方法 ：本文重點，主要做了數據校驗、redis中數據更新等一系列操作

	/**
     * @create 輸入集合統一處理 2021/7/11 14:13
     * @param dpProcess 新數據處理對象
     * @param oldClos 原數據處理對象中的輸入集合
     * @return
     */
    private void operInclos(DpProcess dpProcess, String oldClos) {
        // 新數據處理對象中的輸入集合
        String inCols = dpProcess.getInCols();

        // 若新數據處理對象中的輸入集合沒有值，則直接跳過，不進行操作
        if(StringUtils.isNotBlank(inCols)){
            if(dpProcess.getInCols().contains(dpProcess.getOutCols())){
                throw new ServiceException("數據處理流程配置輸入流程調用了輸出集合！");
            }

            // 數據類型轉換
            Set<String> set = new HashSet(Arrays.asList(inCols.split(",")));

            // 循環遍歷輸入集合
            for (String inClo : set) {

                // 最終需要遍歷的list
                List<DpProcessVo> childFinalList = new ArrayList<>();

                // 從redis中獲取當前集合的影響關系
                String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(inClo);

                // 如果redis中存儲的集合影響關系不為空，做簡單的遍歷去重處理
                if(StringUtils.isNotBlank(dpProcessJson)){

                    // redis中存儲的集合影響關系列表
                    List<DpProcessVo> children = new ArrayList<>();

                    // 進行數據類型轉換
                    children = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);
                    for (DpProcessVo dpProcessVo1 : children) {
                        if(dpProcess.getId().equals(dpProcessVo1.getId())){
                            continue;
                        }
                        childFinalList.add(dpProcessVo1);
                    }
                    // 添加本次影響的集合
                    DpProcessVo dpProcess1 = new DpProcessVo();
                    dpProcess1.setId(dpProcess.getId());
                    dpProcess1.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
                    childFinalList.add(dpProcess1);
                }
                // 如果redis中沒有此輸入集合的影響關系，則可以直接進行添加
                else{
                    DpProcessVo dpProcess1 = new DpProcessVo();
                    dpProcess1.setId(dpProcess.getId());
                    dpProcess1.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
                    childFinalList.add(dpProcess1);
                }

                // 驗證數據處理流程配置輸入流程是否調用了輸出集合
                Stack<DpProcessVo> nodeStack = new Stack<>();
                // 設置模型
                DpProcessVo dpProcessVoTop = new DpProcessVo();
                dpProcessVoTop.setOutCols(inClo);
                dpProcessVoTop.setId(dpProcess.getId());
                nodeStack.add(dpProcessVoTop);

                // 遍歷需要進行死鏈校驗的數據
                for (DpProcessVo dpProcessVo : childFinalList) {

                    // 是否添加標識（默認為添加，如果集合為死鏈，則進行提示）
                    boolean addFlag = true;

                    // 循環遍歷棧
                    for (DpProcessVo processVo : nodeStack) {
                        if(processVo.getOutCols().equals(dpProcessVo.getOutCols())){
                            addFlag = false;
                            break;
                        }
                    }
                    if(!addFlag){

                        throw new ServiceException("數據處理流程配置輸入流程調用了輸出集合！");
                    }
                    // 將dpProcessVo推到這個堆棧的頂部
                    nodeStack.push(dpProcessVo);

                    // 驗證數據處理流程配置輸入流程是否調用了輸出集合
                    invaldClosInfo(nodeStack);

                    // 移除此堆棧頂部的對象並將該對象作為此函數的值返回
                    nodeStack.pop();

                }
            }

            // 處理需要刪除的集合
            dealNeedDeleteCols(dpProcess, oldClos, set);

            // 獲取並設置最終的集合名稱
            String finallyCols = StringUtils.join(set.toArray(), ",");
            dpProcess.setInCols(finallyCols);

            // 省略一堆更新redis的操作
        }
    }

 invaldClosInfo()方法： 遞歸深度遍歷

/**
     * @create 驗證數據處理流程配置輸入流程是否調用了輸出集合  2021/7/20 22:10
     * @param nodeStack 深度遍歷棧
     * @return void
     */
    public void invaldClosInfo(Stack<DpProcessVo> nodeStack) {

        // 查看此堆棧頂部的對象而不將其從堆棧中移除
        DpProcessVo dpProcessVo = nodeStack.peek();

        // 從redis中查找此集合影響的流程關系
        String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(dpProcessVo.getOutCols());
        // 如果集合沒有影響其他集合，則直接返回
        if(StringUtils.isBlank(dpProcessJson)){
            return;
        }

        //獲得節點的子節點，對於二叉樹就是獲得節點的左子結點和右子節點
        List<DpProcessVo> children = new ArrayList<>();
        // redis中原來存儲的信息
        children = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);

        // 遍歷集合影響的集合關系
        for (DpProcessVo dpProcessVo1 : children) {
            boolean addFlag = true;
            for (DpProcessVo processVo : nodeStack) {
                if(processVo.getOutCols().equals(dpProcessVo1.getOutCols())){
                    addFlag = false;
                    break;
                }
            }
            if(!addFlag){

                throw new ServiceException("數據處理流程配置輸入流程調用了輸出集合！");
            }

            // 將dpProcessVo推到這個堆棧的頂部
            nodeStack.push(dpProcessVo1);

            // 驗證數據處理流程配置輸入流程是否調用了輸出集合
            invaldClosInfo(nodeStack);

            // 移除此堆棧頂部的對象並將該對象作為此函數的值返回
            nodeStack.pop();
        }
    }

5.完整代碼

 記錄代碼，方便日后復習、調用、重構。

5.1Model

 模型主要分兩部分：數據處理模型和簡化版的數據處理模型。

 DpProcess：數據處理模型，數據完整的Sql操作

import com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*;
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
import lombok.experimental.Accessors;

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;

/**
 * <p>
 * 數據處理 
 * </p>
 *
 * @since 2021-07-08
 */
@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Accessors(chain = true)
@ApiModel(value="DpProcess對象", description="數據處理 ")
@TableName("dp_process")
public class DpProcess implements Serializable {

    @TableField(exist = false)
    public static final String ENABLED = "ENABLED";

    @TableField(exist = false)
    public static final String STATUS = "STATUS";

    @TableField(exist = false)
    public static final String CATEGORY = "CATEGORY";

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @ApiModelProperty(value = "ID")
    @TableId(value = "ID", type = IdType.ASSIGN_ID)
    private String id;

    @ApiModelProperty(value = "名稱")
    @TableField("NAME")
    private String name;

    @ApiModelProperty(value = "代碼")
    @TableField("CODE")
    private String code;

    @ApiModelProperty(value = "類型 1=樓宇，2=房地產")
    @TableField("CATEGORY")
    private String category;

    @ApiModelProperty(value = "輸入集合")
    @TableField("IN_COLS")
    private String inCols;

    @ApiModelProperty(value = "影響集合")
    @TableField("OUT_COLS")
    private String outCols;

    @ApiModelProperty(value = "備注")
    @TableField("REMARK")
    private String remark;

    @ApiModelProperty(value = "是否開啟  0:否  1：是")
    @TableField("ENABLED")
    private String enabled;

    @ApiModelProperty(value = "狀態 數據狀態：0=正常，1=刪除，失效")
    @TableField(value = "STATUS", fill = FieldFill.INSERT)
    private Integer status;

    @ApiModelProperty(value = "創建人")
    @TableField(value = "CREATED_BY", fill = FieldFill.INSERT)
    private String createdBy;

    @ApiModelProperty(value = "創建時間")
    @JSONField(format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    @TableField(value = "CREATED_TIME", fill = FieldFill.INSERT)
    private Date createdTime;

    @ApiModelProperty(value = "更新人")
    @TableField(value = "UPDATED_BY", fill = FieldFill.UPDATE)
    private String updatedBy;

    @ApiModelProperty(value = "更新時間")
    @JSONField(format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    @TableField(value = "UPDATED_TIME", fill = FieldFill.UPDATE)
    private Date updatedTime;

    @ApiModelProperty(value = "樂觀鎖")
    @Version
    @TableField(value = "REVISION", fill = FieldFill.INSERT)
    private Integer revision;

}

DpProcessVo: 數據處理簡單模型，處理redis數據結構數據。

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
import lombok.experimental.Accessors;

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Accessors(chain = true)
@ApiModel(value="DpProcessVo對象", description="數據處理簡單模型 ")
public class DpProcessVo{

    @ApiModelProperty(value = "ID")
    private String id;

    @ApiModelProperty(value = "影響集合")
    private String outCols;

}

5.2 Controller

 updateNil：讓用戶選擇使用那種更新方式，也可以把接口一拆為二，主要看個人習慣。

/**
     * @create  2021-07-08 更新 數據處理
     * @param dpProcess 數據處理 模型
     * @param updateNil 全字段更新(新增時此字段可以忽略): 是:Y 否:N {@link SystemConst.Whether}
     * @return
     */
    @ApiOperation(value="更新",notes = "更新")
    @PostMapping("/modify")
    public Result modify(
            @ApiParam(name = "dpProcess", value = "數據處理 模型", required = true) @RequestBody DpProcess dpProcess,
            @ApiParam(name = "updateNil", value = "全字段更新(新增時此字段可以忽略): 是:Y 否:不傳或者隨意傳") @RequestParam(required = false) String updateNil) {
        int addResult = dpProcessService.modify(dpProcess, updateNil);
        if (addResult > 0) {
            return new Result(CommonCode.SUCCESS, "更新成功！");
        }
        return new Result(CommonCode.FAIL, "更新失敗！");
    }

5.3 Service

 沒啥好說的，就是一個接口。

    /**
     * @create 2021-07-08 更新 數據處理
     * @param dpProcess 數據處理 模型
     * @param updateNil 全字段更新(新增時此字段可以忽略): 是:Y 否:N {@link SystemConst.Whether}
     * @return
     */
    int modify(DpProcess dpProcess, String updateNil);

5.4 Service 實現類

 DpRecord：數據處理記錄，不是本文重點，此處可直接忽略，相關說明 待 數據流程處理文章中提現。

/**
     * @create  2021-07-08 更新 數據處理
     * @param dpProcess 數據處理 模型
     * @param updateNil 全字段更新(新增時此字段可以忽略): 是:Y 否:N {@link SystemConst.Whether}
     * @return
     */
    @Override
    public int modify(DpProcess dpProcess, String updateNil){
        if(dpProcess == null){
            throw new ServiceException("數據處理模型不能為空！");
        }
        // 走更新方法
        // 通過id查詢數據處理 詳情
        DpProcess orignDpProcess = this.detail(dpProcess.getId());
        if(dpProcess == null){
            throw new ServiceException("數據處理模型信息不能為空！");
        }

        // 如果當前任務已存在，需要先進行取消
        if("0".equals(dpProcess.getEnabled())){
            if(defaultSchedulingConfigurer.hasTask(dpProcess.getId())){
                defaultSchedulingConfigurer.cancelTriggerTask(dpProcess.getId());
            }
            // 根據數據處理ID查看數據庫中是否有需要執行的數據處理記錄
            DpRecord dpRecord = dpRecordService.getNeedExecRecordByDppId(dpProcess.getId());
            // 如果數據處理記錄信息為空,則進行新增
            if(dpRecord != null){
                // 設置結束時間為當前時間
                dpRecord.setEndTime(new Date());
                // 運行失敗
                dpRecord.setSucceed("2");
                dpRecord.setFailedResult("用戶取消操作");
            }
            // 對數據處理記錄進行更新或者保存
            dpRecordService.addOrUpdate(dpRecord, null);
        }

        // 限制輸出集合不能為空
        dpProcess.setOutCols(StringUtils.isNotBlank(dpProcess.getOutCols()) ? dpProcess.getOutCols() : orignDpProcess.getOutCols());
        if(StringUtils.isBlank(dpProcess.getOutCols())){
            throw new ServiceException("數據影響集合不能為空！");
        }

        // 輸入集合統一處理
        operInclos(dpProcess, orignDpProcess.getInCols());

        // 全字段更新
        if(SystemConst.Whether.Yes.getCode().equals(updateNil)){
            if(StringUtils.isBlank(dpProcess.getRemark())){
                throw new ServiceException("數據處理備注不能為空！");
            }
            // 備注不能小於20字
            if(dpProcess.getRemark().length() < 20){
                throw new ServiceException("數據處理備注不能小於20字！");
            }
            return dpProcessMapper.alwaysUpdateSomeColumnById(dpProcess);
        }
        // 數據處理代碼自動填充
        dpProcess.setCode(StringUtils.isBlank(dpProcess.getCode()) ? orignDpProcess.getCode() : dpProcess.getCode());

        return dpProcessMapper.updateById(dpProcess);
    }

operInclos() ： 處理輸入集合的方法

/**
 * @create 輸入集合統一處理  2021/7/11 14:13
 * @param dpProcess 新數據處理對象
 * @param oldClos 原數據處理對象中的而輸入集合
 * @return
 */
private void operInclos(DpProcess dpProcess, String oldClos) {
    // 新數據處理對象中的輸入集合
    String inCols = dpProcess.getInCols();

    // 若新數據處理對象中的輸入集合沒有值，則直接跳過，不進行操作
    if(StringUtils.isNotBlank(inCols)){
        if(dpProcess.getInCols().contains(dpProcess.getOutCols())){
            throw new ServiceException("數據處理流程配置輸入流程調用了輸出集合！");
        }

        // 數據類型轉換
        Set<String> set = new HashSet(Arrays.asList(inCols.split(",")));

        // 循環遍歷輸入集合
        for (String inClo : set) {

            // 最終需要遍歷的list
            List<DpProcessVo> childFinalList = new ArrayList<>();

            // 從redis中獲取當前集合的影響關系
            String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(inClo);

            // 如果redis中存儲的集合影響關系不為空，做簡單的遍歷去重處理
            if(StringUtils.isNotBlank(dpProcessJson)){

                // redis中存儲的集合影響關系列表
                List<DpProcessVo> children = new ArrayList<>();

                // 進行數據類型轉換
                children = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);
                for (DpProcessVo dpProcessVo1 : children) {
                    if(dpProcess.getId().equals(dpProcessVo1.getId())){
                        continue;
                    }
                    childFinalList.add(dpProcessVo1);
                }
                // 添加本次影響的集合
                DpProcessVo dpProcess1 = new DpProcessVo();
                dpProcess1.setId(dpProcess.getId());
                dpProcess1.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
                childFinalList.add(dpProcess1);
            }
            // 如果redis中沒有此輸入集合的影響關系，則可以直接進行添加
            else{
                DpProcessVo dpProcess1 = new DpProcessVo();
                dpProcess1.setId(dpProcess.getId());
                dpProcess1.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
                childFinalList.add(dpProcess1);
            }

            // 驗證數據處理流程配置輸入流程是否調用了輸出集合
            Stack<DpProcessVo> nodeStack = new Stack<>();
            // 設置模型
            DpProcessVo dpProcessVoTop = new DpProcessVo();
            dpProcessVoTop.setOutCols(inClo);
            dpProcessVoTop.setId(dpProcess.getId());
            nodeStack.add(dpProcessVoTop);

            // 遍歷需要進行死鏈校驗的數據
            for (DpProcessVo dpProcessVo : childFinalList) {

                // 是否添加標識（默認為添加，如果集合為死鏈，則進行提示）
                boolean addFlag = true;

                // 循環遍歷棧
                for (DpProcessVo processVo : nodeStack) {
                    if(processVo.getOutCols().equals(dpProcessVo.getOutCols())){
                        addFlag = false;
                        break;
                    }
                }
                if(!addFlag){

                    throw new ServiceException("數據處理流程配置輸入流程調用了輸出集合！");
                }
                // 將dpProcessVo推到這個堆棧的頂部
                nodeStack.push(dpProcessVo);

                // 驗證數據處理流程配置輸入流程是否調用了輸出集合
                invaldClosInfo(nodeStack);

                // 移除此堆棧頂部的對象並將該對象作為此函數的值返回
                nodeStack.pop();

            }
        }

        // 處理需要刪除的集合
        dealNeedDeleteCols(dpProcess, oldClos, set);

        // 獲取並設置最終的集合名稱
        String finallyCols = StringUtils.join(set.toArray(), ",");
        dpProcess.setInCols(finallyCols);

        // 能走到這一步，說明所有的集合沒有問題，可以進行更新操作了（再一次遍歷是為了和上面的校驗分開，避免部分數據被更新）
        for (String inClo : set) {

            List<DpProcessVo> dpProcessVoList = new ArrayList<>();
            // 首先獲取當前集合影響的數據處理對象
            String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(inClo);
            if(StringUtils.isBlank(dpProcessJson)){
                DpProcessVo dpProcessVo = new DpProcessVo();
                dpProcessVo.setId(dpProcess.getId());
                dpProcessVo.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
                dpProcessVoList.add(dpProcessVo);
                // 進行數據的存儲
                redisUtil.set(inClo, JSONArray.toJSON(dpProcessVoList).toString());
                continue;
            }

            // redis中原來存儲的信息
            List<DpProcessVo> dpProcessVos = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);

            // 把數據處理對象轉換為HashSet
            HashSet<DpProcessVo> hashSet = new HashSet(dpProcessVos);
            // 當前集合影響的 其他集合列表
            List<DpProcessVo> childFinalList = new ArrayList<>();

            // 遍歷redis中存儲的集合影響關系，並進行簡單去重處理
            for (DpProcessVo dpProcessVo : hashSet) {
                if(dpProcessVo.getId().equals(dpProcess.getId())){
                    continue;
                }
                childFinalList.add(dpProcessVo);
            }

            // 添加上本次影響的集合
            DpProcessVo dpProcessVo = new DpProcessVo();
            dpProcessVo.setId(dpProcess.getId());
            dpProcessVo.setOutCols(dpProcess.getOutCols());
            // 添加當前數據數據對象
            childFinalList.add(dpProcessVo);
            // 進行數據的存儲
            redisUtil.set(inClo, JSONArray.toJSON(childFinalList).toString());
        }
    }
}

invaldClosInfo() : 驗證數據處理流程配置輸入流程是否調用了輸出集合

/**
 * @create 驗證數據處理流程配置輸入流程是否調用了輸出集合  2021/7/20 22:10
 * @param nodeStack 深度遍歷棧
 * @return void
 */
public void invaldClosInfo(Stack<DpProcessVo> nodeStack) {

    // 查看此堆棧頂部的對象而不將其從堆棧中移除
    DpProcessVo dpProcessVo = nodeStack.peek();

    // 從redis中查找此集合影響的流程關系
    String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(dpProcessVo.getOutCols());
    // 如果集合沒有影響其他集合，則直接返回
    if(StringUtils.isBlank(dpProcessJson)){
        return;
    }

    //獲得節點的子節點，對於二叉樹就是獲得節點的左子結點和右子節點
    List<DpProcessVo> children = new ArrayList<>();
    // redis中原來存儲的信息
    children = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);

    // 遍歷集合影響的集合關系
    for (DpProcessVo dpProcessVo1 : children) {
        boolean addFlag = true;
        for (DpProcessVo processVo : nodeStack) {
            if(processVo.getOutCols().equals(dpProcessVo1.getOutCols())){
                addFlag = false;
                break;
            }
        }
        if(!addFlag){

            throw new ServiceException("數據處理流程配置輸入流程調用了輸出集合！");
        }

        // 將dpProcessVo推到這個堆棧的頂部
        nodeStack.push(dpProcessVo1);

        // 驗證數據處理流程配置輸入流程是否調用了輸出集合
        invaldClosInfo(nodeStack);

        // 移除此堆棧頂部的對象並將該對象作為此函數的值返回
        nodeStack.pop();
    }
}

dealNeedDeleteCols() : 主要處理--原數據為 A 集合影響 B 集合，修改為 C 集合影響了 B 集合，此時需要刪除 A 對 B的影響關系

/**
 * @create 處理需要刪除的集合 2021/7/20 17:58
 * @param dpProcess 數據處理模型
 * @param oldClos 原來的數據處理模型中的集合信息
 * @param set 最新的集合名稱信息
 * @return void
 */
private void dealNeedDeleteCols(DpProcess dpProcess, String oldClos, Set<String> set) {

    if(StringUtils.isBlank(oldClos)){
        return;
    }
    // 獲取去重后的集合數組
    List<String> newColsList = new ArrayList<>(set);

    // 原來的集合數組
    List<String> oldColsList = Arrays.asList(oldClos.split(","));

    // 獲取兩個集合的差集
    List<String> reduceList = oldColsList.stream().filter(item -> !newColsList.contains(item)).collect(toList());
    if(reduceList == null || reduceList.size() == 0){
        return;
    }
    for (String clos : reduceList) {
        // 獲取redis中的集合
        String dpProcessJson = (String) redisUtil.get(clos);
        if(StringUtils.isBlank(dpProcessJson)){
            continue;
        }
        // redis中原來存儲的信息
        List<DpProcessVo> dpProcessVos = JSONArray.parseArray(dpProcessJson, DpProcessVo.class);
        // 遍歷刪除的集合中影響的流程ID
        HashSet<DpProcessVo> hashSet = new HashSet(dpProcessVos);
        Iterator<DpProcessVo> it = hashSet.iterator();
        while(it.hasNext()){
            DpProcessVo dpProcessVo = it.next();
            if(dpProcessVo.getId().equals(dpProcess.getId())){
                it.remove();
            }
        }
        // 如果當前集合影響的流程為空，則進行刪除
        if(hashSet.isEmpty()){
            // 進行數據的存儲
            redisUtil.delete(clos);
            continue;
        }
        // 進行數據的存儲
        redisUtil.set(clos, JSONArray.toJSON(hashSet.toArray()).toString());
    }

}

6.測試

 可通過單元測試等多種方式，本文提供簡單的測試數據。

{
    "category": "ly",
    "code": "F",
    "createdBy": "",
    "createdTime": null,
    "enabled": "1",
    "id": "5",
    "inCols": "D",
    "name": "F",
    "outCols": "L",
    "remark": "F",
    "revision": 0,
    "status": 0,
    "updatedBy": "",
    "updatedTime": null
  }

7.總結

 僅對今日工作進行簡單記錄，代碼還需進一步重構，記錄永不止步。