源码分析 Mybatis 的 foreach 为什么会出现性能问题

2018-12-16 701

背景

最近在做一个类似于综合报表之类的东西，需要查询所有的记录（数据库记录有限制），大概有1W条记录，该报表需要三个表的数据，也就是根据这 1W 个 ID 去执行查询三次数据库，其中，有一条查询 SQL 是自己写，其他两条是根据别人提供的接口进行查询，刚开始的时候，没有多想，直接使用 in 进行查询，使用 Mybatis 的 foreach 语句；项目中使用的是 jsonrpc 来请求数据，在测试的时候，发现老是请求不到数据，日志抛出的是 jsonrpc 超时异常，继续查看日志发现，是被阻塞在上面的三条SQL查询中。

在以前分析 Mybatis 的源码的时候，了解到，Mybatis 的 foreach 会有性能问题，所以改了下 SQL，直接在代码中拼接SQL，然后在 Mybatis 中直接使用 # 来获取，替换 class 测试了下，果然一下子就能查询出数据。

前提

这里先不考虑使用 in 好不好，如何去优化 in，如何使用 exists 或 inner join 进行代替等，这里就只是考虑使用了 in 语句，且使用了 Mybatis 的 foreach 语句进行优化，其实 foreach 的优化很简单，就是把 in 后面的语句在代码里面拼接好，在配置文件中直接通过 #{xxx} 或 ${xxx} 当作字符串直接使用即可。

测试

在分析 foreach 源码之前，先构造个数据来看看它们的区别有多大。

建表语句：

CREATE TABLE person
(
    id int(11) PRIMARY KEY NOT NULL,
    name varchar(50),
    age int(11),
    job varchar(50)
);

插入 1W 条数据：

POJO 类：

@Getter
@Setter
@ToString
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Person implements Serializable {
    private int id;
    private String name;
    private String job;
    private int age;
}

方式一

通过原始的方式，使用 foreach 语句：

1. 在 dao 里面定义方法：

List<Person> queryPersonByIds(@Param("ids") List<Integer> ids);

2. 配置文件SQL：

<select id="queryPersonByIds" parameterType="list" resultMap="queryPersonMap">
	select * from person where 1=1
	<if test="ids != null and ids.size() > 0">
		and id in
		<foreach collection="ids" item="item" index="index" separator="," open="(" close=")">
			#{item}
		</foreach>
	</if>
</select>

3. 执行 main 方法：

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = { "classpath:spring-mybatis.xml" })
public class MainTest {

    @Autowired
    private IPersonService personService;

    @Test
    public void test(){
        // 构造 1W 个 ID
        List<Integer> ids = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
            ids.add(i);
        }
        long start = System.currentTimeMillis();
        
        // 执行三次
        personService.queryPersonByIds(ids);
        personService.queryPersonByIds(ids);
        personService.queryPersonByIds(ids);

        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(String.format("耗时：%d", end - start));
    }
}
结果：耗时：2853

可以看到通过 foreach 的方法，大概需要 3s

方式二

在代码中封装 SQL ，在配置文件中通过 ${xxx} 来获取：

1. 在 dao 添加方法：

List<Person> queryPersonByIds2(@Param("ids") String ids);

2. 配置文件SQL：

<select id="queryPersonByIds2" parameterType="String" resultMap="queryPersonMap">
	select * from person where 1=1
	<if test="ids != null and ids != ''">
	  and id in ${ids}
	</if>
</select>

3. 执行 main 方法：

@Test
public void test_3(){
	// 拼接 SQL 
	StringBuffer sb = new StringBuffer();
	sb.append("(");
	for (int i = 1; i < 10000; i++) {
		sb.append(i).append(",");
	}
	sb.deleteCharAt(sb.toString().length() - 1);
	sb.append(")");
    // 最终的 SQL 为 (1,2,3,4,5...)

	long start2 = System.currentTimeMillis();

    // 执行三次
	personService.queryPersonByIds2(sb.toString());
	personService.queryPersonByIds2(sb.toString());
	personService.queryPersonByIds2(sb.toString());

	long end2 = System.currentTimeMillis();
	System.out.println(String.format("耗时：%d", end2 - start2));
}
结果：耗时：360

通过拼接 SQL，使用 ${xxx} 的方式，执行同样的 SQL ，耗时大概 360 ms

方式三

在代码中封装 SQL ，在配置文件中通过 #{xxx} 来获取：

1. 在 dao 中添加方法：

List<Person> queryPersonByIds3(@Param("ids") String ids);

2. 配置文件SQL：

<select id="queryPersonByIds3" parameterType="String" resultMap="queryPersonMap">
	select * from person where 1=1
	<if test="ids != null and ids != ''">
		and id in (#{ids})
	</if>
</select>

3. 执行 main 方法：

@Test
public void test_3(){
    // 拼接 SQL
	StringBuffer sb2 = new StringBuffer();
	for (int i = 1; i < 10000; i++) {
		sb2.append(i).append(",");
	}
	sb2.deleteCharAt(sb2.toString().length() - 1);
    // 最终的SQL为 1,2,3,4,5....

	long start3 = System.currentTimeMillis();

	personService.queryPersonByIds3(sb2.toString());
	personService.queryPersonByIds3(sb2.toString());
	personService.queryPersonByIds3(sb2.toString());

	long end3 = System.currentTimeMillis();
	System.out.println(String.format("耗时：%d", end3 - start3));
}
结果：耗时：30

通过拼接 SQL，使用 #{xxx} 的方式，执行同样的 SQL ，耗时大概 30 ms

总结

通过上面三种方式可以看到，使用不同的方式，耗时的差别还是麻大的，最快的是拼接 SQL，使用 #{xxx} 当作字符串处理，最慢的是 foreach。为什么 foreach 会慢那么多呢，后面再分析源码的时候再进行分析；而这里同样是拼接 SQL 的方式，#{xxx} 和 ${xxx} 耗时却相差 10 倍左右；我们知道，Mybatis 在解析 # 和 $ 这两种不同的符号时，采用不同的处理策略；使用过 JDBC 的都知道，通过 JDBC 执行 SQL 有两种方式： Statment 对象和PreparedStatment 对象， PreparedStatment 表示预编译的SQL，包含的SQL已经预编译过了，SQL 中的参数部分使用？进行占位，之后使用 setXXX 进行赋值，当使用 Statement 对象时，每次执行一个SQL命令时，都会对它进行解析和编译。所有 PreparedStatment 效率要高一些。那么 Mybatis 在解析 # 和 $ 的时候，分别对应的是这两种对象，# 被解析成 PreparedStatment 对象，通过 ? 进行占位，之后再赋值，而 $ 被解析成 Statement ，通过直接拼接SQL的方式赋值，所以，为什么同样是通过在代码中拼接 SQL ，# 和 $ 的耗时不同的原因。

PS：上面只是介绍了三种方式，应该没有人问，拼接SQL为 (1,2,3,4,5)，在配置SQL中通过 #{xxx} 来获取吧

foreach 源码解析

下面来看下 foreach 是如何被解析的，最终解析的 SQL 是什么样的：

在 Mybatis 中，foreach 属于动态标签的一种，也是最智能的其中一种，Mybatis 每个动态标签都有对应的类来进行解析，而 foreach 主要是由 ForEachSqlNode 负责解析。

ForeachSqlNode 主要是用来解析 <foreach> 节点的，先来看看 <foreach> 节点的用法：

<select id="queryPersonByIds" parameterType="list" resultMap="queryPersonMap">
	select * from person where 1=1
	<if test="ids != null and ids.size() > 0">
		and id in
		<foreach collection="ids" item="item" index="index" separator="," open="(" close=")">
			#{item}
		</foreach>
	</if>
</select>

最终被数据库执行的 SQL 为 select * from person where 1=1 and id in (1,2,3,4,5)

先来看看它的两个内部类：

PrefixedContext

该类主要是用来处理前缀，比如 "(" 等。

private class PrefixedContext extends DynamicContext {   
   private DynamicContext delegate;
    // 指定的前缀
    private String prefix;
    // 是否处理过前缀
    private boolean prefixApplied;
    // .......

    @Override
    public void appendSql(String sql) {
      // 如果还没有处理前缀，则添加前缀
      if (!prefixApplied && sql != null && sql.trim().length() > 0) {
        delegate.appendSql(prefix);
        prefixApplied = true;
      }
       // 拼接SQL
      delegate.appendSql(sql);
    }
}

FilteredDynamicContext

FilteredDynamicContext 是用来处理 #{} 占位符的，但是并未绑定参数，只是把 #{item} 转换为 #{_frch_item_1} 之类的占位符。

  private static class FilteredDynamicContext extends DynamicContext {
    private DynamicContext delegate;
    //对应集合项在集合的索引位置
    private int index;
    // item的索引
    private String itemIndex;
    // item的值
    private String item;
    //.............
    // 解析 #{item}
    @Override
    public void appendSql(String sql) {
      GenericTokenParser parser = new GenericTokenParser("#{", "}", new TokenHandler() {
        @Override
        public String handleToken(String content) {
          // 把 #{itm} 转换为 #{__frch_item_1} 之类的
          String newContent = content.replaceFirst("^\\s*" + item + "(?![^.,:\\s])", itemizeItem(item, index));
           // 把 #{itmIndex} 转换为 #{__frch_itemIndex_1} 之类的
          if (itemIndex != null && newContent.equals(content)) {
            newContent = content.replaceFirst("^\\s*" + itemIndex + "(?![^.,:\\s])", itemizeItem(itemIndex, index));
          }
          // 再返回 #{__frch_item_1} 或 #{__frch_itemIndex_1}
          return new StringBuilder("#{").append(newContent).append("}").toString();
        }
      });
      // 拼接SQL
      delegate.appendSql(parser.parse(sql));
    }
  private static String itemizeItem(String item, int i) {
    return new StringBuilder("__frch_").append(item).append("_").append(i).toString();
  }
}

ForeachSqlNode

了解了 ForeachSqlNode 它的两个内部类之后，再来看看它的实现：

public class ForEachSqlNode implements SqlNode {
  public static final String ITEM_PREFIX = "__frch_";
  // 判断循环的终止条件
  private ExpressionEvaluator evaluator;
  // 循环的集合
  private String collectionExpression;
  // 子节点
  private SqlNode contents;
  // 开始字符
  private String open;
  // 结束字符
  private String close;
  // 分隔符
  private String separator;
  // 本次循环的元素，如果集合为 map，则index 为key，item为value
  private String item;
  // 本次循环的次数
  private String index;
  private Configuration configuration;

  // ...............

  @Override
  public boolean apply(DynamicContext context) {
    // 获取参数
    Map<String, Object> bindings = context.getBindings();
    final Iterable<?> iterable = evaluator.evaluateIterable(collectionExpression, bindings);
    if (!iterable.iterator().hasNext()) {
      return true;
    }
    boolean first = true;
    // 添加开始字符串
    applyOpen(context);
    int i = 0;
    for (Object o : iterable) {
      DynamicContext oldContext = context;
      if (first) {
        // 如果是集合的第一项，则前缀prefix为空字符串
        context = new PrefixedContext(context, "");
      } else if (separator != null) {
        // 如果分隔符不为空，则指定分隔符
        context = new PrefixedContext(context, separator);
      } else {
          // 不指定分隔符，在默认为空
          context = new PrefixedContext(context, "");
      }
      int uniqueNumber = context.getUniqueNumber();  
      if (o instanceof Map.Entry) {
        // 如果集合是map类型，则将集合中的key和value添加到bindings参数集合中保存
        Map.Entry<Object, Object> mapEntry = (Map.Entry<Object, Object>) o;
        // 所以循环的集合为map类型，则index为key，item为value，就是在这里设置的
        applyIndex(context, mapEntry.getKey(), uniqueNumber);
        applyItem(context, mapEntry.getValue(), uniqueNumber);
      } else {
        // 不是map类型，则将集合中元素的索引和元素添加到 bindings集合中
        applyIndex(context, i, uniqueNumber);
        applyItem(context, o, uniqueNumber);
      }
      // 调用 FilteredDynamicContext 的apply方法进行处理
      contents.apply(new FilteredDynamicContext(configuration, context, index, item, uniqueNumber));
      if (first) {
        first = !((PrefixedContext) context).isPrefixApplied();
      }
      context = oldContext;
      i++;
    }
     // 添加结束字符串
    applyClose(context);
    return true;
  }

  private void applyIndex(DynamicContext context, Object o, int i) {
    if (index != null) {
      context.bind(index, o); // key为idnex，value为集合元素
      context.bind(itemizeItem(index, i), o); // 为index添加前缀和后缀形成新的key
    }
  }

  private void applyItem(DynamicContext context, Object o, int i) {
    if (item != null) {
      context.bind(item, o);
      context.bind(itemizeItem(item, i), o);
    }
  }
}

所以该例子：

<select id="queryPersonByIds" parameterType="list" resultMap="queryPersonMap">
	select * from person where 1=1
	<if test="ids != null and ids.size() > 0">
		and id in
		<foreach collection="ids" item="item" index="index" separator="," open="(" close=")">
			#{item}
		</foreach>
	</if>
</select>

解析之后的 SQL 为：

select * from person where 1=1 and id in (#{__frch_item_0}, #{__frch_item_1}, #{__frch_item_2}, #{__frch_item_3}, #{__frch_item_4})

之后在通过 PreparedStatment 的 setXXX 来进行赋值。

所以，到这里，知道了 Mybatis 在解析 foreach 的时候，最后还是解析成了 # 的方式，但是为什么还是很慢呢，这是因为需要循环解析 #{__frch_item_0} 之类的占位符，foreach 的集合越大，解析越慢。既然知道了需要解析占位符，为何不自己拼接呢，所以就可以在代码中拼接好，而不再使用 foreach 啦。

所以，Mybatis 在解析 foreach 的时候，底层还是会解析成 # 号的形式而不是 $ 的形式，既然知道了这个，如果需要 foreach 的集合很大，就可以使用代码拼接 SQL ，使用 (#{xxx}) 的方式进行获取，不要再拼接成 (1,2,3,4,5) 再使用 ${xxx} 的方式啦。

关于其他 Mybatis 动态 SQL 的解析可以参考：

Mybatis 解析 SQL 源码分析一

Mybatis 解析 SQL 源码分析二

Mybatis Mapper.xml 配置文件中 resultMap 节点的源码解析

Mybatis Mapper 接口源码解析（binding包）

Mybatis 数据源和数据库连接池源码解析（DataSource）

Mybatis 缓存系统源码解析

Mybatis 解析配置文件的源码解析

Mybatis 类型转换源码分析

微信关注我们

原文链接：https://my.oschina.net/mengyuankan/blog/2989154

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

Dubbo标签解析详解

在Spring继承dubbo时，会使用dubbo自定义的标签来定义相关的属性，常见的标签有<dubbo:application/>，<dubbo:registry/>，<dubbo:service/>等。对于这些标签的解析，dubbo都是使用的统一的方式，而最终注册到Spring容器中的是一个个的以Config结尾的bean，比如：ApplicationConfig，RegistryConfig，ServiceBean等。本文主要讲解dubbo是如何按照统一的方式解析这些自定义标签的。关于Spring对自定义标签的解析流程，读者可以阅读本人前面写的Spring自定义标签解析与实现。这里首先我们在spring定义bean的xml文件中，可以看到，dubbo对应的xmlns所指定的URL为 xmlns:dubbo="http://dubbo.apache.org/schema/dubbo" 这里我们全局搜索dubbo.apache.org/schema/dubbo，可以找到对应的spring.handlers文件如下： http\://dubbo.ap...

2018-12-16

663

前言到了年底果然都不太平，最近又收到了运维报警：表示有些服务器负载非常高，让我们定位问题。还真是想什么来什么，前些天还故意把某些服务器的负载提高（没错，老板让我写个 BUG！），不过还好是不同的环境互相没有影响。定位问题拿到问题后首先去服务器上看了看，发现运行的只有我们的 Java 应用。于是先用 ps 命令拿到了应用的 PID。接着使用 top -Hp pid 将这个进程的线程显示出来。输入大写的 P 可以将线程按照 CPU 使用比例排序，于是得到以下结果。果然某些线程的 CPU 使用率非常高。为了方便定位问题我立马使用 jstack pid > pid.log 将线程栈 dump 到日志文件中。我在上面 100% 的线程中随机选了一个 pid=194283 转换为 16 进制（2f6eb）后在线程快照中查询：因为线程快照中线程 ID 都是16进制存放。发现这是 Disruptor 的一个堆栈，前段时间正好解决过一个由于 Disruptor 队列引起的一次 OOM：强如 Disruptor 也发生内存溢出？没想到又来一出。为了更加直观的查看线程的状态信息...

2018-12-17

707

资源下载

更多资源

优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

源码分析 Mybatis 的 foreach 为什么会出现性能问题

背景

前提

测试

方式一

方式二

方式三

总结

foreach 源码解析

PrefixedContext

FilteredDynamicContext

ForeachSqlNode

Dubbo标签解析详解

一次生产 CPU 100% 排查优化实践

相关文章

发表评论

资源下载

优质分享App

腾讯云软件源

Nacos

Sublime Text

欢迎您来访！