第3篇-基于源码的调优实践

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2026-05-24

4. 设置合适的事务只读属性

你可能会问：为什么要设置只读属性呢？

答案：为了优化性能！数据库会对只读事务进行优化（比如，避免脏读、不可重复读等）。

推荐：对于查询操作，设置为只读！

示例：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Transactional(readOnly = true) // 【核心】只读事务
    public User getUserById(Long id) {
        return userMapper.selectById(id);
    }

}

二、数据源调优

数据源调优是第二重要的调优！因为数据源直接影响到连接池的性能。

1. 配置合适的最大连接数（maxActive）

你可能会问：如何配置最大连接数呢？

答案：看你的业务并发量！

推荐配置：

如果是小型应用（并发量 < 100）：maxActive = 50
如果是中型应用（并发量 100 ~ 500）：maxActive = 100
如果是大型应用（并发量 > 500）：maxActive = 200（或者更多）

示例（Druid 连接池）：

# application.yml
spring:
  datasource:
    druid:
      # 【核心】最大连接数
      max-active: 100

【注意】 最大连接数不是越大越好！因为：

数据库服务器的资源是有限的（比如 CPU、内存、带宽）
连接数太多会导致数据库服务器负载过高

2. 配置合适的最小空闲连接数（minIdle）

你可能会问：为什么要配置最小空闲连接数呢？

答案：为了避免频繁创建/销毁连接！如果有足够的空闲连接，就可以直接获取，不需要创建新连接。

推荐配置：最小空闲连接数 = 最大连接数 / 2

示例（Druid 连接池）：

# application.yml
spring:
  datasource:
    druid:
      # 【核心】最小空闲连接数
      min-idle: 50

3. 配置合适的连接获取超时时间（maxWait）

你可能会问：为什么要配置连接获取超时时间呢？

答案：为了避免线程无限等待！如果连接池已经耗尽，线程会一直等待，直到获取到连接为止。这会导致线程阻塞！

推荐配置：最大等待时间 = 30 秒

示例（Druid 连接池）：

# application.yml
spring:
  datasource:
    druid:
      # 【核心】连接获取超时时间（毫秒）
      max-wait: 30000

4. 开启连接泄漏检测（removeAbandoned）

你可能会问：为什么要开启连接泄漏检测呢？

答案：为了避免连接泄漏！如果连接泄漏了，连接池中的连接会越来越少，最终耗尽！

推荐配置：开启连接泄漏检测！

示例（Druid 连接池）：

# application.yml
spring:
  datasource:
    druid:
      # 【核心】是否自动回收泄漏的连接
      remove-abandoned: true
      # 【核心】连接泄漏的超时时间（秒）
      remove-abandoned-timeout: 300
      # 【核心】是否打印连接泄漏的日志
      log-abandoned: true

三、MyBatis 调优

MyBatis 调优是第三重要的调优！因为 MyBatis 直接影响到SQL 执行性能。

1. 使用 PreparedStatement（默认就是）

你可能会问：为什么要使用 PreparedStatement 呢？

答案：因为 PreparedStatement 可以：

预编译 SQL：提高执行效率
防止 SQL 注入：参数化查询
支持动态参数：? 占位符

【注意】 MyBatis 默认就使用 PreparedStatement！所以，你不需要做任何配置。

2. 使用批量操作（BatchExecutor）

你可能会问：为什么要使用批量操作呢？

答案：为了提高批量插入/更新/删除的性能！如果不使用批量操作，每一条 SQL 都会单独执行，性能很差。

推荐场景：批量插入/更新/删除

示例一：使用 MyBatis 的 BatchExecutor

@Servce
public class UserService {

    @Autowired
    private SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate;

    public void batchInsert(List<User> users) {
        // 【核心】使用 BatchExecutor
        SqlSession sqlSession = sqlSessionTemplate.getSqlSessionFactory().openSession(ExecutorType.BATCH);
        UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
        for (User user : users) {
            userMapper.insert(user);
        }
        sqlSession.commit();
        sqlSession.close();
    }

}

示例二：使用 MyBatis-Spring 的 BatchSqlSessionTemplate

@Servce
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Transactional
    public void batchInsert(List<User> users) {
        for (User user : users) {
            userMapper.insert(user);
        }
        // 【注意】需要在 MyBatis 配置中设置 ExecutorType.BATCH
    }

}

【扩展点】 你可以在 MyBatis 配置中设置默认的执行器类型：

# application.yml
mybatis:
  executor-type: BATCH  # 【核心】默认使用 BatchExecutor

3. 使用一级缓存（默认开启）

你可能会问：为什么要使用一级缓存呢？

答案：为了提高查询性能！如果同一个 SqlSession 中执行了相同的查询，MyBatis 会直接从一级缓存中获取结果，不需要再查询数据库。

【注意】 MyBatis 默认就开启一级缓存！所以，你不需要做任何配置。

但是，一级缓存有以下限制：

只能在同一个 SqlSession 中生效
如果执行了 INSERT/UPDATE/DELETE，一级缓存会清空

4. 使用二级缓存（谨慎使用！）

你可能会问：为什么要使用二级缓存呢？

答案：为了提高跨 SqlSession 的查询性能！如果多个 SqlSession 执行了相同的查询，MyBatis 会直接从二级缓存中获取结果，不需要再查询数据库。

但是，二级缓存有以下问题：

数据不一致：如果多个应用实例共享同一个数据库，二级缓存会导致数据不一致
内存溢出：如果缓存的数据量太大，会导致内存溢出

所以，不建议使用二级缓存！推荐使用 Redis 等分布式缓存。

如果你一定要使用二级缓存，配置如下：

<!-- UserMapper.xml -->
<mapper namespace="com.example.mapper.UserMapper">
  <!-- 【核心】开启二级缓存 -->
  <cache/>
  
  <select id="selectById" resultType="User">
    SELECT * FROM user WHERE id = #{id}
  </select>
</mapper>

5. 使用分页插件（PageHelper）

你可能会问：为什么要使用分页插件呢？

答案：为了提高分页查询的性能！如果你自己写分页 SQL，可能会写出性能很差的 SQL（比如 SELECT * FROM user LIMIT 1000000, 10，这会导致全表扫描）。

推荐：使用 PageHelper 分页插件！

示例：

@Servce
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public PageInfo<User> getUsersByPage(int pageNum, int pageSize) {
        // 【核心】开启分页
        PageHelper.startPage(pageNum, pageSize);
        List<User> users = userMapper.selectAll();
        // 【核心】获取分页信息
        PageInfo<User> pageInfo = new PageInfo<>(users);
        return pageInfo;
    }

}

四、MySQL 调优

MySQL 调优是第四重要的调优！因为 MySQL 直接影响到SQL 执行性能。

1. 创建合适的索引

你可能会问：为什么要创建索引呢？

答案：为了提高查询性能！如果没有索引，MySQL 会进行全表扫描，性能很差。

推荐索引：

主键索引（默认就有）
唯一索引（比如 username）
普通索引（比如 email）
组合索引（比如 ame + age`）

示例：

-- 【核心】创建普通索引
CREATE INDEX idx_email ON user(email);

-- 【核心】创建组合索引
CREATE INDEX idx_name_age ON user(name, age);

【注意】 索引不是越多越好！因为：

索引会占用磁盘空间
索引会降低 INSERT/UPDATE/DELETE 的性能（因为需要维护索引）

2. 分析慢查询（Slow Query Log）

你可能会问：如何找到性能差的 SQL 呢？

答案：开启 MySQL 的慢查询日志！

配置慢查询日志：

-- 【核心】开启慢查询日志
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';

-- 【核心】设置慢查询阈值（秒）
SET GLOBAL long_query_time = 1;

-- 【核心】查看慢查询日志文件路径
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';

分析慢查询日志：

# 【核心】使用 mysqldumpslow 分析慢查询日志
mysqldumpslow -s t -t 10 /var/lib/mysql/slow.log

3. 使用 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划

你可能会问：如何分析 SQL 的执行计划呢？

答案：使用 EXPLAIN 命令！

示例：

-- 【核心】分析 SQL 执行计划
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE email = 'test@example.com';

关键字段：

type：访问类型（比如 ALL（全表扫描）、index（索引扫描）、range（范围扫描）、ref（非唯一索引扫描）、eq_ref（唯一索引扫描）、const（常量查询））
key：实际使用的索引
rows：扫描的行数
Extra：额外信息（比如 Using index（覆盖索引）、Using where（使用了 WHERE 条件）、Using temporary（使用了临时表）、Using filesort（使用了文件排序））