Mybatis报错解决[不定时更新]

本文详细解析MyBatis中jdbcType=“int”与jdbcType=”_int”的区别,前者对应Java中的Integer类型,后者对应int基本类型。同时,文章还介绍了因在SQL语句后使用/**/注释导致的CommunicationsException错误,并提供了解决方案,包括删除注释和调整MySQL连接字符串中的useSSL参数。

1、jdbcType=“int"和jdbcType=”_int"的区别

<resultMap id="Application" type="org.bean.Application">
        <constructor>
            <idArg column="id" javaType="_int"/>
            <arg column="project_id" javaType="_int"/>
            <arg column="name" javaType="string"/>
            <arg column="description" javaType="string"/>
            <arg column="deleted" javaType="_int"/>
        </constructor>
</resultMap>
public class Application {
    private int id;
    private int projectId;
    private String name;
    private int deleted;

    public Application(int id, int projectId, String name, String description, int deleted) {
        this.id = id;
        this.projectId = projectId;
        this.name = name;
        this.description = description;
        this.deleted = deleted;
    }
}

上面代码中mybatis的jdbcType=“int"须和Application中Integer类型对应,jdbcType=”_int"需和Application中int类型对应,任何一方不对应都会报java.lang.NoSuchMethodException: com.common.bean.Application.(int, int, java.lang.String, java.lang.String, int)错误。

2、报错:
The error may involve defaultParameterMap.
The error occurred while setting parameters.
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException: Communications link failure.
解决:我出现的原因是在写mybatis的mapper文件时在sql语句后面用/**/写了注释,删掉就好了。
原来:<select id="retrieveAll" resultMap="Event"> select * from event_definition /*where type='HD'*/ </select>
改成:<select id="retrieveAll" resultMap="Event"> select * from event_definition </select>就成功了。
还有一个解决方案,我在网上找到的,将jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hr?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false中的useSSL=false配置去掉也能成功。
注:我用的mysql是8.0.11版本,mybatis是3.5.0版本。

<think>嗯,用户现在的问题是关于在多个延调度中使用MyBatis-Plus的saveBatch方法出现与Redis相关的错误。我需要结合之前提供的引用和用户的历史问题来思考解决方案。首先,回顾之前的对话,用户提到saveBatch在Redis环境下报错,可能涉及Mapper映射、批量模式配置、Redis事务冲突和分布式ID等问题。现在用户进一步具体到多个延调度中使用saveBatch的问题,可能需要考虑并发、锁、资源竞争等情况。 根据引用[1],Redis作为缓存层可能导致数据一致性,如果在定任务中同操作数据库和Redis,没有正确的事务管理或锁机制,可能导致数据不一致或资源冲突。引用[3]中的分布式定任务调度使用了Redis分布式锁,这可能是一个关键点。多个定任务同执行,如果没有锁,saveBatch的批量操作可能竞争Redis或数据库资源,导致错误。 用户的问题可能涉及多个定任务同调用saveBatch,导致Redis连接池资源耗尽(如引用中的连接池配置问题),或者事务未正确隔离。例如,多个任务同进行批量插入,可能触发主键冲突,或者在Redis操作出现序列化问题。接下来,需要分析可能的错误场景:比如在高并发定任务中,saveBatch批量插入数据库,同更新Redis缓存,此如果Redis操作失败,可能导致数据库和Redis数据不一致,或者连接池被占满,导致无法获取连接的错误。 解决方案可能需要结合分布式锁来确保同一间只有一个任务执行saveBatch,避免并发冲突。另外,调整连接池大小,确保足够的Redis连接。同,检查ID生成策略,避免在分布式环境下出现重复ID。事务管理方面,可能需要将Redis和数据库事务整合,使用事务管理器统一回滚。此外,用户提到的延调度,可能任务之间有重叠执行的情况,需要确保任务的调度间隔和耗,避免资源竞争。例如,使用Redis的过期间或分布式锁来控制任务执行间隔。最后,验证方案需要模拟多个定任务并发执行,检查错误是否重现,并通过日志分析具体错误原因。可能还需要调整MyBatis-Plus的批量配置和Redis的序列化策略,确保数据一致性和操作的正确性。</think>### 多延调度中使用`saveBatch`与Redis交互的解决方案 #### 一、核心问题定位 结合引用[1][3]和用户场景,在多个延调度中调用`saveBatch`出现Redis错误,主要源于: 1. **并发资源竞争** - 多个定任务同执行`saveBatch`批量插入操作,可能引发数据库连接池或Redis连接池资源耗尽(如引用[1]中提到的缓存层资源竞争问题) - 错误示例: ```log RedisConnectionFailureException: Could not get a resource from the pool ``` 2. **分布式锁未覆盖批量操作** - 定任务仅对任务调度加锁(如引用[3]中的`closeOrderTaskV1`方法),未对`saveBatch`操作本身加锁 - 导致多个任务同操作相同表出现数据覆盖或主键冲突 3. **事务未隔离** - Redis操作与数据库事务未统一管理,可能引发部分成功部分失败(如引用[1]中的缓存与数据库一致性场景) #### 二、针对性解决方案 1. **分布式锁增强** - 在`saveBatch`操作外层添加Redis分布式锁,确保同一段仅一个任务执行关键操作 ```java @Scheduled(fixedDelay = 5000) public void delayedBatchTask() { String lockKey = "batch_task_lock"; try { if (redisLock.tryLock(lockKey, 30, TimeUnit.SECONDS)) { List<Data> batchData = generateDelayedData(); mybatisPlusService.saveBatch(batchData); redisTemplate.delete("data_cache"); // 更新缓存 } } finally { redisLock.unlock(lockKey); } } ``` 2. **连接池优化** - 调整Redis和数据库连接池参数(引用[1]的缓存层性能优化思路) ```yaml # Redis连接池配置 spring.redis.lettuce.pool: max-active: 200 max-idle: 50 min-idle: 10 # 数据库连接池配置 spring.datasource.hikari: maximum-pool-size: 100 connection-timeout: 30000 ``` 3. **批量操作与缓存原子化** - 使用事务模板统一管理数据库和Redis操作(解决引用[1]中的一致性问题) ```java @Transactional(transactionManager = "multiTransactionManager") public void atomicBatchOperation(List<Data> dataList) { // 数据库操作 dataMapper.insertBatch(dataList); // Redis操作 dataList.forEach(data -> redisTemplate.opsForValue().set("data_" + data.getId(), data) ); } ``` #### 三、定调度优化策略 1. **错峰执行控制** - 为不同任务设置随机延偏移量,避免同触发批量操作 ```java @Scheduled(fixedRate = 60000, initialDelay = 5000 + new Random().nextInt(10000)) public void staggeredBatchTask() { // 任务逻辑 } ``` 2. **Redis队列缓冲** - 使用Redis List作为缓冲队列,控制批量操作速率 ```java public void processDelayedBatch() { List<Data> buffer = new ArrayList<>(); while (redisTemplate.opsForList().size("batch_queue") > 0) { Data data = (Data) redisTemplate.opsForList().rightPop("batch_queue"); buffer.add(data); if (buffer.size() >= 500) { mybatisPlusService.saveBatch(buffer); buffer.clear(); } } if (!buffer.isEmpty()) { mybatisPlusService.saveBatch(buffer); } } ``` #### 四、验证方案 ```java @Test void testConcurrentBatchTasks() throws InterruptedException { ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); List<Callable<Void>> tasks = new ArrayList<>(); // 模拟5个并发定任务 IntStream.range(0, 5).forEach(i -> tasks.add(() -> { delayedBatchTask(); return null; })); executor.invokeAll(tasks); // 验证是否出现资源竞争错误 executor.shutdown(); } ```
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