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手动造数据OUT了！用DataFaker生成百万级真实感演示数据

Spring全家桶实战案例

2025-11-29

导读：手动造数据OUT了！用DataFaker生成百万级真实感演示数据

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环境：SpringBoot3.4.2

1. 简介

在软件开发与测试过程中，生成高质量测试数据是保障系统稳定性和业务正确性的核心需求。传统方式依赖手动编写固定测试用例或简单随机字符串，但存在显著痛点：数据缺乏真实业务语义（如无效地址、格式错误的ID），难以覆盖复杂场景（如多语言、地区化规则）；同时，维护成本高昂，尤其是跨团队协作时，测试数据易因业务变更失效。

本篇文章我们将介绍一款开源的组件DataFaker。DataFaker（https://www.datafaker.net/）是JavaFaker库的现代演进版本，专为JVM生态系统（Java、Kotlin、Scala）从零设计。它提供了丰富可扩展API。

2.实战案例

环境准备

我们只需要引入如下依赖即可：

<dependency>  <groupId>net.datafaker</groupId>  <artifactId>datafaker</artifactId>  <version>2.5.2</version></dependency>

2.1 基本使用

如下我们列出来是比较常用的测试数据生成

Faker faker = new Faker();
// 生成个人姓名信息String fullName   = faker.name().fullName();System.err.printf("fullName: %s%n", fullName);String firstName  = faker.name().firstName();System.err.printf("firstName: %s%n", firstName);String username   = faker.credentials().username();System.err.printf("username: %s%n", username);String password   = faker.credentials().password();System.err.printf("password: %s%n", password);String email      = faker.internet().emailAddress();System.err.printf("email: %s%n", email);
String ipv4       = faker.internet().ipV4Address();System.err.printf("ipv4: %s%n", ipv4);String macAddress = faker.internet().macAddress();System.err.printf("macAddress: %s%n", macAddress);
String phoneNumber = faker.phoneNumber().phoneNumber();System.err.printf("phoneNumber: %s%n", phoneNumber);
// 生成地址信息String streetAddress = faker.address().streetAddress();System.err.printf("streetAddress: %s%n", streetAddress);String city        = faker.address().city();System.err.printf("city: %s%n", city);String zipCode     = faker.address().zipCode();System.err.printf("zipCode: %s%n", zipCode);String country     = faker.address().country();System.err.printf("country: %s%n", country);
String companyName = faker.company().name();System.err.printf("companyName: %s%n", companyName);String jobTitle   = faker.job().title();System.err.printf("jobTitle: %s%n", jobTitle);

运行结果

我们当前使用的Faker版本提供了如下几种分类数据生成：

基础类（日常数据提供程序）
娱乐类（电影、节目、书籍相关数据提供程序）
食品类（各类食品相关数据提供程序）
体育类（各类体育相关数据提供程序）
电子游戏类（电子游戏相关数据提供程序）

共计：256种类型的数据。

2.2 国际化支持

要使用 Datafaker 处理不同区域设置，您可以在构造函数中提供区域设置参数，如下示例：

Faker faker = new Faker(Locale.CHINA) ;String fullName= faker.name().fullName();System.err.printf("fullName: %s%n", fullName) ;String firstName= faker.name().firstName();System.err.printf("firstName: %s%n", firstName) ;String username= faker.credentials().username() ;System.err.printf("username: %s%n", username) ;

在构造函数中指定Locale，运行结果：

fullName: 巫伟祺firstName: 熠彤username: 博文.戚

2.3 随机枚举值

要从 Java 枚举中获取随机值，可以使用 Options.option() 方法。以下示例假设你需要从 Day 枚举中获取随机值。

public enum Day {  MONDAY, TUESDAY, WEDNESDAY, THURSDAY, FRIDAY, SATURDAY, SUNDAY}
Faker faker = new Faker() ;Options opt= faker.options();Day day1 = opt.option(Day.class) ;Day day2 = opt.option(Day.class) ;System.err.printf("day1: %s, day2: %s%n", day1, day2);

运行结果

day1: FRIDAY, day2: SATURDAY

2.4 生成集合数据

如下示例，将生成一个包含名字和姓氏的List集合，其中元素数量介于3到5之间：

Faker faker = new Faker(Locale.CHINA);List<String> names = faker.collection(      () -> faker.name().firstName(),       () -> faker.name().lastName())    .len(3, 5)    .generate();System.err.println(names);

运行结果

[姬, 烨伟, 立轩, 狄]

生成不同类型数据

List<Object> objects =faker.<Object>collection(      () -> faker.name().firstName(),      () -> faker.random().nextInt(100))    .maxLen(5)    .generate() ;System.err.println(objects) ;

运行结果

[89, 36, 56, 鸿煊, 伟泽]

生成带有null的值

List<Object> objects = faker.<Object>collection(      () -> faker.name().firstName(),      () -> faker.random().nextInt(100))    .nullRate(0.3)    .maxLen(5)    .generate() ;

通过nullRate设定生成约30%的null数据，运行结果

[null, null, 73, 姣姣, 修杰]

2.5 Schema 与 Transformers

Schema是一组规则，用于描述如何将数据从Datafaker的表示形式转换为其支持的某种格式。Schema主要优势之一在于，同一Schema可用于转换为不同的格式。Schema有两种使用方式：既可用于从头生成数据，也可用于转换现有数据。如下示例定义Schema：

Faker faker = new Faker(Locale.CHINA) ;Schema<String, String> schema = Schema.of(    field("first_name", () -> faker.name().firstName()),    field("last_name", () -> faker.name().lastName()),    field("address", () -> faker.address().streetAddress()));

接下来，我们就可以通过Transformer进行转换输出上面定义的Schema，如下示例：

// 以Csv格式输出CsvTransformer<String> transformer = CsvTransformer.<String>builder()     .header(true)     .separator(",")     .quote('\0')     .build() ;// 生成10条数据String csv = transformer.generate(schema, 10) ;

运行结果

生成SQL语句

Schema<String, Object> schema = Schema.of(field("name", () -> faker.name().firstName()),        field("age", () -> faker.number().numberBetween(1, 100)),        field("age", () -> faker.number().numberBetween(1, 100)),        field("phone", () -> faker.phoneNumber().phoneNumber()));SqlTransformer<String> sqlTran =    newSqlTransformer.SqlTransformerBuilder<String>()        .batch(5)        .tableName("t_user")        .dialect(SqlDialect.MYSQL)        .build();String sql = sqlTran.generate(schema, 10);System.err.println(sql) ;

运行结果

INSERT INTO t_user (name, age, age, phone)VALUES ('豪', 35, 94, '0871 9524 6228'),       ('语堂', 88, 8, '0433 10056'),       ('烨华', 28, 81, '0769 1066 1100'),       ('擎苍', 13, 32, '0737 005 3997'),       ('凯瑞', 85, 40, '010 1645 6841');INSERT INTO t_user (name, age, age, phone)VALUES ('鸿煊', 78, 3, '080 78123'),       ('烨霖', 73, 19, '0413 10028'),       ('苑博', 26, 66, '024 6983 4965'),       ('睿渊', 54, 7, '0435 10029'),       ('哲瀚', 11, 83, '010 12345');

除了上面介绍的2种转换器外，还支持的转换：JSON, YAML, XML, Java Object, TOML。

2.6 表达式支持

DataFaker还支持各种表达式的应用，如下示例：

Faker faker = new Faker();faker.expression("#{letterify 'test????test'}"); // testqwastestfaker.expression("#{numerify '#test#'}"); // 3test5faker.expression("#{templatify 'test','t','q','@'}"); //@esqfaker.expression("#{examplify 'test'}"); // ghjkfaker.expression("#{regexify '[a-z]{4,10}'}"); // wbevoafaker.expression("#{options.option '23','2','5','$','%','*'}"); // *faker.expression("#{date.birthday 'yy DDD hh:mm:ss'}"); //61327 08:11:45faker.expression("#{csv '1','name_column','#{Name.first_name}','last_name_column','#{Name.last_name}'}");//"name_column","last_name_column"// "Sabrina","Kihn"faker.expression("#{json 'person','#{json ''first_name'',''#{Name.first_name}'',''last_name'',''#{Name.last_name}''}','address','#{json ''country'',''#{Address.country}'',''city'',''#{Address.city}''}'}");// {"person": {"first_name": "Barbie", "last_name": "Durgan"}, "address": {"country": "Albania", "city": "East Catarinahaven"}}