new PickListDetailsPO().setPickListId(pickListsVO.getId())) .stream().filter(p -> !Objects.equals(0, p.getNum())) .collect(Collectors.toList() 帮我翻译下

可以将这段代码单独做成一个方法，例如： ```java public List<DataPermissionSchemaEo> filterDataPermissionSchemas(List<DataPermissionSchemaEo> dataPermissionSchemaEoList, List<SchemaRowRuleEo> userRowRuleList, List<SchemaColumnRuleEo> userColumnRuleList) { return dataPermissionSchemaEoList.stream().map(dataPermissionSchemaEo -> { List<SchemaRowRuleEo> schemaRowRules = userRowRuleList.stream() .filter(schemaRule -> dataPermissionSchemaEo.getId().equals(schemaRule.getSchemaId())) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRuleEo> schemaColumnRules = userColumnRuleList.stream() .filter(schemaRule -> dataPermissionSchemaEo.getId().equals(schemaRule.getSchemaId())) .collect(Collectors.toList()); if (!schemaRowRules.isEmpty() || !schemaColumnRules.isEmpty()) { DataPermissionSchemaEo dataPermissionSchema = new DataPermissionSchemaEo(); dataPermissionSchema.setDatabaseCode(dataPermissionSchemaEo.getDatabaseCode()); dataPermissionSchema.setSchemaCode(dataPermissionSchemaEo.getSchemaCode()); dataPermissionSchema.setSchemaRowRuleEoList(schemaRowRules); dataPermissionSchema.setSchemaColumnRuleEoList(schemaColumnRules); return dataPermissionSchema; } return null; }).filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toList()); } ``` 然后在其他地方可以调用该方法来过滤数据权限模式列表。

<think>好的，我现在需要帮助用户理解他们提供的这段Java代码。首先，我会通读一遍代码，了解整体结构和功能。看起来这是一个使用Spring框架的扫描任务执行方法，涉及状态更新、数据处理和数据库操作。 首先，用户可能想知道这个方法的作用。从方法名executeScan和参数ScanContext来看，这应该是一个执行扫描任务的入口。方法里首先更新任务状态为执行中，这通过taskInfoMapper操作数据库。接着调用了logicCheckHelper.queryTaskLogicRiskDataDOs获取逻辑风险数据，这里可能需要解释这些辅助类和DO对象的作用。 接下来，代码中有多个使用Stream API处理列表的地方，比如Collectors.toMap和filter、map等操作。用户可能对这部分流式处理不太熟悉，需要解释每个步骤的作用。例如，collect3是将currentSanitizerDataDOS转换为SanitizerId和SanitizerTypeId的映射，而traceBeans则是过滤出状态为0的数据并转换为TraceBean。 然后，调用MainService.calcProjectStack方法获取AopReturnBeans，这里可能涉及项目堆栈分析。之后的循环处理每个AopReturnBean，进行匹配和清理操作。用户可能对match方法和cleanTraceBean的具体实现感兴趣，但代码中没有展示，可能需要提醒用户注意这些自定义方法的作用。 在处理逻辑结果时，代码设置了sanitizer标志，并根据匹配结果插入数据库记录。这里涉及事务处理，比如批量插入，使用ListUtil.split分批处理，可能是为了性能优化。用户可能想知道riskNum和remainNum的计算逻辑，以及它们如何影响任务信息的更新。 异常处理部分捕获所有异常，更新任务状态为失败，并记录错误信息。finally块确保结束时间被设置，无论成功与否。这部分需要强调异常处理的重要性，以及为什么要在finally中设置结束时间。 用户可能的疑问点包括：各个DO对象的作用、Stream API的具体处理逻辑、数据库操作的批处理优化、自定义工具类的方法实现等。此外，可能想了解代码中涉及的常量如ScanConstants的作用，以及JSONUtil等工具类的使用场景。 需要确保解释清晰，分步骤说明代码的执行流程，并指出关键部分，如状态更新、数据处理、循环逻辑和异常处理。同时，提醒用户注意代码中可能的性能考虑，如批量插入和流处理的效率。如果用户有进一步的问题，可以深入讨论具体细节或建议优化点。</think>这个`executeScan`方法是一个典型的扫描任务执行流程，结合了状态管理、数据处理和数据库操作。我们分步骤解析其实现逻辑： 1. **任务状态初始化** ```java taskInfoDO.setStatus(ScanConstants.TASK_STATUS_EXECUTE); taskInfoMapper.updateById(taskInfoDO); ``` - 将任务状态标记为"执行中" - 立即更新数据库中的任务状态 2. **风险数据准备** ```java LogicRiskInfo logicRiskInfo = logicCheckHelper.queryTaskLogicRiskDataDOs(context); ``` - 通过辅助类获取风险相关数据集合 - 包含消毒器数据、跟踪数据等核心要素 3. **数据预处理（使用Stream API）** ```java Map<Long, Long> collect3 = currentSanitizerDataDOS.stream()... // 创建消毒器ID-类型映射 List<TraceBean> traceBeans = logicRiskInfo.getLogicRiskDataDOList().stream()... // 过滤有效跟踪数据 Map<String, RuleSanitizerDO> sanitizerMap = ... // 构建消毒规则映射 ``` - 通过流式处理转换数据结构 - 过滤无效状态数据（`status == 0`） - 生成快速查找的数据映射 4. **核心扫描逻辑** ```java List<AopReturnBean> aopReturnBeans = MainService.calcProjectStack(...); ``` - 调用核心服务进行堆栈分析 - 获取待处理的AOP返回结果集合 5. **风险匹配与处理** ```java for (AopReturnBean aopReturnBean: aopReturnBeans){ List<TraceBean> collect = traceBeans.stream().filter(...) // 匹配相关跟踪数据 if(collect.size()> 0){ logicCheckHelper.cleanTraceBean(...) // 清理跟踪数据 List<TraceBean> collect2 = sanitizerRuleBeans.stream().filter(...) // 匹配消毒规则 // 构建结果记录 LogicResultDO logicResultDO = aopResult2LogicResult(...) // 设置消毒标记 if(collect2.size() > 0 && isSanitizer(...)){ logicResultDO.setSanitizer("1"); } // 批量插入数据库（性能优化） ListUtil.split(relDataList, 100).forEach(...) } } ``` - 双重过滤机制保证数据有效性 - 批量插入策略提升数据库性能 6. **结果统计与更新** ```java taskInfoDO.setFixRiskNum(riskNum); // 设置修复风险数 taskInfoDO.setRemnantRiskNum(remainNum); // 设置残留风险数 taskInfoDO.setStatus(ScanConstants.TASK_STATUS_SUCCESS); // 标记成功状态 ``` 7. **异常处理机制** ```java catch (Exception e){ taskInfoDO.setStatus(ScanConstants.TASK_STATUS_FAIL); taskInfoDO.setDescMsg(e.getMessage()); // 记录错误信息 } finally { taskInfoDO.setEndTime(LocalDateTime.now()); // 确保结束时间更新 } ``` - 完善的错误处理流程 - 保证最终状态一致性 **关键设计特点**： 1. 状态机模式：通过明确的状态流转（执行中→成功/失败）保证任务可追踪性 2. 批处理优化：使用`ListUtil.split`进行分批插入，避免大数据量导致的性能问题 3. 双重验证机制：通过`filter`和`isSanitizer`确保数据有效性 4. 上下文隔离：通过`ScanContext`封装任务参数，保证方法纯度 **潜在优化点**： 1. 异常处理可增加具体异常类型捕获 2. 考虑添加事务管理保证数据一致性 3. 可引入异步处理提升大规模数据处理能力 4. 添加详细的日志记录关键操作节点 是否需要针对某个具体代码段进行更深入的解析？例如流式处理的具体逻辑或数据库操作细节？