配置文件(Hutool-setting）

对于Properties的广泛使用使我也无能为力，有时候遇到Properties文件又想方便的读写也不容易，于是对Properties做了简单的封装，提供了方便的构造方法（与Setting一致），并提供了与Setting一致的getXXX方法来扩展Properties类，Props类继承自Properties，所以可以兼容Properties类。

Props的使用方法和Properties以及Setting一致（同时支持）：

Props props = new Props("test.properties");
String user = props.getProperty("user");
String driver = props.getStr("driver");

日志（Hutool-log）

日志工厂-LogFactory

Hutool-log作为一个日志门面，为了兼容各大日志框架，一个用于自动创建日志对象的日志工厂类必不可少。

LogFactory类用于灵活的创建日志对象，通过static方法创建我们需要的日志，主要功能如下：

• LogFactory.get 自动识别引入的日志框架，从而创建对应日志框架的门面Log对象（此方法创建一次后，下次再次get会根据传入类名缓存Log对象，对于每个类，Log对象都是单例的），同时自动识别当前类，将当前类做为类名传入日志框架。
• LogFactory.createLog 与get方法作用类似。但是此方法调用后会每次创建一个新的Log对象。
• LogFactory.setCurrentLogFactory 自定义当前日志门面的日志实现类。当引入多个日志框架时，我们希望自定义所用的日志框架，调用此方法即可。需要注意的是，此方法为全局方法，在获取Log对象前只调用一次即可

获取当前类对应的Log对象：

//推荐创建不可变静态类成员变量
private static final Log log = LogFactory.get();

如果你想获得自定义name的Log对象（像普通Log日志实现一样），那么可以使用如下方式获取Log：

private static final Log log = LogFactory.get("我是一个自定义日志名");

自定义日志实现

//自定义日志实现为Apache Commons Logging
LogFactory.setCurrentLogFactory(new ApacheCommonsLogFactory());

//自定义日志实现为JDK Logging
LogFactory.setCurrentLogFactory(new JdkLogFactory());

//自定义日志实现为Console Logging
LogFactory.setCurrentLogFactory(new ConsoleLogFactory());

自定义日志工厂（自定义日志门面实现）

LogFactory是一个抽象类，我们可以继承此类，实现createLog方法即可（同时我们可能需要实现Log接口来达到自定义门面的目的），这样我们就可以自定义一个日志门面。最后通过LogFactory.setCurrentLogFactory方法装入这个自定义LogFactory即可实现自定义日志门面。

自定义日志门面的实现可以参考cn.hutool.log.dialect包中的实现内容自定义扩展。 本质上，实现Log接口，做一个日志实现的Wrapper，然后在相应的工厂类中创建此Log实例即可。同时，LogFactory中还可以初始化一些启动配置参数。

静态调用日志-StaticLog

很多时候，我们只是想简简单的使用日志，最好一个方法搞定，我也不想创建Log对象，那么StaticLog或许是你需要的。

StaticLog.info("This is static {} log.", "INFO");

同样StaticLog提供了trace、debug、info、warn、error方法，提供变量占位符支持，使项目中日志的使用简单到没朋友。

StaticLog类中同样提供log方法，可能在极致简洁的状况下，提供非常棒的灵活性（打印日志等级由level参数决定）

缓存（Hutool-cache）

此模块提供一种缓存的简单实现方案，在小型项目中对于简单的缓存需求非常好用。

Hutoo-cache模块提供了几种缓存策略实现：

FIFOCache

FIFO(first in first out) 先进先出策略。元素不停的加入缓存直到缓存满为止，当缓存满时，清理过期缓存对象，清理后依旧满则删除先入的缓存（链表首部对象）。

优点：简单快速

缺点：不灵活，不能保证最常用的对象总是被保留

LFUCache

LFU(least frequently used) 最少使用率策略。根据使用次数来判定对象是否被持续缓存（使用率是通过访问次数计算），当缓存满时清理过期对象，清理后依旧满的情况下清除最少访问（访问计数最小）的对象并将其他对象的访问数减去这个最小访问数，以便新对象进入后可以公平计数。

LRUCache

LRU (least recently used)最近最久未使用缓存。根据使用时间来判定对象是否被持续缓存，当对象被访问时放入缓存，当缓存满了，最久未被使用的对象将被移除。此缓存基于LinkedHashMap，因此当被缓存的对象每被访问一次，这个对象的key就到链表头部。这个算法简单并且非常快，他比FIFO有一个显著优势是经常使用的对象不太可能被移除缓存。缺点是当缓存满时，不能被很快的访问。

TimedCache

定时缓存，对被缓存的对象定义一个过期时间，当对象超过过期时间会被清理。此缓存没有容量限制，对象只有在过期后才会被移除。

WeakCache

弱引用缓存。对于一个给定的键，其映射的存在并不阻止垃圾回收器对该键的丢弃，这就使该键成为可终止的，被终止，然后被回收。丢弃某个键时，其条目从映射中有效地移除。该类使用了WeakHashMap做为其实现，缓存的清理依赖于JVM的垃圾回收。

FileCach

FileCach是一个独立的缓存，主要是将小文件以byte[]的形式缓存到内容中，减少文件的访问，以解决频繁读取文件引起的性能问题。

主要实现有：

• LFUFileCache
• LRUFileCache

缓存工具-CacheUtil

CacheUtil是缓存创建的快捷工具类。用于快速创建不同的缓存对象。

//新建FIFOCache
Cache<String,String> fifoCache = CacheUtil.newFIFOCache(3);

同样其它类型的Cache也可以调用newXXX的方法创建。

先入先出-FIFOCache

FIFO(first in first out) 先进先出策略。元素不停的加入缓存直到缓存满为止，当缓存满时，清理过期缓存对象，清理后依旧满则删除先入的缓存（链表首部对象）。

优点：简单快速

缺点：不灵活，不能保证最常用的对象总是被保留

Cache<String,String> fifoCache = CacheUtil.newFIFOCache(3);

//加入元素，每个元素可以设置其过期时长，DateUnit.SECOND.getMillis()代表每秒对应的毫秒数，在此为3秒
fifoCache.put("key1", "value1", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
fifoCache.put("key2", "value2", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
fifoCache.put("key3", "value3", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);

//由于缓存容量只有3，当加入第四个元素的时候，根据FIFO规则，最先放入的对象将被移除
fifoCache.put("key4", "value4", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);

//value1为null
String value1 = fifoCache.get("key1");

文件缓存-FileCache

FileCache主要是将小文件以byte[]的形式缓存到内存中，减少文件的访问，以解决频繁读取文件引起的性能问题。

• LFUFileCache
• LRUFileCache

//参数1：容量，能容纳的byte数
//参数2：最大文件大小，byte数，决定能缓存至少多少文件，大于这个值不被缓存直接读取
//参数3：超时。毫秒
LFUFileCache cache = new LFUFileCache(1000, 500, 2000);
byte[] bytes = cache.getFileBytes("d:/a.jpg");

最少使用-LFUCache

LFU(least frequently used) 最少使用率策略。根据使用次数来判定对象是否被持续缓存（使用率是通过访问次数计算），当缓存满时清理过期对象，清理后依旧满的情况下清除最少访问（访问计数最小）的对象并将其他对象的访问数减去这个最小访问数，以便新对象进入后可以公平计数。

Cache<String, String> lfuCache = CacheUtil.newLFUCache(3);
//通过实例化对象创建
//LFUCache<String, String> lfuCache = new LFUCache<String, String>(3);

lfuCache.put("key1", "value1", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
lfuCache.get("key1");//使用次数+1
lfuCache.put("key2", "value2", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
lfuCache.put("key3", "value3", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
lfuCache.put("key4", "value4", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);

//由于缓存容量只有3，当加入第四个元素的时候，根据LRU规则，最少使用的将被移除（2,3被移除）
String value2 = lfuCache.get("key2");//null
String value3 = lfuCache.get("key3");//null

最近最久未使用-LRUCache

LRU (least recently used)最近最久未使用缓存。根据使用时间来判定对象是否被持续缓存，当对象被访问时放入缓存，当缓存满了，最久未被使用的对象将被移除。此缓存基于LinkedHashMap，因此当被缓存的对象每被访问一次，这个对象的key就到链表头部。这个算法简单并且非常快，他比FIFO有一个显著优势是经常使用的对象不太可能被移除缓存。缺点是当缓存满时，不能被很快的访问。

Cache<String, String> lruCache = CacheUtil.newLRUCache(3);
//通过实例化对象创建
//LRUCache<String, String> lruCache = new LRUCache<String, String>(3);
lruCache.put("key1", "value1", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
lruCache.put("key2", "value2", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
lruCache.put("key3", "value3", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
lruCache.get("key1");//使用时间推近
lruCache.put("key4", "value4", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);

//由于缓存容量只有3，当加入第四个元素的时候，根据LRU规则，最少使用的将被移除（2被移除）
String value2 = lruCache.get("key");//null

超时-TimedCache

定时缓存，对被缓存的对象定义一个过期时间，当对象超过过期时间会被清理。此缓存没有容量限制，对象只有在过期后才会被移除。

//创建缓存，默认4毫秒过期
TimedCache<String, String> timedCache = CacheUtil.newTimedCache(4);
//实例化创建
//TimedCache<String, String> timedCache = new TimedCache<String, String>(4);

timedCache.put("key1", "value1", 1);//1毫秒过期
timedCache.put("key2", "value2", DateUnit.SECOND.getMillis() * 5);
timedCache.put("key3", "value3");//默认过期(4毫秒)

//启动定时任务，每5毫秒清理一次过期条目，注释此行首次启动仍会清理过期条目
timedCache.schedulePrune(5);

//等待5毫秒
ThreadUtil.sleep(5);

//5毫秒后由于value2设置了5毫秒过期，因此只有value2被保留下来
String value1 = timedCache.get("key1");//null
String value2 = timedCache.get("key2");//value2

//5毫秒后，由于设置了默认过期，key3只被保留4毫秒，因此为null
String value3 = timedCache.get("key3");//null

//取消定时清理
timedCache.cancelPruneSchedule();

弱引用-WeakCache

弱引用缓存。对于一个给定的键，其映射的存在并不阻止垃圾回收器对该键的丢弃，这就使该键成为可终止的，被终止，然后被回收。丢弃某个键时，其条目从映射中有效地移除。该类使用了WeakHashMap做为其实现，缓存的清理依赖于JVM的垃圾回收。

与TimedCache使用方法一致：

WeakCache<String, String> weakCache = CacheUtil.newWeakCache(DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);

WeakCache也可以像TimedCache一样设置定时清理时间，同时具备垃圾回收清理。

JSON（Hutool-json）

Hutool-json的核心类只有两个：

• JSONObject
• JSONArray 这与其它JSON包是类似的，与此同时，还提供一个JSONUtil工具类用于简化针对JSON的各种操作和转换。

除了核心类，还提供了一些辅助类用于实现特定功能：

• JSONSupport Bean类继承此对象即可无缝转换为JSON或JSON字符串。同时实现了toString()方法可将当前对象输出为JSON字符串。
• XML 提供JSON与XML之间的快速转换，同时JSONUtil中有相应静态封装。
• JSON JSONObject和JSONArray共同实现的接口类，JSONUtil.parse方法默认返回此对象（因为不知道是JSON对象还是JSON数组），然后可以根据实际类型判断后转换对象类型。

与FastJSON类似，JSONObject实现了Map接口，JSONArray实现了List接口，这样我们便可以使用熟悉的API来操作JSON。

在JSON中，Hutool封装了getXXX方法，支持大部分内置类型的值获取操作。比如：

JSONObject json1 = JSONUtil.createObj();
json1.getStr("key");
json1.getInt("key");
json1.getLong("key");
json1.getDouble("key");
json1.getBigDecimal("key");

这些成员方法的加入，可以省掉大量的类型转换代码，大大提高JSON的操作简便性。

JSON工具-JSONUtil

JSON字符串创建

JSONUtil.toJsonStr可以将任意对象（Bean、Map、集合等）直接转换为JSON字符串。 如果对象是有序的Map等对象，则转换后的JSON字符串也是有序的。

SortedMap<Object, Object> sortedMap = new TreeMap<Object, Object>() {
	private static final long serialVersionUID = 1L;
	{
	put("attributes", "a");
	put("b", "b");
	put("c", "c");
}};

JSONUtil.toJsonStr(sortedMap);

结果：

{"attributes":"a","b":"b","c":"c"}

如果我们想获得格式化后的JSON，则：

JSONUtil.toJsonPrettyStr(sortedMap);

结果：

{
    "attributes": "a",
    "b": "b",
    "c": "c"
}

JSON字符串解析

String html = "{\"name\":\"Something must have been changed since you leave\"}";
JSONObject jsonObject = JSONUtil.parseObj(html);
jsonObject.getStr("name");

XML字符串转换为JSON

String s = "<sfzh>123</sfzh><sfz>456</sfz><name>aa</name><gender>1</gender>";
JSONObject json = JSONUtil.parseFromXml(s);

json.get("sfzh");
json.get("name");

JSON转换为XML

final JSONObject put = JSONUtil.createObj()
		.set("aaa", "你好")
		.set("键2", "test");

// <aaa>你好</aaa><键2>test</键2>
final String s = JSONUtil.toXmlStr(put);

JSON转Bean

我们先定义两个较为复杂的Bean（包含泛型）

@Data
public class ADT {
    private List<String> BookingCode;
}

@Data
public class Price {
    private List<List<ADT>> ADT;
}

String json = "{\"ADT\":[[{\"BookingCode\":[\"N\",\"N\"]}]]}";
Price price = JSONUtil.toBean(json, Price.class);
price.getADT().get(0).get(0).getBookingCode().get(0);

Bean转JSON

5.x的Hutool中增加了一个自定义注解：@Alias，通过此注解可以给Bean的字段设置别名。

@Data
public class Test {
    private String name;

    @Alias("aliasSex")
    private String sex;

    public static void main(String[] args) {
        Test test = new Test();
        test.setName("handy");
        test.setSex("男");
        // 结果: {"name":"handy","aliasSex":"男"}
        String json = JSONUtil.toJsonStr(test);
    }

}

readXXX

这类方法主要是从JSON文件中读取JSON对象的快捷方法。包括：

• readJSON
• readJSONObject
• readJSONArray

其它方法

除了上面中常用的一些方法，JSONUtil还提供了一些JSON辅助方法：

• quote 对所有双引号做转义处理（使用双反斜杠做转义）
• wrap 包装对象，可以将普通任意对象转为JSON对象
• formatJsonStr 格式化JSON字符串，此方法并不严格检查JSON的格式正确与否

JSON对象-JSONObject

创建

JSONObject json1 = JSONUtil.createObj()
  .put("a", "value1")
  .put("b", "value2")
  .put("c", "value3");

JSONUtil.createObj()是快捷新建JSONObject的工具方法，同样我们可以直接new：

JSONObject json1 = new JSONObject();
...

转换

JSON字符串解析

String jsonStr = "{\"b\":\"value2\",\"c\":\"value3\",\"a\":\"value1\"}";
//方法一：使用工具类转换
JSONObject jsonObject = JSONUtil.parseObj(jsonStr);
//方法二：new的方式转换
JSONObject jsonObject2 = new JSONObject(jsonStr);

//JSON对象转字符串（一行）
jsonObject.toString();

// 也可以美化一下，即显示出带缩进的JSON：
jsonObject.toStringPretty();

JavaBean解析

// 注解使用Lombok
@Data
public class UserA {
	private String name;
	private String a;
	private Date date;
	private List<Seq> sqs;
}

解析为JSON：

UserA userA = new UserA();
userA.setName("nameTest");
userA.setDate(new Date());
userA.setSqs(CollectionUtil.newArrayList(new Seq(null), new Seq("seq2")));

// false表示不跳过空值
JSONObject json = JSONUtil.parseObj(userA, false);
Console.log(json.toStringPretty());

结果：

{
    "date": 1585618492295,
    "a": null,
    "sqs": [
        {
            "seq": null
        },
        {
            "seq": "seq2"
        }
    ],
    "name": "nameTest"
}

可以看到，输出的字段顺序和Bean的字段顺序不一致，如果想保持一致，可以：

// 第二个参数表示保持有序
JSONObject json = JSONUtil.parseObj(userA, false, true);

结果：

{
    "name": "nameTest",
    "a": null,
    "date": 1585618648523,
    "sqs": [
        {
            "seq": null
        },
        {
            "seq": "seq2"
        }
    ]
}

默认的，Hutool将日期输出为时间戳，如果需要自定义日期格式，可以调用：

json.setDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

结果为：

{
    "name": "nameTest",
    "a": null,
    "date": "2020-03-31 09:41:29",
    "sqs": [
        {
            "seq": null
        },
        {
            "seq": "seq2"
        }
    ]
}

JSON数组-JSONArray

创建

//方法1
JSONArray array = JSONUtil.createArray();
//方法2
JSONArray array = new JSONArray();

array.add("value1");
array.add("value2");
array.add("value3");

//转为JSONArray字符串
array.toString();

从Bean列表解析

@Data
public class KeyBean{
    private String akey;
    private String bkey;
}

KeyBean b1 = new KeyBean();
b1.setAkey("aValue1");
b1.setBkey("bValue1");
KeyBean b2 = new KeyBean();
b2.setAkey("aValue2");
b2.setBkey("bValue2");

ArrayList<KeyBean> list = CollUtil.newArrayList(b1, b2);

// [{"akey":"aValue1","bkey":"bValue1"},{"akey":"aValue2","bkey":"bValue2"}]
JSONArray jsonArray = JSONUtil.parseArray(list);

// aValue1
jsonArray.getJSONObject(0).getStr("akey");

从JSON字符串解析

String jsonStr = "[\"value1\", \"value2\", \"value3\"]";
JSONArray array = JSONUtil.parseArray(jsonStr);

转换为bean的List

@Data
static class User {
    private Integer id;
    private String name;
}

String jsonArr = "[{\"id\":111,\"name\":\"test1\"},{\"id\":112,\"name\":\"test2\"}]";
JSONArray array = JSONUtil.parseArray(jsonArr);

List<User> userList = JSONUtil.toList(array, User.class);

// 111
userList.get(0).getId();

转换为Dict的List

Dict是Hutool定义的特殊Map，提供了以字符串为key的Map功能，并提供getXXX方法，转换也类似：

String jsonArr = "[{\"id\":111,\"name\":\"test1\"},{\"id\":112,\"name\":\"test2\"}]";
JSONArray array = JSONUtil.parseArray(jsonArr);

List<Dict> list = JSONUtil.toList(array, Dict.class);

// 111
list.get(0).getInt("id");

转换为数组

String jsonArr = "[{\"id\":111,\"name\":\"test1\"},{\"id\":112,\"name\":\"test2\"}]";
JSONArray array = JSONUtil.parseArray(jsonArr);

User[] list = array.toArray(new User[0]);

JSON路径

如果JSON的层级特别深，那么获取某个值就变得非常麻烦，代码也很臃肿，Hutool提供了getByPath方法可以通过表达式获取JSON中的值。

String jsonStr = "[{\"id\": \"1\",\"name\": \"a\"},{\"id\": \"2\",\"name\": \"b\"}]";
final JSONArray jsonArray = JSONUtil.parseArray(jsonStr);

// b
jsonArray.getByPath("[1].name");

加密解密（Hutool-crypto）

加密分为三种：

• 对称加密（symmetric），例如：AES、DES等
• 非对称加密（asymmetric），例如：RSA、DSA等
• 摘要加密（digest），例如：MD5、SHA-1、SHA-256、HMAC等

hutool-crypto针对这三种加密类型分别封装，并提供常用的大部分加密算法。

对于非对称加密，实现了：

• RSA
• DSA

对于对称加密，实现了：

• AES
• ARCFOUR
• Blowfish
• DES
• DESede
• RC2
• PBEWithMD5AndDES
• PBEWithSHA1AndDESede
• PBEWithSHA1AndRC2_40

对于摘要算法实现了：

• MD2
• MD5
• SHA-1
• SHA-256
• SHA-384
• SHA-512
• HmacMD5
• HmacSHA1
• HmacSHA256
• HmacSHA384
• HmacSHA512

其中，针对常用到的算法，模块还提供SecureUtil工具类用于快速实现加密。

加密解密工具-SecureUtil

SecureUtil主要针对常用加密算法构建快捷方式，还有提供一些密钥生成的快捷工具方法。

对称加密

• SecureUtil.aes
• SecureUtil.des

摘要算法

• SecureUtil.md5
• SecureUtil.sha1
• SecureUtil.hmac
• SecureUtil.hmacMd5
• SecureUtil.hmacSha1

非对称加密

• SecureUtil.rsa
• SecureUtil.dsa

UUID

• SecureUtil.simpleUUID 方法提供无“-”的UUID

密钥生成

• SecureUtil.generateKey 针对对称加密生成密钥
• SecureUtil.generateKeyPair 生成密钥对（用于非对称加密）
• SecureUtil.generateSignature 生成签名（用于非对称加密）

DFA查找（Hutool-dfa）

就是用所有关键字构造一棵树，然后用正文遍历这棵树，遍历到叶子节点即表示文章中存在这个关键字。

我们暂且忽略构建关键词树的时间，每次查找正文只需要O(n)复杂度就可以搞定。

针对DFA算法以及网上的一些实现，Hutool做了整理和改进，最终形成现在的Hutool-dfa模块。

构建关键词树

WordTree tree = new WordTree();
tree.addWord("大");
tree.addWord("大土豆");
tree.addWord("土豆");
tree.addWord("刚出锅");
tree.addWord("出锅");

查找关键词

//正文
String text = "我有一颗大土豆，刚出锅的";

1、情况一：标准匹配，匹配到最短关键词，并跳过已经匹配的关键词

// 匹配到【大】，就不再继续匹配了，因此【大土豆】不匹配
// 匹配到【刚出锅】，就跳过这三个字了，因此【出锅】不匹配（由于刚首先被匹配，因此长的被匹配，最短匹配只针对第一个字相同选最短）
List<String> matchAll = tree.matchAll(text, -1, false, false);
Assert.assertEquals(matchAll.toString(), "[大, 土豆, 刚出锅]");

2、情况二：匹配到最短关键词，不跳过已经匹配的关键词

// 【大】被匹配，最短匹配原则【大土豆】被跳过，【土豆继续被匹配】
// 【刚出锅】被匹配，由于不跳过已经匹配的词，【出锅】被匹配
matchAll = tree.matchAll(text, -1, true, false);
Assert.assertEquals(matchAll.toString(), "[大, 土豆, 刚出锅, 出锅]");

3、情况三：匹配到最长关键词，跳过已经匹配的关键词

// 匹配到【大】，由于到最长匹配，因此【大土豆】接着被匹配
// 由于【大土豆】被匹配，【土豆】被跳过，由于【刚出锅】被匹配，【出锅】被跳过
matchAll = tree.matchAll(text, -1, false, true);
Assert.assertEquals(matchAll.toString(), "[大, 大土豆, 刚出锅]");

4、情况四：匹配到最长关键词，不跳过已经匹配的关键词（最全关键词）

// 匹配到【大】，由于到最长匹配，因此【大土豆】接着被匹配，由于不跳过已经匹配的关键词，土豆继续被匹配
// 【刚出锅】被匹配，由于不跳过已经匹配的词，【出锅】被匹配
matchAll = tree.matchAll(text, -1, true, true);
Assert.assertEquals(matchAll.toString(), "[大, 大土豆, 土豆, 刚出锅, 出锅]");

除了matchAll方法，WordTree还提供了match和isMatch两个方法，这两个方法只会查找第一个匹配的结果，这样一旦找到第一个关键字，就会停止继续匹配，大大提高了匹配效率。

针对特殊字符

有时候，正文中的关键字常常包含特殊字符，比如："〓关键☆字"，针对这种情况，Hutool提供了StopChar类，专门针对特殊字符做跳过处理，这个过程是在match方法或matchAll方法执行的时候自动去掉特殊字符。

数据库（Hutool-db）

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