Spring JdbcTemplate报错 class was not specified; nested exception is java.lang.IllegalStateException

本文介绍了在使用SpringJdbcTemplate时遇到的一个常见错误,即在创建BeanPropertyRowMapper实例时没有指定对应的类。通过将代码改为`RowMapper rowMapper = new BeanPropertyRowMapper<>(Book.class);`,问题得到了解决。这个错误通常发生在尝试从数据库查询结果映射到Java对象时,正确的指定类能确保正确地映射数据。

学习spring JdbcTemplate 运行一直报如下错误
在这里插入图片描述
原因是
RowMapper rowMapper = new BeanPropertyRowMapper(); 没有指定加载类
改成
RowMapper rowMapper = new BeanPropertyRowMapper(Book.class);
即可解决

<think>好的,我需要帮助用户优化Spring Boot中的syncData方法,解决OutOfMemoryError的问题。用户提到了使用JdbcTemplate和批量处理,可能需要减少内存占用。首先,我得考虑内存溢出的常见原因,比如一次性加载过多数据到内存中。 参考引用[1]提到MyBatis可以灵活控制SQL,但这里用户可能用的是JdbcTemplate。引用[2]提到避免有状态的变量和使用线程私有或同步方法。不过当前问题可能更关注数据处理方式。 首先,可能用户在一次查询中获取了全部数据,导致内存不足。解决方案可以分页查询,分批处理。JdbcTemplate支持分页,但需要数据库的支持,比如LIMIT和OFFSET。 其次,批量处理插入或更新时,应使用JdbcTemplate的batchUpdate方法,而不是逐条处理,这样可以减少内存中的对象数量。另外,使用参数化查询,避免拼接SQL字符串,节省内存。 另外,处理结果集时,使用RowCallbackHandler或ResultSetExtractor来逐行处理,而不是将所有结果存入一个List。这样可以在读取结果集时即时处理,减少内存占用。 还有,检查是否有不必要的对象在循环中被创建,导致内存堆积。例如,在循环内部创建大量临时对象,应尽量重用或使用更高效的数据结构。 此外,调整JVM内存参数可能暂时缓解问题,但根本还是要优化代码。例如,增加堆内存大小,但这不是长久之计。 最后,确保数据库连接及时关闭,避免连接泄漏占用内存。使用try-with-resources或者正确关闭ResultSet、Statement等资源。 总结可能的优化点:分页查询、批量操作、流式处理结果集、减少临时对象、调整JVM参数。需要逐步实施这些策略,测试内存使用情况。</think>### 优化`syncData`方法解决OutOfMemoryError的步骤 #### 1. **分页查询避免全量加载** - **问题**:一次性查询全部数据会导致内存中存储海量对象。 - **解决方案**:使用分页查询逐批加载数据,减少单次内存占用。 - **实现示例**: ```java int pageSize = 1000; int page = 0; while (true) { String sql = "SELECT * FROM source_table LIMIT " + pageSize + " OFFSET " + (page * pageSize); List<Data> batchData = jdbcTemplate.query(sql, new BeanPropertyRowMapper<>(Data.class)); if (batchData.isEmpty()) break; processBatch(batchData); // 处理当前批次 page++; } ``` - **注意事项**:需数据库支持分页语法(如MySQL的`LIMIT/OFFSET`)。 #### 2. **使用批量操作提升效率** - **问题**:逐条插入/更新会产生大量短时对象和网络请求。 - **解决方案**:通过`JdbcTemplate.batchUpdate()`实现批量操作。 - **实现示例**: ```java jdbcTemplate.batchUpdate( "INSERT INTO target_table (col1, col2) VALUES (?, ?)", new BatchPreparedStatementSetter() { public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException { Data data = batchData.get(i); ps.setString(1, data.getCol1()); ps.setInt(2, data.getCol2()); } public int getBatchSize() { return batchData.size(); } } ); ``` #### 3. **流式处理结果集(适用于大数据量查询)** - **问题**:`BeanPropertyRowMapper`会将所有结果存入内存中的`List`。 - **解决方案**:使用`RowCallbackHandler`逐行处理数据。 - **实现示例**: ```java jdbcTemplate.query("SELECT * FROM large_table", new RowCallbackHandler() { @Override public void processRow(ResultSet rs) throws SQLException { Data data = new Data(rs.getString("col1"), rs.getInt("col2")); processSingle(data); // 立即处理单条数据 } }); ``` #### 4. **优化对象生命周期** - **问题**:临时对象(如中间DTO)未及时释放。 - **解决方案**: - 避免在循环内创建大量临时对象。 - 复用对象或使用轻量级数据结构(如数组代替`List<Entity>`)。 #### 5. **JVM参数调优(辅助手段)** - 适当增加堆内存(如`-Xmx4g`),但需结合代码优化。 - 启用垃圾回收日志分析内存泄漏:`-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps` #### 6. **数据库连接与资源释放** - 确保所有`ResultSet`、`Statement`、`Connection`在`finally`块或`try-with-resources`中关闭。 --- ### 总结方案对比 | 优化策略 | 适用场景 | 内存收益 | 实现复杂度 | |------------------|------------------------------|-------------------------|------------| | 分页查询 | 大数据量读取 | 减少对象驻留内存时间 | 中 | | 批量操作 | 批量写入/更新 | 降低事务开销和对象数量 | 低 | | 流式处理 | 仅需遍历无需全量存储的场景 | 内存占用恒定 | 高 | | JVM参数调优 | 临时缓解内存压力 | 短期有效,非根治方案 | 低 | ---
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