异构API数据处理实践

数据来源：陈同学 | 异构API数据处理实践

首先用下图阐述业务场景。

基础服务为各个业务服务(服务A/B/C) 提供API，同时基础服务数据又来源于第三方服务商。

各个服务商之间API的数据结构不同，本文不涉及不同服务商之间的安全通讯方式。

为什么需要多个服务商？

例举我所遇到的两个因素

系统稳定性考虑

以发送短信为例，若只有一个服务商，若服务商因某些因素中断服务，将导致依赖于短信的业务受到严重影响。

若对接了多个服务商，当其中一个无法使用，自动切换到可用的服务商即可。

切换服务商

因各种因素导致商务合作终止，从而切换服务商

异构数据的场景举例

先举两个例子加以说明：

简单数据异构场景

假设通过企查查、天眼查的API获取工商信息，对于企业名称字段，企业可能分别名称是ENTNAME、org_name，有的甚至是中文字段名企业名称
复杂数据异构场景

假设对接企业ERP中财务数据，A企业可能是金蝶系统、B企业是用友系统、其他企业可能是Oracle EBS或SAP系统。

这种场景不仅需要将异构数据处理成统一结构，而且处理过程中需要进行复杂的数据转换过程。

异构数据处理简单Demo

数据处理的目的是可以通过配置，将不同服务商的异构数据统一解析，简化代码，增强拓展性。

这里以企业工商数据做演示。下面假设三种工商信息的数据结构，均使用JSON格式展示：

数据结构示例

自身标准数据结构

业务系统中以自身的数据结构为准，假设字段名称是正常翻译：

{"organizationName":"企业名称","taxpayerNumber":"纳税人识别号"
}

A服务商API返回的数据结构

假设字段名称是不规则简写：

{"ENTNAME":"企业名称","TAXNUMBER":"纳税人识别号"
}

B服务商API返回的数据结构

假设字段名称是中文首字母简写：

{"QYMC":"企业名称","NSRSBH":"纳税人识别号"
}

简单处理示例

先采用简单的方式处理，首先新建一个Domain表示企业工商信息：

public class Organization {private String organizationName; //企业名称private String taxpayerNumber; //纳税人识别号
}

将A服务商的数据转换为标准数据

假设JSONObject是阿里的fastjson

// JSONObject data = {"ENTNAME":"企业名称", "TAXNUMBER":"纳税人识别号"}
Organization org = new Organization();
org.setOrganizationName(data.getString("ENTNAME"));
org.setTaxpayerNumber(data.getString("TAXNUMBER"));

将B服务商的数据转换为标准数据

// JSONObject data = {"QYMC":"企业名称", "NSRSBH":"纳税人识别号"}
Organization org = new Organization();
org.setOrganizationName(data.getString("QYMC"));
org.setTaxpayerNumber(data.getString("NSRSBH"));

上面看上去非常简单，但实际上API字段非常繁多，首先会导致大量的累赘代码，其次是有N个服务商就会有N种冗余代码。

统一解析处理示例

使用注解在Domain上标记各个服务商的对应字段

定义用于数据自动转换的注解

@Target(ElementType.FIELD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface FiledMapper {String serviceA() default ""; // A服务商字段String serviceB() default ""; // B服务商字段
}

使用注解标记Domain的属性

使用注解将异构数据的字段名与标准字段建立Mapping关系

public class Organization {@FiledMapper(serviceA="ENTNAME", serviceB="QYMC")private String organizationName; //企业名称@FiledMapper(serviceA="TAXNUMBER", serviceB="NSRSBH")private String taxpayerNumber; //纳税人识别号
}

使用反射统一解析数据

/*** 统一解析数据** @param source      数据源* @param targetClass 目标类* @param serviceProvider 服务提供商* @return 目标类instance* @throws Exception*/
public static Object parse(JSONObject source, Class targetClass, String serviceProvider) throws Exception {Object instance = targetClass.newInstance();Field[] fields = targetClass.getDeclaredFields();if (fields != null) {for (Field field : fields) {if (field.isAnnotationPresent(FiledMapper.class)) {FiledMapper filedMapper = field.getAnnotation(FiledMapper.class);field.setAccessible(true);field.set(instance, source.get("A".equals(serviceProvider) ? filedMapper.serviceA() : filedMapper.serviceB())); // 此处hardcode做演示}}}return instance;
}

数据处理测试

JSONObject dataA = JSON.parseObject("{\"ENTNAME\":\"企业A\", \"TAXNUMBER\":\"1001\"}");
JSONObject dataB = JSON.parseObject("{\"QYMC\":\"企业A\", \"NSRSBH\":\"1001\"}");
Organization orgA = (Organization) parse(dataA, Organization.class, "A");
Organization orgB = (Organization) parse(dataB, Organization.class, "B");

总结

本文仅提取了异构数据处理中的一个“点”做分析，为数据解析提供一种解决的思路。