相比Hibernate、iBatis、DBUtils等,理论上JDBC的性能都超过它们。JDBC提供更底层更精细的数据访问策略,这是Hibernate等框架所不具备的。
 
在一些高性能的数据操作中,越高级的框架越不适合使用。这里是我在开发中对JDBC使用过程中一些优化经验总结。
 
1、选择纯Java的JDBC驱动。
 
2、使用连接池--使用一个“池”来管理JDBC连接,并精心调试池配置的参数,目前可用的数据库连接池很多很多。
如何配置合适的参数呢,需要的是测试,而不是感觉。
 
3、重用Connection--最大限度使用每个数据库连接,得到了就不要轻易“丢弃”。
有时候在一个过程中,会多次操作数据库,而仅仅需要一个连接就够了,没必用一次就获取一个连接,用完后关闭或者入池。这样会增加“池”管理的成本,千万别以为你用了“池”就可以随便申请和归还连接,都是有代价的。如果是一个庞大循环块中操作数据库,更应该注意此问题!
除此之外,还应该对连接进行密集使用,尽可能晚的打开,并可能早的关闭。比如,你一个业务中有N多的操作,数据库操作穿插在其中,而其他的业务处理操作时间很长,那么使用一个连接处理这些操作是有问题的。这会导致长期占用连接,给数据库带来压力。
 
4、重用Statement/PreparedStatement--对于一些预定义SQL,设置为静态常量,并尽可能重用预定义SQL产生的 PreparedStatement对象。对于多次使用一种模式的SQL,使用预定义SQL可以获取更好的性能。对于Statement对象,可以反复的 重用,每次都可以接收不同的SQL语句,而对于PreparedStatement则不可以,因为预定义SQL在定义PreparedStatement 对象时候已经确定了,但是如果sql语句不变,则可以调用clearParameters()来达到从用目的,如果sql语句发生变化,也可以从用变量 名。
 
5、使用批处理SQL。
 
6、优化结果集ResultSet--查询时候,返回的结果集有不同的类型,优先选择只读结果集、不可滚动的属性。
这里是很容易出现问题的地方:
java.sql.ResultSet

static int CLOSE_CURSORS_AT_COMMIT    
                    该常量指示调用 Connection.commit 方法时应该关闭 ResultSet 对象。    
static int CONCUR_READ_ONLY    
                    该常量指示不可以更新的 ResultSet 对象的并发模式。    
static int CONCUR_UPDATABLE    
                    该常量指示可以更新的 ResultSet 对象的并发模式。    
static int FETCH_FORWARD    
                    该常量指示将按正向(即从第一个到最后一个)处理结果集中的行。    
static int FETCH_REVERSE    
                    该常量指示将按反向(即从最后一个到第一个)处理结果集中的行处理。    
static int FETCH_UNKNOWN    
                    该常量指示结果集中的行的处理顺序未知。    
static int HOLD_CURSORS_OVER_COMMIT    
                    该常量指示调用 Connection.commit 方法时不应关闭 ResultSet 对象。    
static int TYPE_FORWARD_ONLY    
                    该常量指示指针只能向前移动的 ResultSet 对象的类型。    
static int TYPE_SCROLL_INSENSITIVE    
                    该常量指示可滚动但通常不受其他的更改影响的 ResultSet 对象的类型。    
static int TYPE_SCROLL_SENSITIVE    
                    该常量指示可滚动并且通常受其他的更改影响的 ResultSet 对象的类型。
 
说明下:
 
结果集分两种类型:只读和可更改,只读的话,更省内存,查询的结果集不能更改。如果结果集在查询后,更改了值又要保存,则使用可更改结果集。
 
结果集的游标也有两种类型:如果没必要让游标自由滚动,则选择单方向移动的游标类型。
 
对于是否并发操作:如果不需要考虑线程安全,则选择忽略并发的结果集类型,否则选择并发安全的类型。
 
另外,还要控制结果的大小,几乎所有的数据库都有查询记录条数控制的策略,可以海量数据进行分批处理,一次一批,这样不至于把系统搞死。
 
7、事物优化--如果数据库不支持事物,就不要写回滚代码,如果不考虑事物,就不要做事务的控制。
 
8、安全优化--管理好你的Connection对象,在异常时候能“入池”或者关闭。因此应该将Connection释放的代码写在异常处理的finally块中。
 
9、异常处理优化--不要轻易吞噬SQLException,对于DAO、Service层次的数据访问,一般在DAO中跑出异常,在 Service中处理异常。但DAO中也可以处理异常,并做转义抛出,不要随便抛出RuntimeExeption,因为这是JVM抛出的,不需要你可以 去抛出,因为RuntimeException往往会导致系统挂起。
 
10、代码高层优化--在以上的基础上,优化封装你的数据访问方式,尽可能让代码简洁好维护,如果你还觉得性能不行,那就该从整个系统角度考虑优化了,比如加上缓存服务器,集群、负载均衡、优化数据库服务器等等,以获取更好的系能。

本文出自 “

熔 岩

” 博客