SpringBoot+HikariCP+beetlsql高性能组合更优雅的实现多数据源分页更加丝滑

一个程序猿的异常

发布于 2023-07-24 18:19:07

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发布于 2023-07-24 18:19:07

文章被收录于专栏：一个程序猿的异常

我们使用 https://start.spring.io/ 生成基础工程，选择必要的组件进行下载。

HikariCP

选择一个好的数据库连接池对数据库访问至关重要，Spring Boot 自带 HikariCP 数据库连接池，并推荐优先使用 HikariCP。从下图可以验证 Spring Boot 默认支持。

安装HikariCP

Java 8 thru 11 maven artifact:

    <dependency>
        <groupId>com.zaxxer</groupId>
        <artifactId>HikariCP</artifactId>
        <version>3.4.3</version>
    </dependency>

Java 7 maven artifact (maintenance mode):

    <dependency>
        <groupId>com.zaxxer</groupId>
        <artifactId>HikariCP-java7</artifactId>
        <version>2.4.13</version>
    </dependency>

Java 6 maven artifact (maintenance mode):

    <dependency>
        <groupId>com.zaxxer</groupId>
        <artifactId>HikariCP-java6</artifactId>
        <version>2.3.13</version>
    </dependency>

BeetlSQL

BeetSql是一个全功能DAO工具，同时具有Hibernate 优点 & Mybatis优点功能，适用于承认以SQL为中心，同时又需求工具能自动能生成大量常用的SQL的应用。下图从不通纬度对常用ORM框架进行了对比。

安装

maven 方式:

<dependency>
  <groupId>com.ibeetl</groupId>
  <artifactId>beetl-framework-starter</artifactId>
  <version>${最新版本}</version>
</dependency>

官网介绍 http://ibeetl.com/guide/#/beetlsql/

准备工作

创建库表结构

使用下面语句创建数据库和表结构

CREATE DATABASE first;
USE first;
CREATE TABLE `user` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `name` varchar(64) DEFAULT NULL,
    `email` varchar(64) DEFAULT NULL,
      `age` int(4) DEFAULT NULL,
      `create_date` datetime NULL DEFAULT NULL,
    `update_date` datetime DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE DATABASE second;
USE second;
CREATE TABLE `user` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `name` varchar(64) DEFAULT NULL,
    `email` varchar(64) DEFAULT NULL,
      `age` int(4) DEFAULT NULL,
      `create_date` datetime NULL DEFAULT NULL,
    `update_date` datetime DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

多数据源配置

我们采用 Spring 官网推荐的方式进行

@Configuration
public class DataSourceConfig {
  @Bean
  @Primary
  @ConfigurationProperties("app.datasource.first")
  public DataSourceProperties firstDataSourceProperties() {
    return new DataSourceProperties();
  }

  @Bean
  @Primary
  @ConfigurationProperties("app.datasource.first.configuration")
  public HikariDataSource firstDataSource() {
    return firstDataSourceProperties().initializeDataSourceBuilder().type(HikariDataSource.class).build();
  }

  @Bean
  @ConfigurationProperties("app.datasource.second")
  public DataSourceProperties secondDataSourceProperties() {
    return new DataSourceProperties();
  }

  @Bean
  @ConfigurationProperties("app.datasource.second.configuration")
  public HikariDataSource secondDataSource() {
    return secondDataSourceProperties().initializeDataSourceBuilder().type(HikariDataSource.class).build();
  }
  @Bean
  public BeetlSqlDataSource beetlSqlDataSource(@Qualifier("firstDataSource") DataSource firstDataSource,
      @Qualifier("secondDataSource") DataSource secondDataSource) {
    BeetlSqlDataSource source = new BeetlSqlDataSource();
    source.setMasterSource(firstDataSource);
    source.setSlaves(new DataSource[]{secondDataSource});
    return source;
  }
}

application.properties 配置如下

app.datasource.first.url=jdbc:mysql://localhost:3306/first?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false&useInformationSchema=true&allowPublicKeyRetrieval=true
app.datasource.first.username=root
app.datasource.first.password=root

app.datasource.first.configuration.minimum-idle=10
app.datasource.first.configuration.maximum-pool-size=100
app.datasource.first.configuration.connection-timeout=8000
app.datasource.first.configuration.leak-detection-threshold=60000
app.datasource.first.configuration.connection-test-query=SELECT 1

app.datasource.second.url=jdbc:mysql://localhost:3306/second?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false&useInformationSchema=true&allowPublicKeyRetrieval=true
app.datasource.second.username=root
app.datasource.second.password=root

app.datasource.second.configuration.minimum-idle=10
app.datasource.second.configuration.maximum-pool-size=100
app.datasource.second.configuration.connection-timeout=8000
app.datasource.second.configuration.leak-detection-threshold=60000
app.datasource.second.configuration.read-only=true

分页查询

分页查询是我们经常要使用的功能，beetlSql 支持多数据，会自动适配当前数据库生成分页语句，在beeltSql中调用limit方法进行分页。

如果你想直接使用分页查询同时获得总行数，可以在最后调用page方法，返回一个PageQuery对象。 注意page，与select一样，放在末尾调用，不能重复调用select，page，update，delete之类的哦 使用方法如下：

LambdaQuery<User> query = userDao.createLambdaQuery();
PageQuery<User> page = query.page(1, 2);
System.out.println(page.getTotalRow());
System.out.println(page.getList());

分页从没如此顺滑~

userDao 继承了BaseMapper<User>

功能验证

我们使用单元测试对功能进行验证代码如下

@Test
public void testSaveData() {
  List<User> userList = new ArrayList<>();
  for (int i = 0; i < 100; i++) {
    User u = new User();
    u.setAge(102);
    u.setName("一个程序猿的异常-master-" + i);
    u.setEmail("tankdev@163.com");
    userList.add(u);
  }
  userDao.insertBatch(userList);
}

然后我们查询 first 库，数据也正常插入了

此时我们去 second 查询发现数据不存在

我们用脚本在 second 插入数据再次查询，会发现数据已经存在

beetl-framework-starter 默认说明

beetlsql.sqlPath，默认为/sql, 作为存放sql文件的根目录，位于/resources/sql目录下
beetlsql.nameConversion: 默认是org.beetl.sql.core.UnderlinedNameConversion,能将下划线分割的数据库命名风格转化为java驼峰命名风格，还有常用的DefaultNameConversion，数据库命名完全和Java命名一直，以及JPA2NameConversion，兼容JPA命名
beetl-beetlsql.dev：默认是true，即向控制台输出执行时候的sql，参数，执行时间，以及执行的位置，每次修改sql文件的时候，自动检测sql文件修改.
beetlsql.daoSuffix：默认为Dao。
beetlsql.basePackage：默认为com，此选项配置beetlsql.daoSuffix来自动扫描com包极其子包下的所有以Dao结尾的Mapper类。以本章例子而言，你可以配置“com.bee.sample.ch5.dao”
beetlsql.dbStyle ：数据库风格，默认是org.beetl.sql.core.db.MySqlStyle.对应不同的数据库，其他还有OracleStyle，PostgresStyle,SqlServerStyle,DB2SqlStyle,SQLiteStyle,H2Style

BeetlSQL 功能强大，剩下的功能自己去发现吧

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原始发表：2020-04-27，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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