Lombok项目中Builder模式构建方法的访问控制优化
2025-05-17 06:53:48作者:秋泉律Samson
概述
在Java开发中,Lombok的@Builder注解极大地简化了Builder模式的实现。然而,在实际业务场景中,开发者经常需要对构建过程进行更精细的控制,特别是在对象验证方面。本文将探讨如何通过调整Builder构建方法的访问级别来满足复杂验证需求。
传统Builder模式的局限性
标准Lombok @Builder生成的build()方法是public的,这意味着:
- 无法阻止外部直接调用原始构建方法
- 难以在构建过程中添加复杂的业务验证逻辑
- 验证逻辑可能被意外绕过
现有解决方案分析
目前有两种主要方式可以解决这个问题:
1. 使用SuperBuilder的自定义实现
通过@SuperBuilder注解结合自定义Builder实现类,可以覆盖build()方法:
@SuperBuilder
@Value
public final class MyClass {
private final String val1;
private final String val2;
public static class MyClassBuilderImpl extends MyClassBuilder {
public MyClass build() {
if (super.val1.equals(super.val2)) {
throw new IllegalArgumentException("值不能相同");
}
return new MyClass(this);
}
}
}
优点:
- 完全控制构建过程
- 可以添加任意复杂的验证逻辑
限制:
- 需要将类声明为final,防止子类绕过验证
- 使用SuperBuilder而非普通Builder
2. 期待中的Builder方法访问控制
理想情况下,我们可以直接控制Builder方法的访问级别:
@Builder(builderMethodName = "internalBuild", buildMethodAccess = AccessLevel.PRIVATE)
@AllArgsConstructor(access = AccessLevel.PRIVATE)
public class MyClass {
private final String val1;
private final String val2;
public static class MyBuilder {
public MyClass build() {
if (val1.equals(val2)) {
throw new IllegalArgumentException("值不能相同");
}
return internalBuild();
}
}
}
这种方式更加直观,但目前Lombok尚未原生支持。
最佳实践建议
- 简单验证场景:使用Lombok内置的@NonNull等注解
- 复杂验证场景:采用SuperBuilder+自定义实现的方式
- API设计考虑:将包含验证逻辑的类声明为final,防止子类绕过验证
未来展望
Lombok社区正在考虑通过issue #1207引入更灵活的Builder配置选项,这将为开发者提供更强大的构建过程控制能力。在此之前,SuperBuilder方案是目前最可靠的解决方案。
结论
虽然Lombok的Builder模式在简单场景下表现出色,但在需要严格验证的场景中,开发者需要采用更高级的技术手段。理解这些技术选项及其权衡,将帮助开发者构建更健壮、更安全的Java应用程序。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
348
413
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
889
609
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
338
185
暂无简介
Dart
778
193
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
758
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
357
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
896