问题定位

业务中部分批量更新操作超时，后排查发现是数据库连接池满了，导致更新失败，原先的理解是批量更新操作应该不会将连接池占满才对，参考文献少配置了rewriteBatchedStatements参数，否则即使使用批量操作也会一条一条将请求提交给mysql，google很多文章并没有详细解释这个参数是如何起作用的，所以特此记录一下

useCursorFetch ： 在查询大批量的数据时，MySQL是以FetchAll的方式，将所有的数据都堆到客户端的，要想使用stream方式，要通过 useCursorFetch 参数打开开关；这个参数mysql缺省是false的；（MySQL最低版本 5.0.2）（https://www.jianshu.com/p/64bd83f3bcc5）

rewriteBatchedStatements：MyBatis 的批量方式，

有 Mybatis Batch，
原生JDBC Batch方式，
以及Mybatis的foreach拼接SQL的方式
除了最后一种foreach拼接SQL的方式不受rewriteBatchedStatements影响，另两种方式，需要打开 rewriteBatchedStatements 参数，才能实现高性能的批量操作（MySQL最低驱动版本：5.1.13）

public class NotifyRecordDaoTest extends BaseTest {

    @Resource(name = "masterDataSource")
    private DataSource dataSource;


    @Test
    public void insert() throws Exception {

        Connection connection = dataSource.getConnection();
        connection.setAutoCommit(false);
        String sql = "insert into notify_record(" +
                "        partner_no," +
                "        trade_no, loan_no, notify_times," +
                "        limit_notify_times, notify_url, notify_type,notify_content," +
                "        notify_status)" +
                "        values(?,?,?,?,?,?,?,?,?) ";

        PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql);

        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            statement.setString(1, "1");
            statement.setString(2, i + "");
            statement.setInt(3, 1);
            statement.setInt(4, 1);
            statement.setString(5, "1");
            statement.setString(6, "1");
            statement.setString(7, "1");
            statement.setString(8, "1");
            statement.setString(9, "1");
            statement.addBatch();
        }
        long start = System.currentTimeMillis();

        statement.executeBatch();
        connection.commit();
        connection.close();
        statement.close();
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);


    }

    @Test
    public void insertB() {

        List<NotifyRecordEntity> notifyRecordEntityList = Lists.newArrayList();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            NotifyRecordEntity record = new NotifyRecordEntity();
            record.setLastNotifyTime(new Date());
            record.setPartnerNo("1");
            record.setLimitNotifyTimes(1);
            record.setNotifyUrl("1");
            record.setLoanNo("1");
            record.setNotifyContent("1");
            record.setTradeNo("" + i);
            record.setNotifyTimes(1);
            record.setNotifyType(EnumNotifyType.DAIFU);
            record.setNotifyStatus(EnumNotifyStatus.FAIL);
            notifyRecordEntityList.add(record);
        }
        long start = System.currentTimeMillis();
        Map<String, Object> params = Maps.newHashMap();
        params.put("notifyRecordEntityList", notifyRecordEntityList);
        DaoFactory.notifyRecordDao.insertSelectiveList(params);
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);

    }


    @Resource
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

    @Test
    public void insertC() {

        SqlSession sqlsession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH, false);
        NotifyRecordDao notifyRecordDao = sqlsession.getMapper(NotifyRecordDao.class);
        int num = 0;

        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            NotifyRecordEntity record = new NotifyRecordEntity();
            record.setLastNotifyTime(new Date());
            record.setPartnerNo("1");
            record.setLimitNotifyTimes(1);
            record.setNotifyUrl("1");
            record.setLoanNo("1");
            record.setNotifyContent("1");
            record.setTradeNo("s" + i);
            record.setNotifyTimes(1);
            record.setNotifyType(EnumNotifyType.DAIFU);
            record.setNotifyStatus(EnumNotifyStatus.FAIL);
            notifyRecordDao.insert(record);
            num++;
//            if(num>=1000){
//                sqlsession.commit();
//                sqlsession.clearCache();
//                num=0;
//            }
        }
        long start = System.currentTimeMillis();
        sqlsession.commit();
        sqlsession.clearCache();
        sqlsession.close();
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);


    }
}

测试插入一万条数据的发现除了拼接SQL的方式需要用5秒多的时间外，Mybatis Batch和原生JDBC Batch都需要50多秒，怎么想都觉得不可能，写法没有问题一定是数据库或者数据库连接配置上有问题。

后来才发现要批量执行的话，JDBC连接URL字符串中需要新增一个参数：rewriteBatchedStatements=true

master.jdbc.url=jdbc:mysql://112.126.84.3:3306/outreach_platform?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true&rewriteBatchedStatements=true

关于rewriteBatchedStatements这个参数介绍：

MySQL的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数，并保证5.1.13以上版本的驱动，才能实现高性能的批量插入。
MySQL JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句，把我们期望批量执行的一组sql语句拆散，一条一条地发给MySQL数据库，批量插入实际上是单条插入，直接造成较低的性能。
只有把rewriteBatchedStatements参数置为true, 驱动才会帮你批量执行SQL
另外这个选项对INSERT/UPDATE/DELETE都有效

添加rewriteBatchedStatements=true这个参数后的执行速度比较：
同个表插入一万条数据时间近似值：
JDBC BATCH 1.1秒左右 > Mybatis BATCH 2.2秒左右 > 拼接SQL 4.5秒左右