一、企业信息查询的技术架构设计

企业信息查询系统通常采用分层架构，包含数据访问层、业务逻辑层和表现层。数据访问层负责与数据库或第三方API交互，业务逻辑层处理数据校验与转换，表现层通过Web或桌面应用展示结果。

在Java生态中，Spring框架可简化开发流程。使用Spring Data JPA可快速构建数据访问层，通过@Repository注解定义数据访问接口，配合Hibernate实现ORM映射。对于复杂查询，可编写原生SQL或使用QueryDSL构建类型安全的查询语句。

分布式系统架构下，微服务模式成为主流。可将查询服务拆分为独立模块，通过RESTful API或gRPC对外提供服务。使用Spring Cloud构建服务注册中心，实现服务发现与负载均衡。

二、数据库查询实现方案

1. 关系型数据库查询

MySQL/Oracle等关系型数据库适合存储结构化企业数据。设计企业信息表时需考虑字段类型优化，如使用VARCHAR(255)存储企业名称，INT存储注册资金，DATE存储成立日期。

JDBC操作示例：

public Enterprise queryEnterpriseById(int id) {
    String sql = "SELECT * FROM enterprise WHERE id = ?";
    try (Connection conn = dataSource.getConnection();
         PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql)) {
        stmt.setInt(1, id);
        ResultSet rs = stmt.executeQuery();
        if (rs.next()) {
            return mapToEnterprise(rs);
        }
    } catch (SQLException e) {
        throw new RuntimeException("Database query failed", e);
    }
    return null;
}

2. NoSQL数据库应用

MongoDB适合存储半结构化数据，如企业经营范围、股东信息等。使用Java驱动时，可通过Document类构建查询条件：

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("enterprise");
Bson filter = Filters.eq("creditCode", "91310101MA1FPX1234");
Document result = collection.find(filter).first();

3. 缓存层优化

引入Redis缓存可显著提升查询性能。对高频查询的企业信息，设置TTL为24小时的缓存：

public Enterprise getEnterpriseWithCache(String creditCode) {
    String cacheKey = "ent:" + creditCode;
    // 尝试从缓存获取
    String cached = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
    if (cached != null) {
        return JSON.parseObject(cached, Enterprise.class);
    }
    // 缓存未命中，查询数据库
    Enterprise ent = enterpriseDao.findByCreditCode(creditCode);
    if (ent != null) {
        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, JSON.toJSONString(ent), 24, TimeUnit.HOURS);
    }
    return ent;
}

三、第三方API集成方案

1. REST API调用

使用HttpClient或Spring的RestTemplate调用第三方企业信息API：

public Enterprise fetchFromThirdParty(String creditCode) {
    String url = "https://api.example.com/enterprise?code=" + creditCode;
    RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
    HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
    headers.set("Authorization", "Bearer " + apiKey);
    HttpEntity<String> entity = new HttpEntity<>(headers);
    ResponseEntity<Enterprise> response = restTemplate.exchange(
        url, HttpMethod.GET, entity, Enterprise.class);
    if (response.getStatusCode() == HttpStatus.OK) {
        return response.getBody();
    }
    throw new RuntimeException("API call failed: " + response.getStatusCode());
}

2. 异步处理机制

对于耗时较长的API调用，可采用CompletableFuture实现异步查询：

public CompletableFuture<Enterprise> asyncQuery(String creditCode) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        try {
            return fetchFromThirdParty(creditCode);
        } catch (Exception e) {
            throw new CompletionException(e);
        }
    }, queryExecutor);
}

3. 熔断降级策略

集成Hystrix或Resilience4j实现熔断机制：

@CircuitBreaker(name = "enterpriseService", fallbackMethod = "fallbackQuery")
public Enterprise resilientQuery(String creditCode) {
    return fetchFromThirdParty(creditCode);
}
public Enterprise fallbackQuery(String creditCode, Throwable t) {
    log.warn("Fallback to cached data due to: {}", t.getMessage());
    return getEnterpriseWithCache(creditCode); // 回退到缓存数据
}

四、性能优化与安全实践

1. 查询性能优化

数据库索引优化：对企业名称、统一社会信用代码等字段建立索引

批量查询处理：使用IN子句实现批量查询

public List<Enterprise> batchQuery(List<String> creditCodes) {
  String placeholders = String.join(",", Collections.nCopies(creditCodes.size(), "?"));
  String sql = "SELECT * FROM enterprise WHERE credit_code IN (" + placeholders + ")";
  // 使用JdbcTemplate执行查询
}

分页查询实现：通过LIMIT和OFFSET实现分页

2. 安全防护措施

SQL注入防护：始终使用PreparedStatement

敏感数据脱敏：对企业法人身份证号、联系方式等字段进行脱敏处理

public String maskSensitiveData(String input) {
  if (input == null || input.length() <= 4) {
      return input;
  }
  return input.substring(0, 3) + "****" + input.substring(input.length() - 1);
}

API限流：使用Guava RateLimiter控制请求频率

3. 日志与监控

集成SLF4J+Logback记录查询日志，通过Prometheus+Grafana监控查询性能指标。关键指标包括：

平均查询响应时间
缓存命中率
API调用成功率
异常发生率

五、完整实现示例

综合上述技术点，构建完整的企业信息查询服务：

@Service
public class EnterpriseQueryService {
    @Autowired private EnterpriseRepository repository;
    @Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    @Autowired private RestTemplate restTemplate;
    private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10.0); // 每秒10次
    public Enterprise queryEnterprise(String creditCode, boolean forceRefresh) {
        rateLimiter.acquire(); // 限流控制
        // 1. 尝试从缓存获取
        String cacheKey = "ent:" + creditCode;
        String cached = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (!forceRefresh && cached != null) {
            return parseEnterprise(cached);
        }
        // 2. 缓存未命中，查询数据库
        Enterprise ent = repository.findByCreditCode(creditCode);
        if (ent != null) {
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, serializeEnterprise(ent), 24, TimeUnit.HOURS);
            return ent;
        }
        // 3. 数据库无数据，调用第三方API
        try {
            String apiUrl = "https://api.example.com/enterprise?code=" + creditCode;
            ResponseEntity<Enterprise> response = restTemplate.getForEntity(apiUrl, Enterprise.class);
            if (response.getStatusCode() == HttpStatus.OK) {
                ent = response.getBody();
                if (ent != null) {
                    repository.save(ent); // 存入数据库
                    redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, serializeEnterprise(ent), 24, TimeUnit.HOURS);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("Third-party API call failed", e);
            throw new EnterpriseQueryException("Failed to query enterprise information");
        }
        return ent;
    }
    private String serializeEnterprise(Enterprise ent) {
        return JSON.toJSONString(ent);
    }
    private Enterprise parseEnterprise(String json) {
        return JSON.parseObject(json, Enterprise.class);
    }
}

六、部署与运维建议

容器化部署：使用Docker打包服务，通过Kubernetes实现自动扩缩容
配置管理：使用Spring Cloud Config集中管理数据库连接、API密钥等配置
持续集成：构建Jenkins流水线，实现代码自动测试与部署
灾备方案：数据库主从复制，缓存多级架构（本地缓存+分布式缓存）

通过上述技术方案，可构建出高性能、高可用的Java企业信息查询系统。实际开发中需根据业务规模调整技术选型，小规模系统可简化架构，大规模分布式系统则需完善服务治理机制。

Java实现企业信息查询系统：从数据库到API调用的全流程解析