1. iBatis 属于半自动化框架
2. 什么场景应用iBatis
a. 由于安全原因,数据库结构部开发,无法使用Hibernate映射生成
b. 数据库方要求全部用存储过程
c. 系统数据量大,要求我们要用复杂的高效的SQL语句
3. iBatis配置
<sqlMapConfig>
<settings
cacheModelsEnabled="true" //是否启用SqlMapClient上的缓存机
enhancementEnabled="true" //是否针对POJO启用字节码增强机制以提升 getter/setter的调用效能,避免使用Java Reflect所带来的性能开销
lazyLoadingEnabled="true" //是否启用延迟加载机制,建议设为"true"
errorTracingEnabled="true"
maxRequests="32"
maxSessions="10"
maxTransactions="5"
useStatementNamespaces="false"
/>
<transactionManager type="JDBC">
<dataSource type="SIMPLE">
<property name="JDBC.Driver"
value="1"/>
</dataSource>
</transactionManager>
<sqlMap resource="com/ibatis/sample/User.xml"/>
JDBC
通过传统JDBC Connection.commit/rollback实现事务支持。
JTA
使用容器提供的JTA服务实现全局事务管理。
EXTERNAL
外部事务管理,如在EJB中使用ibatis,通过EJB的部署配置即可实现自
动的事务管理机制。此时ibatis 将把所有事务委托给外部容器进行管理。
此外,通过Spring 等轻量级容器实现事务的配置化管理也是一个不错的选
择。关于结合容器实现事务管理,参见“高级特性”中的描述。
</sqlMapConfig>
4. sql 配置
sqlMap.update("updateUser",user);
<update id="updateUser"
parameterClass="user"> //传入的参数的类型
<![CDATA[ //避免xml中字符与sql冲突
UPDATE t_user
SET
name=#name#,
sex=#sex#
WHERE id = #id#
]]>
</update>
5. 调用
XmlSqlMapClientBuilder xmlBuilder = new XmlSqlMapClientBuilder();
SqlMapClient sqlMap = xmlBuilder.buildSqlMap(reader);
//sqlMap系统初始化完毕,开始执行update操作
try{
sqlMap.startTransaction();
User user = new User();
user.setId(new Integer(1));
user.setName("Erica");
user.setSex(new Integer(1));
sqlMap.update("updateUser",user);
sqlMap.commitTransaction();
finally{
sqlMap.endTransaction();
}
6. 传入Map and 其它参数
<statement id="statementName"
[parameterClass="some.class.Name"]
[resultClass="some.class.Name"]
[parameterMap="nameOfParameterMap"]
[resultMap="nameOfResultMap"]
[cacheModel="nameOfCache"]
>
select * from t_user where sex = [?|#propertyName#]
order by [$simpleDynamic$ ]
</statement>
7. 一对多查询
<resultMap id="get-user-result" class="user">
<result property="id" column="id"/>
<result property="name" column="name"/>
<result property="sex" column="sex"/>
<result property="addresses" column="id"
select="User.getAddressByUserId"/>
</resultMap>
<select id="getUsers"
parameterClass="java.lang.String"
resultMap="get-user-result">
<![CDATA[
select
id,
name,
sex,
from t_user
where id = #id#
]]>
</select>
1 条本身, 10000条address 记录
如果 t_user 表中记录较少,不会有明显的影响,假设t_user 表中有十万条记录,那
么这样的操作将需要100000+1 条Select语句反复执行才能获得结果,无疑,随着记录
的增长,这样的开销将无法承受。
8. 一对多查询
<resultMap id="get-user-result" class="user">
<result property="id" column="id"/>
<result property="name" column="name"/>
<result property="sex" column="sex"/>
<result property="address" column="t_address.address"/>
<result property="zipCode" column="t_address.zipcode"/>
</resultMap>
<select id="getUsers"
parameterClass="java.lang.String"
resultMap="get-user-result">
<![CDATA[
select
from t_user,t_address
where t_user.id=t_address.user_id
]]>
</select>
9. 延迟加载
7的列子, 只有当访问address时才会真正执行
10. 动态查询
不同的查询条件, 形成不同的查询sql
<select id="getUsers"
parameterClass="user"
resultMap="get-user-result">
select
id,
name,
sex
from t_user
<dynamic prepend="WHERE">
<isNotEmpty prepend="AND" property="name">
(name like #name#)
</isNotEmpty>
<isNotEmpty prepend="AND" property="address">
(address like #address#)
</isNotEmpty>
</dynamic>
</select>
11 事务管理
JDBC, JTA, 外部事务管理
基于 JTA的事务管理机制
JTA提供了跨数据库连接(或其他JTA资源)的事务管理能力。这一点是与JDBC
Transaction最大的差异。
JDBC事务由Connnection管理,也就是说,事务管理实际上是在JDBC Connection
中实现。事务周期限于Connection的生命周期。同样,对于基于JDBC的ibatis事务管
理机制而言,事务管理在SqlMapClient所依托的JDBC Connection中实现,事务周期限
于SqlMapClient 的生命周期。
JTA事务管理则由JTA容器实现,JTA容器对当前加入事务的众多Connection进
行调度,实现其事务性要求。JTA的事务周期可横跨多个JDBC Connection生命周期。
同样,对于基于JTA事务的ibatis而言,JTA事务横跨可横跨多个SqlMapClient。
12. Cache
<cacheModel
id="product-cache"
type ="LRU"
readOnly="true" 如数据对象的某个属性发生了变化,则此数据对象就将被从缓存中废除,下次需要重新从数据库读取数据,构造新的数据对象。
serialize="false">
</cacheModel>
如果需要全局的数据缓存,CacheModel的serialize属性必须被设为true。否则数据
缓存只对当前Session(可简单理解为当前线程)有效,局部缓存对系统的整体性能提
升有限。
在 serialize="true"的情况下,如果有多个Session同时从Cache 中读取某个
数据对象,Cache 将为每个Session返回一个对象的复本,也就是说,每个Session 将
得到包含相同信息的不同对象实例。因而Session 可以对其从Cache 获得的数据进行
存取而无需担心多线程并发情况下的同步冲突。
Cache Type:
与hibernate类似,ibatis通过缓冲接口的插件式实现,提供了多种Cache的实现机
制可供选择:
1.MEMORY
2.LRU
3.FIFO
4.OSCACHE
13 Memory Cache
<cacheModel id="user_cache" type="MEMORY">
<flushInterval hours="24"/>
<flushOnExecute statement="updateUser"/>
<property name="reference-type" value="WEAK" />
</cacheModel>
MEMORY 类型的Cache 实现,实际上是通过Java 对象引用进行。ibatis 中,其实现类
为com.ibatis.db.sqlmap.cache.memory.MemoryCacheController,MemoryCacheController 内部,
使用一个HashMap来保存当前需要缓存的数据对象的引用。
reference-type属性可以有以下几种配置:
1. STRONG
即基于传统的Java对象引用机制,除非对Cache显式清空(如到了flushInterval
设定的时间;执行了flushOnExecute所指定的方法;或代码中对Cache执行了清除
操作等),否则引用将被持续保留。
此类型的设定适用于缓存常用的数据对象,或者当前系统内存非常充裕的情况。
2. SOFT
基于SoftReference 的缓存实现,只有JVM 内存不足的时候,才会对缓冲池中的数
据对象进行回收。
此类型的设定适用于系统内存较为充裕,且系统并发量比较稳定的情况。
3. WEAK
基于WeakReference 的缓存实现,当JVM 垃圾回收时,缓存中的数据对象将被JVM
收回。
一般情况下,可以采用WEAK的MEMORY型Cache配置。
14 LRU
LRU型Cache
当Cache达到预先设定的最大容量时,ibatis会按照“最少使用”原则将使用频率最少
的对象从缓冲中清除。
<cacheModel id="userCache" type="LRU">
<flushInterval hours="24"/>
<flushOnExecute statement="updateUser"/>
<property name="size" value="1000" />
</cacheModel>
可配置的参数有:
u flushInterval
指定了多长时间清除缓存,上例中指定每24小时强行清空缓存区的所有内容。
u size
15. FIFO型Cache
先进先出型缓存,最先放入Cache中的数据将被最先废除。可配置参数与LRU型相同:
<cacheModel id="userCache" type="FIFO">
<flushInterval hours="24"/>
<flushOnExecute statement="updateUser"/>
<property name="size" value="1000" />
</cacheModel>
16. OSCache
在生产部署时,建议采用OSCache,OSCache 是得到了广泛使用的开源Cache 实现
(Hibernate 中也提供了对OSCache 的支持),它基于更加可靠高效的设计,更重要的是,
最新版本的OSCache 已经支持Cache 集群。如果系统需要部署在集群中,或者需要部署在
多机负载均衡模式的环境中以获得性能上的优势,那么OSCache在这里则是不二之选。
17 oscache.properties
#是否使用内存作为缓存空间
cache.memory=true
#缓存管理事件监听器,通过这个监听器可以获知当前Cache 的运行情况
cache.event.listeners=com.opensymphony.oscache.plugins.clustersupport.JMSBroa
dcastingListener
#如果使用磁盘缓存(cache.memory=false),则需要指定磁盘存储接口实现
#cache.persistence.class=com.opensymphony.oscache.plugins.diskpersistence.Disk
PersistenceListener
# 磁盘缓存所使用的文件存储路径
# cache.path=c:\\myapp\\cache
# 缓存调度算法,可选的有LRU,FIFO和无限缓存(UnlimitedCache)
# cache.algorithm=com.opensymphony.oscache.base.algorithm.FIFOCache
# cache.algorithm=com.opensymphony.oscache.base.algorithm.UnlimitedCache
cache.algorithm=com.opensymphony.oscache.base.algorithm.LRUCache
#内存缓存的最大容量
cache.capacity=1000
# 是否限制磁盘缓存的容量
# cache.unlimited.disk=false
# 基于JMS的集群缓存同步配置
#cache.cluster.jms.topic.factory=java:comp/env/jms/TopicConnectionFactory
#cache.cluster.jms.topic.name=java:comp/env/jms/OSCacheTopic
#cache.cluster.jms.node.name=node1
# 基于JAVAGROUP的集群缓存同步配置
#cache.cluster.properties=UDP(mcast_addr=231.12.21.132;mcast_port=45566;ip_
ttl=32;mcast_send_buf_size=150000;mcast_recv_buf_size=80000):PING(timeout
=2000;num_initial_members=3):MERGE2(min_interval=5000;max_interval=10000
):FD_SOCK:VERIFY_SUSPECT(timeout=1500):pbcast.NAKACK(gc_lag=50;retransm
it_timeout=300,600,1200,2400,4800):pbcast.STABLE(desired_avg_gossip=20000):
UNICAST(timeout=5000):FRAG(frag_size=8096;down_thread=false;up_thread=fal
se):pbcast.GMS(join_timeout=5000;join_retry_timeout=2000;shun=false;print_loc
al_addr=true)
#cache.cluster.multicast.ip=231.12.21.132
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