MyBatis 在大数据量下使用流式查询进行数据同步
通常的数据同步中，如果数据量比较少的话可以直接全量同步，默认情况下，完整的检索结果集会将其存储在内存中。在大多数情况下，这是最有效的操作方式，并且由于 MySQL 网络协议的设计，因此更易于实现。但是如果数据量很大的话，全量同步需要大量的内存，如果内存不足的话则可能会导致内存溢出。
通常的会采用分页的方式，一批一批的同步，大体的实现方式如下：
``
```java
int page = 1;
int pageNum = 1000;
while (true){
UserQueryRequest request = new UserQueryRequest();
request.setPage(page);
request.setPageSize(pageNum);
PageInfo<User> pageInfo = userMapper.getUserPage(request);
if (CollectionUtils.isEmpty(pageInfo.getList()) ){
break;
}
List<User> userList = pageInfo.getList();
// 具体的处理逻辑 省略
page ++;
}
```
这种实现方式虽然可以实现分批同步，但是同步的数据必须先提供实现分页的查询方式，如果数据源是通过复杂的连表查询来的，先实现一个分页查询更是会增加实现的复杂度。解决这个问题可以使用一种更为优雅的解决方式，即使用流失查询。
? 流式查询，会建立长连接，利用服务端游标，每次读取一条加载到 JVM 内存，因此不会导致内存溢出。
## MyBatis 如何使用流式查询:
### 配置mapper.xml文件:
```xml
<select id="selectUsers" resultType="User" fetchSize="1000">
SELECT userId from t_user
</select>
```
### 自定义一个ResultHandler：
User是自定义的同步对象的实体对象，需要自己定义
```java
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import model.User;
import org.apache.ibatis.session.ResultContext;
import org.apache.ibatis.session.ResultHandler;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @author: jie
* @create: 2023/3/29 16:51
* @description:
*/
@Slf4j
public class SyncDataHandler implements ResultHandler<User> {
/**
* 每批处理数量
*/
private final static int BATCH_SIZE = 1000;
/**
* 缓存数据
*/
private List<User> cacheList = new ArrayList<>();
/**
* 同步熟虑
*/
private int total = 0;
@Override
public void handleResult(ResultContext<? extends User> resultContext) {
User coreInfoCyDTO = resultContext.getResultObject();
this.cacheList.add(coreInfoCyDTO);
//每到达BATCH_SIZE 条数据处理一次
if (this.cacheList.size() >= BATCH_SIZE) {
this.handle();
}
total++;
}
/**
* 处理缓存数据
*/
private void handle() {
try {
// 具体的处理逻辑 省略
} finally {
// 清除处理过的缓存数据
this.cacheList.clear();
}
}
/**
* 处理最后一批没有进行处理的数据
*/
public int end() {
this.end();
return total;
}
}
```
### 使用代码示例：
```java
SyncDataHandler syncDataHandler = new SyncDataHandler();
userMapper.getUserList("selectUsers", syncDataHandler);
syncDataHandler.end();
```
## **结言**
流式查询可以避免 OOM，，数据量大可以考虑此方案，其占用内存大小取决于批处理大小**BATCH_SIZE**的设置。所以**BATCH_SIZE**应该根据业务情况设置合适的大小。但是这这种方式会占用数据库连接，使用中不会释放，所以线上针对大数据量业务用到流式操作，一定要进行并发控制。