一、前言

一個老系統(tǒng)隨著數(shù)據(jù)量越來越大，我們察覺到部分分頁語句拖慢了我們的速度。

鑒于老系統(tǒng)的使用方式，不打算使用pagehelper和mybatis-plus來處理，加上系統(tǒng)里使用得是druid連接池，考慮直接使用druid來優(yōu)化。

二、老代碼

老代碼是使用得一個mybatis插件進(jìn)行的分頁，分頁的核心代碼如下：

// 記錄統(tǒng)計的 sqlString countSql = 'select count(0) from (' + sql+ ') tmp_count';PreparedStatement countStmt = connection.prepareStatement(countSql);BoundSql countBS = new BoundSql(mappedStatement.getConfiguration(), countSql, boundSql.getParameterMappings(), parameterObject);setParameters(countStmt, mappedStatement, countBS,parameterObject);

在原始的 sql 外面包裝了一個 count sql，當(dāng)然很多插件都是這樣做的。

三、druid 的 PagerUtil

示例 sql(有比較復(fù)雜的坐標(biāo)計算)

SELECT g.* , ROUND(6378.138 * 2 * ASIN(SQRT(POW(SIN((? * PI() / 180 - t.latitude * PI() / 180) / 2), 2) + COS(? * PI() / 180) * COS(t.latitude * PI() / 180) * POW(SIN((? * PI() / 180 - t.longitude * PI() / 180) / 2), 2))), 2) AS distancecd , t.agentname, t.agentlogo, t.compaddressFROM t_bas_integral_goods g LEFT JOIN t_bas_agent t ON g.agentid = t.AGENTIDWHERE t.AGENTTYPE = ’2’ AND t.pass = ’0’ AND t.dl_type = ’4’ AND g.type = 0ORDER BY distancecd ASC

使用 Druid 生成 count sql：

String countSql = PagerUtils.count(sql, DbType.mysql);System.out.println(countSql);

輸出：

SELECT COUNT(*)FROM t_bas_integral_goods g LEFT JOIN t_bas_agent t ON g.agentid = t.AGENTIDWHERE t.AGENTTYPE = ’2’ AND t.pass = ’0’ AND t.dl_type = ’4’ AND g.type = 0

我們可以看到優(yōu)化后的 count sql 變得十分簡潔，坐標(biāo)計算的都已經(jīng)丟棄掉。 注意：PagerUtil還有l(wèi)imit方法用來生成limit語句，感興趣的同學(xué)可以自行試驗。

四、改造mybatis分頁插件

4.1 踩坑之路

看到上面 druid PagerUtils count 的優(yōu)化效果，立馬開始改造起來，起初只改掉了countSql，

String countSql = PagerUtils.count(sql, dbType);PreparedStatement countStmt = connection.prepareStatement(countSql);BoundSql countBS = new BoundSql(mappedStatement.getConfiguration(), countSql, boundSql.getParameterMappings(), parameterObject);setParameters(countStmt, mappedStatement, countBS,parameterObject);

啟動起來測試一番就發(fā)現(xiàn)報錯了，因為原始 sql 中含有?變量，優(yōu)化后的 sql 已經(jīng)沒有變量了，插件還會繼續(xù)給他設(shè)置變量。 我們要怎么解決這個問題呢？

我們再回頭看看pagehelper和mybatis-plus是怎么實現(xiàn)的！它倆都是基于jsqlparser對 sql 進(jìn)行解析，然后處理。

要多加一個jsqlparser？沒必要沒必要，druid 的 sql 解析功能也是很強(qiáng)大的，我看了看PagerUtils.count方法的源碼，大不了用 druid 的 sql 解析實現(xiàn)一遍。

看了看源碼之后我陷入了沉思，有必要搞這么復(fù)雜么？有沒有更好的方法？我反復(fù) debug 發(fā)現(xiàn)了，DynamicSqlSource中有帶#{xxx}這樣的原始 sql，

那么我是否可以使用 druid 先對這種 mybatis 占位符的 sql 進(jìn)行優(yōu)化呢？我們來試試：

示例 sql：

select * from xxx where type = #{type} order by xx

輸出：

SELECT COUNT(*)FROM xxxWHERE type = #{type}

完美！！！ 4.2 繼續(xù)踩坑

然而直接在 Mapper 上注解的 sql 還是有問題，拿不到原始的 sql，debug 發(fā)現(xiàn) RawSqlSource 在構(gòu)造器里就將 sql 處理成了?號掛參的形式。

@Select('select * from xxx where type = #{type} order by xx')Object test(@Param('type') String type);

那么我只能看看能不能擴(kuò)展它，我找到了它是在XMLLanguageDriver里進(jìn)行初始化，這下好辦了，因為我之前擴(kuò)展過XMLLanguageDriver，它是可以自定義配置的。 于是我重寫了RawSqlSource, 添加上了包含 mybatis 參數(shù)占位符（#{}）的rawSql字段。

/** * 原始 sql，用于方便 druid 工具進(jìn)行分頁 * * @author L.cm */public class MicaRawSqlSource implements SqlSource { private final String rawSql; private final SqlSource sqlSource; public MicaRawSqlSource(Configuration configuration, SqlNode rootSqlNode, Class<?> parameterType) { this(configuration, getSql(configuration, rootSqlNode), parameterType); } public MicaRawSqlSource(Configuration configuration, String sql, Class<?> parameterType) { SqlSourceBuilder sqlSourceParser = new SqlSourceBuilder(configuration); Class<?> clazz = parameterType == null ? Object.class : parameterType; this.rawSql = sql; this.sqlSource = sqlSourceParser.parse(sql, clazz, new HashMap<>()); } // ... ...}

自此全部邏輯已經(jīng)走通，我們再來看看我們的PagePlugin核心代碼：

// 進(jìn)行分頁Configuration configuration = mappedStatement.getConfiguration();SqlSourceBuilder sqlSourceParser = new SqlSourceBuilder(configuration);Class<?> parameterType = parameterObject.getClass();Connection connection = (Connection) invocation.getArgs()[0];// 1. 對 sql 進(jìn)行判斷，如果沒有 ? 號，則直接處理String boundRawSql = boundSql.getSql();if (boundRawSql.indexOf(CharPool.QUESTION_MARK) == -1) { // 不包含 ？ 號 String countSql = PagerUtils.count(boundRawSql, dbType); SqlSource newSqlSource = sqlSourceParser.parse(countSql, parameterType, new HashMap<>()); BoundSql newBoundSql = newSqlSource.getBoundSql(parameterObject); int count = getCount(connection, mappedStatement, parameterObject, newBoundSql); StringBuilder sqlBuilder = new StringBuilder(boundRawSql); Page page = getPageParam(parameterObject, sqlBuilder, count); String pageSql = generatePageSql(sqlBuilder.toString(), dbType, page); // 將分頁sql語句反射回BoundSql. setField(boundSql, 'sql', pageSql); return invocation.proceed();}// 2. 按 SqlSource 進(jìn)行解析SqlSource sqlSource = mappedStatement.getSqlSource();// xml 中的動態(tài) sqlint count;if (sqlSource instanceof DynamicSqlSource) { SqlNode rootSqlNode = PagePlugin.getField(sqlSource, 'rootSqlNode'); DynamicContext context = new DynamicContext(configuration, parameterObject); rootSqlNode.apply(context); // 生成 count sql，帶 #{xxx} 變量的 sql String countSql = PagerUtils.count(context.getSql(), dbType); SqlSource newSqlSource = sqlSourceParser.parse(countSql, parameterType, context.getBindings()); BoundSql newBoundSql = newSqlSource.getBoundSql(parameterObject); count = getCount(connection, mappedStatement, parameterObject, newBoundSql);} else if (sqlSource instanceof MicaRawSqlSource) { String rawSql = ((MicaRawSqlSource) sqlSource).getRawSql(); DynamicContext context = new DynamicContext(configuration, parameterObject); // 生成 count sql，帶 #{xxx} 變量的 sql String countSql = PagerUtils.count(rawSql, dbType); SqlSource newSqlSource = sqlSourceParser.parse(countSql, parameterType, context.getBindings()); BoundSql newBoundSql = newSqlSource.getBoundSql(parameterObject); count = getCount(connection, mappedStatement, parameterObject, newBoundSql);} else { throw new IllegalArgumentException('不支持的 sql 分頁形式，請使用 xml 或者注解');}

五、結(jié)論

整個老服務(wù)通過切換到 mica（深度定制）的微服務(wù)架構(gòu)（演示環(huán)境僅僅在單服務(wù)低內(nèi)存配置）之后速度提升效果明顯，當(dāng)然后面我們還會繼續(xù)進(jìn)行優(yōu)化。

到此這篇關(guān)于SpringBoot使用 druid 連接池來優(yōu)化分頁語句的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot druid 連接池分頁內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！