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javalearner

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！
     
  
   
   
     
   

     
   
  




4、重用Statement--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。


  


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，请务必保留此出处http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/225828


  
  
   
   

     
   

     
   
  

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