> 本文由 JavaGuide 翻译自 https://www.baeldung.com/java-performance-mapping-frameworks 。转载请注明原文地址以及翻译作者。 ## 1. 介绍 创建由多个层组成的大型 Java 应用程序需要使用多种领域模型,如持久化模型、领域模型或者所谓的 DTO。为不同的应用程序层使用多个模型将要求我们提供 bean 之间的映射方法。手动执行此操作可以快速创建大量样板代码并消耗大量时间。幸运的是,Java 有多个对象映射框架。在本教程中,我们将比较最流行的 Java 映射框架的性能。 > 综合日常使用情况和相关测试数据,个人感觉 MapStruct、ModelMapper 这两个 Bean 映射框架是最佳选择。 ## 2. 常见 Bean 映射框架概览 ### 2.1. Dozer Dozer 是一个映射框架,它使用递归将数据从一个对象复制到另一个对象。框架不仅能够在 bean 之间复制属性,还能够在不同类型之间自动转换。 要使用 Dozer 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目: ```xml net.sf.dozer dozer 5.5.1 ``` 更多关于 Dozer 的内容可以在官方文档中找到: http://dozer.sourceforge.net/documentation/gettingstarted.html ,或者你也可以阅读这篇文章:https://www.baeldung.com/dozer 。 ### 2.2. Orika Orika 是一个 bean 到 bean 的映射框架,它递归地将数据从一个对象复制到另一个对象。 Orika 的工作原理与 Dozer 相似。两者之间的主要区别是 Orika 使用字节码生成。这允许以最小的开销生成更快的映射器。 要使用 Orika 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目: ```xml ma.glasnost.orika orika-core 1.5.2 ``` 更多关于 Orika 的内容可以在官方文档中找到:https://orika-mapper.github.io/orika-docs/,或者你也可以阅读这篇文章:https://www.baeldung.com/orika-mapping。 ### 2.3. MapStruct MapStruct 是一个自动生成 bean mapper 类的代码生成器。MapStruct 还能够在不同的数据类型之间进行转换。Github 地址:https://github.com/mapstruct/mapstruct。 要使用 MapStruct 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目: ```xml org.mapstruct mapstruct-processor 1.2.0.Final ``` 更多关于 MapStruct 的内容可以在官方文档中找到:https://mapstruct.org/,或者你也可以阅读这篇文章:https://www.baeldung.com/mapstruct。 要使用 MapStruct 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目: ```xml org.mapstruct mapstruct-processor 1.2.0.Final ``` ### 2.4. ModelMapper ModelMapper 是一个旨在简化对象映射的框架,它根据约定确定对象之间的映射方式。它提供了类型安全的和重构安全的 API。 更多关于 ModelMapper 的内容可以在官方文档中找到:http://modelmapper.org/ 。 要使用 ModelMapper 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目: ```xml org.modelmapper modelmapper 1.1.0 ``` ### 2.5. JMapper JMapper 是一个映射框架,旨在提供易于使用的、高性能的 Java bean 之间的映射。该框架旨在使用注释和关系映射应用 DRY 原则。该框架允许不同的配置方式:基于注释、XML 或基于 api。 更多关于 JMapper 的内容可以在官方文档中找到:https://github.com/jmapper-framework/jmapper-core/wiki。 要使用 JMapper 框架,我们需要添加这样的依赖到我们的项目: ```xml com.googlecode.jmapper-framework jmapper-core 1.6.0.1 ``` ## 3.测试模型 为了能够正确地测试映射,我们需要有一个源和目标模型。我们已经创建了两个测试模型。 第一个是一个只有一个字符串字段的简单 POJO,它允许我们在更简单的情况下比较框架,并检查如果我们使用更复杂的 bean 是否会发生任何变化。 简单的源模型如下: ```java public class SourceCode { String code; // getter and setter } ``` 它的目标也很相似: ```java public class DestinationCode { String code; // getter and setter } ``` 源 bean 的实际示例如下: ```java public class SourceOrder { private String orderFinishDate; private PaymentType paymentType; private Discount discount; private DeliveryData deliveryData; private User orderingUser; private List orderedProducts; private Shop offeringShop; private int orderId; private OrderStatus status; private LocalDate orderDate; // standard getters and setters } ``` 目标类如下图所示: ```java public class Order { private User orderingUser; private List orderedProducts; private OrderStatus orderStatus; private LocalDate orderDate; private LocalDate orderFinishDate; private PaymentType paymentType; private Discount discount; private int shopId; private DeliveryData deliveryData; private Shop offeringShop; // standard getters and setters } ``` 整个模型结构可以在这里找到:https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/performance-tests/src/main/java/com/baeldung/performancetests/model/source。 ## 4. 转换器 为了简化测试设置的设计,我们创建了如下所示的转换器接口: ```java public interface Converter { Order convert(SourceOrder sourceOrder); DestinationCode convert(SourceCode sourceCode); } ``` 我们所有的自定义映射器都将实现这个接口。 ### 4.1. OrikaConverter Orika 支持完整的 API 实现,这大大简化了 mapper 的创建: ```java public class OrikaConverter implements Converter{ private MapperFacade mapperFacade; public OrikaConverter() { MapperFactory mapperFactory = new DefaultMapperFactory .Builder().build(); mapperFactory.classMap(Order.class, SourceOrder.class) .field("orderStatus", "status").byDefault().register(); mapperFacade = mapperFactory.getMapperFacade(); } @Override public Order convert(SourceOrder sourceOrder) { return mapperFacade.map(sourceOrder, Order.class); } @Override public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) { return mapperFacade.map(sourceCode, DestinationCode.class); } } ``` ### 4.2. **DozerConverter** Dozer 需要 XML 映射文件,有以下几个部分: ```xml com.baeldung.performancetests.model.source.SourceOrder com.baeldung.performancetests.model.destination.Order status orderStatus com.baeldung.performancetests.model.source.SourceCode com.baeldung.performancetests.model.destination.DestinationCode ``` 定义了 XML 映射后,我们可以从代码中使用它: ```java public class DozerConverter implements Converter { private final Mapper mapper; public DozerConverter() { DozerBeanMapper mapper = new DozerBeanMapper(); mapper.addMapping( DozerConverter.class.getResourceAsStream("/dozer-mapping.xml")); this.mapper = mapper; } @Override public Order convert(SourceOrder sourceOrder) { return mapper.map(sourceOrder,Order.class); } @Override public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) { return mapper.map(sourceCode, DestinationCode.class); } } ``` ### 4.3. MapStructConverter Map 结构的定义非常简单,因为它完全基于代码生成: ```java @Mapper public interface MapStructConverter extends Converter { MapStructConverter MAPPER = Mappers.getMapper(MapStructConverter.class); @Mapping(source = "status", target = "orderStatus") @Override Order convert(SourceOrder sourceOrder); @Override DestinationCode convert(SourceCode sourceCode); } ``` ### 4.4. **JMapperConverter** JMapperConverter 需要做更多的工作。接口实现后: ```java public class JMapperConverter implements Converter { JMapper realLifeMapper; JMapper simpleMapper; public JMapperConverter() { JMapperAPI api = new JMapperAPI() .add(JMapperAPI.mappedClass(Order.class)); realLifeMapper = new JMapper(Order.class, SourceOrder.class, api); JMapperAPI simpleApi = new JMapperAPI() .add(JMapperAPI.mappedClass(DestinationCode.class)); simpleMapper = new JMapper( DestinationCode.class, SourceCode.class, simpleApi); } @Override public Order convert(SourceOrder sourceOrder) { return (Order) realLifeMapper.getDestination(sourceOrder); } @Override public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) { return (DestinationCode) simpleMapper.getDestination(sourceCode); } } ``` 我们还需要向目标类的每个字段添加`@JMap`注释。此外,JMapper 不能在 enum 类型之间转换,它需要我们创建自定义映射函数: ```java @JMapConversion(from = "paymentType", to = "paymentType") public PaymentType conversion(com.baeldung.performancetests.model.source.PaymentType type) { PaymentType paymentType = null; switch(type) { case CARD: paymentType = PaymentType.CARD; break; case CASH: paymentType = PaymentType.CASH; break; case TRANSFER: paymentType = PaymentType.TRANSFER; break; } return paymentType; } ``` ### 4.5. **ModelMapperConverter** ModelMapperConverter 只需要提供我们想要映射的类: ```java public class ModelMapperConverter implements Converter { private ModelMapper modelMapper; public ModelMapperConverter() { modelMapper = new ModelMapper(); } @Override public Order convert(SourceOrder sourceOrder) { return modelMapper.map(sourceOrder, Order.class); } @Override public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) { return modelMapper.map(sourceCode, DestinationCode.class); } } ``` ## 5. 简单的模型测试 对于性能测试,我们可以使用 Java Microbenchmark Harness,关于如何使用它的更多信息可以在 这篇文章:https://www.baeldung.com/java-microbenchmark-harness 中找到。 我们为每个转换器创建了一个单独的基准测试,并将基准测试模式指定为 Mode.All。 ### 5.1. 平均时间 对于平均运行时间,JMH 返回以下结果(越少越好): ![AverageTime](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/AVGTSimple.png) 这个基准测试清楚地表明,MapStruct 和 JMapper 都有最佳的平均工作时间。 ### 5.2. 吞吐量 在这种模式下,基准测试返回每秒的操作数。我们收到以下结果(越多越好): ![Throughput](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/THRPTRealLife2.png) 在吞吐量模式中,MapStruct 是测试框架中最快的,JMapper 紧随其后。 ### 5.3. **SingleShotTime** 这种模式允许测量单个操作从开始到结束的时间。基准给出了以下结果(越少越好): ![SingleShotTime](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/SSTSimple.png) 这里,我们看到 JMapper 返回的结果比 MapStruct 好得多。 ### 5.4. **采样时间** 这种模式允许对每个操作的时间进行采样。三个不同百分位数的结果如下: ![SampleTime](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/SampleTimeSimple.png) 所有的基准测试都表明,根据场景的不同,MapStruct 和 JMapper 都是不错的选择,尽管 MapStruct 对 SingleShotTime 给出的结果要差得多。 ## 6. 真实模型测试 对于性能测试,我们可以使用 Java Microbenchmark Harness,关于如何使用它的更多信息可以在 这篇文章:https://www.baeldung.com/java-microbenchmark-harness 中找到。 我们为每个转换器创建了一个单独的基准测试,并将基准测试模式指定为 Mode.All。 ### 6.1. 平均时间 JMH 返回以下平均运行时间结果(越少越好): ![平均时间](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/AVGTRealLife.png) 该基准清楚地表明,MapStruct 和 JMapper 均具有最佳的平均工作时间。 ### 6.2. 吞吐量 在这种模式下,基准测试返回每秒的操作数。我们收到以下结果(越多越好): ![](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/THRPTRealLife.png) 在吞吐量模式中,MapStruct 是测试框架中最快的,JMapper 紧随其后。 ### 6.3. **SingleShotTime** 这种模式允许测量单个操作从开始到结束的时间。基准给出了以下结果(越少越好): ![](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/SSTRealLife.png) ### 6.4. **采样时间** 这种模式允许对每个操作的时间进行采样。三个不同百分位数的结果如下: ![SampleTime](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/SampleTimeSimple.png) 尽管简单示例和实际示例的确切结果明显不同,但是它们的趋势相同。在哪种算法最快和哪种算法最慢方面,两个示例都给出了相似的结果。 ### 6.5. 结论 根据我们在本节中执行的真实模型测试,我们可以看出,最佳性能显然属于 MapStruct。在相同的测试中,我们看到 Dozer 始终位于结果表的底部。 ## 7. **总结** 在这篇文章中,我们已经进行了五个流行的 Java Bean 映射框架性能测试:ModelMapper **,** MapStruct **,** Orika ,Dozer, JMapper。 示例代码地址:https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/performance-tests。