引言
在分布式系统架构中,SpringBoot与MyBatis的组合已成为企业级开发的黄金搭档。但在实际项目中,开发者常面临多数据源管理、SQL性能优化、分布式事务等挑战。本文将从实战角度出发,分享7个关键技巧和避坑指南。
一、多数据源动态切换实战
1.1 多数据源配置
java
@Configuration
public class DataSourceConfig {
@Bean(name = "masterDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
public DataSource masterDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean(name = "slaveDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
public DataSource slaveDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
}
1.2 动态数据源路由
java
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
return DataSourceContextHolder.getDataSourceType();
}
}
// 使用AOP实现自动切换
@Around("execution(* com.example.service..*.*(..))")
public Object around(ProceedingJoinPoint point) {
MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
DataSourceSwitch dataSource = signature.getMethod().getAnnotation(DataSourceSwitch.class);
if(dataSource != null){
DataSourceContextHolder.setDataSourceType(dataSource.value());
}
// 执行方法...
}
注意点:
- 事务管理需使用
@Transactional(transactionManager = "txManager")
- 连接池推荐使用HikariCP
- 读写分离场景建议结合AbstractRoutingDataSource+注解方式
二、MyBatis进阶使用技巧
2.1 动态SQL最佳实践
xml
<select id="searchUsers" resultType="User">
SELECT * FROM users
<where>
<if test="name != null">
AND name LIKE CONCAT('%',#{name},'%')
</if>
<if test="status != null">
AND status = #{status}
</if>
<choose>
<when test="orderBy == 'name'">
ORDER BY name
</when>
<otherwise>
ORDER BY create_time DESC
</otherwise>
</choose>
</where>
</select>
2.2 自定义TypeHandler
处理枚举类型和加密字段:
java
public class EncryptTypeHandler extends BaseTypeHandler<String> {
private final Encryptor encryptor = new AESEncryptor();
@Override
public void setNonNullParameter(PreparedStatement ps, int i,
String parameter, JdbcType jdbcType) {
ps.setString(i, encryptor.encrypt(parameter));
}
// 其他方法实现解密...
}
// 实体类使用
public class User {
@TableField(typeHandler = EncryptTypeHandler.class)
private String mobile;
}
三、性能优化三板斧
3.1 批量插入优化
java
public void batchInsert(List<User> users) {
SqlSession sqlSession = sqlSessionTemplate.getSqlSessionFactory()
.openSession(ExecutorType.BATCH);
try {
UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
for (User user : users) {
mapper.insert(user);
}
sqlSession.commit();
} finally {
sqlSession.close();
}
}
3.2 二级缓存配置
xml
<settings>
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>
</settings>
<!-- Mapper级别开启 -->
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"/>
缓存策略建议:
- 读多写少的数据适合开启缓存
- 分布式环境建议集成Redis
- 及时清理关联表的缓存数据
四、分布式项目中的特殊处理
4.1 分页查询优化
java
// 使用PageHelper实现物理分页
PageHelper.startPage(1, 10, "id DESC");
List<User> users = userMapper.selectByCondition(condition);
PageInfo<User> pageInfo = new PageInfo<>(users);
// 深度分页优化(基于游标)
@Select("SELECT * FROM users WHERE id > #{lastId} ORDER BY id LIMIT #{size}")
List<User> selectByScroll(@Param("lastId") Long lastId, @Param("size") int size);
4.2 SQL拦截器开发
公共字段自动填充插件示例:
java
@Intercepts({
@Signature(type = Executor.class, method = "update",
args = {MappedStatement.class, Object.class})
})
public class AutoFillInterceptor implements Interceptor {
@Override
public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
Object parameter = invocation.getArgs()[1];
if(parameter instanceof BaseEntity){
BaseEntity entity = (BaseEntity) parameter;
entity.setUpdateTime(new Date());
entity.setUpdater(getCurrentUser());
}
return invocation.proceed();
}
}
五、避坑指南
5.1 警惕N+1查询问题
xml
<!-- 错误示范 -->
<resultMap id="userMap" type="User">
<collection property="orders"
select="selectOrdersByUserId" column="id"/>
</resultMap>
<!-- 正确方案:使用JOIN查询 -->
<select id="selectUserWithOrders" resultMap="userOrderMap">
SELECT u.*, o.*
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
</select>
5.2 事务使用原则
- 方法间调用避免this调用导致AOP失效
- 只读事务添加@Transactional(readOnly = true)
- 分布式事务建议使用Seata方案
结语
在SpringBoot分布式架构中,合理运用MyBatis的特性可以显著提升开发效率和系统性能。但切记:
- 多数据源配置要处理好事务边界
- 动态SQL保持简洁可维护
- 缓存策略需结合业务特点
- 监控慢SQL(推荐使用p6spy)
下一期预告:《SpringBoot+MyBatis整合Redis二级缓存实战》------我们将深入探讨如何构建高性能分布式缓存方案。