總結下這周幫助客戶解決報表生成操作的mysql 驅動的使用上的一些問題，與解決方案。由於生成報表邏輯要從資料庫讀取大量資料並在記憶體中加工處理後在

生成大量的彙總資料然後寫入到資料庫。基本流程是 讀取->處理->寫入。

1 讀取操作開始遇到的問題是當sql查詢資料量比較大時候基本讀不出來。開始以為是server端處理太慢。但是在控制檯是可以立即返回資料的。於是在應用

這邊抓包，發現也是傳送sql後立即有資料返回。但是執行ResultSet的next方法確實阻塞的。查文件翻程式碼原來mysql驅動預設的行為是需要把整個結果全部讀取到

記憶體中才開始允許應用讀取結果。顯然與期望的行為不一致，期望的行為是流的方式讀取，當結果從myql服務端返回後立即還是讀取處理。這樣應用就不需要大量記憶體

來儲存這個結果集。正確的流式讀取方式程式碼示例：

PreparedStatement ps = connection.prepareStatement("select .. from ..", 
            ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY); 

//forward only read only也是mysql 驅動的預設值，所以不指定也是可以的 比如： PreparedStatement ps = connection.prepareStatement("select .. from .."); 

ps.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE); //也可以修改jdbc url通過defaultFetchSize引數來設定，這樣預設所以的返回結果都是通過流方式讀取.
ResultSet rs = ps.executeQuery(); 

while (rs.next()) { 
　　System.out.println(rs.getString("fieldName")); 
}

程式碼分析：下面是mysql判斷是否開啟流式讀取結果的方法，有三個條件forward-only，read-only，fatch size是Integer.MIN_VALUE

/**
 * We only stream result sets when they are forward-only, read-only, and the
 * fetch size has been set to Integer.MIN_VALUE
 *
 * @return true if this result set should be streamed row at-a-time, rather
 * than read all at once.
 */
protected boolean createStreamingResultSet() {
    try {
        synchronized(checkClosed().getConnectionMutex()) {
            return ((this.resultSetType == java.sql.ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY)
                 && (this.resultSetConcurrency == java.sql.ResultSet.CONCUR_READ_ONLY) && (this.fetchSize == Integer.MIN_VALUE));
        }
    } catch (SQLException e) {
        // we can't break the interface, having this be no-op in case of error is ok

        return false;
    }
}
 

2 批量寫入問題。開始時應用程式是一條一條的執行insert來寫入報表結果。寫入也是比較慢的。主要原因是單條寫入時候需要應用於db之間大量的
請求響應互動。每個請求都是一個獨立的事務提交。這樣網路延遲大的情況下多次請求會有大量的時間消耗的網路延遲上。第二個是由於每個事務db都會
有重新整理磁碟操作寫事務日誌，保證事務的永續性。由於每個事務只是寫入一條資料 所以磁碟io利用率不高，因為對於磁碟io是按塊來的，所以連續寫入大量資料效率
更好。所以必須改成批量插入的方式，減少請求數與事務數。下面是批量插入的例子：還有jdbc連線串必須加下rewriteBatchedStatements=true

int batchSize = 1000;
PreparedStatement ps = connection.prepareStatement("insert into tb1 (c1,c2,c3...) values (?,?,?...)");

for (int i = 0; i < list.size(); i++) {

    ps.setXXX(list.get(i).getC1());
    ps.setYYY(list.get(i).getC2());
    ps.setZZZ(list.get(i).getC3());

    ps.addBatch();

    if ((i + 1) % batchSize == 0) {
        ps.executeBatch();
    }
}

if (list.size() % batchSize != 0) {
    ps.executeBatch();
}

上面程式碼示例是每1000條資料傳送一次請求。mysql驅動內部在應用端會把多次addBatch()的引數合併成一條multi value的insert語句傳送給db去執行
比如insert into tb1(c1,c2,c3) values (v1,v2,v3),(v4,v5,v6),(v7,v8,v9)...
這樣可以比每條一個insert 明顯少很多請求。減少了網路延遲消耗時間與磁碟io時間,從而提高了tps。
。
程式碼分析: 從程式碼可以看出，
1 rewriteBatchedStatements=true，insert是引數化語句且不是insert ... select 或者 insert... on duplicate key update with an id=last_insert_id(...)的話會執行 
executeBatchedInserts，也就是muti value的方式

2 rewriteBatchedStatements=true 語句是都是引數化(沒有addbatch(sql)方式加入的)的而且mysql server版本在4.1以上 語句超過三條，則執行executePreparedBatchAsMultiStatement
就是將多個語句通過;分隔一次提交多條sql。比如 "insert into tb1(c1,c2,c3) values (v1,v2,v3);insert into tb1(c1,c2,c3) values (v1,v2,v3)..."

3 其餘的執行executeBatchSerially，也就是還是一條條處理

public void addBatch(String sql)throws SQLException {
    synchronized(checkClosed().getConnectionMutex()) {
        this.batchHasPlainStatements = true;

        super.addBatch(sql);
    }
}

public int[] executeBatch()throws SQLException {
    //...
    if (!this.batchHasPlainStatements
         && this.connection.getRewriteBatchedStatements()) {

        if (canRewriteAsMultiValueInsertAtSqlLevel()) {
            return executeBatchedInserts(batchTimeout);
        }

        if (this.connection.versionMeetsMinimum(4, 1, 0)
             && !this.batchHasPlainStatements
             && this.batchedArgs != null
             && this.batchedArgs.size() > 3 /* cost of option setting rt-wise */
        )
        {
            return executePreparedBatchAsMultiStatement(batchTimeout);
        }
    }

    return executeBatchSerially(batchTimeout);
    //.....
}

executeBatchedInserts相比executePreparedBatchAsMultiStatement的方式傳輸效率更好，因為一次請求只重複一次前面的insert table (c1,c2,c3)

mysql server 對請求報文的最大長度有限制,如果batch size 太大造成請求報文超過最大限制，mysql 驅動會內部按最大報文限制查分成多個報文。所以要真正減少提交次數

還要檢查下mysql server的max_allowed_packet 否則batch size 再大也沒用.

mysql> show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';
+--------------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+--------------------+-----------+
| max_allowed_packet | 167772160 |
+--------------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

 要想驗證mysql 傳送了正確的sql 有兩種方式

1 抓包，下圖是wireshark在 應用端抓包mysql的報文

2 另一個辦法是在mysql server端開啟general log 可以檢視mysql收到的所有sql

3 在jdbc url上加上引數traceProtocol=true 或者profileSQL=true or autoGenerateTestcaseScript=true

效能測試對比

import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;

public class BatchInsert {
    
    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        
        int batchSize = 1000;
        int insertCount = 1000;
        
        testDefault(batchSize, insertCount);
     
        testRewriteBatchedStatements(batchSize,insertCount);
       
    }
    
    private static void testDefault(int batchSize, int insertCount) throws SQLException {  
        
        long start = System.currentTimeMillis();
        
        doBatchedInsert(batchSize, insertCount,"");
        
        long end = System.currentTimeMillis();
        
        System.out.println("default:" + (end -start) + "ms");
    }

   
  
    private static void testRewriteBatchedStatements(int batchSize, int insertCount) throws SQLException {

        long start = System.currentTimeMillis();
        
        doBatchedInsert(batchSize, insertCount, "rewriteBatchedStatements=true");
        
        long end = System.currentTimeMillis();
        
        System.out.println("rewriteBatchedStatements:" + (end -start) + "ms");
    }
    
    
    private static void doBatchedInsert(int batchSize, int insertCount, String mysqlProperties) throws SQLException {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl("jdbc:mysql://ip:3306/test?" + mysqlProperties);
        dataSource.setUsername("name");
        dataSource.setPassword("password");
        
        dataSource.init();
        
        Connection connection = dataSource.getConnection();
        
        PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("insert into Test (name,gmt_created,gmt_modified) values (?,now(),now())");
        
        for (int i = 0; i < insertCount; i++) {
            preparedStatement.setString(1, i+" ");
            preparedStatement.addBatch();
            if((i+1) % batchSize == 0) {
                preparedStatement.executeBatch();
            }
        }
        preparedStatement.executeBatch();
        
        connection.close();   
        
        dataSource.close();
    }

}

網路環境ping測試延遲是35ms ,測試結果：

default:75525ms
rewriteBatchedStatements:914ms