mybatis-批量提交的实现

mybatis的BATCH 批量提交的实现代码参考


			@Resource
			private SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate;

			//批量插入
			List<BeventInfoDetail> list = new ArrayList<BeventInfoDetail>();
			for(int i =0; i < idsArray.length; i++) {
				//路况详情ID
				Long trafficDetailId = UniqueIdUtil.genId();
				beventxs.setTrafficDetailId(trafficDetailId);
				//位置id(收费站id、互通id)
				beventxs.setPositionId(idsArray[i]);
				//位置名称 收费站名称
				beventxs.setPositionName(pnsArray[i]);				
				//更新时间				
				beventxs.setUpdateDate(new Date());
				BeventInfoDetail beventxsCopy = new BeventInfoDetail();
				beventxsCopy = beventxs;
				list.add(beventxsCopy);
				
			}
			
			 //集合非空
		    if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
		    	resultmap.put("code", 0);
				resultmap.put("des", "插入管制详情表 数据组装为空");
				return resultmap;
		    }
			
			//如果自动提交设置为true,将无法控制提交的条数,改为最后统一提交,可能导致内存溢出--, false
		    SqlSession session = sqlSessionTemplate.getSqlSessionFactory().openSession(ExecutorType.BATCH, false);
		    //不自动提交
		    try {
		    	BeventInfoDetailDao beventInfoDetailMapper = session.getMapper(BeventInfoDetailDao.class);
		        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
		        	//插入管制详情表 B_EVENT_INFO_DETAIL
		        	beventInfoDetailMapper.add(list.get(i));
		            if (i % 400 == 0 || i == list.size() - 1) {
		                //手动每400条提交一次,提交后无法回滚
		                session.commit();
		                //清理缓存,防止溢出
		                session.clearCache();
		            }
		        }
		    } catch (Exception e) {
		        //没有提交的数据可以回滚
		        session.rollback();
		        resultmap.put("code", 0);
				resultmap.put("des", "插入管制详情表 失败");
				e.printStackTrace();
				return resultmap;
		    } finally {
		        session.close();
		    }
			
<think>嗯,用户现在想了解MyBatis-Plus批量操作的原子性实现方式,特别是事务控制。让我仔细想想怎么回答这个问题。首先,我需要回忆一下MyBatis-Plus的批量操作机制,以及事务管理的基本知识。 用户之前的问题是关于批量更新并返回结果,现在转向了原子性,这涉及到事务的ACID特性中的原子性。原子性指的是一个事务中的所有操作要么全部成功,要么全部失败。所以,用户想知道在使用MyBatis-Plus进行批量操作时,如何确保这一点。 根据之前的回答,用户可能已经知道MyBatis-Plus提供了批量方法,比如updateBatchById,但这些方法默认是否在事务中执行呢?可能需要查阅MyBatis-Plus的文档。不过一般来说,数据库操作的原子性依赖于事务管理,而事务通常在Service层通过Spring的@Transactional注解来控制。 现在用户的引用中提到了Service层处理批量操作的好处,比如事务管理、参数校验等。因此,正确的做法应该是在Service层的方法上添加事务注解,确保整个批量操作在一个事务中完成。这样,如果其中某条记录更新失败,整个事务会回滚,保证原子性。 用户可能还会关心不同的数据库对事务的支持情况,比如MySQL的InnoDB引擎支持事务,而MyISAM不支持。所以,在实现原子性时,数据库本身的事务支持也是前提条件。 另外,MyBatis-Plus的批量操作默认是否启用事务?例如,使用updateBatchById方法时,如果不在事务中,是否每条更新都是一个独立的事务?这会导致无法保证原子性。因此,必须显式地将批量操作包装在事务中。 用户可能遇到的另一个问题是,如何处理批量操作中的部分失败。例如,如果批量更新10条记录,第5条失败,如何确保前4条也回滚。这需要通过事务的配置来实现,比如在Service方法上使用@Transactional注解,并设置适当的传播行为和隔离级别。 此外,还需要考虑事务的传播机制,比如在嵌套事务或不同的事务管理器中的行为,但大部分情况下,默认的REQUIRED传播级别已经足够,即如果当前没有事务,就新建一个事务,如果有则加入当前事务。 总结来说,实现MyBatis-Plus批量操作的原子性,关键在于正确使用Spring的事务管理,将批量操作方法包装在事务中,并确保数据库和事务管理器的配置正确。同时,需要注意异常处理,确保在发生异常时事务能够正确回滚。</think>### MyBatis-Plus批量操作的原子性实现方式与事务控制 在MyBatis-Plus中实现批量操作的原子性,核心依赖于 **数据库事务管理** 和 **Spring框架的事务控制机制**。以下是具体实现方案及原理分析: --- #### 一、事务控制基础机制 1. **数据库事务特性** - 通过ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性)保证批量操作的整体性 - 需确保数据库引擎支持事务(如MySQL的InnoDB引擎) 2. **Spring事务管理** 使用`@Transactional`注解声明事务边界: ```java @Transactional(rollbackFor = Exception.class) public void batchUpdateUsers(List<User> users) { userService.updateBatchById(users); // MyBatis-Plus批量方法 } ``` * 事务传播机制默认为`REQUIRED`,即加入当前事务或新建事务[^1] --- #### 二、原子性实现方案 ##### 方案1:原生批量方法+事务注解(推荐) ```java @Service public class UserService extends ServiceImpl<UserMapper, User> { @Transactional(rollbackFor = Exception.class) public boolean safeBatchUpdate(List<User> users) { // MyBatis-Plus原生批量方法 return this.updateBatchById(users); } } ``` * **原子性保障**:所有更新操作在同一个事务中执行,任一失败触发整体回滚 * **底层实现**:默认采用逐条UPDATE语句,通过事务包装实现原子性[^2] ##### 方案2:自定义批量SQL+事务控制 ```xml <!-- Mapper.xml --> <update id="batchUpdate"> UPDATE user SET name = CASE id <foreach collection="list" item="item"> WHEN #{item.id} THEN #{item.name} </foreach> END, age = CASE id <foreach collection="list" item="item"> WHEN #{item.id} THEN #{item.age} </foreach> END WHERE id IN <foreach collection="list" item="item" open="(" separator="," close=")"> #{item.id} </foreach> </update> ``` ```java @Transactional public void customBatchUpdate(List<User> users) { userMapper.batchUpdate(users); } ``` * **性能优势**:单条SQL语句完成批量更新,减少网络开销 * **锁机制**:根据隔离级别(如`REPEATABLE_READ`)自动加锁[^3] --- #### 三、关键配置与优化 1. **事务隔离级别配置** ```java @Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ) ``` 2. **批量操作参数调优** ```yaml # application.yml mybatis-plus: global-config: db-config: batch-size: 1000 # 控制批量提交条数 ``` 3. **异常处理机制** ```java try { batchOperation(); } catch (DataAccessException e) { TransactionAspectSupport.currentTransactionStatus().setRollbackOnly(); } ``` --- #### 四、原子性验证测试 通过以下测试用例验证事务回滚: ```java @Test public void testBatchAtomicity() { List<User> userList = prepareTestData(); // 插入错误数据触发异常 userList.get(3).setEmail("invalid_email"); assertThrows(DataIntegrityViolationException.class, () -> userService.safeBatchUpdate(userList)); // 验证数据未修改 assertEquals(0, userMapper.selectBatchIds(getIds(userList)).size()); } ``` --- #### 五、不同场景下的原子性表现 | 操作类型 | 原子性保障范围 | 典型异常处理 | |------------------|-----------------------------|---------------------------------| | 全字段更新 | 整批数据更新操作 | 主键冲突/非空约束违反 | | 条件更新 | WHERE条件匹配的所有记录 | 锁超时/死锁 | | 跨表关联更新 | 涉及的所有表操作 | 外键约束违反 | --- ### 常见问题解答 **Q1:批量操作中部分成功怎么办?** A:通过事务控制确保全量回滚,需检查: 1. 是否使用`@Transactional`注解 2. 数据库引擎是否支持事务 3. 异常是否被错误捕获而未传播 **Q2:如何提高批量操作的性能?** A:采用以下优化组合: 1. 配置`rewriteBatchedStatements=true`(MySQL) 2. 调整`batch-size`参数 3. 使用`UNION ALL`方式拼接SQL(需权衡可维护性) **Q3:分布式场景下的原子性如何保障?** A:需要引入: 1. 分布式事务框架(Seata等) 2. 最终一致性方案(MQ事务消息) 3. 补偿机制(Saga模式) --- ### 性能与可靠性平衡建议 1. **小批量高频次**:使用方案1(原生方法+事务控制) 2. **大批量数据处理**:采用方案2(自定义SQL)+ 分片提交(每5000条一个事务) 3. **金融级强一致**:方案2 + `SELECT FOR UPDATE`显式锁 --- [^1]: Spring官方文档事务传播机制说明 [^2]: MyBatis-Plus批量操作源码分析 [^3]: MySQL InnoDB锁机制白皮书
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