手写MyBatis第24弹：从单条插入到批量处理：MyBatis性能优化的关键技术

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我们常常在当下感到时间慢，觉得未来遥远，但一旦回头看，时间已经悄然流逝。对于未来，尽管如此，也应该保持一种从容的态度，相信未来仍有许多可能性等待着我们。 

JDBC批处理实战：从基础原理到MyBatis集成设计

1. 《JDBC批处理性能优化全攻略：从基础API到MyBatis深度集成》

2. 《百倍性能提升！揭秘JDBC批处理背后的黑科技》

3. 《手把手实现MyBatis批处理：从JDBC基础到框架整合》

4. 《批处理设计哲学：为什么它能带来数量级的性能提升？》

5. 《从单条插入到批量处理：MyBatis性能优化的关键技术》

一、JDBC批处理基础原理

1.1 传统单条插入的问题

在典型的数据库操作中，单条数据插入存在三个主要性能瓶颈：

1. 网络IO开销：每次插入都需要独立的请求-响应周期

2. 事务处理成本：每条语句都需要单独的事务处理

3. 语句解析开销：数据库需要重复解析相似的SQL语句

1.2 批处理工作机制

JDBC批处理通过以下机制实现性能优化：

1. 语句合并：将多个SQL语句打包发送

2. 参数绑定优化：复用预编译语句

3. 网络传输优化：减少往返次数(RTT)

 // 基础批处理示例try (Connection conn = dataSource.getConnection();PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("INSERT INTO users(name,age) VALUES(?,?)")) {for (User user : userList) {ps.setString(1, user.getName());ps.setInt(2, user.getAge());ps.addBatch();  // 添加到批处理if (i % BATCH_SIZE == 0) {ps.executeBatch(); // 执行批处理}}ps.executeBatch(); // 执行剩余记录}

二、性能对比实验

2.1 测试环境配置

2.2 测试结果对比

三、MyBatis批处理集成设计

3.1 SqlSession接口设计

 public interface SqlSession extends Closeable {// 批量插入接口<T> int insertBatch(String statement, Collection<T> collection);// 批量更新接口int updateBatch(String statement, Collection<?> collection);// 刷新批处理void flushStatements();}

3.2 批处理Executor实现

 public class BatchExecutor extends BaseExecutor {private List<Statement> statementList = new ArrayList<>();@Overridepublic int doUpdate(MappedStatement ms, Object parameter) {Statement stmt = prepareStatement(ms, parameter);stmt.addBatch();statementList.add(stmt);return BATCH_UPDATE_RETURN_VALUE;}@Overridepublic void flushStatements() {for (Statement stmt : statementList) {stmt.executeBatch();stmt.close();}statementList.clear();}}

3.3 事务边界处理

四、高级优化技巧

4.1 最佳批处理大小

 // 动态调整批处理大小算法public class DynamicBatchSizeAdjuster {private int currentBatchSize = 100;private long lastBatchTime = 0;public int getNextBatchSize() {if (System.currentTimeMillis() - lastBatchTime > 100) {currentBatchSize = Math.min(currentBatchSize * 2, MAX_BATCH_SIZE);} else {currentBatchSize = Math.max(currentBatchSize / 2, MIN_BATCH_SIZE);}lastBatchTime = System.currentTimeMillis();return currentBatchSize;}}

4.2 异常处理机制

 public class BatchOperationExceptionHandler {public void handleBatchException(BatchUpdateException e) {int[] updateCounts = e.getUpdateCounts();for (int i = 0; i < updateCounts.length; i++) {if (updateCounts[i] == Statement.EXECUTE_FAILED) {log.error("批处理中第{}条语句执行失败", i);// 实现重试或补偿逻辑}}}}

4.3 内存管理策略

 public class BatchMemoryManager {private static final long MAX_MEMORY = Runtime.getRuntime().maxMemory();private static final double MEMORY_THRESHOLD = 0.7;public boolean shouldFlush(int currentBatchSize) {long usedMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory() - Runtime.getRuntime().freeMemory();return usedMemory > MAX_MEMORY * MEMORY_THRESHOLD || currentBatchSize >= MAX_BATCH_SIZE;}}

五、企业级实践方案

5.1 多数据源批处理路由

 public class RoutingBatchExecutor implements Executor {private Map<String, Executor> executorMap;@Overridepublic int update(MappedStatement ms, Object parameter) {String dataSourceKey = determineDataSource(ms, parameter);return executorMap.get(dataSourceKey).update(ms, parameter);}@Overridepublic void flushStatements() {executorMap.values().forEach(Executor::flushStatements);}}

5.2 批处理监控体系

 public class MonitoredBatchExecutor extends BatchExecutor {private BatchMetricsRecorder metricsRecorder;@Overridepublic void flushStatements() {long start = System.nanoTime();super.flushStatements();metricsRecorder.recordBatchTime(System.nanoTime() - start);metricsRecorder.recordBatchSize(currentBatchSize);}}

5.3 断点续批实现

 public class ResumableBatchOperation {private List<Object> pendingItems;private String lastSuccessId;public void processBatch(List<Object> items) {int startIndex = findStartIndex(items);for (int i = startIndex; i < items.size(); i++) {try {processItem(items.get(i));lastSuccessId = getItemId(items.get(i));} catch (Exception e) {pendingItems = items.subList(i, items.size());throw e;}}}}

结语

JDBC批处理技术从表面看只是API的简单组合，但其背后蕴含着深刻的系统优化思想。通过本文的剖析，我们不仅掌握了基础的批处理API使用方法，更深入理解了如何将批处理能力优雅地集成到ORM框架中。MyBatis的批处理设计展示了几个关键架构原则：

1. 分层设计：将批处理能力放在Executor层实现

2. 资源管理：严格控制批处理的内存占用

3. 事务一致性：合理处理批处理的边界条件

4. 可观测性：完善的监控和异常处理机制

在实际应用中，建议根据具体场景选择合适的批处理大小，通常500-2000条记录每批是比较理想的区间。同时要注意，批处理并不是银弹，在以下场景需要特别考虑：

• 超大批次可能导致内存溢出

• 部分数据库对批处理有特殊限制

• 网络不稳定的环境下需要特殊容错处理

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