java数据引擎(十一):应用四

应用之四(2014)

上几篇谈的是在以前公司中的应用。

在新公司中，应用是早已上线的，由于有网站、客户端及第三方，因此，就有好几个应用，相互协作调用，笔者接触的是其中部分工程，其中一个核心应用，采用的是的spring+struts2+ibatis的架构(SSI)，觉得作为互联网项目，这是有点偏重量级的，毕竟应用只是提供接口服务，如果能采用最轻量的设计，从性能、资源占用、吞吐量都会得到很大的优化。为此专门给主管写过一个建议报告。由于牵涉到的东西较多，并且他们不认为这会有大问题(我头一次听说不怕占内存，不用关心性能问题，因为他们强调有集群，硬件配置很高，F5控制负载均衡等等)，因此就没有下文。

再说说持久层，几个应用采用的都是ibatis，几年前初次使用ibatis时，觉得很不错，但现在接触到这些项目后，才发现如此臃肿、如此不方便，每一个表都映射实体类(有的实体类还要实现一个接口类)，都预先将条件查询类定义好，都事先写好增删改查语句，每一个表都伴随有几个相关的巨类。虽然ide工具可以自动生成有些代码，但需要手动写的细节很多，习惯了这一做法的开发员，可能觉得这很正常，复制粘贴修改，很快搞定。这种做法的问题是，大量非业务相关的工作要做；许多重复的、无用的代码要被虚拟机加载；从维护上、调试上带来许多不方便性。

另外，框架中采用了三层结构，action访问service，service访问dao，dao访问数据库，service又分接口及实现，dao也分接口和实现。service配置为prototype，dao是多层继承，每个父类子类代码合并起来一般达3、4千行，这会占用许多内存，每一次的请求，哪怕是个小小的请求，都伴随一系列过程，生成大量的java对象，当访问量大时，如果jvm不能及时回收，服务器容易出现内存溢出。（写本篇时，由于项目的预算变动，笔者和另外几人被安排转移到其它项目了，据说，现在时不时需要重启服务。）

 

下面看一个应用中查询订单的普通ibatis语句：

不说写这个语句(包括结果集的映射resultMap，这里没有显示)有多费事(这里的语句是通过工具自动生成的，但更多的与业务关联的语句是需要手动写的)，从性能上看，它是很有局限性的，也许某处业务确实需要查出订单的全部38个字段信息，但一定还有更多的需求，比如只查38个字段中的任意几个(使用排列组合，有成千上万可能)，如果就用上面这个语句，显然不符合sql的性能优化，如果新增符合性能要求的语句，那需要加成千上万的语句；另外，查询的条件只是根据order_id来限制的，如果想根据user_id或订单状态字段或票类等任意字段查询，那就必然再写sql，由于可以根据任意一个或几个字段作限制条件，这种组合也是无穷的。实际的应用中，只能是出现一个新需求，就增加一条配置语句，同样也面临是查询所有字段、还是只查所需字段的问题。使用动态构建语句，也难以解决上述的sql问题。

不管是修改sql、还是增加sql，都要考虑参数类，映射结果集。还得在service的接口及实现、dao的接口及实现中加入调用逻辑。这些分散在多处的代码合计一般都有几十行。这是在说开发繁琐，jvm在运行时，也要经过大量的类加载(包括单个很大的类)。

但如果使用UDBC引擎，根本就不存在这些问题，一切都游刃有余。上面的查询逻辑，如果使用引擎，只需一句代码(如果只想查询某几个字段，稍微改改即可。受访字段以外的任意字段，也可以通过延迟加载获取)：

Mapresult=DataCenter.getMap(“odrers”,new Param(“order_id”,”1”));

 

或者用下面一句也可以，这是生成的实体类对象，如果算上Orders类的定义，当然就不是一行代码了，但类只定义一次，多次使用。

Ordersresult=DataCenter.getObject(“odrers”,new Param(“order_id”,”1”), Orders.class);

 

     在经历几次开发新需求、充分感受到ibatis的沉重与效率低下后，经过甲方客户的同意，在项目中应用了引擎，在配置上，唯一的改动是在web.xml中加了两行，在lib加了引擎的jar包。

     之后，有个新需求是，需要临时建一张表，将已有表的业务数据处理后放入新表中，导出为excel，临时表过不多久就要删除。

     由于是在现有应用上实现，如果按老套路，需要写sql配置文件、映射结果，增加新的service和dao，将来再删除。

     既然有了数据引擎，几行代码就搞定。时时都能感受到数据访问如此轻松简单。

虽然有的人能认可这个引擎，但也有人认为这不是正道，会不会隐藏问题，他们已经习惯了现有的做法，觉得ibatis用起来很好。主要是他们还没有真正了解这个东西。在一个已经上线运行的应用里，也没有正式介绍推广这个东西。