帮我优化这个Java方法 @Override public boolean doFilterByRequestSource(String type, Integer channelCode, Integer requestSource) { try { Map<String, String> map = FastJsonUtils.fromJSONString(systemParameterClient.getSystemParameter(DictConstant.FILTER_BY_REQUEST_CHANNEL), Map.class); if (MapUtils.isEmpty(map)) { return false; } String filterType = map.get(type); if (StringUtils.isBlank(filterType)) { return false; } List<Integer> filterChannel = Lists.newArrayList(); String[] resources = filterType.split(","); for (String resource : resources) { if (NumberUtils.isNumber(resource)) { filterChannel.add(Integer.valueOf(resource)); } else { LoggerUtils.error(logger, "[OrderCoreService][filter] 过滤指定渠道订单配置不为数字 type:{}, source:{}", type, resource); } } // 需要判断是否包含 if (requestSource != null && filterChannel.contains(requestSource)) { LoggerUtils.info(logger, "[OrderCoreService][filter] 过滤指定渠道订单 source:{}", requestSource); return channelCode != null && !requestSource.equals(channelCode); } return false; } catch (Exception e) { LoggerUtils.error(logger, "[OrderCoreService][filter] error:{}", e, ThrowableUtil.stackTraceToString(e)); return false; } }
时间: 2024-02-14 15:21:32 浏览: 22
这段代码的性能瓶颈可能在于调用了远程的systemParameterClient.getSystemParameter方法,这个方法可能会涉及到网络IO,因此建议使用缓存来避免频繁调用该方法。
另外,建议使用更加高效的JSON库,如Jackson或Gson,来代替FastJson。
可以考虑以下优化方案:
1. 使用缓存来避免频繁调用systemParameterClient.getSystemParameter方法,将获取到的结果缓存到本地或分布式缓存中。
2. 使用更加高效的JSON库,如Jackson或Gson,来代替FastJson,提高JSON序列化和反序列化的效率。
3. 对于字符串的拆分和转换,可以使用Java 8的Stream API来优化代码。
4. 将日志输出改为异步方式,避免日志输出对性能的影响。
相关问题
@Override public Map<String, Object> findByAll(Integer pageNo, Integer pageSize) { return null; 请补全
请补全代码如下:
```java
@Override
public Map<String, Object> findByAll(Integer pageNo, Integer pageSize) {
// 查询数据
List<Object> dataList = // 查询数据的逻辑
// 分页处理
int total = dataList.size();
int start = (pageNo - 1) * pageSize;
int end = Math.min(start + pageSize, total);
List<Object> pageData = dataList.subList(start, end);
// 构造返回结果
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
result.put("total", total);
result.put("data", pageData);
return result;
}
```
在上述代码中,请根据具体的业务逻辑进行查询数据的操作,并将查询到的数据进行分页处理,最后构造出包含总记录数和分页数据的返回结果。
@Override public boolean deleteRoublePersonnelPool(String id) { roublePersonnelPoolRepository.deleteById(id); return true; }帮我优化一下这段代码
当删除人员池中的记录时,可以进行以下代码优化:
```java
@Override
public boolean deleteRoublePersonnelPool(String id) {
try {
roublePersonnelPoolRepository.deleteById(id);
return true;
} catch (EmptyResultDataAccessException e) {
return false;
}
}
```
在这里,我们使用了try-catch块来处理删除操作可能抛出的异常。如果给定的id在人员池中不存在,`deleteById`方法会抛出`EmptyResultDataAccessException`异常。通过捕获该异常并返回`false`,我们可以在删除失败时提供更准确的反馈。否则,如果删除成功,我们返回`true`。
这样做可以避免在删除不存在的记录时抛出异常,并且可以根据返回值来判断删除操作是否成功。