MongoDB 字段中数据类型不一致序列化异常排查与处理

MongoDB 字段中数据类型不一致序列化异常排查与处理

背景如下,因为项目迁移愿意,一个使用Mongodb的业务拥有C#和Java两组Api。Java Api开发和测试都很顺利。上线一段时间后,客服反馈记录都不见了。查看数据库发现,时间字段拥有两种格式,其中一种是数组类型(如:[636693353404905287, 480]),另一种是日期类型(如:0001-01-01T00:00:00Z)

排查原因

首先看了原有C#代码的逻辑,使用的是DateTimeOffset类型存入的数据库。Java使用的是LocalDateTime类型。经过调用Api测试后,发现使用C#接口创建的数据,是数组格式。接下来就是在Java中对这个Document的序列化进行处理。

解决方案

首先看到[636693353404905287, 480],想到的就是时间戳,第二位应该保存的是时区。写了一个测试方法,将636693353404905287转为LocalDatetime,初步测试,将初始时间1901-01-01,时区偏移为480分钟。经过多种类型的测试,转化为了正确的时间(人工记忆创建记录的时间)。

知道了如何转化,就要在java解析时使用自定义的序列化器。

首先创建List转LocalDateTime的序列化器

java 复制代码
import org.springframework.core.convert.converter.Converter;
import org.springframework.data.convert.ReadingConverter;
import java.time.Instant;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;
import java.util.List;

/**
 *
 *
 * 包含如下格式脏数据,[636693353404905287, 480], 经测试是旧版c#接口导致的,并试验起始时间是"0001-01-01T00:00:00Z"
 * 并且此时间戳不需要进行时区转换
 */
@ReadingConverter
public class ArrayListToLocalDateTimeConverter implements Converter<List<Object>, LocalDateTime> {

    @Override
    public LocalDateTime convert(List<Object> source) {
        if (source.size() >= 2 && source.get(0) instanceof Long) {
            long timestamp = (Long) source.get(0);
            // 假设起始时间是"1601-01-01T00:00:00Z",请根据需要进行调整
            Instant startInstant = Instant.parse("0001-01-01T00:00:00Z");
            // 注意:原始时间戳可能需要根据实际情况调整计算方式
            Instant actualInstant = startInstant.plusMillis(timestamp / 10_000);
            return LocalDateTime.ofInstant(actualInstant, ZoneOffset.UTC);
        }
        throw new IllegalArgumentException("Invalid source for conversion: " + source);
    }
}

然后在MongoDB的配置类中注册

java 复制代码
import com.mongodb.MongoClientURI;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.data.mongodb.MongoDbFactory;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.SimpleMongoDbFactory;
import org.springframework.data.mongodb.core.convert.MappingMongoConverter;
import org.springframework.data.mongodb.core.convert.MongoCustomConversions;

import java.util.Arrays;

@Configuration
public class MongoConfig {


    @Value("${spring.data.mongodb.uri}")
    private String uri;


    @Bean(name = "mongoTemplate")
    @Primary
    public MongoTemplate mongoTemplate() {
        MongoTemplate template = new MongoTemplate(mongoDbFactory());
        customizeMongoTemplate(template);
        return template;
    }

    @Bean
    @Primary
    public MongoDbFactory mongoDbFactory() {
        return new SimpleMongoDbFactory(new MongoClientURI(uri));
    }

    /**
     * 为了解决mongodb中的时间戳转换问题
     */
    @Bean
    public MongoCustomConversions mongoCustomConversions() {
        return new MongoCustomConversions(Arrays.asList(
                new ArrayListToLocalDateTimeConverter()
        ));
    }

    private void customizeMongoTemplate(MongoTemplate template) throws Exception {
        MappingMongoConverter converter = (MappingMongoConverter) template.getConverter();
        converter.setCustomConversions(mongoCustomConversions());
        converter.afterPropertiesSet();
    }

}

uri:其中uri时从配置文件中读取的,mongo 的数据库连接。

mongoTemplate:注入MongoTemplate,用于操作数据库。

mongoCustomConversions:注入自定义的转换器,用于将数据库中的数据转换为Java中的数据。

customizeMongoTemplate:将自定义的转换器注入到MongoTemplate中。

这种是单数据源配置,如果要有多数据源,将MongoTemplate和MongoDbFactory复制,的注入名称修改为不同的名称即可。

总结

经过配置,如果类型是数组,则会触发进行解析。该字段正常的数据可以直接映射。

后续会将C#的流量转发到Java接口,然后将C#接口下线。

相关推荐
m0_748254092 小时前
2025最新华为云国际版注册图文流程-不用绑定海外信用卡注册
服务器·数据库·华为云
清风6666662 小时前
基于51单片机自动浇花1602液晶显示设计
单片机·嵌入式硬件·mongodb·毕业设计·51单片机·课程设计
大新屋2 小时前
MongoDB 分片集群修改管理员密码
数据库·mongodb
ejinxian3 小时前
MySQL/Kafka数据集成同步,增量同步及全量同步
数据库·mysql·kafka
未来之窗软件服务3 小时前
数据库优化提速(一)之进销存库存管理—仙盟创梦IDE
数据库·sql·数据库调优
Mapmost4 小时前
信创浪潮下的GIS技术变革:从自主可控到生态繁荣
数据库
foundbug9994 小时前
Node.js导入MongoDB具体操作
数据库·mongodb·node.js
天天进步20154 小时前
Node.js中的Prisma应用:现代数据库开发的最佳实践
数据库·node.js·数据库开发
hui函数5 小时前
Flask高效数据库操作指南
数据库·python·flask