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提示：
Db2DefaultValueConverter类的核心作用是在 Debezium 数据库连接器中处理 IBM DB2 数据库表列的默认值。当 Debezium 监控 DB2 数据库的更改时，它需要能够正确地理解和表示数据库表中列的默认值，尤其是在没有明确值的情况下插入新行时。
文章目录
- 前言
- 一、核心功能
- 二、代码分析
- 总结
前言
提示：Db2DefaultValueConverter 确保了 Debezium 在捕获和传播 DB2 数据库更改时的准确性，特别是在处理默认值时。这对于数据一致性至关重要，因为默认值可能会影响下游数据处理逻辑。
提示：以下是本篇文章正文内容
一、核心功能
核心功能详细说明
1. 初始化与构造
- Db2DefaultValueConverter 构造器:
- 接收
Db2ValueConverters和Db2Connection对象作为参数。 - 初始化
defaultValueMappers映射，该映射包含对各种数据类型支持的DefaultValueMapper实例。这些实例负责解析和转换默认值。
- 接收
2. 默认值解析
parseDefaultValue方法:- 接收
Column对象和默认值字符串作为输入。 - 根据列的数据类型查找相应的
DefaultValueMapper。 - 使用找到的
DefaultValueMapper解析默认值表达式。 - 如果解析成功，调用
convertDefaultValue方法进行进一步转换；如果解析失败或类型不匹配，则返回Optional.empty()。
- 接收
3. 默认值转换
convertDefaultValue方法:- 接收解析后的默认值和
Column对象。 - 如果配置了
valueConverters并且默认值非空，则尝试使用valueConverters将默认值转换为 Kafka Connect 的 Schema 兼容格式。 - 如果转换失败或不需要转换，则直接返回默认值。
- 接收解析后的默认值和
4. 默认值映射器创建
createDefaultValueMappers方法:- 创建并返回一个
Map，其中键是 JDBC 数据类型，值是对应的DefaultValueMapper。 - 注册了对多种数据类型的支持，包括但不限于数值类型、日期/时间类型、字符和 Unicode 字符串类型。
- 每个注册的
DefaultValueMapper都是一个策略，用于处理特定类型数据的默认值解析。
- 创建并返回一个
5. 特殊处理
nullableDefaultValueMapper方法:- 提供一种处理可为空默认值的方式，允许将
"NULL"字符串转换为 Java 的null值。
- 提供一种处理可为空默认值的方式，允许将
booleanDefaultValueMapper方法:- 专门用于解析布尔类型的默认值，将
"1"和"0"分别转换为true和false。
- 专门用于解析布尔类型的默认值，将
castTemporalFunctionCall方法:- 用于处理日期和时间类型的默认值，特别是当前日期、时间和时间戳的函数调用。
6. 异常与日志处理
- 日志记录:
- 使用 SLF4J 日志框架记录信息和警告级别的消息，例如解析过程的信息和未找到映射器的警告。
二、代码分析
package io.debezium.connector.db2;import java.sql.Time;
import java.sql.Timestamp;
import java.sql.Types;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Optional;import org.apache.kafka.connect.data.Field;
import org.apache.kafka.connect.data.Schema;
import org.apache.kafka.connect.data.SchemaBuilder;
import org.apache.kafka.connect.data.Struct;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import io.debezium.DebeziumException;
import io.debezium.jdbc.JdbcConnection;
import io.debezium.relational.Column;
import io.debezium.relational.DefaultValueConverter;
import io.debezium.relational.ValueConverter;
import io.debezium.util.Strings;/*** Converter for table column's default values.* 该类用于转换数据库表列的默认值。** @author Chris Cranford*/
public class Db2DefaultValueConverter implements DefaultValueConverter {private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Db2DefaultValueConverter.class);// 日志记录器，用于输出调试和警告信息private final Db2ValueConverters valueConverters;// Db2ValueConverters 实例，用于类型转换private final Map<Integer, DefaultValueMapper> defaultValueMappers;// 存储不同数据类型对应的默认值映射器// 构造器，初始化 Db2ValueConverters 和 defaultValueMapperspublic Db2DefaultValueConverter(Db2ValueConverters valueConverters, Db2Connection jdbcConnection) {this.valueConverters = valueConverters;this.defaultValueMappers = Collections.unmodifiableMap(createDefaultValueMappers(jdbcConnection));}// 解析并返回给定列的默认值@Overridepublic Optional<Object> parseDefaultValue(Column column, String defaultValue) {LOGGER.info("Parsing default value for column '{}' with expression '{}'", column.name(), defaultValue);// 获取列的 JDBC 数据类型final int dataType = column.jdbcType();// 从 defaultValueMappers 中获取对应数据类型的 DefaultValueMapperDefaultValueMapper mapper = defaultValueMappers.get(dataType);// 如果未找到映射器，检查是否为 DECIMAL FLOAT 类型if (mapper == null) {if (dataType == Types.OTHER) {if (Db2ValueConverters.matches(column.typeName().toUpperCase(), "DECFLOAT")) {mapper = nullableDefaultValueMapper();}}// 如果仍然未找到映射器，输出警告并返回空 Optionalif (mapper == null) {LOGGER.warn("Mapper for type '{}' not found.", dataType);return Optional.empty();}}// 尝试解析默认值try {Object rawDefaultValue = mapper.parse(column, defaultValue != null ? defaultValue.trim() : defaultValue);// 转换默认值Object convertedDefaultValue = convertDefaultValue(rawDefaultValue, column);// 如果转换后的默认值是 Struct 类型，输出警告并返回空 Optionalif (convertedDefaultValue instanceof Struct) {LOGGER.warn("Struct can't be used as default value for column '{}', will use null instead.", column.name());return Optional.empty();}// 返回转换后的默认值return Optional.ofNullable(convertedDefaultValue);}// 捕获并处理解析异常catch (Exception e) {LOGGER.warn("Cannot parse column default value '{}' to type '{}'. Expression evaluation is not supported.", defaultValue, dataType, e);LOGGER.debug("Parsing failed due to error", e);return Optional.empty();}}// 转换默认值private Object convertDefaultValue(Object defaultValue, Column column) {// 如果 valueConverters 不为空且默认值不为空，则进行转换if (valueConverters != null && defaultValue != null) {final SchemaBuilder schemaBuilder = valueConverters.schemaBuilder(column);if (schemaBuilder != null) {final Schema schema = schemaBuilder.build();// 创建 Field 实例final Field field = new Field(column.name(), -1, schema);// 获取 ValueConverter 实例final ValueConverter valueConverter = valueConverters.converter(column, field);// 使用 ValueConverter 转换默认值return valueConverter.convert(defaultValue);}}// 如果不需要转换，直接返回默认值return defaultValue;}// 创建 defaultValueMappers 映射private static Map<Integer, DefaultValueMapper> createDefaultValueMappers(Db2Connection connection) {final Map<Integer, DefaultValueMapper> result = new HashMap<>();// 注册支持的数据类型及其对应的 DefaultValueMapperresult.put(Types.BOOLEAN, nullableDefaultValueMapper(booleanDefaultValueMapper()));result.put(Types.BIGINT, nullableDefaultValueMapper());// ... 其他数据类型 ...// 返回不可修改的映射return result;}// 创建可处理 NULL 的 DefaultValueMapperprivate static DefaultValueMapper nullableDefaultValueMapper() {return nullableDefaultValueMapper(null);}// 创建可处理 NULL 和自定义映射的 DefaultValueMapperprivate static DefaultValueMapper nullableDefaultValueMapper(DefaultValueMapper mapper) {return (column, value) -> {if ("NULL".equalsIgnoreCase(value)) {return null;}if (mapper != null) {return mapper.parse(column, value);}return value;};}// 创建用于布尔类型的 DefaultValueMapperpublic static DefaultValueMapper booleanDefaultValueMapper() {return (column, value) -> {if ("1".equals(value.trim())) {return true;}else if ("0".equals(value.trim())) {return false;}return Boolean.parseBoolean(value.trim());};}// 创建用于日期和时间类型的 DefaultValueMapperprivate static DefaultValueMapper castTemporalFunctionCall(Db2Connection connection, int jdbcType) {return (column, value) -> {// 如果默认值为 CURRENT DATE 或 CURRENT TIME 或 CURRENT TIMESTAMP// ... 处理逻辑 ...// 否则，执行 SQL 查询以解析默认值// ... 查询逻辑 ...};}// 创建用于强制填充字符字段的 DefaultValueMapperprivate static DefaultValueMapper enforceCharFieldPadding() {return (column, value) -> value != null ? Strings.pad(unquote(value), column.length(), ' ') : null;}// 创建用于强制取消引用字符串的 DefaultValueMapperprivate static DefaultValueMapper enforceStringUnquote() {return (column, value) -> value != null ? unquote(value) : null;}// 取消引用字符串private static String unquote(String value) {// 如果字符串以 '(' 开头且以 ')' 结尾，则去掉引号// 如果字符串以单引号开头且以单引号结尾，则去掉引号// 否则，直接返回原字符串return value;}
}Db2DefaultValueConverter 类的设计体现了面向对象编程的几个关键原则和模式，包括封装、继承、多态、以及策略模式。
-
封装：
- 封装是将数据和操作数据的方法绑定在一起，隐藏对象的属性和实现细节，仅对外暴露接口。
Db2DefaultValueConverter封装了默认值解析和转换的逻辑，通过公共方法parseDefaultValue提供给外部调用，而具体的实现细节如defaultValueMappers映射和转换逻辑被隐藏在类内部。
- 封装是将数据和操作数据的方法绑定在一起，隐藏对象的属性和实现细节，仅对外暴露接口。
-
继承与多态：
- 虽然
Db2DefaultValueConverter本身没有直接使用继承，但它依赖于DefaultValueMapper接口的多态性，不同的DefaultValueMapper实现可以根据具体的数据类型动态选择，这体现了多态的灵活性。
- 虽然
-
策略模式：
- 策略模式允许算法在运行时被替换，
Db2DefaultValueConverter使用defaultValueMappers映射来实现这一模式，根据不同的数据类型动态选择合适的DefaultValueMapper实例，使得系统更加灵活和可扩展。
- 策略模式允许算法在运行时被替换，
设计亮点
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模块化与解耦：
- 通过将不同的数据类型映射到独立的
DefaultValueMapper实现，Db2DefaultValueConverter实现了高度的模块化和解耦。这意味着添加新的数据类型支持或修改现有类型的行为变得简单，只需添加或修改相应的DefaultValueMapper即可。
- 通过将不同的数据类型映射到独立的
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异常处理与日志记录：
- 异常处理机制和日志记录的使用展示了良好的错误处理实践。当解析或转换默认值时遇到问题，
Db2DefaultValueConverter不仅捕获异常，还记录详细的错误信息，有助于调试和维护。
- 异常处理机制和日志记录的使用展示了良好的错误处理实践。当解析或转换默认值时遇到问题，
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可配置性与扩展性：
- 通过接受
Db2ValueConverters和Db2Connection作为构造器参数，Db2DefaultValueConverter具备了很好的可配置性和扩展性。这允许在运行时动态调整其行为，适应不同的部署环境和需求。
- 通过接受
启发
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面向对象设计的灵活性：
Db2DefaultValueConverter的设计展示了面向对象设计的灵活性和可扩展性。通过策略模式和模块化设计，系统可以轻松应对未来的需求变化，无需对核心代码做重大修改。
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代码复用与维护性：
- 通过将通用的逻辑抽象为接口和类，如
DefaultValueMapper，代码变得更加易于复用和维护。这种设计鼓励重用现有的组件，减少重复代码，提高开发效率。
- 通过将通用的逻辑抽象为接口和类，如
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健壮性与错误处理：
- 强调了异常处理和日志记录的重要性，确保了系统的健壮性和可维护性。即使在面对未知的错误或异常情况时，系统也能优雅地降级或恢复，同时提供足够的信息来诊断问题。
总结
提示：Db2DefaultValueConverter 是 Debezium 数据库连接器中的一个核心组件，专注于处理 IBM DB2 数据库表列的默认值解析和转换。其主要职责是确保在监控数据库变更事件时，能够正确识别和表示列的默认值，这对于数据同步和复制的准确性至关重要。