项目中有几个batch需要检查所有的用户参与的活动的状态，以前是使用分页，一页一页的查出来到内存再处理，但是随着数据量的增加，效率越来越低。于是经过一顿搜索，了解到流式查询这么个东西，不了解不知道，这一上手，爱的不要不要的，效率贼高。项目是springboot 项目，持久层用的mybatis，整好mybatis的版本后，又研究了一下JPA的版本，做事做全套，最后又整了原始的JDBCTemplate 版本。废话不多说，代码如下：
第一种方式： springboot + mybatis 流式查询（网上说的有三种，我觉得下面这种最简单，对业务代码侵入性最小）
a) service 层代码：
package com.example.demo.service;
import com.example.demo.bean.CustomerInfo;
import com.example.demo.mapper.UserMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.ibatis.cursor.Cursor;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import javax.annotation.Resource;
@Slf4j
@Service
public class TestStreamQueryService {
@Resource
private ApplicationContext applicationContext;
@Resource
private UserMapper userMapper;
@Resource
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Transactional
public void testStreamQuery(Integer status) {
mybatisStreamQuery(status);
}
private void mybatisStreamQuery(Integer status) {
log.info("waiting for query.....");
Cursor<CustomerInfo> customerInfos = userMapper.getCustomerInfo(status);
log.info("finish query!");
for (CustomerInfo customerInfo : customerInfos) {
//处理业务逻辑
log.info("===============>{}", customerInfo.getId());
}
}
}
需要注意的有两点：
1.是userMapper 返回的是一个Cursor类型，其实就是用游标。然后遍历这个cursor，mybatis就会按照你在userMapper里设置的fetchSize 大小，每次去从数据库拉取数据
2.注意 testStreamQuery 方法上的 @transactional 注解，这个注解是用来开启一个事务，保持一个长连接（就是为了保持长连接采用的这个注解），因为是流式查询，每次从数据库拉取固定条数的数据，所以直到数据全部拉取完之前必须要保持连接状态。（顺便提一下，如果说不想让在这个testStreamQuery 方法内处理每条数据所作的更新或查询动作都在这个大事务内，那么可以另起一个方法 使用required_new 的事务传播，使用单独的事务去处理，使事务粒度最小化。如下图:）
b) mapper 层代码：
package com.example.demo.mapper;
import com.example.demo.bean.CustomerInfo;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.cursor.Cursor;
import org.springframework.stereotype.Repository;
@Mapper
@Repository
public interface UserMapper {
Cursor<CustomerInfo> getCustomerInfo(Integer status);
}
mapper.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.demo.mapper.UserMapper">
<select id="getCustomerInfo" resultType="com.example.demo.bean.CustomerInfo" fetchSize="2" resultSetType="FORWARD_ONLY">
select * from table_name where status = #{status} order by id
</select>
</mapper>
UserMapper.java 无需多说，其实要注意的是mapper.xml中的配置：fetchSize 属性就是上一步说的，每次从数据库取多少条数据回内存。resultSetType属性需要设置为 FORWARD_ONLY， 意味着，查询只会单向向前读取数据，当然这个属性还有其他两个值，这里就不展开了。
至此，springboot+mybatis 流式查询就可以用起来了，以下是执行结果截图：
c）读取200万条数据，每次fetchSize读取1000条，batch总用时50s左右执行完，速度是相当可以了，堆内存占用不超过250M，这里用的数据库是本地docker起的一个postgre, 远程数据库的话，耗时可能就不太一样了
第二种方式：springboot+JPA 流式查询
a) service层代码：
package com.example.demo.service;
import com.example.demo.dao.CustomerInfoDao;
import com.example.demo.mapper.UserMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import javax.annotation.Resource;
import javax.persistence.EntityManager;
import java.util.stream.Stream;
@Slf4j
@Service
public class TestStreamQueryService {
@Resource
private ApplicationContext applicationContext;
@Resource
private UserMapper userMapper;
@Resource
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Resource
private CustomerInfoDao customerInfoDao;
@Resource
private EntityManager entityManager;
@Transactional(readOnly = true)
public void testStreamQuery(Integer status) {
jpaStreamQuery(status);
}
public void jpaStreamQuery(Integer status) {
Stream<com.example.demo.entity.CustomerInfo> stream = customerInfoDao.findByStatus(status);
stream.forEach(customerInfo -> {
entityManager.detach(customerInfo); //解除强引用，避免数据量过大时，强引用一直得不到GC 慢慢会OOM
log.info("====>id:[{}]", customerInfo.getId());
});
}
}
注意点：1. 这里的@transactional（readonly=true） 这里的作用也是保持一个长连接的作用，同时标注这个事务是只读的。
2. 循环处理数据时需要先：entityManager.detach(customerInfo); 解除强引用，避免数据量过大时，强引用一直得不到GC 慢慢会OOM。
b) dao层代码：
package com.example.demo.dao;
import com.example.demo.entity.CustomerInfo;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.QueryHints;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import javax.persistence.QueryHint;
import java.util.stream.Stream;
import static org.hibernate.jpa.QueryHints.HINT_FETCH_SIZE;
@Repository
public interface CustomerInfoDao extends JpaRepository<CustomerInfo, Long> {
@QueryHints(value=@QueryHint(name = HINT_FETCH_SIZE,value = "1000"))
Stream<CustomerInfo> findByStatus(Integer status);
}
注意点：1.dao方法的返回值是 Stream 类型
2.dao方法的注解：@QueryHints(value=@QueryHint(name = HINT_FETCH_SIZE,value = "1000")) 这个注解是设置每次从数据库拉取多少条数据，自己可以视情况而定，不可太大，反而得不偿失，一次读取太多数据数据库也是很耗时间的。。。
自此springboot + jpa 流式查询代码就贴完了，可以happy了，下面是执行结果：
c) batch读取两百万条数据，堆内存使用截图：
每次fetchSize拉取1000条数据，可以看到内存使用情况：初始内存不到100M，batch执行过程中最高内存占用300M出头然后被GC。读取效率：不到一分钟执行完（处理每一条数据只是打印一下id），速度还是非常快的。
d) 读取每一条数据时，不使用 entityManager.detach(customerInfo),内存使用截图：
最终OOM了，这里的entityManager.detach(customerInfo) 很关键。
第三种方式：使用JDBC template 流式查询
其实这种方式就是最原始的jdbc的方式，代码侵入性很大，逼不得已也不会使用
a) 上代码：
package com.example.demo.service;
import com.example.demo.dao.CustomerInfoDao;
import com.example.demo.mapper.UserMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import javax.persistence.EntityManager;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
@Slf4j
@Service
public class TestStreamQueryService {
@Resource
private ApplicationContext applicationContext;
@Resource
private UserMapper userMapper;
@Resource
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Resource
private CustomerInfoDao customerInfoDao;
@Resource
private EntityManager entityManager;
public void testStreamQuery(Integer status) {
jdbcStreamQuery(status);
}
private void jdbcStreamQuery(Integer status) {
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
ResultSet rs = null;
try {
conn = jdbcTemplate.getDataSource().getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
pstmt = conn.prepareStatement("select * from customer_info where status = " + status + " order by id", ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
pstmt.setFetchSize(1000);
pstmt.setFetchDirection(ResultSet.FETCH_FORWARD);
rs = pstmt.executeQuery();
while (rs.next()) {
long id = rs.getLong("id");
String name = rs.getString("name");
String email = rs.getString("email");
int sta = rs.getInt("status");
log.info("=========>id:[{}]", id);
}
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
} finally {
try {
rs.close();
pstmt.close();
conn.close();
} catch (SQLException throwables) {
throwables.printStackTrace();
}
}
}
}
b) 执行结果：200万数据不到50秒执行完，内存占用最高300M
自此，针对不同的持久层框架， 使用不同的流式查询，其实本质是一样的，归根结底还是驱动jdbc做事情。以上纯个人见解，若有不当之处，请不吝指出，共同进步！
到此这篇关于springboot-mybatis/JPA流式查询的文章就介绍到这了,更多相关springboot-mybatis/JPA流式查询内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
