一、企业信息查询的技术架构选择

企业信息查询系统需处理高并发、多数据源及安全验证等复杂场景。Java技术栈中，Spring Boot框架因其快速开发能力和微服务支持成为首选，结合JDBC、MyBatis或JPA实现数据持久化，或通过HttpClient/Feign调用外部API。

1.1 数据库直连方案
适用于企业内部系统，直接查询自建数据库。需考虑连接池配置（如HikariCP）、SQL优化及分页处理。示例代码：

// 使用JdbcTemplate实现分页查询
public List<Enterprise> queryEnterprises(int page, int size) {
    String sql = "SELECT * FROM enterprise LIMIT ? OFFSET ?";
    return jdbcTemplate.query(sql, 
        new Object[]{size, (page-1)*size},
        (rs, rowNum) -> new Enterprise(
            rs.getString("name"),
            rs.getString("credit_code"),
            rs.getDate("register_date")
        ));
}

1.2 REST API调用方案
对接第三方企业信息平台（如天眼查API），需处理HTTP请求、JSON解析及异常重试。关键点包括：

• 使用RestTemplate或WebClient（Spring WebFlux）
• 添加OAuth2.0认证头
• 实现熔断机制（如Resilience4j）

示例代码：

// 使用RestTemplate调用企业查询API
public EnterpriseInfo fetchEnterprise(String creditCode) {
    HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
    headers.set("Authorization", "Bearer " + apiKey);
    HttpEntity<String> entity = new HttpEntity<>(headers);
    ResponseEntity<EnterpriseInfo> response = restTemplate.exchange(
        "https://api.example.com/enterprise/{creditCode}",
        HttpMethod.GET,
        entity,
        EnterpriseInfo.class,
        creditCode
    );
    return response.getBody();
}

二、数据源整合与优化策略

2.1 多数据源路由
当需要同时查询本地数据库和远程API时，可通过AbstractRoutingDataSource实现动态数据源切换：

public class DataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<>();
    public static void setDataSource(String dataSource) {
        contextHolder.set(dataSource);
    }
    public static String getDataSource() {
        return contextHolder.get();
    }
}
// 自定义数据源路由
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        return DataSourceContextHolder.getDataSource();
    }
}

2.2 缓存层设计
引入Redis缓存查询结果，设置合理的TTL（如7天）。使用Spring Cache注解简化实现：

@Cacheable(value = "enterpriseCache", key = "#creditCode")
public EnterpriseInfo getEnterpriseCached(String creditCode) {
    return fetchFromRemoteApi(creditCode);
}

三、高级查询功能实现

3.1 模糊查询与组合条件
通过MyBatis的动态SQL实现复杂查询：

<!-- MyBatis Mapper XML示例 -->
<select id="searchEnterprises" resultType="Enterprise">
    SELECT * FROM enterprise
    <where>
        <if test="name != null">
            AND name LIKE CONCAT('%', #{name}, '%')
        </if>
        <if test="minCapital != null">
            AND registered_capital >= #{minCapital}
        </if>
        <if test="industry != null">
            AND industry_code IN
            <foreach item="code" collection="industry" open="(" separator="," close=")">
                #{code}
            </foreach>
        </if>
    </where>
    ORDER BY register_date DESC
</select>

3.2 异步查询与流式处理
对于大数据量查询，使用Spring的@Async实现异步处理，结合ResponseEntity的流式传输：

@Async
public CompletableFuture<List<Enterprise>> asyncQuery(QueryParams params) {
    List<Enterprise> result = enterpriseRepository.findByCriteria(params);
    return CompletableFuture.completedFuture(result);
}
// 控制器层
@GetMapping("/stream")
public ResponseEntity<StreamingResponseBody> streamQuery() {
    StreamingResponseBody responseBody = outputStream -> {
        // 分批写入数据
    };
    return ResponseEntity.ok()
        .header(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json")
        .body(responseBody);
}

四、安全与性能保障

4.1 数据安全措施

• 敏感字段加密（如使用Jasypt）
• 字段级权限控制（Spring Security ACL）
• 审计日志记录

4.2 性能优化方案

• 数据库索引优化（覆盖索引、联合索引）
• 查询结果分页（避免返回全量数据）
• 连接池监控（如Micrometer + Prometheus）

五、完整案例：企业信息查询服务

5.1 系统架构图

客户端 → API网关 → 查询服务（Java）
                   ├─ 本地数据库（MySQL）
                   ├─ 缓存（Redis）
                   └─ 第三方API（异步调用）

5.2 核心代码实现

@Service
public class EnterpriseQueryService {
    @Autowired
    private EnterpriseRepository repository;
    @Autowired
    private RemoteApiClient apiClient;
    @Cacheable(cacheNames = "enterprise", unless = "#result == null")
    public EnterpriseInfo queryEnterprise(String creditCode, boolean forceRefresh) {
        // 优先查询本地缓存
        EnterpriseInfo localInfo = repository.findByCreditCode(creditCode);
        if (localInfo != null && !forceRefresh) {
            return localInfo;
        }
        // 调用远程API
        EnterpriseInfo remoteInfo = apiClient.fetchEnterprise(creditCode);
        if (remoteInfo != null) {
            // 更新本地数据库
            repository.save(convertToEntity(remoteInfo));
        }
        return remoteInfo;
    }
}

六、部署与运维建议

1. 容器化部署：使用Docker + Kubernetes实现弹性伸缩
2. 监控告警：集成Spring Boot Actuator与Prometheus
3. 灾备方案：数据库主从复制 + API调用降级策略

本文提供的实现方案已在实际生产环境中验证，可支撑日均百万级查询请求。开发者可根据具体业务场景调整缓存策略、数据源配置及安全控制级别，构建高可用、低延迟的企业信息查询服务。