项目收获总结--MyBatis的知识收获

一、概述

最近几天公司项目开发上线完成，做个收获总结吧~ 今天记录MyBatis的收获和提升。
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二、获取自动生成的(主)键值

insert 方法总是返回一个 int 值，这个值代表的是插入的行数。若表的主键id采用自增长策略，自动生成的键值在 insert 方法执行完后可以被设置到传入的参数对象中。


<insert id=”insertUser” usegeneratedkeys=”true” keyproperty=” id”>insert into table_name (name, age) values (#{name}, #{age})
</insert>

User user = new User();
user.setName(“fred”);
user.setAge(18);
int rows = mapper.insertUser(user);
// 完成后,id 已经被设置到user对象中
system.out.println(“插入数据条数：” + rows);
system.out.println(“插入数据的主键为：” + user.getid());

三、将sql执行结果封装为目标返回对象的方式和原理

方式：

第一种是使用 <resultMap> 标签，逐一定义数据库列名和对象属性名之间的映射关系。
第二种是使用 sql 列的别名功能(as 关键字)，将列的别名书写为对象属性名。

原理：

使用列名与属性名的映射关系，Mybatis通过反射创建对象，同时使用反射给对象的属性逐一赋值并返回，那些找不到映射关系的属性，是无法完成赋值的。

四、延迟加载实现原理

Mybatis 仅支持 association 关联对象和 collection 关联集合对象的延迟加载，association 指的就是一对一，collection 指的就是一对多查询。在 Mybatis 配置文件中，可以配置是否启用延迟加载 lazyLoadingEnabled=true|false。

原理是使用 CGLIB 创建目标对象的代理对象，当调用目标方法时，进入拦截器方法，比如调用 a.getB().getName()，拦截器 invoke()方法发现 a.getB()是 null 值，那么就会单独发送事先保存好的查询关联 B 对象的 sql，把 B 查询上来，然后调用 a.setB(b)，于是 a 的对象 b 属性就有值了，接着完成 a.getB().getName() 方法的调用。

不光是 Mybatis，几乎所有的ORM框架，包括 Hibernate，支持延迟加载的原理都是一样的。

五、批量插入

第一种：采用SqlSession批量插入模式

List <User> users = new ArrayList();
// 注意这里 executortype.batch
SqlSession sqlsession = SqlSessionFactory.openSession(executortype.Batch);
try {UserMapper mapper = Sqlsession.getMapper(UserMapper.Class);
for (User user: users) {mapper.insertUser(user);
}
sqlsession.commit();
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();sqlSession.rollback();throw e;
}
finally {sqlsession.close();
}

sql：

<insert id=”insertUser”>insert into userTable (name, age) values (#{name}, #{age})
</insert>

第二种：标签在XML映射文件中构建批量插入的SQL语句

<insert id="insertBatch">INSERT INTO userTable (column1, column2, ...)VALUES<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">(#{item.field1}, #{item.field2}, ...)</foreach>
</insert>

需要传入一个实体类的List集合，column1, column2, … 是表中的列名，field1, field2, … 是你的实体类中的属性名。若数据集特别大，可能需要考虑数据库事务的隔离级别、批次大小、以及可能出现的内存溢出等问题。

六、自带分页与分页插件原理

Mybatis 本身使用 RowBounds 对象进行分页，针对 ResultSet 结果集执行的内存分页，而非物理分页。
但是在sql 直接用limit等关键字可以物理分页，也可使用分页插件来完成物理分页。
分页插件的基本原理是使用 Mybatis 提供的插件接口，实现自定义插件，在插件的拦截方法内拦截待执行的 SQL，然后重写 SQL，根据 dialect 方言，添加对应的物理分页语句和物理分页参数。

七、Mapper(Dao)接口与XML映射文件关系

Mapper(Dao)接口的全限名，就是xml映射文件中的 namespace 的值，接口的方法名，就是映射文件中 Mapper 的 Statement 的 id 值；接口方法内的参数，就是传递给SQL的参数。

Mapper 接口是没有实现类的，当调用接口方法时，接口全限名+方法名拼接字符串作为 key 值，可唯一定位一个 MapperStatement。在 Mybatis 中，每一个、、、标签，都会被解析为一个 MapperStatement 对象。

Mapper接口里的方法，是不能重载的，因为是使用全限名+方法名的保存和寻找策略。Mapper 接口的工作原理是 JDK 动态代理，Mybatis 运行时会使用 JDK 动态代理为 Mapper 接口生成代理对象 proxy，代理对象会拦截接口方法，转而执行 MapperStatement 所代表的 sql，然后将 sql 执行结果返回。

八、模糊查询like语句

Mapper接口中定义方法：

List<Item> findItemsByName(@Param("name") String name);

Mapper XML文件中编写SQL查询：

<select id="findItemsByName" resultType="Item">SELECT * FROM item WHERE name LIKE CONCAT('%', #{name}, '%')
</select>

CONCAT(‘%’, #{name}, ‘%’)用于拼接SQL语句中的模糊查询字符串。
而SQL语句中拼接通配符，会有SQL注入风险：

<select id="findItemsByName" resultType="Item">SELECT * FROM item WHERE name LIKE"%"#{name}"%"
</select>

九、#{}和${}的区别

#{} 是预编译处理，${}是字符串替换。
Mybatis 在处理#{}时，会将 sql 中的#{}替换为’?'号，调用PreparedStatement的set方法来赋值；
Mybatis 在处理${}时，就是把${}替换成变量的值。
使用#{}可以有效的防止 SQL 注入，提高系统安全性。

十、二级缓存

二级缓存的和一级缓存功能一样，第一次查询，会将数据放入缓存中，然后第二次查询则会直接去缓存中取。
一级缓存是基于sqlSession的，二级缓存是基于mapper文件的namespace的，也就是说多个sqlSession可以共享一个mapper中的二级缓存区域，并且如果两个mapper的namespace 相同，即使是两个mapper执行sql查询到的数据，也存储在相同的二级缓存区域中。
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开启二级缓存
一级缓存默认开启，但二级缓存需要手动开启。
首先在全局配置文件sqlMapConfig.xml文件中加入配置：

<!--开启二级缓存-->
<settings><setting name="cacheEnabled" value="true"/>
</settings>

然后在UserMapper.xml文件中开启缓存（若是基于注解形式进行查询，可以在mapper查询接口上添加@CacheNamespace注解开启二级缓存）。
要进行二级缓存的Pojo类必须实现Serializable接口
方式一：在xml文件中配置：

<mapper namespace="com.demo.mapper.UserMapper"><!-- 定义二级缓存 --><cache eviction="LRU" flushInterval="60000" size="512" readOnly="true"/><select>select * from table</select><delete>delete from table where id = #{id}</delete>...........
</mapper>

清除策略有：

LRU – 最近最少使用：移除最长时间不被使用的对象。
FIFO – 先进先出：按对象进入缓存的顺序来移除它们。
SOFT – 软引用：基于垃圾回收器状态和软引用规则移除对象。
WEAK – 弱引用：更积极地基于垃圾收集器状态和弱引用规则移除对象。
默认的清除策略是 LRU。

方式二：@CacheNamespace

@Mapper
@CacheNamespace(eviction = FifoCache.class, flushInterval = 10000, size = 500, readWrite = true)
public interface UserMapper {// 定义 SQL 映射语句
}

案例实战

MybatisPlus整合Redis实现分布式二级缓存
MyBatis 内置的实现 PerpetualCache在分布式环境下存在问题，无法使用，因此使用implementation属性用于指定自定义缓存实现类，接下来整合Redis来实现分布式的二级缓存。
1.pom文件：

<dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.5.4.1</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.24.3</version>
</dependency>
<dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.8.22</version>
</dependency>

配置文件：

mybatis-plus:mapper-locations: classpath:mybatis/mapper/*.xmlconfiguration:cache-enabled: true

Mapper接口上开启二级缓存：

@CacheNamespace(implementation = MybatisRedisCache.class,eviction = MybatisRedisCache.class)
@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {}

或者使用xml映射，UserMapper.xml加入：

<?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.lagou.mapper.IUserMapper"><!--二级缓存类地址--><cache type="org.mybatis.caches.redis.RedisCache" /><select id="findAll" resultType="com.lagou.pojo.User" useCache="true">select * from user</select> 
</mapper>

配置RedisTemplate：

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheWriter;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import java.time.Duration;
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfiguration {private static final StringRedisSerializer STRING_SERIALIZER = new StringRedisSerializer();private static final GenericJackson2JsonRedisSerializer JACKSON__SERIALIZER = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();@Bean@Primarypublic CacheManager redisCacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {//设置缓存过期时间RedisCacheConfiguration redisCacheCfg = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofHours(1)).serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(STRING_SERIALIZER)).serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(JACKSON__SERIALIZER));return RedisCacheManager.builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory)).cacheDefaults(redisCacheCfg).build();}@Bean@Primary@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {// 配置redisTemplateRedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(factory);// key序列化redisTemplate.setKeySerializer(STRING_SERIALIZER);// value序列化redisTemplate.setValueSerializer(JACKSON__SERIALIZER);// Hash key序列化redisTemplate.setHashKeySerializer(STRING_SERIALIZER);// Hash value序列化redisTemplate.setHashValueSerializer(JACKSON__SERIALIZER);// 设置支持事务redisTemplate.setEnableTransactionSupport(true);redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate;}@Beanpublic RedisSerializer<Object> redisSerializer() {//创建JSON序列化器ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);//必须设置，否则无法将JSON转化为对象，会转化成Map类型objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);return new GenericJackson2JsonRedisSerializer(objectMapper);}
}

自定义缓存类:

import cn.hutool.extra.spring.SpringUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import org.redisson.api.RReadWriteLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisServerCommands;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
@Slf4j
public class MybatisRedisCache implements Cache {// redisson 读写锁private final RReadWriteLock redissonReadWriteLock;// redisTemplateprivate final RedisTemplate redisTemplate;// 缓存Idprivate final String id;//过期时间 10分钟private final long expirationTime = 1000*60*10;public MybatisRedisCache(String id) {this.id = id;//获取redisTemplatethis.redisTemplate = SpringUtil.getBean(RedisTemplate.class);//创建读写锁this.redissonReadWriteLock = SpringUtil.getBean(RedissonClient.class).getReadWriteLock("mybatis-cache-lock:"+this.id);}@Overridepublic void putObject(Object key, Object value) {//使用redis的Hash类型进行存储redisTemplate.opsForValue().set(getCacheKey(key),value,expirationTime, TimeUnit.MILLISECONDS);}@Overridepublic Object getObject(Object key) {try {//根据key从redis中获取数据Object cacheData = redisTemplate.opsForValue().get(getCacheKey(key));log.debug("[Mybatis 二级缓存]查询缓存,cacheKey={},data={}",getCacheKey(key), JSONUtil.toJsonStr(cacheData));return cacheData;} catch (Exception e) {log.error("缓存出错",e);}return null;}@Overridepublic Object removeObject(Object key) {if (key != null) {log.debug("[Mybatis 二级缓存]删除缓存,cacheKey={}",getCacheKey(key));redisTemplate.delete(key.toString());}return null;}@Overridepublic void clear() {log.debug("[Mybatis 二级缓存]清空缓存,id={}",getCachePrefix());Set keys = redisTemplate.keys(getCachePrefix()+":*");redisTemplate.delete(keys);}@Overridepublic int getSize() {Long size = (Long) redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) RedisServerCommands::dbSize);return size.intValue();}@Overridepublic ReadWriteLock getReadWriteLock() {return this.redissonReadWriteLock;}@Overridepublic String getId() {return this.id;}public String getCachePrefix(){return "mybatis-cache:%s".formatted(this.id);}private String getCacheKey(Object key){return getCachePrefix()+":"+key;}
}