作为一个程序员,你必须知道的 MyBatis解析和运行原理!

本文详细介绍了MyBatis的工作流程,包括构建SqlSessionFactory的步骤,如XML配置解析、MappedStatement、SqlSource和BoundSql的解析。接着讲解了SqlSession的运行过程,特别是Mapper的动态代理实现和四大对象Executor、StatementHandler、ParameterHandler、ResultHandler的作用。最后总结了Executor的执行模式,并概述了执行SQL和返回结果的整个过程。

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构建SqlSessionFactory过程

构建主要分为2步:

  • 通过XMLConfigBuilder解析配置的XML文件,读出配置参数,包括基础配置XML文件和映射器XML文件;
  • 使用Configuration对象创建SqlSessionFactory,SqlSessionFactory是一个接口,提供了一个默认的实现类DefaultSqlSessionFactory。

说白了,就是将我们的所有配置解析为Configuration对象,在整个生命周期内,可以通过该对象获取需要的配置。

由于插件需要频繁访问映射器的内部组成,会重点这部分,了解这块配置抽象出来的对象:

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在这里插入图片描述

MappedStatement

它保存映射器的一个节点(select|insert|delete|update),包括配置的SQL,SQL的id、缓存信息、resultMap、parameterType、resultType等重要配置内容。

它涉及的对象比较多,一般不去修改它。

SqlSource

它是MappedStatement的一个属性,主要作用是根据参数和其他规则组装SQL,也是很复杂的,一般也不用修改它。

BoundSql

对于参数和SQL,主要反映在BoundSql类对象上,在插件中,通过它获取到当前运行的SQL和参数以及参数规则,作出适当的修改,满足特殊的要求。

BoundSql提供3个主要的属性:parameterObject、parameterMappings和sql,下面分别来介绍。

parameterObject为参数本身,可以传递简单对象、POJO、Map或@Param注解的参数:

  • 传递简单对象(int、float、String等),会把参数转换为对应的类,比如int会转换为Integer;
  • 如果传递的是POJO或Map,paramterObject就是传入的POJO或Map不变;
  • 如果传递多个参数,没有@Param注解,parameterObject就是一个Map<String,Object>对象,类似这样的形式{“1”:p1 , “2”:p2 , “3”:p3 … “param1”:p1 , “param2”:p2 , “param3”,p3 …},所以在编写的时候可以使用#{param1}或#{1}去引用第一个参数;
  • 如果传递多个参数,有@Param注解,与没有注解的类似,只是将序号的key替换为@Param指定的name;

parameterMappings,它是一个List,元素是ParameterMapping对象,这个对象会描绘sql中的参数引用,包括名称、表达式、javaType、jdbcType、typeHandler等信息。

sql,是写在映射器里面的一条sql。

有了Configuration对象,构建SqlSessionFactory就简单了:

sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().bulid(inputStream);

SqlSession运行过程

映射器的动态代理

Mapper映射是通过动态代理来实现的,使用JDK动态代理返回一个代理对象,供调用者访问。

首先看看实现InvocationHandler接口的类,它是执行本代理方法的关键,可以看到,Mapper是一个接口,会生成MapperMethod对象,调用execute方法。

public class MapperProxy<T> implements InvocationHandler, Serializable {
  
  .....
  
  @Override
  public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
    try {
      if (Object.class.equals(method.getDeclaringClass())) {
        return method.invoke(this, args);
      } else if (isDefaultMethod(method)) {
        return invokeDefaultMethod(proxy, method, args);
      }
    } catch (Throwable t) {
      throw ExceptionUtil.unwrapThrowable(t);
    }
    final MapperMethod mapperMethod = cachedMapperMethod(method);
    return mapperMethod.execute(sqlSession, args);
  }
}

看下面的代码,MapperMethod采用命令模式,根据不同的sql操作,做不同的处理。

public class MapperMethod {
  public Object execute(SqlSession sqlSession, Object[] args) {
    Object result;
    switch (command.getType()) {
      case INSERT: {
      Object param = method.convertArgsToSqlCommandParam(args);
        result = rowCountResult(sqlSession.insert(command.getName(), param));
        break;
      }
      case UPDATE: {
        Object param = method.convertArgsToSqlCommandParam(args);
        result = rowCountResult(sqlSession.update(command.getName(), param));
        break;
        
        ......
        
      }
    }
  }

最后看下,生成代理类的方法,就是使用JDK动态代理Proxy来创建的。

public class MapperProxyFactory<T> {

  public T newInstance(SqlSession sqlSession) {
    final MapperProxy<T> mapperProxy = new MapperProxy<T>(sqlSession, mapperInterface, methodCache);
    return newInstance(mapperProxy);
  }

  @SuppressWarnings("unchecked")
  protected T newInstance(MapperProxy<T> mapperProxy) {
    return (T) Proxy.newProxyInstance(mapperInterface.getClassLoader(), new Class[] { mapperInterface }, mapperProxy);
  }

}


总结下映射器的调用过程,返回的Mapper对象是代理对象,当调用它的某个方法时,其实是调用MapperProxy#invoke方法,而映射器的XML文件的命名空间对应的就是这个接口的全路径,会根据全路径和方法名,便能够绑定起来,定位到sql,最后会使用SqlSession接口的方法使它能够执行查询。

SqlSession下的四大对象

通过上面的分析,映射器就是一个动态代理对象,进入到了MapperMethod的execute方法,它经过简单的判断就进入了SqlSession的删除、更新、插入、选择等方法,这些方法如何执行是下面要介绍的内容。

Mapper执行的过程是通过Executor、StatementHandler、ParameterHandler和ResultHandler来完成数据库操作和结果返回的,理解他们是编写插件的关键:

  • Executor:执行器,由它统一调度其他三个对象来执行对应的SQL;
  • StatementHandler:使用数据库的Statement执行操作;
  • ParameterHandler:用于SQL对参数的处理;
  • ResultHandler:进行最后数据集的封装返回处理;

在MyBatis中存在三种执行器:

  • SIMPLE:简易执行器,默认的执行器;
  • REUSE:执行重用预处理语句;
  • BATCH:执行重用语句和批量更新,针对批量专用的执行器;

以SimpleExecutor为例,说明执行过程

public class SimpleExecutor extends BaseExecutor {

  /**
  * 执行查询操作
  */
  public <E> List<E> doQuery(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql) throws SQLException {
    Statement stmt = null;
    try {
      Configuration configuration = ms.getConfiguration();
      StatementHandler handler = configuration.newStatementHandler(this, ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);
      stmt = prepareStatement(handler, ms.getStatementLog());
      return handler.<E>query(stmt, resultHandler);
    } finally {
      closeStatement(stmt);
    }
  }
  
  /**
  * 初始化StatementHandler
  */
  private Statement prepareStatement(StatementHandler handler, Log statementLog) throws SQLException {
    Statement stmt;
    Connection connection = getConnection(statementLog);
    stmt = handler.prepare(connection);
    handler.parameterize(stmt);
    return stmt;
  }
  
  /**
  * 执行查询
  */
  @Override
  public <E> List<E> query(Statement statement, ResultHandler resultHandler) throws SQLException {
    String sql = boundSql.getSql();
    statement.execute(sql);
    return resultSetHandler.<E>handleResultSets(statement);
  }
}

可以看到最后会委托给StatementHandler会话器进行处理,它是一个接口,实际创建的是RoutingStatementHandler对象,但它不是真实的服务对象,它是通过适配器模式找到对应的StatementHandler执行的。在MyBatis中,StatementHandler和Executor一样分为三种:SimpleStatementHandler、PreparedStatementHandler、CallableStatementHandler。

Executor会先调用StatementHandler的prepare方法预编译SQL语句,同时设置一些基本运行的参数。然后调用parameterize()方法启用ParameterHandler设置参数,完成预编译,跟着执行查询,用ResultHandler封装结果返回给调用者。

最后

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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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