我的日期部分已经是处理成"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"

<think>好的，用户现在的问题是关于处理Redis中不同格式的key，其中日期部分已经统一为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式。用户之前提到有两种key，一种是四部分（A,B,C,时间），另一种是两部分（X,时间），现在需要统一按时间排序处理。 首先，我需要确认用户的需求：用户已经将日期部分处理成了统一的"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式，所以现在的问题是如何正确提取这两种key中的时间字段，并按时间排序。 接下来，我需要考虑如何实现这一点。用户之前的代码中，可能已经拆分了key，但需要根据key的长度来判断时间字段的位置。四部分的key时间在索引3，两部分的在索引1。因为日期格式统一，所以解析时可以使用同一个DateTimeFormatter。 然后，需要处理可能的异常情况，比如key拆分后的长度不符合预期（既不是2也不是4），这时候需要捕获异常或记录日志，避免程序崩溃。另外，排序时如果时间相同，可能需要次级排序条件，比如key的其他部分，以保证顺序稳定。 还要考虑代码的健壮性，比如在提取时间时，确保拆分后的数组长度正确，避免数组越界。同时，时间解析时如果出现错误（比如日期字符串格式错误），需要处理这种情况，比如跳过该key或记录错误。 用户可能还关心如何验证排序的正确性，比如测试不同key的时间是否按升序排列，或者在多线程环境下如何保证排序后的处理顺序不被其他线程干扰，但用户当前的问题主要是处理两种key的时间提取和排序，所以需要重点解决这部分。 最后，需要给出具体的代码示例，展示如何动态提取时间字段，使用统一的格式解析，并完成排序。同时，说明关键注意事项，比如异常处理、排序稳定性等，确保用户能够正确应用。 </think>由于日期部分已统一为`"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"`格式，处理两种key（四部分和两部分）的排序会更简单。只需根据key的拆分长度动态定位时间字段位置，并用统一的`DateTimeFormatter`解析即可。以下是具体实现方案： ### 核心实现步骤 1. **拆分key并定位时间字段**： - 四部分key（如`A,B,C,2024-06-01 10:00:00`）：拆分后数组长度为4，时间字段在索引3（第4位）。 - 两部分key（如`X,2024-06-01 09:30:00`）：拆分后数组长度为2，时间字段在索引1（第2位）。 2. **统一时间解析**：使用`DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")`解析时间字符串为`LocalDateTime`对象。 3. **按时间升序排序**：将所有entry按解析后的`LocalDateTime`升序排列（最早的在前）。 ### 完整代码示例 ```java import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.TreeMap; // 可选：若需更高效排序可替换为TreeMap // 从Redis获取数据（假设redisRemote已正确初始化） Map<String, String> map = redisRemote.hgetAll(RedisVersionKey); if (map == null || map.isEmpty()) { return; } // 步骤1：收集所有entry并转换为列表 List<Map.Entry<String, String>> entryList = new ArrayList<>(map.entrySet()); // 步骤2：定义统一的时间格式解析器（与用户处理后的日期格式完全匹配） DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); // 步骤3：按时间升序排序（兼容两种key格式） entryList.sort((entry1, entry2) -> { try { // 提取entry1的时间 LocalDateTime time1 = extractTime(entry1.getKey(), formatter); // 提取entry2的时间 LocalDateTime time2 = extractTime(entry2.getKey(), formatter); return time1.compareTo(time2); // 升序排序（时间早的在前） } catch (Exception e) { // 时间解析失败时记录日志并跳过（或根据业务需求处理） log.error("时间解析失败，key1：{}，key2：{}，错误：{}", entry1.getKey(), entry2.getKey(), e.getMessage()); return 0; // 若跳过比较，可返回0（需根据实际调整） } }); // 步骤4：按排序后的顺序处理每个entry for (Map.Entry<String, String> entry : entryList) { String key = entry.getKey(); String value = entry.getValue(); // 处理空值（保持原有逻辑） if (value == null || value.trim().isEmpty()) { redisRemote.hdel(RedisVersionKey, key); continue; } try { // 反序列化为业务对象（保持原有逻辑） OrderInfoDm orderInfo = objectMapper.readValue(value, OrderInfoDm.class); String[] keys = key.split(","); // 根据key格式选择处理逻辑 if (keys.length == 4) { saveByLineId(orderInfo); // 四部分key的处理逻辑 } else if (keys.length == 2) { saveByOrderNo(keys[0]); // 两部分key的处理逻辑（假设第一个字段是订单号） } else { log.error("未知格式的key：{}，跳过处理", key); continue; } // 处理完成后删除key（保持原有逻辑） redisRemote.hdel(RedisVersionKey, key); } catch (Exception e) { throw new EJBException("数据处理失败，key：" + key + "，错误：" + e.getMessage()); } } // 辅助方法：提取并解析时间（关键逻辑） private LocalDateTime extractTime(String key, DateTimeFormatter formatter) { String[] keys = key.split(","); String timeStr; // 根据key长度定位时间字段 if (keys.length == 4) { timeStr = keys[3]; // 四部分key：时间在第4位 } else if (keys.length == 2) { timeStr = keys[1]; // 两部分key：时间在第2位 } else { throw new IllegalArgumentException("不支持的key格式，key：" + key); } // 解析时间（格式已统一，无需额外兼容） return LocalDateTime.parse(timeStr, formatter); } ``` ### 关键注意事项 1. **key格式校验**： 若拆分后的`keys`长度既不是2也不是4（如错误格式的key，如`A,B`或`X,Y,Z`），`extractTime`会抛出`IllegalArgumentException`。建议在排序前增加校验，或在异常处理中记录日志并跳过无效key（避免影响整体流程）。 2. **时间解析容错**： 尽管用户已统一日期格式，但仍可能存在脏数据（如时间字符串为空、格式错误）。此时`LocalDateTime.parse`会抛出`DateTimeParseException`，需在排序的`Comparator`中捕获并处理（如记录日志，将解析失败的key排到最后）。 3. **排序稳定性**： 若多个key的时间完全相同（如`2024-06-01 10:00:00`），可通过次级条件（如key的其他字段或key本身的字符串顺序）保证排序稳定性。例如： ```java entryList.sort((entry1, entry2) -> { LocalDateTime time1 = extractTime(...); LocalDateTime time2 = extractTime(...); int timeCompare = time1.compareTo(time2); return timeCompare != 0 ? timeCompare : entry1.getKey().compareTo(entry2.getKey()); // 时间相同则按key字符串排序 }); ``` 4. **性能优化**： 若Redis中的数据量极大（如10万+条目），使用`ArrayList.sort()`的时间复杂度为`O(n log n)`，可接受；若需更高性能，可改用`TreeMap`并自定义`Comparator`，在插入时直接排序（但需注意`TreeMap`不允许重复key）。