生产常见问题

1. 事务问题

是否需要事务取决于具体场景：

基础操作无需事务

若仅执行单条插入或更新语句（如INSERT或UPDATE），通常无需显式开启事务。数据库本身会通过ACID特性保障操作的完整性，即使出现异常也会自动回滚。 ‌12

复杂操作需显式管理

当涉及多步骤操作（如插入后更新、多表联动更新等），建议使用事务以确保整体一致性。例如，用户注册流程可能涉及用户信息插入和积分更新，此时需显式开启事务并提交或回滚整个操作。 ‌3

业务异常处理场景

若业务逻辑需要判断操作结果（如更新条数不匹配时抛异常），即使单条语句也可能需要事务管理。这是为了确保异常抛出后，数据库状态能回滚到操作前状态，避免数据不一致

2. distinct性能问题

DISTINCT操作对MySQL性能的影响并非绝对，其表现取决于具体使用场景和优化措施：

性能影响的关键因素

1. ‌数据量‌：处理大量数据时，DISTINCT需对结果进行排序和去重，可能导致CPU和内存消耗增加。 ‌12
2. ‌索引优化‌：若查询字段有索引，DISTINCT可显著提升效率；若无索引，可能引发全表扫描，大幅降低性能。 ‌12
3. ‌查询设计‌：
   • 减少查询列数和行数，仅对必要列进行去重。 ‌4
   • 使用分页查询或临时表处理大数据量。 ‌14

优化建议

• ‌建立索引‌：确保查询列有索引，避免全表扫描。 ‌12
• ‌分页查询‌：对大表采用分页方式，减少单次查询数据量。 ‌14
• ‌减少数据类型负担‌：将可变长度字段（如VARCHAR）转换为固定长度类型（如CHAR），降低处理复杂度。 ‌1

适用场景

DISTINCT适用于需要确保数据唯一性的场景（如统计不同城市、邮箱等），但需根据数据规模提前评估性能风险

3. redis问题

这篇文章介绍了大key优化：https://blog.youkuaiyun.com/code_fly_/article/details/151629586?spm=1001.2014.3001.5501

4. mysql索引问题

在MySQL中，如果你使用 >= 或 <= 操作符进行查询时，通常不会利用索引，尤其是在 DATE 类型的列上。这是因为这些操作符会导致MySQL进行全表扫描或范围扫描，索引的使用取决于查询的具体写法和索引的设计。

不过，你可以通过以下几种方式来优化查询，使MySQL更可能使用索引：

1. 确保字段上有索引： 确保你的 DATE 字段有一个索引，这样MySQL才有可能使用索引。如果没有索引，查询会变慢，因为MySQL需要扫描所有记录。

   CREATE INDEX idx_date ON your_table (date_column);

2. 优化查询结构： 你可以尝试将查询条件分开写，避免直接使用范围查询。比如，使用 BETWEEN 来进行范围查询，它有时比 >= 和 <= 更容易触发索引的使用：

   SELECT * FROM your_table WHERE date_column BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

3. 避免函数操作： 如果你在查询中对 DATE 字段进行函数操作，比如 DATE(date_column), 这样会导致MySQL无法利用索引，因为函数会导致全表扫描。尽量避免这种写法：

   -- 避免这样 SELECT * FROM your_table WHERE DATE(date_column) >= '2023-01-01';

   改为直接比较日期：

   SELECT * FROM your_table WHERE date_column >= '2023-01-01';

4. 分析执行计划： 使用 EXPLAIN 来查看查询的执行计划，检查是否在使用索引。如果查询没有利用索引，可以根据执行计划进一步调整查询结构或索引。

   EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE date_column >= '2023-01-01';

5. 避免使用范围查询和排序的组合： 在一些情况下，如果你在使用范围查询的同时还进行排序（ORDER BY），MySQL可能不能使用索引。特别是在日期范围查询中，查询会因为排序而变得较慢。你可以尝试去除 ORDER BY 或使用合适的索引来优化排序。

通过这些方法，可以提高MySQL在进行日期范围查询时利用索引的概率，避免全表扫描带来的性能问题。

5. ObjectMapper问题

Map<Integer, Map<String, BigDecimal>> mm = new LinkedHashMap<>();
Map<Integer, List<OprClfExpData>> ml = new LinkedHashMap<>();
Map<Integer, BigDecimal> mb = new LinkedHashMap<>();

Map<String, BigDecimal> mm1 = new LinkedHashMap<>();
mm1.put("TEMP", new BigDecimal(val: "2342.242"));  // 假设 `BigDecimal` 构造器支持 `val` 参数（需确认实际实现）
mm.put(202509, mm1);
String mmStr = objectMapper.writeValueAsString(mm);
Map<Integer, Map<String, BigDecimal>> parsedRes1 = fromCache(mmStr, new TypeReference<Map<Integer, Map<String, BigDecimal>>>() {});

OprClfExpData tuple3 = new OprClfExpData(
    typeCode: "APPLE001", 
    typeName: "苹果第一代", 
    new BigDecimal(val: "9998.99")  // 假设 `OprClfExpData` 构造器支持 `typeCode`/`typeName` 参数（需确认实际实现）
);
List<OprClfExpData> lt = new ArrayList<>();
lt.add(tuple3);
ml.put(202510, lt);
String mlStr = objectMapper.writeValueAsString(ml);
Map<Integer, List<OprClfExpData>> parsedRes2 = fromCache(mlStr, new TypeReference<Map<Integer, List<OprClfExpData>>>() {});

BigDecimal bd = new BigDecimal(val: "234532.123");  // 假设 `BigDecimal` 构造器支持 `val` 参数（需确认实际实现）
mb.put(202508, bd);
String mbStr = objectMapper.writeValueAsString(mb);
Map<Integer, BigDecimal> parsedRes3 = fromCache(mbStr, new TypeReference<Map<Integer, BigDecimal>>() {});

System.out.println(parsedRes1);
System.out.println(parsedRes2);
System.out.println(parsedRes3);

public static <T> Map<Integer, T> fromCache(String json, TypeReference<Map<Integer, T>> typeReference) {
    Map<Integer, T> data = null;
    try {
        data = objectMapper.readValue(json, typeReference);
    } catch (JsonProcessingException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return data;
}

说明

• 代码中 BigDecimal(val: "xxx")、OprClfExpData(typeCode: "xxx", typeName: "xxx") 等语法‌可能存在语法错误‌（Java 中 BigDecimal 构造器无 val 参数，OprClfExpData 构造器需明确参数定义）。需结合实际项目中 BigDecimal 和 OprClfExpData 的实现逻辑调整。
• objectMapper 是 Jackson 库的 ObjectMapper 实例，用于 JSON 序列化/反序列化。
• TypeReference 是 Jackson 提供的类型安全工具，用于处理复杂泛型的反序列化。

若需需要注意Tuple3没有构造函数，是不能序列化的，所以不能序列化的不用用objectMapper操作。TypeReference<T>一定要显示传具体类型过去，不然很容乱七八糟的转类型，

6. 事件问题

替换为更可靠的启动事件（推荐）‌

• ContextRefreshedEvent可能重复触发，建议使用SpringBoot提供的‌一次性启动事件‌（参考资料10）：
  • ApplicationStartedEvent：容器刷新完成后触发（早于ApplicationReadyEvent）。
  • ApplicationReadyEvent：应用完全就绪（所有Runner执行后）触发。

  javaCopy Code

  @Component public class StartupListener implements ApplicationListener<ApplicationReadyEvent> { @Override public void onApplicationEvent(ApplicationReadyEvent event) { logger.info("应用启动完成，执行初始化任务..."); // 启动任务逻辑（确保仅执行一次） } }