一. 背景

由于每个人对对象映射的使用工具不一致，导致各个应用存在对象映射工具使用混杂多样，没有一个统一对象映射工具去规范使用，各个对象映射的工具性能也参差不齐；有的通过反射实现，比较损耗性能；有的会进行类型自动转换，容易导致数据问题，针对以上的一些问题，对对象映射框架进行一次调研。

二. 对象映射框架性能对比

工具	实现方式	star	最近更新时间	说明
Getter/Setter	getter/setter方法			属性很多时不好维护
Mapstruct	getter/setter方法	6k	2023-02-05	基于JSR269，在在编译期生成对象映射代码
Orika	动态生成字节码	1.2k	2022-07-13	基于javassist生成对象映射字节码，并加载生成的字节码文件
Spring BeanUtils	反射机制			基于Spring反射工具类
BeanCopier	基于ASM的MethodVisitor为field赋值	4.6k	2022-02-08	使用ASM的MethodVisitor直接编写各属性的get/set方法
Dozer	反射机制	2k	2023-01-06	大量反射，主要基于Field.set(obj, obj)为field赋值
Apache BeanUtils	反射机制	236	2023-02-25
ModelMapper	反射机制	2.1k	2022-12-08

1、压测

机器处理器：M1 Pro (10 核中央处理器和16 核图形处理器)

机器内存：32G

平均耗时/吞吐量（JMH基准测试预热3次，每次3秒，真正执行5次，每次3次）

工具	5个线程拷贝1w次	5个线程拷贝10w次	5个线程拷贝100w次	5个线程拷贝500w次	排名
	吞吐量(ops/s)	平均耗时(ms)	吞吐量(ops/s)	平均耗时(ms)	吞吐量(ops/s)	平均耗时(ms)	吞吐量(ops/s)	平均耗时(ms)
Mapstruct	226.243	4	27.801	35	2.481	387	0.289	4168	1
Orika	21.139	45	4.714	206	0.695	1423	-	-	4
Spring BeanUtils	125.025	7	15.377	63	1.234	770	0.147	6745	3
BeanCopier	188.295	5	22.215	46	1.956	523	0.214	4332	2
Dozer	22.829	46	2.225	457	0.204	4872	-	-	6
Apache BeanUtils	29.679	33	3.020	29511	-	-	-	-	7
ModelMapper	21.575	46	2.279	434	0.208	4897	-	-	5

综上比较可知性能比较好的对象映射框架为MapStruct和cglib下的BeanCopier，但BeanCopier只拷贝名称和类型都相同的属性；即便基本类型与其对应的包装类型也不能相互转换， 而且BeanCopier社区活跃度没有MapStruct好，最近更新时间也22年2月8号，几乎不怎么更新了，所以最佳的选择是MapStruct。

三. MapStruct用法

1、pom.xml

<dependency>
  <groupId>org.mapstruct</groupId>
  <artifactId>mapstruct</artifactId>
  <version>1.5.2.Final</version>
  <scope>compile</scope>
</dependency>
<dependency>
 <groupId>org.mapstruct</groupId>
 <artifactId>mapstruct-processor</artifactId>
 <version>1.5.2.Final</version>
</dependency>

2、定义Mapper

@Mapper(componentModel="spring")
public interface SourceToTargetMapper {
    SourceToTargetMapper INSTANCE = Mappers.getMapper(SourceToTargetMapper.class);

    Target to(Source source);
}

3、使用

Target target=SourceToTargetMapper.INSTANCE.to(buildSource());

四. MapStruct问题

1、手动编写mapper太麻烦
2、mapper太多记不住，使用不够方便，没Util来的方便

五. MapStruct原理

APT：APT(编译时注解处理器)即为Annotation Processing Tool，是JSR269规范提供的一套API。APT可以用来在编译时扫描和处理注解。通过APT可以获取到注解和被注解对象的相关信息，在拿到这些信息后我们可以根据需求来自动的生成一些代码，省去了手动编写。APT的核心是AbstractProcessor类

六. MapStruct增强方案

技术栈：APT+JavaPoet+SPI

JavaPoet：JavaPoet是square推出的开源java代码生成框架，提供Java Api生成.java源文件。

1、手动编写mapper太麻烦

解决方案：编译阶段自动生成Mapper，减少手动编写Mapper

2、mapper太多记不住，使用不够方便

解决方案：封装MapStructUtils代替Mapper调用，使用更方便，但有一定的性能损耗

七. MapStruct增强后使用以及性能压测

1、使用

引入pom

<dependency>
    <groupId>com.xxx.xxx</groupId>
    <artifactId>mapstruct</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

DTO上定义注解

@Data
@Builder
@AutoMap(targets = {Target.class},componentModel = "spring")
public class Source {
    private Integer id;

    private String name;
}

@Data
@Builder
@AutoMap(targets = {Source.class})
public class Target {
    private Integer id;

    private String name;

    private Integer shorName;
}

使用：
方式一（推荐）

Target target= SourceTargetMapper.INSTANCE.convert(buildSource());

方式二

Target target= MapStructUtils.convert(buildSource(), Target.class);

2、性能压测

工具	5个线程拷贝1w次	5个线程拷贝10w次	5个线程拷贝100w次	5个线程拷贝500w次	排名
	吞吐量(ops/s)	平均耗时(ms)	吞吐量(ops/s)	平均耗时(ms)	吞吐量(ops/s)	平均耗时(ms)	吞吐量(ops/s)	平均耗时(ms)
Mapstruct	226.243	4	27.801	35	2.481	387	0.289	4168	1
BeanCopier	188.295	5	22.215	46	1.956	523	0.214	4332	2
MapStructUtil	110.439	**7 **	13.536	76	1.250	**837 **	**0.150 **	6669

八. MapStruct增强后优缺点

优点：

1、无需再定义Mapper，编译阶段自动生成

2、封装了Util，使用简单

3、增强后依旧在编译阶段运行，不影响原生MapStruct的功能使用，不会影响程序性能

4、解决了Mapstruct原生默认不支持lombok的@Builder注解导致父类不生成set方法的问题

缺点：

1、封装的Util比原生的Mapper性能差一点，但比其他对象拷贝框架（非MapStruct）性能还是强很多

2、若开发人员手动在dto目标新建apt目录，且新增跟生成的Mapper名称一样的文件的话会不兼容，概率较低

3、增强后能解决90%的使用场景，但一些自定义的注解在自动生成的Mapper里未集成，比如不同名称字段映射等

 参考资料

原文链接：mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU…