最近在压测一批接口,发现接口处理速度慢的有点超出预期,感觉很奇怪,后面定位发现是数据库批量保存这块很慢。 

这个项目用的是 mybatis-plus,批量保存直接用的是 mybatis-plus 提供的 saveBatch。 我点进去看了下源码,感觉有点不太对劲:

 继续追踪了下,从这个代码来看,确实是 for 循环一条一条执行了 sqlSession.insert,下面的 consumer 执行的就是上面的 sqlSession.insert:

 然后累计一定数量后,一批 flush。从这点来看,这个 saveBach 的性能肯定比直接一条一条 insert 快。

我直接进行一个粗略的实验,简单创建了一张表来对比一波!

 

1、1000条数据,一条一条插入

@Test
void MybatisPlusSaveOne() {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        stopWatch.start("mybatis plus save one");
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            OpenTest openTest = new OpenTest();
            openTest.setA("a" + i);
            openTest.setB("b" + i);
            openTest.setC("c" + i);
            openTest.setD("d" + i);
            openTest.setE("e" + i);
            openTest.setF("f" + i);
            openTest.setG("g" + i);
            openTest.setH("h" + i);
            openTest.setI("i" + i);
            openTest.setJ("j" + i);
            openTest.setK("k" + i);
            //一条一条插入
            openTestService.save(openTest);
        }
        sqlSession.commit();
        stopWatch.stop();
        log.info("mybatis plus save one:" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
    } finally {
        sqlSession.close();
    }
}

 可以看到,执行一批 1000 条数的批量保存,耗费的时间是 121011 毫秒。

 

2、1000条数据用 mybatis-plus 自带的 saveBatch 插入

@Test
void MybatisPlusSaveBatch() {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        List<OpenTest> openTestList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            OpenTest openTest = new OpenTest();
            openTest.setA("a" + i);
            openTest.setB("b" + i);
            openTest.setC("c" + i);
            openTest.setD("d" + i);
            openTest.setE("e" + i);
            openTest.setF("f" + i);
            openTest.setG("g" + i);
            openTest.setH("h" + i);
            openTest.setI("i" + i);
            openTest.setJ("j" + i);
            openTest.setK("k" + i);
            openTestList.add(openTest);
        }
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        stopWatch.start("mybatis plus save batch");
        //批量插入
        openTestService.saveBatch(openTestList);
        sqlSession.commit();
        stopWatch.stop();
        log.info("mybatis plus save batch:" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
    } finally {
        sqlSession.close();
    }
}

 耗费的时间是 59927 毫秒,比一条一条插入快了一倍,从这点来看,效率还是可以的。

然后常见的还有一种利用拼接 SQL 方式来实现批量插入,我们也来对比试试看性能如何。

3、1000 条数据用手动拼接 SQL 方式插入, 搞个手动拼接:

 来跑跑下性能如何:

@Test
void MapperSaveBatch() {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        List<OpenTest> openTestList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            OpenTest openTest = new OpenTest();
            openTest.setA("a" + i);
            openTest.setB("b" + i);
            openTest.setC("c" + i);
            openTest.setD("d" + i);
            openTest.setE("e" + i);
            openTest.setF("f" + i);
            openTest.setG("g" + i);
            openTest.setH("h" + i);
            openTest.setI("i" + i);
            openTest.setJ("j" + i);
            openTest.setK("k" + i);
            openTestList.add(openTest);
        }
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        stopWatch.start("mapper save batch");
        //手动拼接批量插入
        openTestMapper.saveBatch(openTestList);
        sqlSession.commit();
        stopWatch.stop();
        log.info("mapper save batch:" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
    } finally {
        sqlSession.close();
    }
}

 耗时只有 2275 毫秒,性能比 mybatis-plus 自带的 saveBatch 好了 26 倍!

这时,我又突然回想起以前直接用 JDBC 批量保存的接口,那都到这份上了,顺带也跑跑看!

4、1000 条数据用 JDBC executeBatch 插入

@Test
void JDBCSaveBatch() throws SQLException {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    Connection connection = sqlSession.getConnection();
    connection.setAutoCommit(false);

    String sql = "insert into open_test(a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k) values(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)";
    PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql);
    try {
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            statement.setString(1,"a" + i);
            statement.setString(2,"b" + i);
            statement.setString(3, "c" + i);
            statement.setString(4,"d" + i);
            statement.setString(5,"e" + i);
            statement.setString(6,"f" + i);
            statement.setString(7,"g" + i);
            statement.setString(8,"h" + i);
            statement.setString(9,"i" + i);
            statement.setString(10,"j" + i);
            statement.setString(11,"k" + i);
            statement.addBatch();
        }
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        stopWatch.start("JDBC save batch");
        statement.executeBatch();
        connection.commit();
        stopWatch.stop();
        log.info("JDBC save batch:" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
    } finally {
        statement.close();
        sqlSession.close();
    }
}

 

耗时是 55663 毫秒,所以 JDBC executeBatch 的性能跟 mybatis-plus 的 saveBatch 一样(底层一样)。

综上所述,拼接 SQL 的方式实现批量保存效率最佳

但是我又不太甘心,总感觉应该有什么别的法子,然后我就继续跟着 mybatis-plus 的源码 debug 了一下,跟到了 MySQL 的驱动,突然发现有个 if 里面的条件有点显眼:

 就是这个叫 rewriteBatchedStatements 的玩意,从名字来看是要重写批操作的 Statement,前面batchHasPlainStatements 已经是 false,取反肯定是 true,所以只要这参数是 true 就会进行一波操作。

我看了下默认是 false。

 同时我也上网查了下 rewriteBatchedStatements 参数,好家伙,好像有用!

 直接将 jdbcurl 加上了这个参数:

 然后继续跑了下 mybatis-plus 自带的 saveBatch,果然性能大大提高,跟拼接 SQL 差不多!

 顺带我也跑了下 JDBC 的 executeBatch ,果然也提高了。

 然后我继续 debug ,来探探 rewriteBatchedStatements 究竟是怎么 rewrite 的! 如果这个参数是 true,则会执行下面的方法且直接返回:

 看下 executeBatchedInserts 究竟干了什么:

 看到上面我圈出来的代码没,好像已经有点感觉了,继续往下 debug。

果然!SQL 语句被 rewrite了:

 对插入而言,所谓的 rewrite 其实就是将一批插入拼接成 insert into xxx values (a),(b),(c)...这样一条语句的形式然后执行,这样一来跟拼接 SQL 的效果是一样的。

那为什么默认不给这个参数设置为 true 呢?主要有以下两点:

如果批量语句中的某些语句失败,则默认重写会导致所有语句都失败。

批量语句的某些语句参数不一样,则默认重写会使得查询缓存未命中。

看起来影响不大,所以我给我的项目设置上了这个参数!

最后

稍微总结下我粗略的对比(虽然粗略,但实验结果符合原理层面的理解),如果你想更准确地做实验,可以使用 JMH,并且测试更多组数(如 5000,10000等)的情况。

 

所以如果有使用 JDBC 的 Batch 性能方面的需求,要将 rewriteBatchedStatements 设置为 true,这样能提高很多性能。

然后如果喜欢手动拼接 SQL 要注意一次拼接的数量,分批处理。

 

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文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/natee/p/17428877.html

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