作為暢銷書作家，我邀請您在亞馬遜上探索我的書。不要忘記在 Medium 上關(guān)注我并表示您的支持。謝謝你！您的支持意味著全世界！

Java 持久性優(yōu)化是開發(fā)高效且可擴(kuò)展的應(yīng)用程序的一個(gè)關(guān)鍵方面。作為一名 Java 開發(fā)人員，我在有效管理數(shù)據(jù)方面遇到了許多挑戰(zhàn)。在本文中，我將分享五個(gè)關(guān)鍵策略，這些策略已被證明在優(yōu)化 Java 持久性方面非常有價(jià)值。

批量操作的批處理

處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)提高性能的最有效方法之一是實(shí)現(xiàn)批處理。這種技術(shù)允許我們將多個(gè)數(shù)據(jù)庫操作分組到單個(gè)事務(wù)中，從而顯著減少數(shù)據(jù)庫的往返次數(shù)。

根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，批處理對于插入、更新和刪除操作特別有用。大多數(shù) Java Persistence API (JPA) 提供商都支持此功能，使其實(shí)現(xiàn)起來相對簡單。

這是我們?nèi)绾问褂门幚聿迦攵鄠€(gè)實(shí)體的示例：

EntityManager em = emf.createEntityManager();
EntityTransaction tx = em.getTransaction();
tx.begin();

int batchSize = 100;
List<MyEntity> entities = getEntitiesToInsert();

for (int i = 0; i < entities.size(); i++) {
    em.persist(entities.get(i));
    if (i > 0 && i % batchSize == 0) {
        em.flush();
        em.clear();
    }
}

tx.commit();
em.close();

在此代碼中，我們以 100 個(gè)為一組持久化實(shí)體。每批之后，我們將更改刷新到數(shù)據(jù)庫并清除持久化上下文以釋放內(nèi)存。

延遲加載和獲取優(yōu)化

延遲加載是一種我們將關(guān)聯(lián)實(shí)體的加載推遲到實(shí)際需要時(shí)才加載的技術(shù)。這可以顯著減少初始查詢時(shí)間和內(nèi)存使用量，特別是在處理復(fù)雜的對象圖時(shí)。

但是，延遲加載也有其自身的一系列挑戰(zhàn)，主要是 N 1 查詢問題。當(dāng)我們加載實(shí)體集合，然后訪問每個(gè)實(shí)體的延遲加載關(guān)聯(lián)時(shí)，就會(huì)發(fā)生這種情況，從而導(dǎo)致 N 個(gè)額外的查詢。

為了緩解這個(gè)問題，當(dāng)我們知道需要關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)時(shí)，我們可以使用獲取連接：

String jpql = "SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.items WHERE o.status = :status";
TypedQuery<Order> query = em.createQuery(jpql, Order.class);
query.setParameter("status", OrderStatus.PENDING);
List<Order> orders = query.getResultList();

在此示例中，我們在單個(gè)查詢中急切地獲取與每個(gè)訂單關(guān)聯(lián)的商品，從而避免了 N 1 問題。

利用數(shù)據(jù)庫特定的功能

雖然像 JPA 這樣的 ORM 框架提供了很高的抽象級別，但有時(shí)我們需要利用特定于數(shù)據(jù)庫的功能來獲得最佳性能。對于復(fù)雜的操作或者當(dāng)我們需要使用 ORM 不能很好支持的功能時(shí)尤其如此。

在這種情況下，我們可以使用本機(jī)查詢或特定于數(shù)據(jù)庫的方言。以下是在 PostgreSQL 中使用本機(jī)查詢的示例：

String sql = "SELECT * FROM orders WHERE status = ? FOR UPDATE SKIP LOCKED";
Query query = em.createNativeQuery(sql, Order.class);
query.setParameter(1, OrderStatus.PENDING.toString());
List<Order> orders = query.getResultList();

該查詢使用 PostgreSQL 特有的“FOR UPDATE SKIP LOCKED”子句，該子句在高并發(fā)場景下很有用，但 JPQL 不直接支持。

查詢執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化

優(yōu)化查詢執(zhí)行計(jì)劃是提高數(shù)據(jù)庫性能的關(guān)鍵一步。這涉及分析我們的 ORM 生成的 SQL 查詢并確保它們由數(shù)據(jù)庫高效執(zhí)行。

大多數(shù)數(shù)據(jù)庫都提供工具來檢查查詢執(zhí)行計(jì)劃。例如，在 PostgreSQL 中，我們可以使用 EXPLAIN 命令：

EntityManager em = emf.createEntityManager();
EntityTransaction tx = em.getTransaction();
tx.begin();

int batchSize = 100;
List<MyEntity> entities = getEntitiesToInsert();

for (int i = 0; i < entities.size(); i++) {
    em.persist(entities.get(i));
    if (i > 0 && i % batchSize == 0) {
        em.flush();
        em.clear();
    }
}

tx.commit();
em.close();

此命令向我們展示數(shù)據(jù)庫計(jì)劃如何執(zhí)行查詢，并可以幫助識別需要優(yōu)化的區(qū)域，例如缺少索引。

根據(jù)此分析，我們可能決定添加索引：

String jpql = "SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.items WHERE o.status = :status";
TypedQuery<Order> query = em.createQuery(jpql, Order.class);
query.setParameter("status", OrderStatus.PENDING);
List<Order> orders = query.getResultList();

添加適當(dāng)?shù)乃饕梢燥@著提高查詢性能，尤其是對于頻繁使用的查詢。

高效的緩存策略

實(shí)施有效的緩存策略可以顯著減少數(shù)據(jù)庫負(fù)載并提高應(yīng)用程序性能。在 JPA 中，我們可以利用多級緩存。

一級緩存，也稱為持久化上下文，由JPA自動(dòng)提供。它緩存單個(gè)事務(wù)或會(huì)話中的實(shí)體。

二級緩存是跨事務(wù)和會(huì)話持續(xù)存在的共享緩存。下面是我們?nèi)绾问褂?Hibernate 配置二級緩存的示例：

String sql = "SELECT * FROM orders WHERE status = ? FOR UPDATE SKIP LOCKED";
Query query = em.createNativeQuery(sql, Order.class);
query.setParameter(1, OrderStatus.PENDING.toString());
List<Order> orders = query.getResultList();

在此示例中，我們使用 Hibernate 的 @cache 注釋來為 Product 實(shí)體啟用二級緩存。

對于分布式環(huán)境，我們可能會(huì)考慮使用分布式緩存解決方案，例如 Hazelcast 或 Redis。這些解決方案可以跨多個(gè)應(yīng)用程序?qū)嵗峁┕蚕砭彺?，進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)庫負(fù)載。

這是一個(gè)將 Hazelcast 與 Spring Boot 結(jié)合使用的簡單示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE status = 'PENDING';

通過這個(gè)配置，我們可以使用Spring的@Cacheable注解來緩存方法結(jié)果：

CREATE INDEX idx_order_status ON orders(status);

這種方法可以顯著減少對頻繁訪問的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫查詢。

根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，有效持久性優(yōu)化的關(guān)鍵是了解應(yīng)用程序的特定需求和數(shù)據(jù)的特征。在應(yīng)用這些優(yōu)化技術(shù)之前，徹底分析您的應(yīng)用程序并識別瓶頸非常重要。

請記住，過早的優(yōu)化可能會(huì)導(dǎo)致不必要的復(fù)雜性。從干凈、簡單的實(shí)現(xiàn)開始，只有在有性能問題的具體證據(jù)時(shí)才進(jìn)行優(yōu)化。

考慮每個(gè)優(yōu)化策略中涉及的權(quán)衡也很重要。例如，積極的緩存可以提高讀取性能，但如果管理不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致一致性問題。同樣，批處理可以極大地提高批量操作的吞吐量，但可能會(huì)增加內(nèi)存使用量。

持久性優(yōu)化的另一個(gè)重要方面是有效管理數(shù)據(jù)庫連接。連接池是 Java 應(yīng)用程序中的標(biāo)準(zhǔn)做法，但正確配置它很重要。以下是使用 Spring Boot 配置 HikariCP 連接池的示例：

EntityManager em = emf.createEntityManager();
EntityTransaction tx = em.getTransaction();
tx.begin();

int batchSize = 100;
List<MyEntity> entities = getEntitiesToInsert();

for (int i = 0; i < entities.size(); i++) {
    em.persist(entities.get(i));
    if (i > 0 && i % batchSize == 0) {
        em.flush();
        em.clear();
    }
}

tx.commit();
em.close();

這些設(shè)置控制池中的連接數(shù)量、連接可以保持空閑狀態(tài)的時(shí)間以及連接的最長生命周期。正確的配置可以防止連接泄漏并確保最佳的資源利用率。

除了前面討論的策略之外，值得一提的是正確的事務(wù)管理的重要性。長時(shí)間運(yùn)行的事務(wù)可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫鎖定和并發(fā)問題。通常，保持事務(wù)盡可能短并針對您的用例使用適當(dāng)?shù)母綦x級別是一個(gè)很好的做法。

這是在 Spring 中使用編程式事務(wù)管理的示例：

String jpql = "SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.items WHERE o.status = :status";
TypedQuery<Order> query = em.createQuery(jpql, Order.class);
query.setParameter("status", OrderStatus.PENDING);
List<Order> orders = query.getResultList();

這種方法允許我們顯式定義事務(wù)邊界并適當(dāng)?shù)靥幚懋惓！?/p>

處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，分頁是另一個(gè)需要考慮的重要技術(shù)。我們可以將其分成較小的塊，而不是一次加載所有數(shù)據(jù)，從而提高查詢性能和內(nèi)存使用率。這是使用 Spring Data JPA 的示例：

String sql = "SELECT * FROM orders WHERE status = ? FOR UPDATE SKIP LOCKED";
Query query = em.createNativeQuery(sql, Order.class);
query.setParameter(1, OrderStatus.PENDING.toString());
List<Order> orders = query.getResultList();

這種方法允許我們以可管理的塊加載訂單，這在用戶界面中顯示數(shù)據(jù)或批量處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)特別有用。

我看到性能顯著提升的另一個(gè)領(lǐng)域是優(yōu)化實(shí)體映射。正確使用 JPA 注釋可以對數(shù)據(jù)的持久化和檢索效率產(chǎn)生重大影響。例如，對值對象使用@embeddable可以減少所需的表和連接的數(shù)量：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE status = 'PENDING';

這種方法允許我們將地址信息存儲在與客戶相同的表中，從而可能提高查詢性能。

在域模型中處理繼承時(shí)，選擇正確的繼承策略也會(huì)影響性能。默認(rèn)的 TABLE_PER_CLASS 策略可能會(huì)導(dǎo)致查詢復(fù)雜且多態(tài)查詢性能不佳。在許多情況下，SINGLE_TABLE 策略提供更好的性能：

CREATE INDEX idx_order_status ON orders(status);

這種方法將所有付款類型存儲在一個(gè)表中，這可以顯著提高檢索不同類型付款的查詢的性能。

最后，值得一提的是適當(dāng)?shù)娜罩居涗浐捅O(jiān)控在持久性優(yōu)化中的作用。雖然不是直接優(yōu)化技術(shù)，但對應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)庫交互具有良好的可見性對于識別和解決性能問題至關(guān)重要。

考慮使用 p6spy 等工具來記錄 SQL 語句及其執(zhí)行時(shí)間：

EntityManager em = emf.createEntityManager();
EntityTransaction tx = em.getTransaction();
tx.begin();

int batchSize = 100;
List<MyEntity> entities = getEntitiesToInsert();

for (int i = 0; i < entities.size(); i++) {
    em.persist(entities.get(i));
    if (i > 0 && i % batchSize == 0) {
        em.flush();
        em.clear();
    }
}

tx.commit();
em.close();

通過此配置，您將能夠查看應(yīng)用程序執(zhí)行的所有 SQL 語句的詳細(xì)日志及其執(zhí)行時(shí)間。當(dāng)嘗試識別緩慢的查詢或意外的數(shù)據(jù)庫訪問時(shí)，此信息非常寶貴。

總之，Java 持久性優(yōu)化是一項(xiàng)多方面的挑戰(zhàn)，需要深入了解應(yīng)用程序的需求和底層數(shù)據(jù)庫技術(shù)。本文討論的策略 - 批處理、延遲加載、利用數(shù)據(jù)庫特定功能、查詢優(yōu)化和有效緩存 - 為提高數(shù)據(jù)訪問層的性能奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

但是，重要的是要記住，這些并不是一刀切的解決方案。每個(gè)應(yīng)用程序都有其獨(dú)特的特征和限制，在一種情況下效果很好的方法在另一種情況下可能不是最好的方法。持續(xù)分析、監(jiān)控和迭代優(yōu)化是在 Java 應(yīng)用程序中保持高性能數(shù)據(jù)訪問的關(guān)鍵。

當(dāng)您應(yīng)用這些技術(shù)時(shí)，請始終牢記更廣泛的架構(gòu)考慮因素。持久性優(yōu)化應(yīng)該是應(yīng)用程序性能整體方法的一部分，考慮網(wǎng)絡(luò)延遲、應(yīng)用程序服務(wù)器配置和整體系統(tǒng)設(shè)計(jì)等方面。

通過將這些策略與對特定用例的透徹理解和對持續(xù)優(yōu)化的承諾相結(jié)合，您可以創(chuàng)建不僅滿足當(dāng)前性能需求，而且還能夠很好地?cái)U(kuò)展和適應(yīng)未來需求的 Java 應(yīng)用程序。

---

101 本書

101 Books是一家人工智能驅(qū)動(dòng)的出版公司，由作家Aarav Joshi共同創(chuàng)立。通過利用先進(jìn)的人工智能技術(shù)，我們將出版成本保持在極低的水平——一些書籍的價(jià)格低至 4 美元——讓每個(gè)人都能獲得高質(zhì)量的知識。

查看我們的書Golang Clean Code，亞馬遜上有售。

請繼續(xù)關(guān)注更新和令人興奮的消息。購買書籍時(shí)，搜索 Aarav Joshi 以查找更多我們的圖書。使用提供的鏈接即可享受特別折扣！

我們的創(chuàng)作

一定要看看我們的創(chuàng)作：

投資者中心 | 投資者中央西班牙語 | 投資者中德意志 | 智能生活 | 時(shí)代與回響 | 令人費(fèi)解的謎團(tuán) | 印度教 | 精英開發(fā) | JS學(xué)校

---

我們在媒體上

科技考拉洞察 | 時(shí)代與回響世界 | 投資者中央媒體 | 令人費(fèi)解的謎團(tuán) | 科學(xué)與時(shí)代媒介 | 現(xiàn)代印度教

以上是Java 持久性優(yōu)化的 roven 策略的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！