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SpringBoot+MyBatis集成 - 深度解析事务机制与缓存性能优化实践

一、架构整合核心原理剖析

1.1 事务控制底层实现

SpringBoot通过@EnableTransactionManagement激活声明式事务管理，其核心在于DataSourceTransactionManager与MyBatis的整合。当使用@Transactional注解时：

• 通过AOP代理创建事务边界
• 使用ThreadLocal绑定Connection到当前线程
• 关键源码路径：TransactionInterceptor -> PlatformTransactionManager -> DataSourceUtils

MyBatis的SqlSessionTemplate通过动态代理机制，确保每个事务内使用同一个SqlSession，其生命周期由Spring管理而非开发者手动控制。

1.2 多数据源事务挑战

当系统需要跨数据源操作时，典型解决方案包括：

@Configuration
public class XADataSourceConfig {@Bean("xaDataSource")public DataSource xaDataSource() {AtomikosDataSourceBean ds = new AtomikosDataSourceBean();ds.setXaDataSourceClassName("com.mysql.cj.jdbc.MysqlXADataSource");//...配置参数return ds;}@Bean("jtaTransactionManager")public JtaTransactionManager jtaTransactionManager() {return new JtaTransactionManager();}
}

二、缓存机制深度优化

2.1 缓存层级对比分析

特性	一级缓存	二级缓存
作用域	SqlSession	Mapper(Namespace)
存储结构	PerpetualCache	自定义缓存实现
失效策略	会话关闭/update操作	配置TTL/LRU策略
事务影响	同会话内共享	跨会话可见

2.2 Redis集成高级配置

<dependency><groupId>org.mybatis.caches</groupId><artifactId>mybatis-redis</artifactId><version>1.0.0-beta2</version>
</dependency>

配置redis.properties：

redis.host=cluster.example.com
redis.port=6379
redis.maxTotal=200
redis.maxIdle=50
redis.minIdle=10

缓存雪崩防护策略：

public class RedisCache implements Cache {public String getId() { /*...*/ }public void putObject(Object key, Object value) {// 添加随机TTL偏移量int baseTtl = 3600;int randomTtl = baseTtl + new Random().nextInt(300);redisTemplate.opsForValue().set(key, value, randomTtl, TimeUnit.SECONDS);}
}

三、批量操作性能调优

3.1 三种方案实现对比

在 MySQL 和 MyBatis-Plus 中，有多种方式可以实现批量插入，下面为你详细介绍常见的几种方式、用法及性能对比。

方式一：MyBatis-Plus 的 saveBatch 方法

这是 MyBatis-Plus 提供的批量插入方法，底层会自动处理批量操作。

用法

1. 实体类

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;@Data
@TableName("user")
public class User {private Long id;private String name;private Integer age;
}

2. 服务类

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;@Service
public class UserService extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IService<User> {public void batchInsert(List<User> userList) {saveBatch(userList);}
}

3. 调用示例

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@RestController
public class UserController {@Autowiredprivate UserService userService;@GetMapping("/batchInsert")public String batchInsert() {List<User> userList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 1000; i++) {User user = new User();user.setName("User" + i);user.setAge(20 + i % 10);userList.add(user);}userService.batchInsert(userList);return "Batch insert completed.";}
}

方式二：自定义 SQL 批量插入

通过自定义 XML 文件或注解方式编写批量插入的 SQL 语句。

用法

1. Mapper 接口

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Insert;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;import java.util.List;public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {@Insert("<script>" +"INSERT INTO user (name, age) VALUES " +"<foreach collection='userList' item='user' separator=','>" +"(#{user.name}, #{user.age})" +"</foreach>" +"</script>")void batchInsertCustom(@Param("userList") List<User> userList);
}

2. 服务类调用

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;@Service
public class UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;public void batchInsertCustom(List<User> userList) {userMapper.batchInsertCustom(userList);}
}

方式三：使用 rewriteBatchedStatements 配合 saveBatch

开启 MySQL JDBC 驱动的 rewriteBatchedStatements 参数，进一步优化批量插入性能。

用法

1. 配置 JDBC 连接 URL
   在 application.properties 中添加：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?rewriteBatchedStatements=true
spring.datasource.username=your_username
spring.datasource.password=your_password
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

2. 使用 saveBatch 方法
   同方式一的服务类和调用示例。

性能对比

• 方式一：MyBatis-Plus 的 saveBatch 方法
  • 优点：使用简单，代码量少，MyBatis-Plus 会自动处理批量操作的事务和一些细节。
  • 缺点：性能相对方式二和方式三可能稍差，因为它在底层可能会将批量操作拆分成多个单条插入语句执行。
  • 适用场景：对于数据量较小（几百条以内）的批量插入，或者对性能要求不是特别高的场景。
• 方式二：自定义 SQL 批量插入
  • 优点：通过一次性将所有数据插入，减少了与数据库的交互次数，性能相对较好。
  • 缺点：代码复杂度较高，需要手动编写 SQL 语句，并且如果数据量非常大，可能会导致 SQL 语句过长，超出 MySQL 允许的最大长度。
  • 适用场景：数据量适中（几千条），对性能有一定要求，且可以控制 SQL 语句长度的场景。
• 方式三：使用 rewriteBatchedStatements 配合 saveBatch
  • 优点：结合了 MyBatis-Plus 的便捷性和 MySQL JDBC 驱动的批量优化功能，性能最佳。可以处理大量数据（上万条甚至更多）的批量插入。
  • 缺点：需要配置 JDBC 连接参数，对环境有一定要求。
  • 适用场景：数据量非常大，对性能要求极高的场景。

总体来说，在数据量较小的情况下，方式一足够使用；数据量适中时，可以考虑方式二；而在数据量非常大的场景下，推荐使用方式三。

3.2 性能测试数据对比

插入方式	时间	CPU 使用情况	内存使用情况	说明
MyBatis - Plus 的 saveBatch 方法（未开启 rewriteBatchedStatements）	较长，可能需要数分钟。因为该方法在未开启优化时，底层可能将批量操作拆分成多个单条插入语句执行，与数据库的交互次数多，网络开销大。	相对较低。由于每次插入的数据量小，CPU 主要处理单条 SQL 的解析和执行，没有复杂的批量合并操作。	较低。每次只处理一条数据插入，内存中不会同时存储大量数据。	实现简单，但性能在大数据量时不佳。
自定义 SQL 批量插入	适中，可能在几十秒到一分钟左右。通过一次性将所有数据插入，减少了与数据库的交互次数，但如果 SQL 语句过长，数据库解析和执行也需要一定时间。	中等。需要处理较长的 SQL 语句解析和执行，CPU 有一定负载，但比多次单条插入的整体负载要低。	较高。需要在内存中构建较长的 SQL 语句，数据量越大，占用内存越多，可能存在 SQL 长度超出限制的风险。	性能有所提升，但代码复杂度增加，且有 SQL 长度限制问题。
MyBatis - Plus 的 saveBatch 方法（开启 rewriteBatchedStatements）	较短，可能在十几秒到几十秒。开启该参数后，MySQL JDBC 驱动会将多个 SQL 语句重写成一个高效的 SQL 语句，一次性发送到数据库执行，大大减少了网络开销和数据库处理时间。	较低。虽然会有 SQL 合并和重写操作，但整体操作相对简单，CPU 负载不高。	适中。不需要像自定义 SQL 那样构建超长的 SQL 语句，但仍需要在内存中存储一定数量的数据用于批量插入。	结合了便捷性和高性能，适合大数据量插入场景。

四、生产环境最佳实践

1. 事务边界控制原则

   • 事务方法内避免耗时IO操作
   • 只读事务使用@Transactional(readOnly=true)
   • 嵌套事务使用NESTED传播级别

2. 缓存失效策略

   @CacheNamespace(implementation = RedisCache.class,eviction = FifoCache.class,flushInterval = 60000
   )
   public interface UserMapper {@Options(flushCache = Options.FlushCachePolicy.TRUE)@Update("UPDATE user SET name=#{name} WHERE id=#{id}")int updateName(User user);
   }
   

3. 监控指标采集

   @Aspect
   @Component
   public class MapperMonitorAspect {@Around("execution(* com.example.mapper.*.*(..))")public Object monitor(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {long start = System.currentTimeMillis();try {return pjp.proceed();} finally {long cost = System.currentTimeMillis() - start;Metrics.counter("sql.execute.count").increment();Metrics.timer("sql.execute.time").record(cost, TimeUnit.MILLISECONDS);}}
   }
   

五、常见问题解决方案

Q1：二级缓存脏读问题

• 采用Cache-aside模式，在更新操作后主动清除相关缓存
• 使用@CacheNamespaceRef建立缓存依赖关系

Q2：批量插入ID获取异常

• 使用BatchExecutor时需设置useGeneratedKeys="false"
• 采用分布式ID生成方案（Snowflake、UUID）

Q3：事务超时配置

spring.transaction.default-timeout=30 # 默认事务超时时间

结语

本文深入剖析了SpringBoot与MyBatis整合中的核心机制，通过事务控制、缓存优化、批量操作三个维度展示了性能调优的完整方案。建议根据实际业务场景进行组合使用，并配合监控系统持续优化。在微服务架构下，可进一步探索分库分表与读写分离的高级优化策略。