实现万行级数据读取优化

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#### 业务场景：
基于导出的功能上，要求一次性查询10w条数据。但是这个10w的开始值和结束值不固定（比如：startNum = 123; endNum = 100123;）

* 难点一：
dubbox时间超时规定为1s，服务调用图如下：

* 难点二：
数据封装转换性能消耗较高，目前使用的BeanUtils

* 难点三：
并发能力很弱，在分割查询的过程中，如果有其他的服务进入，很容易导致数据混乱

公司使用的数据库为oracle，目前我自己实现的查询功能总耗时8s。这个时间能不能再次缩短？有没有比较好的方案对数据分割查询？

#### 对于JDBC batchsize 和 fetchsize的一次尝试
Batch和Fetch两个特性非常重要，Batch相当于JDBC的写缓冲，Fetch相当于读缓冲。在加入这两个特性之后，查询10w条尝试，根据描述，能个提升4倍的时间。参考文章：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9f8ffdaf0102x3nf.html

将代码摘抄之后，修改数据库连接的账户密码。单独使用检查代码是否能够独立运行，main，报错如下：
```
Exception in thread "main" java.lang.ClassNotFoundException: oracle.jdbc.OracleDriver
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:335)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java:264)
at com.example.mybatisplusdemo.temp.Test.fetchRead(Test.java:74)
at com.example.mybatisplusdemo.temp.Test.main(Test.java:22)
```

###### 采坑一：
测试的功能为一个完整的springboot工程，当看到报错的的行数的时候，发现指向的是下面这一行
```java
Class.forName("oracle.jdbc.OracleDriver");
```
这个错其实提示很明显，就是找不到驱动包，我们只需要在maven中添加一个oracle的依赖即可。
```xml
<dependency>
<groupId>com.oracle</groupId>
<artifactId>ojdbc6</artifactId>
<version>11.2.0.3</version>
</dependency>
```
当我加入依赖之后，一切都可以照常执行了。测试数据我造了10w数据，发现如果使用fetchsize和不使用，性能确实相差4倍左右的样子。同时如果数据多一些，可能效果还会明显一点。但是同时又出现了新的问题：测试环境和生产环境使用的是两套数据库，公司对生产环境保密很严，拿不到生产环境的密码，如果上线会导致功能出现问题。

###### 采坑二：
多环境开发和上线需要多次修改代码。这里其实就已经卡住了，不能再次往下进行。如果可以这么用的小伙伴可以考虑编写多环境的适配器。

> 反过来想，我们公司使用的mybatis，应该mybatis就会有对应的方法，而且只会比自己写jdbc要好点。

#### mybatis中使用fetchsize的一次尝试
其实冲上面的应用我们可以发现fetchsize其实的作用其实就是避免一次性将数据从数据库中拿出来， 以至于导致在加载到内存的数据过多，而内存溢出，或者导致缓慢。如果fetchsize的值为1w，是指定服务器一次返回1w条数据，如果总数为10w的话服务器就要发送10次
。
在mybatis中如果使用fetchsize其实也比较简单，比如在xml文件中需要使用sql的语句上直接加上fetchsize即可。如果不想简单处理，可以自己手写ResultHandler来分批处理结果集
。这里直接在xml上添加，示例如下:
```xml
<select id="selectAll" resultMap="BaseResultMap" parameterType="java.util.Map" fetchSize="10000">
select * from
(select c.*, ROWNUM rn FROM TABLE c where rownum &lt;= #{endNumber})
where rn &gt;= #{startNumber}
</select>
```

* 实测查询结果
> 这里使用的fetchsize设置值为1w，如果值越大估计性能提升会不断下降(这里属于博主猜测，没有验证哈，依据就是当不设置的时候就是一次性全部加载，那就相当于无限大，无限大的时候和1w比较值如下表格)

是否使用fetchsize | 查询第1次时间 | 查询第2次时间 | 查询第3次时间 | 查询第4次时间 | 查询第5次时间
-- | -- | -- | -- | -- | --
是 | 1010ms | 1269ms | 1091ms | 1147ms | 1028ms
否 | 4813ms | 4736ms | 4800ms | 4417ms | 4580ms

> 将fetchsize使用了之后，返回时间为1s左右，但是也只是优化了查询，还可以优化数据的封装。优化到这之后我们可以看到dubbox超时时间需要放宽。

###### 数据封装优化的思路Dozer --解决难点二
这里并没有实际去使用，因为需求中使用的时候发现BeanUtils去转换这一环节可以直接去掉。因为数据在传递的终点不是直接发送到前端，而是发送到controller，这种件如果去掉转换消耗会更小，后面在controller直接使用值会更快。

当然，后期可能会需要使用，因为业务肯定还会迭代这一块。只是目前可以省略。

Dozer是一个JavaBean映射工具库。据百度介绍，这是一款转换数据的神器。如果使用的话，需要加入它对应的依赖：
```xml
<dependency>
<groupId>net.sf.dozer</groupId>
<artifactId>dozer</artifactId>
<version>5.5.1</version>
</dependency>
```
如果要映射的两个对象有完全相同的属性名，那么一切都很简单。
```java
Mapper mapper = new DozerBeanMapper();
DestinationObject destObject = mapper.map(sourceObject, DestinationObject.class);
```
实际应用，项目需要返回VO类的数据，但你在mapper中是使用PO类，返回时需要转换
```java
Mapper announcementDozerMapper =new DozerBeanMapper();
/**
* @param announcementPo 原PO类的announcement类型
* @return 返回VO类的announcement类型
* @description 将announcement的PO类转化为VO类
**/
private AnnouncementVo doToVo(AnnouncementPo announcementPo){
if(announcementPo == null) {
return null;
}
AnnouncementVo vo = announcementDozerMapper.map(announcementPo, AnnouncementVo.class);
return vo;
}
```

- 注意：这里最好不要每次映射对象时都创建一个Mapper实例来工作，这样会产生不必要的开销。如果你不使用IoC容器（如：spring）来管理你的项目，那么，最好将Mapper定义为单例模式。
```java
public class DozerMapperConstant {
public static final Mapper dozerMapper = new org.dozer.DozerBeanMapper();
}
```

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###### 当做完上面这些的时候发现，已经实现了已被的增速。从耗时8s到现在耗时只需要4s，这个是一个进步。当然这里，并不能满足，还需要进一步优化。

当优化完成之后，我们再一次去整合代码，数据库的查询从原来的分片查询直接更改为一次查询，响应时间为2s，但是这个时候，数据没有分片查询，导致在controller中调用接口的时候的接受数据是一次性接受的。所以10w数据的接受直接就走了rpc，最后报了如下错误：
```
com.alibaba.dubbo.remoting.TimeoutException: Waiting server-side response timeout.
java.lang.NullPointerException: null
```
仔细看是超时，这个时候发现其实又回到了原点，所有的优化在传输的时候又暂用回来了。最后去查看的时候才发现，10w的数据并不能直接通过rpc传输。这样会导致调用失败，并不是上面的超时。

- dubbox传输数据最大值为8M，10w条数据肯定大于8M，所以这个时候查询的优化完成之后要再一次优化dubbox之间的传输。

这里遵循不添加中间件，只修改代码哈。这里就不展示代码了，最终采用的办法就是分片请求。

总结：
- fetchsize解决一次性查询时间慢的问题，性能提升4倍
- 减除转换，直接传递。了解Dozer，为后期的转化做准备
- dubbox调用，分片请求

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原文链接:https://www.cnblogs.com/xlecho/p/11277509.html
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