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为什么不推荐使用BeanUtils属性转换工具

1 背景 之前在专栏中讲过“不推荐使用属性拷贝工具”,推荐直接定义转换类和方法使用 IDEA 插件自动填充 get / set 函数。...不推荐的主要理由是: 有些属性拷贝工具性能有点差 有些属性拷贝工具有“BUG” 使用属性拷贝工具容易存在一些隐患(后面例子会讲到) 2 示例 首先公司内部就遇到过 commons 包的 BeanUtils...打断点可以看到,属性拷贝之后 B 类型的 second 对象中 ids 仍然为 Integer 类型: 如果不转换为字符串,直接进行打印,并不会报错。...---- 如果手动定义转换器,使用 IDEA 插件(如 generateO2O)自动转换: public final class A2BConverter { public static B...之前对各种属性映射工具的性能进行了简单的对比,结果如下: 因此慎用属性转换工具,如果可能建议自定义转换类,使用 IDEA插件自动填充,效率也挺高, A 或 B 中任何属性类型不匹配,甚至删除一个属性,

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为什么不推荐使用BeanUtils属性转换工具

1 背景 之前在专栏中讲过“不推荐使用属性拷贝工具”,推荐直接定义转换类和方法使用 IDEA 插件自动填充 get / set 函数。...不推荐的主要理由是: 有些属性拷贝工具性能有点差 有些属性拷贝工具有“BUG” 使用属性拷贝工具容易存在一些隐患(后面例子会讲到) 2 示例 首先公司内部就遇到过 commons 包的 BeanUtils...如果不转换为字符串,直接进行打印,并不会报错。...如果手动定义转换器,使用 IDEA 插件(如 generateO2O)自动转换: 在编码阶段就可以非常明确地发现这个问题: ?...因此慎用属性转换工具,如果可能建议自定义转换类,使用 IDEA插件自动填充,效率也挺高, A 或 B 中任何属性类型不匹配,甚至删除一个属性,编译阶段即可报错,而且直接调用 get set 的效率也是非常高的

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    Flink1.4 数据流类型与转换关系

    不过很多初学者在看到官方文档中那一大坨的转换时,常常会蒙了圈,文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型,它们之间是如何通过转换关联起来的。...而在 flatMap() 和 map() 之间由于加了 rebalance(),它们之间的数据流分区就有3个子分区(m1的数据流向3个map()实例)。...Flink 不推荐使用 AllWindowedStream,因为在普通流上进行窗口操作,就势必需要将所有分区的流都汇集到单个的 Task 中,而这个单个的 Task 很显然就会成为整个Job的瓶颈。...除了名字不一样,一开始很难将它们区分开来,而且为什么要提供两个功能类似的接口呢? 实际上这两者还是很点区别的。...总结 本文介绍通过不同数据流类型的转换图来解释每一种数据流的含义、转换关系。后面的文章会深入讲解 Window 机制的实现,双流 Join 的实现等。

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