前言:
现在你们对“springboot mybatis自动提交”大致比较看重,朋友们都需要分析一些“springboot mybatis自动提交”的相关内容。那么小编在网上汇集了一些关于“springboot mybatis自动提交””的相关内容,希望同学们能喜欢,朋友们一起来了解一下吧!MP特性公共字段的自动填充功能
自动更新全局属性,比如创建的时间修改的时间,这样就不用每执行一次插入更新操作都带上一个set大大节省了很多效率,从而也避免为了因为时间格式的不统一问题。
为了输出日志到控制台引入日志的依赖:
<dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>1.7.25</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> <version>1.7.25</version> </dependency>
下面是两种更新的操作方式:
传统的通过插入时间操作的:
private Date createTime; private Date updateTime; user.setCreateTime(new Date()); user.setUpdateTime(new Date());现代的通过配置全局字段来进行自动更新操作(MyBatis-Plus的特性-自动填充)
官方文档:
1.实现接口:com.baomidou.mybatisplus.mapper.IMetaObjectHandler实现方法
public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler { //插入时的时间填充 @Override public void insertFill(MetaObject metaObject) { } //更新时的时间填充 @Override public void updateFill(MetaObject metaObject) { } }
2.注解填充字段 @TableField(.. fill = FieldFill.INSERT) 生成器策略部分也可以配置!
// 注意!这里需要标记为填充字段 @TableField(.. fill = FieldFill.INSERT) private String fillField;
3.完整代码
@Slf4j//log打印日志,>>>>放弃你的System.out.println() @Component//申明是一个配置类 public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler { //插入时的时间填充 @Override public void insertFill(MetaObject metaObject) { log.info("start insert Fill"); this.fillStrategy(metaObject,"createTime",new Date()); this.fillStrategy(metaObject,"updateTime",new Date()); } //更新时的时间填充 @Override public void updateFill(MetaObject metaObject) { log.info("start update Fill"); this.fillStrategy(metaObject,"updateTime",new Date()); //下面的setFieldValByName已经过时 //this.setFieldValByName("updateTime",new Date(), metaObject); } }
测试:
@Test public void insertUser(){ System.out.println(("----- insertUser method test ------")); User user = new User(); user.setName("自动填充"); user.setEmail("自动填充p@email.com"); user.setPassword("自动填充"); user.setPhoneNum("12341234123"); int num = userMapper.insert(user); if (num>0){ System.out.println("插入成功!!!"); }} @Test public void updateUser(){ System.out.println(("----- updateUser method test ------") ); User user = new User(); user.setId(6); user.setEmail("mp@email.com"); user.setPassword("修改mp123"); int num = userMapper.updateById(user); if (num>0){ System.out.println("修改成功!!!"); } }
此时在数据库中查看会发现在没有set creatTime和updateTime依然能正常操作。
乐观锁
那么说到乐观了肯定就会想到悲观,那么你想对了,还有悲观锁,简单描述一下两种锁:
乐观锁:乐观锁( Optimistic Locking)其实是一种思想。相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做。上面提到的乐观锁的概念中其实已经阐述了他的具体实现细节:主要就是两个步骤:冲突检测和数据更新。其实现方式有一种比较典型的就是Compare and Swap(CAS)。悲观锁:总是假设最坏的情况,每次取数据时都认为其他线程会修改,所以都会加锁(读锁、写锁、行锁等),当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。可以依靠数据库实现,如行锁、读锁和写锁等,都是在操作之前加锁,在Java中,synchronized的思想也是悲观锁。这样注定会有一个问题就是性能损耗,所以很少用。
这样就延申出了CAS的一个ABA的问题,简述一下:
当A和B同时操作一个数据,而B的线程抢先一步完成,那么A在修改,这样造成数据不统一。
下面就是解决这个问题的办法。
适应场景
意图:
当要更新一条记录的时候,希望这条记录没有被别人更新
乐观锁实现方式:
取出记录时,获取当前version更新时,带上这个version执行更新时, set version = yourVersion+1 where version = yourVersion如果version不对,就更新失败乐观锁配置1.配置插件
spring xml配置
<bean class="com.baomidou.mybatisplus.plugins.OptimisticLockerInterceptor"/>
spring boot配置
@Bean public OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor() { return new OptimisticLockerInterceptor(); }
完整代码:
@MapperScan("com.cms.mapper")//扫描Mapper文件 @EnableTransactionManagement//事务注解 @Configuration//申明此类为配置类 public class MyBatisPlusConfig { //配置乐观锁插件 @Bean public OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor() { return new OptimisticLockerInterceptor(); } }2.注解实体字段 @Version
public class User { @Version private Integer version; }
特别说明:仅支持int,Integer,long,Long,Date,Timestamp
3.数据库中也增加相应的字段。示例
如果系统没有并发的话那就不考虑乐观锁了,单点测试(一条一条数据的操作)就忽略,事实上系统中并发是必然存在的
单线程测试
@Test public void OptimisticLockerInterceptorTest(){ System.out.println(("----- OptimisticLockerInterceptorTest method test ------")); User user = new User(); user = userMapper.selectById(3); user.setName("乐观"); user.setEmail("乐观@email.com"); user.setPassword("乐观"); int num = userMapper.updateById(user); if (num>0){ System.out.println("修改成功!!!"); } }多线程测试没有加锁
@Test public void NoOptimisticLockerInterceptorTest(){ System.out.println(("----- NoOptimisticLockerInterceptorTest method test ------")); User user1 = userMapper.selectById(3); user1.setName("乐观1"); user1.setEmail("乐观1@email.com"); user1.setPassword("乐观1"); User user2 = userMapper.selectById(3); user2.setName("乐观2"); user2.setEmail("乐观2@email.com"); user2.setPassword("乐观2"); //模拟线程2先执行 --此时我们先去掉乐观锁的注解 /* //@Version private Integer version; */ userMapper.updateById(user2); userMapper.updateById(user1);}
数据库中:
此时会发现:user1会覆盖user2的值。
加锁
@Test public void LockOptimisticLockerInterceptorTest(){ System.out.println(("----- LockOptimisticLockerInterceptorTest method test ------")); User user1 = userMapper.selectById(3); user1.setName("乐观1"); user1.setEmail("乐观1@email.com"); user1.setPassword("乐观1"); User user2 = userMapper.selectById(3); user2.setName("乐观2"); user2.setEmail("乐观2@email.com"); user2.setPassword("乐观2"); //模拟线程2先执行 --加上乐观锁 /* @Version private Integer version; */ userMapper.updateById(user2); userMapper.updateById(user1);//加锁之后会发现user1并没有覆盖user2的值 }
此时会发现vserion的版本由1变成2,user1执行update操作失败,并没有覆盖user2的值。
示例SQL原理
update table set x=x+1, version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};version方式:
一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加一。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功。而MybatisPlus的乐观锁插件就是使用version的方式。
CAS操作方式:
即compare and swap 或者 compare and set,涉及到三个操作数,数据所在的内存值,预期值,新值。当需要更新时,判断当前内存值与之前取到的值是否相等,若相等,则用新值更新,若失败则重试,一般情况下是一个自旋操作,即不断的重试。
逻辑删除
适用场景:
逻辑删除是为了方便数据恢复和保护数据本身价值等等的一种方案,但实际就是删除。如果你需要再查出来就不应使用逻辑删除,而是以一个状态去表示。
如:员工离职,账号被锁定等都应该是一个状态字段,此种场景不应使用逻辑删除。
若确需查找删除数据,如老板需要查看历史所有数据的统计汇总信息,请单独手写sql。SpringBoot 配置方式:application.yml 加入配置(如果你的默认值和mp默认的一样,该配置可无):
mybatis-plus: global-config: db-config: logic-delete-field: flag #全局逻辑删除字段值 3.3.0开始支持,详情看下面。 logic-delete-value: 1 # 逻辑已删除值(默认为 1) logic-not-delete-value: 0 # 逻辑未删除值(默认为 0)实体类字段上加上@TableLogic注解
@TableLogic private Integer deleted;效果: 使用mp自带方法删除和查找都会附带逻辑删除功能 (自己写的xml不会)
example 删除 update user set deleted=1 where id =1 and deleted=0 查找 select * from user where deleted=0全局逻辑删除: begin 3.3.0如果公司代码比较规范,比如统一了全局都是flag为逻辑删除字段。使用此配置则不需要在实体类上添加 @TableLogic。但如果实体类上有 @TableLogic 则以实体上的为准,忽略全局。即先查找注解再查找全局,都没有则此表没有逻辑删除。
mybatis-plus: global-config: db-config: logic-delete-field: flag #全局逻辑删除字段值示例演示:
//逻辑删除 @Testpublic void deletedTest(){ //随便删除一个用户 int count = userMapper.deleteById("5"); if (count==0){ System.out.println("删除失败!!!"); } }
SQL语句:
数据库中的变化:
此时如果你在查询,如果不带条件(deleted=0)的话,肯定是查不到ID为5的用户,如果后期项目需要做统计就可以找到这种数据。
如果没有逻辑删除的话,那就直接把用户从数据库中移除,也就没有后期。
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