100—-spring第三天 2018.10.20

100—-spring第三天 2018.10.20

| # 100—-spring第三天 2018.10.20 sloth
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1.POJO是什么
pojo全名是plain ordinary java object,翻译出来就是普通java类，实际上就是普通JavaBeans，实际上就是实体类，里面有一些属性以及getter和setter方法的类
2.spring体系结构
100---spring第三天 2018.10.20 - 图1 ## （1）核心容器核心容器由spring-core，spring-beans，spring-context，spring-context-support和spring-expression（SpEL，Spring表达式语言，Spring Expression Language）等模块组成，它们的细节如下：

spring-core模块提供了框架的基本组成部分，包括 IoC 和依赖注入功能。
spring-beans 模块提供 BeanFactory，工厂模式的微妙实现，它移除了编码式单例的需要，并且可以把配置和依赖从实际编码逻辑中解耦。
context模块建立在由core和 beans 模块的基础上建立起来的，它以一种类似于JNDI注册的方式访问对象。Context模块继承自Bean模块，并且添加了国际化（比如，使用资源束）、事件传播、资源加载和透明地创建上下文（比如，通过Servelet容器）等功能。Context模块也支持Java EE的功能，比如EJB、JMX和远程调用等。ApplicationContext接口是Context模块的焦点。spring-context-support提供了对第三方库集成到Spring上下文的支持，比如缓存（EhCache, Guava, JCache）、邮件（JavaMail）、调度（CommonJ, Quartz）、模板引擎（FreeMarker, JasperReports, Velocity）等。
spring-expression模块提供了强大的表达式语言，用于在运行时查询和操作对象图。它是JSP2.1规范中定义的统一表达式语言的扩展，支持set和get属性值、属性赋值、方法调用、访问数组集合及索引的内容、逻辑算术运算、命名变量、通过名字从Spring IoC容器检索对象，还支持列表的投影、选择以及聚合等。。
（2）数据访问/集成
数据访问/集成层包括 JDBC，ORM，OXM，JMS 和事务处理模块，它们的细节如下：（注：JDBC=Java Data Base Connectivity，ORM=Object Relational Mapping，OXM=Object XML Mapping，JMS=Java Message Service）
JDBC 模块提供了JDBC抽象层，它消除了冗长的JDBC编码和对数据库供应商特定错误代码的解析。
ORM 模块提供了对流行的对象关系映射API的集成，包括JPA、JDO和Hibernate等。通过此模块可以让这些ORM框架和spring的其它功能整合，比如前面提及的事务管理。
OXM 模块提供了对OXM实现的支持，比如JAXB、Castor、XML Beans、JiBX、XStream等。
JMS 模块包含生产（produce）和消费（consume）消息的功能。从Spring 4.1开始，集成了spring-messaging模块。。
事务模块为实现特殊接口类及所有的 POJO 支持编程式和声明式事务管理。（注：编程式事务需要自己写beginTransaction()、commit()、rollback()等事务管理方法，声明式事务是通过注解或配置由spring自动处理，编程式事务粒度更细）
（3）Web
Web 层由 Web，Web-MVC，Web-Socket 和 Web-Portlet 组成，它们的细节如下：
Web 模块提供面向web的基本功能和面向web的应用上下文，比如多部分（multipart）文件上传功能、使用Servlet监听器初始化IoC容器等。它还包括HTTP客户端以及Spring远程调用中与web相关的部分。。
Web-MVC 模块为web应用提供了模型视图控制（MVC）和REST Web服务的实现。Spring的MVC框架可以使领域模型代码和web表单完全地分离，且可以与Spring框架的其它所有功能进行集成。
Web-Socket 模块为 WebSocket-based 提供了支持，而且在 web 应用程序中提供了客户端和服务器端之间通信的两种方式。
Web-Portlet 模块提供了用于Portlet环境的MVC实现，并反映了spring-webmvc模块的功能。
（4）其他
还有其他一些重要的模块，像 AOP，Aspects，Instrumentation，Web 和测试模块，它们的细节如下：
AOP 模块提供了面向方面的编程实现，允许你定义方法拦截器和切入点对代码进行干净地解耦，从而使实现功能的代码彻底的解耦出来。使用源码级的元数据，可以用类似于.Net属性的方式合并行为信息到代码中。
Aspects 模块提供了与 AspectJ 的集成，这是一个功能强大且成熟的面向切面编程（AOP）框架。
Instrumentation 模块在一定的应用服务器中提供了类 instrumentation 的支持和类加载器的实现。
Messaging 模块为 STOMP 提供了支持作为在应用程序中 WebSocket 子协议的使用。它也支持一个注解编程模型，它是为了选路和处理来自 WebSocket 客户端的 STOMP 信息。
测试模块支持对具有 JUnit 或 TestNG 框架的 Spring 组件的测试。 3.spring的一些注解

| # 后端程序员必备：书写高质量SQL的30条建议 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2OTA0Njk0OA==&mid=2247486461&idx=1&sn=60a22279196d084cc398936fe3b37772&chksm=cea24436f9d5cd20a4fa0e907590f3e700d7378b3f608d7b33bb52cfb96f503b7ccb65a1deed&token=1987003517&lang=zh_CN#rd
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## 后端程序员必备：书写高质量SQL的30条建议 JavaGuide3月27日以下文章来源于捡田螺的小男孩，作者捡田螺的小男孩捡田螺的小男孩专注后端技术栈，热爱分享，热爱交朋友，热爱工作总结。毕业于华南理工大学，软件工程专业~大家好！我是 Guide 哥。今天推荐一篇非常不错的文章，助你写出更高质量的 SQL。文章内容过多，为了方便随时查阅，建议收藏！
### 前言本文将结合实例demo，阐述30条有关于优化SQL的建议，多数是实际开发中总结出来的，希望对大家有帮助。### 1、查询SQL尽量不要使用select ，而是select具体字段。反例子：selectfromemployee;正例子：selectid，namefromemployee;理由：

只取需要的字段，节省资源、减少网络开销。
select * 进行查询时，很可能就不会使用到覆盖索引了，就会造成回表查询。
2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用limit 1
假设现在有employee员工表，要找出一个名字叫jay的人.CREATETABLEemployee(idint(11)NOTNULL,namevarchar(255)DEFAULTNULL,ageint(11)DEFAULTNULL,datedatetimeDEFAULTNULL,sexint(1)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(id))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;反例：selectid，namefromemployeewherename=’jay’正例selectid，namefromemployeewherename=’jay’limit1;理由：
加上limit 1后,只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描了,效率将会大大提高。
当然，如果name是唯一索引的话，是不必要加上limit 1了，因为limit的存在主要就是为了防止全表扫描，从而提高性能,如果一个语句本身可以预知不用全表扫描，有没有limit ，性能的差别并不大。
3、应尽量避免在where子句中使用or来连接条件
新建一个user表，它有一个普通索引userId，表结构如下：CREATETABLEuser(idint(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,userIdint(11)NOTNULL,ageint(11)NOTNULL,namevarchar(255)NOTNULL,PRIMARYKEY(id),KEYidx_userId(userId))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;假设现在需要查询userid为1或者年龄为18岁的用户，很容易有以下sql反例:selectfromuserwhereuserid=1orage =18正例：//使用union allselectfromuserwhereuserid=1unionallselectfromuserwhereage =18
//或者分开两条sql写：selectfromuserwhereuserid=1select*fromuserwhereage =18理由：
使用or可能会使索引失效，从而全表扫描。

对于or+没有索引的age这种情况，假设它走了userId的索引，但是走到age查询条件时，它还得全表扫描，也就是需要三步过程：全表扫描+索引扫描+合并如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就完事。mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，索引可能失效，看起来也合情合理。

4、优化limit分页
我们日常做分页需求时，一般会用 limit 实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。反例：selectid，name，agefromemployeelimit10000，10正例：//方案一：返回上次查询的最大记录(偏移量)selectid，namefromemployeewhereid>10000limit10.
//方案二：orderby+ 索引selectid，namefromemployeeorderbyidlimit10000，10
//方案三：在业务允许的情况下限制页数：理由：
当偏移量最大的时候，查询效率就会越低，因为Mysql并非是跳过偏移量直接去取后面的数据，而是先把偏移量+要取的条数，然后再把前面偏移量这一段的数据抛弃掉再返回的。
如果使用优化方案一，返回上次最大查询记录（偏移量），这样可以跳过偏移量，效率提升不少。
方案二使用order by+索引，也是可以提高查询效率的。
方案三的话，建议跟业务讨论，有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。
5、优化你的like语句
日常开发中，如果用到模糊关键字查询，很容易想到like，但是like很可能让你的索引失效。反例：selectuserId，namefromuserwhereuserIdlike’%123’;正例：selectuserId，namefromuserwhereuserIdlike’123%’;理由：
把%放前面，并不走索引，如下：
把% 放关键字后面，还是会走索引的。如下：
6、使用where条件限定要查询的数据，避免返回多余的行
假设业务场景是这样：查询某个用户是否是会员。曾经看过老的实现代码是这样。。。反例：List userIds = sqlMap.queryList(“selectuserIdfromuserwhereisVip=1”);boolean isVip = userIds.contains(userId);正例：Long userId = sqlMap.queryObject(“selectuserIdfromuserwhereuserId=’userId’andisVip=’1’”)boolean isVip = userId！=null;理由：
需要什么数据，就去查什么数据，避免返回不必要的数据，节省开销。
7、尽量避免在索引列上使用mysql的内置函数
业务需求：查询最近七天内登陆过的用户(假设loginTime加了索引)反例：selectuserId,loginTimefromloginuserwhereDate_ADD(loginTime,Interval7DAY) >=now();正例：explainselectuserId,loginTimefromloginuserwhereloginTime >=Date_ADD(NOW(),INTERVAL-7DAY);理由：
索引列上使用mysql的内置函数，索引失效 img
如果索引列不加内置函数，索引还是会走的。
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫
反例：yiselectfromuserwhereage-1=10；正例：selectfromuserwhereage =11；理由：
虽然age加了索引，但是因为对它进行运算，索引直接迷路了。。。
9、Inner join 、left join、right join，优先使用Inner join，如果是left join，左边表结果尽量小
- Inner join 内连接，在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集
- left join 在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录。
- right join 在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。

都满足SQL需求的前提下，推荐优先使用Inner join（内连接），如果要使用left join，左边表数据结果尽量小，如果有条件的尽量放到左边处理。反例:select from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size where t1.id>2;正例：select from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;理由：

如果inner join是等值连接，或许返回的行数比较少，所以性能相对会好一点。
同理，使用了左连接，左边表数据结果尽量小，条件尽量放到左边处理，意味着返回的行数可能比较少。
10、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
反例：select age,name from user where age <>18;正例：//可以考虑分开两条sql写select age,name from user where age <18;select age,name from user where age >18;理由：
使用!=和<>很可能会让索引失效 img### 11、使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。表结构：（有一个联合索引idx_userid_age，userId在前，age在后）CREATE TABLE user (idint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,userIdint(11) NOT NULL,ageint(11) DEFAULT NULL,name varchar(255) NOT NULL,PRIMARYKEY(id),KEY idx_userid_age(userId,age)USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2DEFAULT CHARSET=utf8;反例：select from user where age =10;img正例：//符合最左匹配原则select from user where userid=10and age =10；//符合最左匹配原则select * from user where userid =10;理由：
当我们创建一个联合索引的时候，如(k1,k2,k3)，相当于创建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则。
联合索引不满足最左原则，索引一般会失效，但是这个还跟Mysql优化器有关的。
12、对查询进行优化，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描。
反例：select * from user where address =’深圳’ order by age ;正例：添加索引alter table user add indexidx_address_age(address,age)img### 13、如果插入数据过多，考虑批量插入。反例：for(User u :list){INSERT intouser(name,age)values(#name#,#age#)}正例：//一次500批量插入，分批进行insert intouser(name,age)values(#{item.name},#{item.age})理由：
批量插入性能好，更加省时间

打个比喻:假如你需要搬一万块砖到楼顶,你有一个电梯,电梯一次可以放适量的砖（最多放500）,你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送500,你觉得哪个时间消耗大?

14、在适当的时候，使用覆盖索引。
覆盖索引能够使得你的SQL语句不需要回表，仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据，大大提高了查询效率。反例：// like模糊查询，不走索引了select from user where userid like’%123%’正例：//id为主键，那么为普通索引，即覆盖索引登场了。select id,name from user where userid like’%123%’;img### 15、慎用distinct关键字 distinct 关键字一般用来过滤重复记录，以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时，给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用，却会大大降低查询效率。反例：SELECT DISTINCT from user;正例：select DISTINCT name from user;理由：
带distinct的语句cpu时间和占用时间都高于不带distinct的语句。因为当查询很多字段时，如果使用distinct，数据库引擎就会对数据进行比较，过滤掉重复数据，然而这个比较，过滤的过程会占用系统资源，cpu时间。
16、删除冗余和重复索引
反例：KEY idx_userId (userId)KEY idx_userId_age (userId,age)正例://删除userId索引，因为组合索引（A，B）相当于创建了（A）和（A，B）索引KEY idx_userId_age (userId,age)理由：
重复的索引需要维护，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能的。
17、如果数据量较大，优化你的修改/删除语句。
避免同时修改或删除过多数据，因为会造成cpu利用率过高，从而影响别人对数据库的访问。反例：//一次删除10万或者100万+？delete from user where id <100000;`//或者采用单一循环操作，效率低，时间漫长`for（User user：list）{delete from user；}正例：`//分批进行删除,如每次500`delete user where id<500delete product where id>=500and id<1000；理由：
一次性删除太多数据，可能会有lock wait timeout exceed的错误，所以建议分批操作。
18、where子句中考虑使用默认值代替null。
反例：select from user where age is notnull;正例：//设置0为默认值select from user where age>0;理由：
并不是说使用了is null 或者 is not null 就会不走索引了，这个跟mysql版本以及查询成本都有关。

如果mysql优化器发现，走索引比不走索引成本还要高，肯定会放弃索引，这些条件！=，>is null，is not null经常被认为让索引失效，其实是因为一般情况下，查询的成本高，优化器自动放弃的。
如果把null值，换成默认值，很多时候让走索引成为可能，同时，表达意思会相对清晰一点。

19、不要有超过5个以上的表连接
连表越多，编译的时间和开销也就越大。
把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高。
如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着糟糕的设计了。
20、exist & in的合理利用
假设表A表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下SQL:select from A where deptIdin(select deptId from B);这样写等价于：> 先查询部门表B> select deptId from B> 再由部门deptId，查询A的员工> select from A where A.deptId = B.deptId 可以抽象成这样的一个循环：List<> resultSet ;for(inti=0;i select from A,先从A表做循环> select from B where A.deptId = B.deptId,再从B表做循环. 同理，可以抽象成这样一个循环：List<> resultSet ;for(inti=0;i<A.length;i++) {for(intj=0;j<B.length;j++) {if(A[i].deptId==B[j].deptId) {resultSet.add(A[i]);break;}}}数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只做了两次；相反建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复，这样系统就受不了了。即mysql优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优。因此，我们要选择最外层循环小的，也就是，如果B的数据量小于A，适合使用in，如果B的数据量大于A，即适合选择exist。### 21、尽量用 union all 替换 union 如果检索结果中不会有重复的记录，推荐union all 替换 union。反例：select from user where userid=1unionselect from user where age =10正例：select from user where userid=1union allselect from user where age =10理由：
如果使用union，不管检索结果有没有重复，都会尝试进行合并，然后在输出最终结果前进行排序。如果已知检索结果没有重复记录，使用union all 代替union，这样会提高效率。

22、索引不宜太多，一般5个以内。
索引并不是越多越好，索引虽然提高了查询的效率，但是也降低了插入和更新的效率。
insert或update时有可能会重建索引，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定。
一个表的索引数最好不要超过5个，若太多需要考虑一些索引是否没有存在的必要。
23、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型
反例：king_idvarchar（20） NOT NULL COMMENT'守护者Id'正例：king_idint(11) NOT NULL COMMENT'守护者Id'理由：
相对于数字型字段，字符型会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
24、索引不适合建在有大量重复数据的字段上，如性别这类型数据库字段。
因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。### 25、尽量避免向客户端返回过多数据量。假设业务需求是，用户请求查看自己最近一年观看过的直播数据。反例：//一次性查询所有数据回来select from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval1Y)正例：//分页查询select from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval1Y) limit offset，pageSize
//如果是前端分页，可以先查询前两百条记录，因为一般用户应该也不会往下翻太多页，select from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval1Y) limit200;### 26、当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名，并把别名前缀于每一列上，这样语义更加清晰。反例：select from A innerjoin B on A.deptId = B.deptId;正例：select memeber.name,deptment.deptName from A member innerjoin B deptment on member.deptId = deptment.deptId;### 27、尽可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar。反例：deptNamechar(100) DEFAULT NULL COMMENT’部门名称’正例：deptName varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT’部门名称’理由：
因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间。
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高。
28、为了提高group by 语句的效率，可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉。
反例：select job，avg（salary） from employee group by job having job =’president’or job =’managent’正例：select job，avg（salary） from employee where job =’president’or job =’managent’group by job；### 29、如何字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效反例：select from user where userid =123;正例：select from user where userid =’123’;理由：
为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。

30、使用explain 分析你SQL的计划
日常开发写SQL的时候，尽量养成一个习惯吧。用explain分析一下你写的SQL，尤其是走不走索引这一块。explain select * from user where userid =10086or age =18;img### 参考与感谢
Mysql优化原则_小表驱动大表IN和EXISTS的合理利用:https://segmentfault.com/a/1190000014509559
sql语句的优化分析: https://www.cnblogs.com/knowledgesea/p/3686105.html
插点题外话，这两周利用业余时间一直在写，《【Java 大厂真实面试经历】我和阿里面试官的一次“邂逅”(附问题详解)》的下一期，这篇文章算是鸽了很久。为了写好这篇文章差不多把《现代操作系统》这本书过了一遍，大学学的差不错忘完了。今天晚上边听同事分享他的加拿大学习生活，边继续写文章。然后我的 Kafka 也还没更新完，哭了～～～下周还要上线，今天临时领了一个还算复杂的前后端都有的任务。哭了我的自由时间在哪里哦？