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  • 01_tio-boot 简介

    • tio-boot:新一代高性能 Java Web 开发框架
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    • Tio-Boot 配置 : 现代化的配置方案
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  • 02_部署

    • 使用 Maven Profile 实现分环境打包 tio-boot 项目
    • Maven 项目配置详解:依赖与 Profiles 配置
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  • 03_配置

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    • 重要的类
  • 05_json

    • Json
    • 接受 JSON 和响应 JSON
    • 响应实体类
  • 06_web

    • 概述
    • 接收请求参数
    • 接收日期参数
    • 接收数组参数
    • 返回字符串
    • 返回文本数据
    • 返回网页
    • 请求和响应字节
    • 文件上传
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    • 返回视频文件并支持断点续传
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    • HttpResponse
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    • Controller拦截器
    • 请求拦截器
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  • 07_validate

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    • 参数校验
  • 08_websocket

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    • WebSocket 聊天室项目示例
  • 09_java-db

    • java‑db
    • 操作数据库入门示例
    • SQL 模板 (SqlTemplates)
    • 数据源配置与使用
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    • 批量操作
    • Model
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    • 注解
    • 异常处理
    • 数据库事务处理
    • Cache 缓存
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    • 表关联操作
    • 复合主键
    • Oracle 支持
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    • 整合 Enjoy 模板最佳实践
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    • 使用 ApiTable 连接 SQLite
    • 使用 ApiTable 连接 Mysql
    • 使用 ApiTable 连接 Postgres
    • 使用 ApiTable 连接 TDEngine
    • 使用 api-table 连接 oracle
    • 使用 api-table 连接 mysql and tdengine 多数据源
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    • EasyExcel 导入
    • 预留
    • 预留
    • ApiTable 实现增删改查
    • 数组类型
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    • TQL(Table SQL)前端输入规范
  • 11_aop

    • JFinal-aop
    • Aop 工具类
    • 配置
    • 配置
    • 独立使用 JFinal Aop
    • @AImport
    • 自定义注解拦截器
    • 原理解析
  • 12_cache

    • Caffine
    • Jedis-redis
    • hutool RedisDS
    • Redisson
    • Caffeine and redis
    • CacheUtils 工具类
    • 使用 CacheUtils 整合 caffeine 和 redis 实现的两级缓存
    • 使用 java-db 整合 ehcache
    • 使用 java-db 整合 redis
    • Java DB Redis 相关 Api
    • redis 使用示例
  • 13_认证和权限

    • FixedTokenInterceptor
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    • 微信登录
    • 移动端微信登录
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    • StpUtil.isLogin() 源码解析
  • 14_i18n

    • i18n
  • 15_enjoy

    • tio-boot 整合 Enjoy 模版引擎文档
    • Tio-Boot 整合 Java-DB 与 Enjoy 模板引擎示例
    • 引擎配置
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    • 指令
    • 注释
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    • Shared Object 扩展
    • Extension Method 扩展
    • Spring boot 整合
    • 独立使用 Enjoy
    • tio-boot enjoy 自定义指令 localeDate
    • PromptEngine
    • Enjoy 入门示例-擎渲染大模型请求体
    • Tio Boot + Enjoy:分页与 SEO 实战指南
    • Tio Boot + Enjoy:分页与 SEO 实战指南
    • Tio Boot + Enjoy:分页与 SEO 实战指南
  • 16_定时任务

    • Quartz 定时任务集成指南
    • 分布式定时任务 xxl-jb
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  • 17_tests

    • TioBootTest 类
  • 18_tio

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    • 独立端口启动 TCP 服务器
    • 内置 TCP 处理器
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    • tio-运行原理详解
    • TioConfig
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    • Tio 工具类
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    • 整合 mybatis-plus
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    • WebMagic 示例:爬取学校课程数据
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    • tio-boot 整合 Playwright
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    • 整合 Lark 机器人指南
    • 集成 Lark Mail 实现邮件发送
    • Thymeleaf
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    • Clerk 验证
  • 37_dubbo

    • 概述
    • dubbo 2.6.0
    • dubbo 2.6.0 调用过程
    • dubbo 3.2.0
  • 38_spring

    • Spring Boot Web 整合 Tio Boot
    • spring-boot-starter-webflux 整合 tio-boot
    • tio-boot 整合 spring-boot-starter
    • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter db
    • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter Data Redis 指南
  • 39_spring-cloud

    • tio-boot spring-cloud
  • 40_quarkus

    • Quarkus(无 HTTP)整合 tio-boot(有 HTTP)
    • tio-boot + Quarkus + Hibernate ORM Panache
  • 41_postgresql

    • PostgreSQL 安装
    • PostgreSQL 主键自增
    • PostgreSQL 日期类型
    • Postgresql 金融类型
    • PostgreSQL 数组类型
    • 索引
    • PostgreSQL 查询优化
    • 获取字段类型
    • PostgreSQL 全文检索
    • PostgreSQL 向量
    • PostgreSQL 优化向量查询
    • PostgreSQL 其他
  • 42_mysql

    • 使用 Docker 运行 MySQL
    • 常见问题
  • 43_oceanbase

    • 快速体验 OceanBase 社区版
    • 快速上手 OceanBase 数据库单机部署与管理
    • 诊断集群性能
    • 优化 SQL 性能指南
    • 待定
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    • 使用配置类方式整合 jOOQ
    • tio-boot + jOOQ 事务管理
    • 批量操作与性能优化
    • 整合agroal
    • 代码生成与类型安全
    • 基于 Record / POJO 增删改查
    • UPSERT、批量更新、返回主键与高级 SQL
    • 的多表关联查询、DTO 投影、聚合统计与视图封装
    • 的窗口函数、CTE、JSON 查询与 PostgreSQL 高级 SQL 实战
    • tio-boot + jOOQ 的审计字段、乐观锁、数据权限与企业级 Repository 设计
    • 测试策略、SQL 日志、性能诊断与生产排障
    • 多租户、读写分离与多数据源设计
    • 代码生成治理、数据库迁移与团队协作规范实战
  • 50_media

    • JAVE 提取视频中的声音
    • Jave 提取视频中的图片
    • 待定
  • 51_asr

    • Whisper-JNI
  • 54_native-media

    • java-native-media
    • JNI 入门示例
    • mp3 拆分
    • mp4 转 mp3
    • 使用 libmp3lame 实现高质量 MP3 编码
    • Linux 编译
    • macOS 编译
    • 从 JAR 包中加载本地库文件
    • 支持的音频和视频格式
    • 任意格式转为 mp3
    • 通用格式转换
    • 通用格式拆分
    • 视频合并
    • VideoToHLS
    • split_video_to_hls 支持其他语言
    • 持久化 HLS 会话
    • 获取视频长度
    • 保存视频的最后一帧
    • 添加水印
    • linux版本
  • 55_cv

    • 使用 Java 运行 YOLOv8 ONNX 模型进行目标检测
    • tio-boot整合yolo
    • ONNX Runtime 推理说明
  • 58_telegram4j

    • 数据库设计
    • 基于 HTTP 协议开发 Telegram 翻译机器人
    • 基于 MTProto 协议开发 Telegram 翻译机器人
    • 过滤旧消息
    • 保存机器人消息
    • 定时推送
    • 增加命令菜单
    • 使用 telegram-Client
    • 使用自定义 StoreLayout
    • 延迟测试
    • Reactor 错误处理
    • Telegram4J 常见错误处理指南
  • 59_telegram-bots

    • TelegramBots 入门指南
    • 使用工具库 telegram-bot-base 开发翻译机器人
  • 60_LLM

    • 简介
    • 流式生成
    • 图片多模态输入
    • 协议自动转换 Google Gemini示例
    • 请求记录
    • 限流和错误处理
    • 整合Gemini realtime模型
    • Voice Agent 前端接入接口文档
    • 整合千问realtime模型
    • 增强检索(RAG)
    • 搜索+AI
    • AI 问答
    • 连接代码执行器
  • 61_ai_agent

    • 数据库设计
    • 示例问题管理
    • 会话管理
    • 历史记录
    • Perplexity API
    • 意图识别
    • 智能问答
    • 文件上传与解析文档
    • 翻译
    • 名人搜索功能实现
    • Ai studio gemini youbue 问答使用说明
    • 自建 YouTube 字幕问答系统
    • 自建 获取 youtube 字幕服务
    • 使用 OpenAI ASR 实现语音识别接口(Java 后端示例)
    • 定向搜索
    • 16
    • 17
    • 18
    • 在 tio-boot 应用中整合 ai-agent
    • 16
  • 63_knowlege_base

    • 数据库设计
    • 用户登录实现
    • 模型管理
    • 知识库管理
    • 文档拆分
    • 片段向量
    • 命中测试
    • 文档管理
    • 片段管理
    • 问题管理
    • 应用管理
    • 向量检索
    • 推理问答
    • 问答模块
    • 统计分析
    • 用户管理
    • api 管理
    • 存储文件到 S3
    • 文档解析优化
    • 片段汇总
    • 段落分块与检索
    • 多文档解析
    • 对话日志
    • 检索性能优化
    • Milvus
    • 文档解析方案和费用对比
    • 离线运行向量模型
  • 64_ai-search

    • ai-search 项目简介
    • ai-search 数据库文档
    • ai-search SearxNG 搜索引擎
    • ai-search Jina Reader API
    • ai-search Jina Search API
    • ai-search 搜索、重排与读取内容
    • ai-search PDF 文件处理
    • ai-search 推理问答
    • Google Custom Search JSON API
    • ai-search 意图识别
    • ai-search 问题重写
    • ai-search 系统 API 接口 WebSocket 版本
    • ai-search 搜索代码实现 WebSocket 版本
    • ai-search 生成建议问
    • ai-search 生成问题标题
    • ai-search 历史记录
    • Discover API
    • 翻译
    • Tavily Search API 文档
    • 对接 Tavily Search
    • 火山引擎 DeepSeek
    • 对接 火山引擎 DeepSeek
    • ai-search 搜索代码实现 SSE 版本
    • jar 包部署
    • Docker 部署
    • 爬取一个静态网站的所有数据
    • 网页数据预处理
    • 网页数据检索与问答流程整合
  • 65_ai-coding

    • Cline 提示词
    • Cline 提示词-中文版本
  • 66_java-uni-ai-server

    • 语音合成系统
    • Fish.audio TTS 接口说明文档与 Java 客户端封装
    • 整合 fishaudio 到 java-uni-ai-server 项目
    • 待定
  • 67_java-llm-proxy

    • 使用tio-boot搭建多模型LLM代理服务
  • 68_java-kit-server

    • Java 执行 python 代码
    • 通过大模型执行 Python 代码
    • 执行 Python (Manim) 代码
    • 待定
    • 待定
    • 待定
    • 视频下载增加水印说明文档
  • 69_ai-brower

    • AI Browser:基于用户指令的浏览器自动化系统
    • 提示词
    • dom构建- buildDomTree.js
    • dom构建- 将网页可点击元素提取与可视化
    • 提取网内容
    • 启动浏览器
    • 操作浏览器指令
  • 70_tio-boot-admin

    • 入门指南
    • 初始化数据
    • token 存储
    • 与前端集成
    • 文件上传
    • 网络请求
    • 多图片管理
    • 单图片管理(只读模式)
    • 布尔值管理
    • 字段联动
    • Word 管理
    • PDF 管理
    • 文章管理
    • 富文本编辑器
  • 73_tio-mail-wing

    • tio-mail-wing简介
    • 任务1:实现POP3系统
    • 使用 getmail 验证 tio-mail-wing POP3 服务
    • 任务2:实现 SMTP 服务
    • 数据库初始化文档
    • 用户管理
    • 邮件管理
    • 任务3:实现 SMTP 服务 数据库版本
    • 任务4:实现 POP3 服务(数据库版本)
    • IMAP 协议
    • 拉取多封邮件
    • 任务5:实现 IMAP 服务(数据库版本)
    • IMAP实现讲解
    • IMAP 手动测试脚本
    • IMAP 认证机制
    • 主动推送
  • 74_tio-mcp-server

    • 实现 MCP Server 开发指南
  • 75_tio-sip

    • SIP Server 第一版原理说明
    • SIP Server 第一版实战
    • 一、Windows 平台测试
    • SIP Server 第二版实战
    • SIP Server 第三版实战
    • 性能优化
    • 基于 MediaProcessor 对接 Realtime 模型说明
    • 对接大语言模型
    • 支持 G722 宽带语音
    • G722编码和解码
    • 会话级采样率转换
    • /zh/75_tio-sip/12.html
    • 增加 9196 回声测试分机
    • 语音系统链路说明
    • 一、Gemini Realtime 的打断机制
  • 76_manim

    • Teach me anything - 基于大语言的知识点讲解视频生成系统
    • Manim 开发环境搭建
    • 生成场景提示词
    • 生成代码
    • 完整脚本示例
    • TTS服务端
    • 废弃
    • 废弃
    • 废弃
    • 使用 SSE 流式传输生成进度的实现文档
    • 整合全流程完整文档
    • HLS 动态推流技术文档
    • manim 分场景生成代码
    • 分场景运行代码及流式播放支持
    • 分场景业务端完整实现流程
    • Maiim布局管理器
    • 仅仅生成场景代码
    • 使用 modal 运行 manim 代码
    • Python 使用 Modal GPU 加速渲染
    • Modal 平台 GPU 环境下运行 Manim
    • Modal Manim OpenGL 安装与使用
    • 优化 GPU 加速
    • 生成视频封面流程
    • Java 调用 manim 命令 执行代码 生成封面
    • Manim 图像生成服务客户端文档
    • manim render help
    • 显示 中文公式
    • ManimGL(manimgl)
    • Manim 实战入门:用代码创造数学动画
    • 欢迎
  • 80_性能测试

    • 压力测试 - tio-http-serer
    • 压力测试 - tio-boot
    • 压力测试 - tio-boot-native
    • 压力测试 - netty-boot
    • 性能测试对比
    • TechEmpower FrameworkBenchmarks
    • 压力测试 - tio-boot 12 C 32G
    • HTTP/1.1 Pipelining 性能测试报告
    • tio-boot vs Quarkus 性能对比测试报告
  • 81_tio-boot

    • 简介
    • Swagger 整合到 Tio-Boot 中的指南
    • 待定
    • 待定
    • 高性能网络编程中的 ByteBuffer 分配与回收策略
    • TioBootServerHandler 源码解析
  • 99_案例

    • 封装 IP 查询服务
    • tio-boot 案例 - 全局异常捕获与企业微信群通知
    • tio-boot 案例 - 文件上传和下载
    • tio-boot 案例 - 整合 ant design pro 增删改查
    • tio-boot 案例 - 流失响应
    • tio-boot 案例 - 增强检索
    • tio-boot 案例 - 整合 function call
    • tio-boot 案例 - 定时任务 监控 PostgreSQL、Redis 和 Elasticsearch
    • Tio-Boot 案例:使用 SQLite 整合到登录注册系统
    • tio-boot 案例 - 执行 shell 命令

下面直接续写下一篇,延续前文风格,作为可直接发布的教程稿。


tio-boot + jOOQ 的审计字段、乐观锁、数据权限与企业级 Repository 设计

  • 2.1 推荐表结构
  • 2.2 为什么不建议每张表“临时想起再加”
    • 1. 通用能力才能沉淀
    • 2. 后面再补成本更高
    • 3. 企业治理依赖统一字段
  • 3.1 数据库默认值只能解决一部分问题
  • 3.2 手工填为什么容易失控
  • 4.1 审计上下文模型
  • 4.2 谁来设置 AuditContext
  • 5.1 一个基础 BaseRepository 雏形
  • 6.1 统一创建时间与修改时间
  • 6.2 插入时填充
  • 6.3 更新时填充
  • 6.4 再往前一步:抽辅助方法
  • 7.1 推荐逻辑删除字段
  • 7.2 逻辑删除写法
  • 7.3 所有查询默认过滤已删除数据
  • 8.1 推荐字段:version
  • 8.2 查询时带出 version
  • 8.3 更新时校验 version
    • 这段逻辑的关键点
  • 8.4 乐观锁失败后怎么处理
    • 1. 直接提示冲突
    • 2. 自动重试
    • 3. 后写覆盖前写
  • 8.5 为什么企业项目更推荐乐观锁而不是悲观锁
  • 9.1 定义数据权限上下文
  • 9.2 在 BaseRepository 提供通用权限条件
  • 9.3 部门级权限
  • 9.4 数据权限为什么必须下沉到 Repository 层
  • 10.1 推荐分层
    • BaseRepository
    • XxxRepository
    • Service
  • 10.2 不要做过度泛型化的万能 CRUD 基类
  • 10.3 Repository 命名也要有边界感
  • 12.1 示例:修改密码
  • 13.1 审计字段不会到处散落
  • 13.2 乐观锁成为统一能力
  • 13.3 数据权限更不容易漏
  • 13.4 DAO / Repository 结构会更稳
  • 14.1 不要把所有逻辑都抽成万能基类
  • 14.2 数据权限不能只靠前端控制
  • 14.3 逻辑删除后一定要统一过滤
  • 14.4 乐观锁失败是正常业务分支,不是系统异常
  • 14.5 created_by / updated_by 不要过度依赖手工传参

在前几篇中,我们已经逐步完成了:

  • tio-boot + jOOQ 基础整合
  • 事务管理
  • Codegen 强类型升级
  • Record / POJO CRUD
  • 批量、分页、动态 SQL
  • PostgreSQL UPSERT、returning
  • 多表查询、DTO 投影、聚合统计
  • JSONB、窗口函数、CTE 与 PostgreSQL 高级 SQL

到这里,已经不只是“能写数据库代码”,而是已经具备了:

一套现代 Java 项目中可落地的、强类型的、以 SQL 为中心的数据访问体系。

但如果要继续走向企业级落地,还会遇到几个非常核心的问题:

  • 如何统一维护 created_at / updated_at / created_by / updated_by
  • 如何避免“后写覆盖前写”的并发更新问题
  • 如何让数据权限在 DAO / Repository 层自然生效
  • 如何避免 DAO 越写越散,最终失控
  • 如何把 jOOQ 查询能力,组织成一套可维护的 Repository 体系

本文就围绕这些问题,系统讲清:

  • 审计字段设计
  • 自动填充策略
  • 乐观锁实现
  • 数据权限条件注入
  • Repository 分层设计
  • 在 tio-boot + jOOQ 中的企业级落地建议

一、为什么这一篇是“工程治理篇”

前面几篇偏重的是:

  • 怎么查
  • 怎么写
  • 怎么做复杂 SQL

而这一篇更偏重:

  • 怎么让整个团队长期维护得住
  • 怎么让数据访问层具备统一规范
  • 怎么让通用能力沉淀下来

也就是说,这一篇讨论的是:

从“会用 jOOQ”走向“用 jOOQ 建立企业级数据访问治理能力”。

在真实项目里,很多问题并不是 SQL 写不出来,而是:

  • 每个人都在自己处理 updated_at
  • 每个人都在自己决定是否校验版本号
  • 每个人都在自己拼数据权限 where 条件
  • DAO / Service 边界越来越模糊
  • 通用方法没人收敛,重复代码越来越多

所以这一篇的目标不是“秀 SQL 技巧”,而是回答:

怎样用 tio-boot + jOOQ,建立一个可持续演进的数据访问层。


二、审计字段:企业项目里的基础设施字段

所谓审计字段,通常指的是一类“记录数据是谁创建、何时创建、何时修改”的通用字段。

最常见的是:

  • created_at
  • updated_at
  • created_by
  • updated_by

有时还会带:

  • deleted
  • deleted_at
  • deleted_by
  • version

这些字段几乎在所有中后台系统里都会出现。


2.1 推荐表结构

以 system_admin 为例,可以扩展为:

ALTER TABLE system_admin
ADD COLUMN created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now(),
ADD COLUMN updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now(),
ADD COLUMN created_by BIGINT,
ADD COLUMN updated_by BIGINT,
ADD COLUMN version INT NOT NULL DEFAULT 0,
ADD COLUMN deleted BOOLEAN NOT NULL DEFAULT false;

这几个字段各自的职责很清晰:

  • created_at:创建时间
  • updated_at:最后修改时间
  • created_by:创建人
  • updated_by:最后修改人
  • version:乐观锁版本号
  • deleted:逻辑删除标记

如果项目体量更大,也可以继续增加:

  • tenant_id
  • org_id

用于租户隔离或组织隔离。


2.2 为什么不建议每张表“临时想起再加”

推荐一开始就把这些字段作为统一规范。

原因很简单:

1. 通用能力才能沉淀

如果每张表设计都不一致,就很难写统一的 Repository 能力。

2. 后面再补成本更高

尤其是已经上线的表,补审计字段通常意味着:

  • DDL 变更
  • 老数据回填
  • 业务代码联动修改

3. 企业治理依赖统一字段

例如:

  • 全局逻辑删除
  • 全局数据权限
  • 全局更新时间维护
  • 通用审计日志

都依赖这些基础字段尽量统一。


三、审计字段怎么维护

审计字段最大的实践问题不在于“有没有”,而在于:

谁来填,什么时候填,怎样保证不遗漏。

一般有三种思路:

  1. 业务代码手工填
  2. Repository 层统一填
  3. 数据库触发器填

在 tio-boot + jOOQ 体系里,通常最推荐的是:

Repository 层统一填,必要时再辅以数据库默认值。


3.1 数据库默认值只能解决一部分问题

例如:

created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now(),
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now()

这只能保证:

  • 插入时有默认时间

但不能很好解决:

  • 更新时自动改 updated_at
  • 自动填 created_by / updated_by
  • 应用层对修改人上下文的感知

所以数据库默认值可以保底,但不能替代应用层审计策略。


3.2 手工填为什么容易失控

例如每个 DAO 都这样写:

dsl.update(SYSTEM_ADMIN)
   .set(SYSTEM_ADMIN.PASSWORD, newPassword)
   .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_AT, LocalDateTime.now())
   .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_BY, userId)
   .where(...)
   .execute();

看起来没问题,但时间一长就会出现:

  • 有些地方忘了加 updated_at
  • 有些地方只改了 updated_at 没改 updated_by
  • 有些地方插入忘了设置 created_by
  • 同类逻辑在几十个 DAO 里重复

所以更好的思路是:

把审计字段维护从“业务细节”提升为“基础设施能力”。


四、定义统一的审计上下文

如果要统一填 created_by / updated_by,首先就要有一个地方能拿到“当前操作人”。

这通常可以抽象成一个上下文对象。


4.1 审计上下文模型

package demo.jooq.audit;

public class AuditContext {

  private static final ThreadLocal<Long> CURRENT_USER = new ThreadLocal<>();

  public static void setUserId(Long userId) {
    CURRENT_USER.set(userId);
  }

  public static Long getUserId() {
    return CURRENT_USER.get();
  }

  public static void clear() {
    CURRENT_USER.remove();
  }
}

它和前面事务里的 TransactionContext 思路类似:

  • 当前线程保存当前操作人
  • DAO / Repository 可以在底层读取

4.2 谁来设置 AuditContext

通常在:

  • 登录态请求入口
  • 鉴权拦截器
  • 网关透传后进入应用时

把当前用户 id 放进去。

例如:

AuditContext.setUserId(loginUserId);

请求结束后记得清理:

AuditContext.clear();

这样 Repository 层就不用每次都把 userId 作为参数一路传下去了。

当然,如果你更偏向显式传参,也可以不使用 ThreadLocal,但对于统一审计能力来说,线程上下文通常更自然。


五、抽象一个 BaseRepository

这是企业级 Repository 设计的核心。

目标不是做成“万能 ORM”,而是沉淀那些:

  • 所有表都需要的通用能力
  • 可以强约束的底层规则
  • 能减少重复劳动的写法

例如:

  • 获取当前 DSLContext
  • 自动维护审计字段
  • 统一逻辑删除条件
  • 统一数据权限条件
  • 统一分页辅助
  • 统一存在性判断

5.1 一个基础 BaseRepository 雏形

package demo.jooq.repository;

import org.jooq.Condition;
import org.jooq.DSLContext;
import org.jooq.Table;
import org.jooq.impl.DSL;

import com.litongjava.annotation.Inject;

import demo.jooq.tx.TransactionContext;

public abstract class BaseRepository {

  @Inject
  private DSLContext dsl;

  protected DSLContext ctx() {
    DSLContext txDsl = TransactionContext.get();
    return txDsl != null ? txDsl : dsl;
  }

  protected Condition noCondition() {
    return DSL.trueCondition();
  }

  protected int offset(int pageNo, int pageSize) {
    return (pageNo - 1) * pageSize;
  }

  protected boolean validPageNo(Integer pageNo) {
    return pageNo != null && pageNo > 0;
  }

  protected boolean validPageSize(Integer pageSize) {
    return pageSize != null && pageSize > 0;
  }

  protected int safePageNo(Integer pageNo) {
    return validPageNo(pageNo) ? pageNo : 1;
  }

  protected int safePageSize(Integer pageSize) {
    return validPageSize(pageSize) ? pageSize : 10;
  }

  protected <R extends org.jooq.Record> boolean exists(Table<R> table, Condition condition) {
    return ctx().fetchExists(
        ctx().selectOne().from(table).where(condition)
    );
  }
}

这个基类还很轻,但已经把最基础的公共能力抽出来了。


六、审计字段自动填充:推荐做法

接下来真正进入“自动审计填充”。

这里不建议做得过于魔法化,而推荐:

在 Repository 层提供统一辅助方法,显式但不重复。


6.1 统一创建时间与修改时间

例如定义一个审计辅助类:

package demo.jooq.audit;

import java.time.LocalDateTime;

public class AuditFields {

  public static LocalDateTime now() {
    return LocalDateTime.now();
  }

  public static Long currentUserId() {
    return AuditContext.getUserId();
  }
}

然后在 Repository 中统一使用。


6.2 插入时填充

假设 Codegen 后表字段包括:

  • CREATED_AT
  • UPDATED_AT
  • CREATED_BY
  • UPDATED_BY

那么插入时可以统一写成:

public Integer insertAdmin(String loginName, String password) {
  LocalDateTime now = AuditFields.now();
  Long userId = AuditFields.currentUserId();

  return ctx()
      .insertInto(SYSTEM_ADMIN)
      .set(SYSTEM_ADMIN.LOGIN_NAME, loginName)
      .set(SYSTEM_ADMIN.PASSWORD, password)
      .set(SYSTEM_ADMIN.CREATED_AT, now)
      .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_AT, now)
      .set(SYSTEM_ADMIN.CREATED_BY, userId)
      .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_BY, userId)
      .returning(SYSTEM_ADMIN.ID)
      .fetchOne(SYSTEM_ADMIN.ID);
}

这仍然是显式的,但已经具备统一语义。


6.3 更新时填充

public int updatePassword(Integer id, String newPassword) {
  return ctx()
      .update(SYSTEM_ADMIN)
      .set(SYSTEM_ADMIN.PASSWORD, newPassword)
      .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_AT, AuditFields.now())
      .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_BY, AuditFields.currentUserId())
      .where(SYSTEM_ADMIN.ID.eq(id))
      .and(SYSTEM_ADMIN.DELETED.eq(false))
      .execute();
}

这里已经出现两个企业级习惯:

  • 改数据就更新 updated_at / updated_by
  • 默认只操作未删除数据

6.4 再往前一步:抽辅助方法

为了进一步减少重复,可以抽成:

protected <T> T currentTimestamp() {
  return (T) java.time.LocalDateTime.now();
}

protected Long currentUserId() {
  return AuditContext.getUserId();
}

然后在 Repository 里统一使用。

虽然 jOOQ 也支持 currentTimestamp() SQL 函数,但企业项目里通常会权衡:

  • 用数据库时间
  • 还是应用时间

两者都可以,关键是全项目保持一致。


七、逻辑删除:不要真的 delete

企业项目里,很多数据删除并不应该直接物理删除。

更常见的是:

  • deleted = true
  • 必要时记录 deleted_at / deleted_by

7.1 推荐逻辑删除字段

如果要更完整,可以是:

ALTER TABLE system_admin
ADD COLUMN deleted BOOLEAN NOT NULL DEFAULT false,
ADD COLUMN deleted_at TIMESTAMP,
ADD COLUMN deleted_by BIGINT;

7.2 逻辑删除写法

public int softDeleteById(Integer id) {
  return ctx()
      .update(SYSTEM_ADMIN)
      .set(SYSTEM_ADMIN.DELETED, true)
      .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_AT, AuditFields.now())
      .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_BY, AuditFields.currentUserId())
      .where(SYSTEM_ADMIN.ID.eq(id))
      .and(SYSTEM_ADMIN.DELETED.eq(false))
      .execute();
}

如果有 deleted_at / deleted_by,也一起填上。


7.3 所有查询默认过滤已删除数据

这一步非常关键。

否则逻辑删除就形同虚设。

推荐在 Repository 层沉淀一个通用条件:

protected Condition notDeleted(org.jooq.TableField<?, Boolean> deletedField) {
  return deletedField.eq(false);
}

然后每次查询:

.where(notDeleted(SYSTEM_ADMIN.DELETED))

进一步,还可以在具体 Repository 中封装一个更语义化的方法。


八、乐观锁:避免“后写覆盖前写”

这是企业项目里最容易被忽视,但又极其重要的一部分。

典型问题:

  • A 用户查出一条记录
  • B 用户也查出同一条记录
  • A 修改并提交
  • B 也修改并提交
  • B 把 A 的更新覆盖了

如果没有并发控制,这种“最后写入者覆盖前者”的问题非常常见。

乐观锁的核心思路是:

更新时带上版本条件,只有版本没变时才允许更新。


8.1 推荐字段:version

ALTER TABLE system_admin
ADD COLUMN version INT NOT NULL DEFAULT 0;

8.2 查询时带出 version

例如查详情时返回:

  • id
  • login_name
  • password
  • version

前端或调用方后续更新时,把 version 一起带回来。


8.3 更新时校验 version

public boolean updatePasswordWithVersion(Integer id, String newPassword, Integer version) {
  int rows = ctx()
      .update(SYSTEM_ADMIN)
      .set(SYSTEM_ADMIN.PASSWORD, newPassword)
      .set(SYSTEM_ADMIN.VERSION, SYSTEM_ADMIN.VERSION.plus(1))
      .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_AT, AuditFields.now())
      .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_BY, AuditFields.currentUserId())
      .where(SYSTEM_ADMIN.ID.eq(id))
      .and(SYSTEM_ADMIN.VERSION.eq(version))
      .and(SYSTEM_ADMIN.DELETED.eq(false))
      .execute();

  return rows == 1;
}

这段逻辑的关键点

只有当数据库里当前 version 仍然等于调用方传入的 version 时,更新才会成功。

如果返回 0 行,说明:

  • 数据不存在
  • 已被删除
  • 或者 version 已变化,发生了并发冲突

8.4 乐观锁失败后怎么处理

通常有三种常见策略:

1. 直接提示冲突

例如:

  • “数据已被其他人修改,请刷新后重试”

这是最推荐、也最清晰的方式。

2. 自动重试

适合一些幂等场景,但不能滥用。

3. 后写覆盖前写

这本质上就放弃了乐观锁,不推荐。


8.5 为什么企业项目更推荐乐观锁而不是悲观锁

悲观锁例如:

  • select ... for update

它很强,但会带来:

  • 锁等待
  • 死锁风险
  • 吞吐下降

所以在大部分中后台管理系统里:

优先使用乐观锁,只有少数强一致扣减类场景再考虑悲观锁。


九、数据权限:不要让每个 DAO 自己拼

企业系统里经常有数据权限要求,例如:

  • 只能看自己创建的数据
  • 只能看本部门数据
  • 只能看自己租户的数据
  • 超级管理员可以看全部

最糟糕的做法就是:

每个 DAO 方法都手工写一遍 if/else。

这样很快就会失控。

所以推荐把数据权限提升为:

Repository 层统一条件构造能力


9.1 定义数据权限上下文

package demo.jooq.security;

public class DataPermissionContext {

  private static final ThreadLocal<Long> CURRENT_USER_ID = new ThreadLocal<>();
  private static final ThreadLocal<Long> CURRENT_DEPT_ID = new ThreadLocal<>();
  private static final ThreadLocal<Boolean> IS_SUPER_ADMIN = new ThreadLocal<>();

  public static void setUserId(Long userId) {
    CURRENT_USER_ID.set(userId);
  }

  public static Long getUserId() {
    return CURRENT_USER_ID.get();
  }

  public static void setDeptId(Long deptId) {
    CURRENT_DEPT_ID.set(deptId);
  }

  public static Long getDeptId() {
    return CURRENT_DEPT_ID.get();
  }

  public static void setSuperAdmin(Boolean superAdmin) {
    IS_SUPER_ADMIN.set(superAdmin);
  }

  public static Boolean isSuperAdmin() {
    return Boolean.TRUE.equals(IS_SUPER_ADMIN.get());
  }

  public static void clear() {
    CURRENT_USER_ID.remove();
    CURRENT_DEPT_ID.remove();
    IS_SUPER_ADMIN.remove();
  }
}

9.2 在 BaseRepository 提供通用权限条件

例如先做最简单的一种: 非超级管理员只能看自己创建的数据。

protected Condition creatorPermission(org.jooq.TableField<?, Long> createdByField) {
  if (demo.jooq.security.DataPermissionContext.isSuperAdmin()) {
    return DSL.trueCondition();
  }

  Long userId = demo.jooq.security.DataPermissionContext.getUserId();
  if (userId == null) {
    return DSL.falseCondition();
  }

  return createdByField.eq(userId);
}

这样具体 Repository 查询时只需要:

.where(notDeleted(SYSTEM_ADMIN.DELETED))
.and(creatorPermission(SYSTEM_ADMIN.CREATED_BY))

9.3 部门级权限

如果表上有 dept_id 字段,可以继续抽:

protected Condition deptPermission(org.jooq.TableField<?, Long> deptIdField) {
  if (demo.jooq.security.DataPermissionContext.isSuperAdmin()) {
    return DSL.trueCondition();
  }

  Long deptId = demo.jooq.security.DataPermissionContext.getDeptId();
  if (deptId == null) {
    return DSL.falseCondition();
  }

  return deptIdField.eq(deptId);
}

然后查询时统一拼进去。


9.4 数据权限为什么必须下沉到 Repository 层

因为如果放在 Service 层,最终很容易发生:

  • 某个 Service 忘了加
  • 某个新接口漏掉了
  • 某个批量查询绕过了权限条件

而 Repository 是所有数据查询的底层入口之一。

把权限条件尽量下沉,至少能降低遗漏概率。

当然,极端复杂的数据权限仍可能需要:

  • Service 层参与
  • 更上层的授权模型
  • SQL 视图
  • 行级安全策略

但 Repository 层统一条件仍然是一个非常实用的第一步。


十、企业级 Repository 应该长什么样

这部分很关键。

很多项目后期出问题,不是因为 jOOQ 不够强,而是 Repository 设计失控了。

推荐的原则是:

Repository 不要做万能基类,也不要做纯 SQL 垃圾桶。


10.1 推荐分层

BaseRepository

只放真正稳定的公共基础能力:

  • 获取 DSLContext
  • 分页辅助
  • 审计辅助
  • 逻辑删除条件
  • 数据权限条件
  • exists / count / offset 等通用方法

XxxRepository

只负责某一聚合或某一表域:

  • SystemAdminRepository
  • UserProfileRepository
  • OrderRepository

Service

负责:

  • 事务边界
  • 业务组合
  • 乐观锁冲突后的业务处理
  • 多 Repository 协调

10.2 不要做过度泛型化的万能 CRUD 基类

很多人会想做一个类似:

GenericRepository<T, ID>

然后自动推导一切。

看起来高级,但通常会越来越痛苦,因为真实项目里的查询并不只是:

  • findById
  • save
  • delete

更多是:

  • 多表 join
  • DTO 投影
  • 动态条件
  • 数据权限
  • 分页统计
  • PostgreSQL 方言能力

这些都很难优雅地塞进一个万能泛型仓库。

所以更推荐:

基础能力适度抽象,业务查询保持显式。


10.3 Repository 命名也要有边界感

例如:

  • findById
  • findDetailById
  • searchPage
  • existsByLoginName
  • updatePasswordWithVersion
  • softDeleteById

这些命名都很清楚。

不推荐那种:

  • query1
  • query2
  • saveData
  • handleAdmin

因为 Repository 层的名字本身就应该表达 SQL/数据行为。


十一、一个完整的企业级 Repository 示例

下面给出一个比较完整的 SystemAdminRepository 示例,把本文几个核心点串起来。

package demo.jooq.repository;

import static demo.jooq.gen.tables.SystemAdmin.SYSTEM_ADMIN;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;
import java.util.Optional;

import org.jooq.Condition;

import demo.jooq.audit.AuditContext;
import demo.jooq.gen.tables.pojos.SystemAdmin;
import demo.jooq.model.PageResult;
import demo.jooq.model.SystemAdminQuery;
import demo.jooq.security.DataPermissionContext;
import org.jooq.impl.DSL;

public class SystemAdminRepository extends BaseRepository {

  protected LocalDateTime now() {
    return LocalDateTime.now();
  }

  protected Long currentUserId() {
    return AuditContext.getUserId();
  }

  protected Condition notDeleted() {
    return SYSTEM_ADMIN.DELETED.eq(false);
  }

  protected Condition creatorPermission() {
    if (DataPermissionContext.isSuperAdmin()) {
      return DSL.trueCondition();
    }
    Long userId = DataPermissionContext.getUserId();
    if (userId == null) {
      return DSL.falseCondition();
    }
    return SYSTEM_ADMIN.CREATED_BY.eq(userId);
  }

  public Integer insert(SystemAdmin pojo) {
    LocalDateTime now = now();
    Long userId = currentUserId();

    return ctx()
        .insertInto(SYSTEM_ADMIN)
        .set(SYSTEM_ADMIN.LOGIN_NAME, pojo.getLoginName())
        .set(SYSTEM_ADMIN.PASSWORD, pojo.getPassword())
        .set(SYSTEM_ADMIN.CREATED_AT, now)
        .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_AT, now)
        .set(SYSTEM_ADMIN.CREATED_BY, userId)
        .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_BY, userId)
        .set(SYSTEM_ADMIN.VERSION, 0)
        .set(SYSTEM_ADMIN.DELETED, false)
        .returning(SYSTEM_ADMIN.ID)
        .fetchOne(SYSTEM_ADMIN.ID);
  }

  public Optional<SystemAdmin> findById(Integer id) {
    return ctx()
        .selectFrom(SYSTEM_ADMIN)
        .where(SYSTEM_ADMIN.ID.eq(id))
        .and(notDeleted())
        .and(creatorPermission())
        .fetchOptionalInto(SystemAdmin.class);
  }

  public boolean existsByLoginName(String loginName) {
    return exists(
        SYSTEM_ADMIN,
        SYSTEM_ADMIN.LOGIN_NAME.eq(loginName)
            .and(notDeleted())
            .and(creatorPermission())
    );
  }

  public boolean updatePasswordWithVersion(Integer id, String password, Integer version) {
    int rows = ctx()
        .update(SYSTEM_ADMIN)
        .set(SYSTEM_ADMIN.PASSWORD, password)
        .set(SYSTEM_ADMIN.VERSION, SYSTEM_ADMIN.VERSION.plus(1))
        .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_AT, now())
        .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_BY, currentUserId())
        .where(SYSTEM_ADMIN.ID.eq(id))
        .and(SYSTEM_ADMIN.VERSION.eq(version))
        .and(notDeleted())
        .and(creatorPermission())
        .execute();

    return rows == 1;
  }

  public int softDeleteById(Integer id) {
    return ctx()
        .update(SYSTEM_ADMIN)
        .set(SYSTEM_ADMIN.DELETED, true)
        .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_AT, now())
        .set(SYSTEM_ADMIN.UPDATED_BY, currentUserId())
        .where(SYSTEM_ADMIN.ID.eq(id))
        .and(notDeleted())
        .and(creatorPermission())
        .execute();
  }

  public PageResult<SystemAdmin> searchPage(SystemAdminQuery query) {
    Condition condition = DSL.trueCondition();

    if (query.getId() != null) {
      condition = condition.and(SYSTEM_ADMIN.ID.eq(query.getId()));
    }

    if (query.getLoginName() != null && !query.getLoginName().isBlank()) {
      condition = condition.and(SYSTEM_ADMIN.LOGIN_NAME.like("%" + query.getLoginName() + "%"));
    }

    condition = condition.and(notDeleted()).and(creatorPermission());

    int pageNo = safePageNo(query.getPageNo());
    int pageSize = safePageSize(query.getPageSize());

    int total = ctx()
        .selectCount()
        .from(SYSTEM_ADMIN)
        .where(condition)
        .fetchOne(0, int.class);

    List<SystemAdmin> list = ctx()
        .selectFrom(SYSTEM_ADMIN)
        .where(condition)
        .orderBy(SYSTEM_ADMIN.ID.desc())
        .limit(pageSize)
        .offset(offset(pageNo, pageSize))
        .fetchInto(SystemAdmin.class);

    return new PageResult<>(pageNo, pageSize, total, list);
  }
}

十二、Service 层如何使用 Repository

到了这一层,Repository 已经具备:

  • 审计字段维护
  • 乐观锁
  • 逻辑删除
  • 数据权限条件

所以 Service 可以更聚焦业务本身。


12.1 示例:修改密码

package demo.jooq.service;

import com.litongjava.annotation.Inject;
import demo.jooq.repository.SystemAdminRepository;

public class SystemAdminService {

  @Inject
  private SystemAdminRepository repository;

  public void changePassword(Integer id, String newPassword, Integer version) {
    boolean ok = repository.updatePasswordWithVersion(id, newPassword, version);
    if (!ok) {
      throw new RuntimeException("数据已被修改,请刷新后重试");
    }
  }
}

这里 Service 的职责很清晰:

  • 调用 Repository
  • 处理乐观锁失败的业务语义

而不是自己去拼版本条件。


十三、这套设计的核心收益

如果把这一篇的内容压缩成几个收益点,最关键的是下面这些。


13.1 审计字段不会到处散落

统一在 Repository 层维护后:

  • created_at
  • updated_at
  • created_by
  • updated_by

就不再是每个业务自己记忆的细节。


13.2 乐观锁成为统一能力

而不是每个 Service 自己临时想起:

  • 要不要校验 version
  • 怎么自增 version
  • 冲突时返回什么

13.3 数据权限更不容易漏

Repository 层统一拼权限条件,至少能大幅降低“漏写 where 条件”的风险。


13.4 DAO / Repository 结构会更稳

BaseRepository 负责通用能力,具体 Repository 负责业务 SQL,边界会更清晰。


十四、几个非常容易踩的坑


14.1 不要把所有逻辑都抽成万能基类

如果 BaseRepository 越来越像一个 mini ORM,最后通常会变得:

  • 难理解
  • 难扩展
  • 难调试
  • 泛型爆炸

正确做法是:

只抽稳定公共能力,不抽业务个性。


14.2 数据权限不能只靠前端控制

前端隐藏按钮、隐藏数据,不等于真正的数据权限。

真正的数据权限必须体现在后端查询条件里。


14.3 逻辑删除后一定要统一过滤

如果删的时候用了逻辑删除,但查的时候不统一过滤,最终系统会出现很多“幽灵数据”。


14.4 乐观锁失败是正常业务分支,不是系统异常

不要把它理解成“程序出 bug”。

它是并发场景下很正常的结果,应该给出明确业务提示。


14.5 created_by / updated_by 不要过度依赖手工传参

如果项目已经有统一登录上下文,优先考虑统一审计上下文,不要让每一层都手动传来传去。


十五、本篇总结

这一篇从企业级工程治理角度,补上了 tio-boot + jOOQ 体系中非常关键的一层:

  • 审计字段
  • 自动更新时间与操作人
  • 逻辑删除
  • 乐观锁
  • 数据权限
  • BaseRepository 与具体 Repository 的分层设计

一句话总结:

真正成熟的数据访问层,不只是“SQL 能写出来”,而是“通用规则能沉淀,团队协作能稳定”。

到这里,这套 tio-boot + jOOQ 方案已经不只是“轻量整合示例”,而是逐步具备了企业级可落地的形态:

  • 强类型 SQL
  • 事务边界清晰
  • PostgreSQL 能力充分利用
  • DTO / Repository 分层明确
  • 审计、权限、并发控制可统一治理
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Last Updated: 3/14/26, 2:58 PM
Contributors: litongjava
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