大数据量插入、更新改成批量模式

可以看出实际应用场景中储位数据量比较大，优先优化储位相关接口

本机环境优化前耗时：

本机环境优化后耗时：

将数据库连接加上rewriteBatchedStatements=true，因为mysql的驱动包里有代码限制

数据源：org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource

依赖版本：commons-dbcp:1.4

数据源属性defaultAutoCommit=false；否则sqlSession.commit()不会提交事务。

源码解析

核心代码 

boolean isSuccess = true;
SqlSession sqlSession = null;
try {
    sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH, false);
    sqlSession.getConnection().setAutoCommit(false);
    WCellDao wCellDaoBatch = sqlSession.getMapper(WCellDao.class);
    WShelfDao wShelfDaoBatch = sqlSession.getMapper(WShelfDao.class);
    if (CollectionUtils.isNotEmpty(cellExistNeedUpdateList)) {
        for (Cell cel : cellExistNeedUpdateList) {
 　　　　　　wCellDaoBatch.updateCell(cel);
 　　　　}
    }

} catch (Exception e) {
    isSuccess = false;
    sqlSession.rollback();
    throw e;
} finally {
    if (sqlSession != null) {
        if (isSuccess) {
            sqlSession.commit();
        }
        sqlSession.close();
    }
}

为什么批量模式这么快?

分别抓包看看，

Test1：

REUSE模式下 代码循环单条执行（耗时最久）：

Test2：

REUSE模式下 Mybatis循环拼接sql执行：

Test3：

BATCH模式下 代码循环单条执行（耗时最少）：

tips:BATCH模式下测试记得越过mysql驱动的限制。