JDBC的架构设计

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了JDBC的架构设计相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

本文探讨JDBC需要解决的问题及如何解决和设计的,包括:

  • JDBC要解决的问题

  • 数据库事务

  • JDBC的架构设计

  • JDBC代码注意点

  • Spring是如何处理事务

  • 什么是事务的传播特性

  • Redis事务与数据库事务的区别

问题

在《》中提到,三层架构一般分为:

  • Presentation tier 表现层

  • Logic tier 业务逻辑层

  • Data access tier 数据访问层

那业务逻辑层与数据访问层是如何通信的呢?(假设数据访问层使用的是数据库进行数据持久化,这也是目前比较普遍的做法)

单看「业务逻辑层」和「数据访问层」,这是明显的CS风格:

  • 「业务逻辑层」是Client

  • 「数据访问层」是Server

CS风格的约束如下:

  • Server组件提供了一组服务,并监听对这些服务的请求(这里就是数据库服务),

  • Client组件通过一个连接器将请求发送到Server,希望执行一个服务(执行sql),

  • Server可以拒绝这个请求,也可以执行这个请求并将响应发送回Client(sql执行结果)。

除了上面的约束外,针对数据库访问而言,还应该包括如下约束:

  • 兼容各种数据库。不能每个数据库都有一套接口,这样会导致业务逻辑层与数据访问层的紧耦合。

  • 事务支持。需要支持数据库事务,否则数据会出现混乱。

设计

针对上面的约束,可以抽象出四个组件:

  • 连接组件:对与数据访问层的连接的抽象

  • 执行组件:执行对数据库的操作的抽象

  • 结果组件:对返回操作后的结果的抽象

  • 适配组件:适配各个数据库,就是对各个数据库的抽象

这就是JDBC的结构:


  • Connection:连接组件。提供统一的API建立数据库连接。

  • Statement:执行组件。针对各种执行有不同的实现,Statement,PreparedStatement,CallableStatement。提供统一的API执行sql。

  • ResultSet:结果组件,对结果的抽象,提供统一的API操作结果数据。

  • Driver:适配组件,对各个不同的数据库操作进行适配,统一为一套对外一致的API。各个Driver统一由DriverManager进行管理。

基于上面的设计,也就统一了JDBC操作数据库的流程:

  • 注册驱动

  • 建立连接

  • 创建执行对象

  • 执行语句

  • 处理结果

  • 释放资源

如果你google一下JDBC代码,一般会得到类似下面的代码:

 // 1.注册驱动
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); // 这一行代码实际早就不需要了!!!
// 2.建立连接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
// 3.创建执行对象
Statement st = conn.createStatement();
// 4.执行语句
ResultSet rs = st.executeQuery("select * from table1");
// 5.处理结果while (rs.next()) {
......
}
// 6.释放资源
rs.close();
st.close();
conn.close();

实际上,早就已经不需要第一步「注册驱动」的代码了!在google第一页的十条结果中,只有一条结果提到了此问题!

你可以尝试一下,将第一行代码注释掉,程序还是能正常的执行。原因就是现在的JDBC驱动一般都使用了SPI来自动的注册驱动了,不再需要手动的去注册了。

SPI你可以认为是Java原生提供的的依赖注入!以mysql的驱动为例:

  • 在mysql的驱动包META-INF目录下,有一个services目录

  • 里面有个文件,叫java.sql.Driver。里面的内容为

  • com.mysql.jdbc.Driver

  • com.mysql.fabric.jdbc.FabricMySQLDriver

  • 名称是接口,文件里的内容是实现

  • JVM会根据上面的配置,去找对应的类,并把它加载进去

  • DriverManager通过ServiceLoader<Driver> loadedDrivers = ServiceLoader.load(Driver.class);这行代码加载驱动,将其加到驱动列表中进行管理。实现注册驱动的逻辑

性能优化

从上面的代码可以看到,每次进行sql查询的时候,都需要创建连接。我们都知道创建连接是个很耗时的操作,如何能降低创建连接的开销呢?

在《》中,已经给出答案了。就是引入「缓存」!

这里的「缓存」就是连接池!即:

  • 先创建一批连接,一般是在应用启动时

  • 当需要连接的时候,直接从连接池中获取

  • 操作完了之后,将连接再还到连接池中

如果你了解IO多路复用或EDA架构风格,那么你可能会有个疑问。为什么数据库连接不使用IO多路复用技术呢?

IO多路复用或EDA架构风格可以参考《》!

其实在《》里已经给出了答案:如果请求数据量太大或处理时间很长!即使是主从Reactor模型,线程池也会被耗尽!耗尽后,导致后续的请求积压。

关系数据库的底层原理决定了其性能瓶颈在于磁盘读写,也就是说如果使用IO多路复用,瓶颈会出现在执行线程(数据库查询的磁盘操作),而不在IO通信。使用IO多路复用并不会提高数据库的访问,而且编程模型要复杂得多。

而redis能使用IO多路复用的原因是它主要是内存操作,速度要比磁盘操作快得多,瓶颈更可能出在IO通信上。

什么是事务

JDBC相关的另一个大的主题就是事务!

满足ACID四个特性的数据库操作,称为数据库事务

这里的事务指数据库本地事务,不包括分布式事务,分布式事务后续讨论!

四个特性包括:

  • 原子性(Atomicity):事务作为一个整体被执行,包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行,要么都不执行

  • 一致性(Consistency):事务应确保数据库的状态从一个一致状态转变为另一个一致状态。一致状态的含义是数据库中的数据应满足完整性约束

  • 隔离性(Isolation):多个事务并发执行时,一个事务的执行不应影响其他事务的执行

  • 持久性(Durability):已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中

其中,隔离性又分为四种隔离级别,隔离级别从严格到宽松依次为:

  • 可串行性(Serializability):所有的事务依次逐个执行。这是最严格的的隔离级别,实际就是对事务进行排队,一个一个的执行,保证了每个事务的独立性,但是严重的影响了性能。如果有一个事务的执行耗时很长,那么后面的事务就全部等待。此隔离级别基本不会使用。

  • 可重复读取(Repeatable Read):一个事务在整个过程中可以多次重复执行某个查询。相对宽松的隔离级别,即在一个事务中某个查询,多次执行时,所得到的数据内容是一样的,但是得到的数据条数不一定是一样的,即所谓的幻读

  • 已提交读(Read Committed):一个事务只能读取另一个事务已经提交的数据。更宽松的隔离级别,此隔离级别可能引起幻读不可重复读。这是大部分数据库的默认隔离级别。

  • 未提交读(Read Uncommitted):一个事务可以读取另一个事务修改但还没有提交的数据。最宽松的隔离级别,此隔离级别可能引起幻读不可重复读脏读


  • 幻读(行):一个事务中多次读取,取到另外一个事务已经提交的新增数据(表级)

  • 不可重复读:多次读取同一个数据返回结果有所不同(行级)

  • 脏读:一个事务读取到另外一个事务未提交的更新的数据行级

事务在代码中的体现就是conn.setAutoCommit(false),conn.commit(),conn.rollback():

......
// 2.建立连接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
// 关闭自动提交,开启事务
conn.setAutoCommit(false);
Statement st = conn.createStatement();
try {
ResultSet rs = st.executeQuery("select * from table1");
// 提交事务
conn.commit();
} catch(Exception e) {
conn.rollback(); // 出现异常进行事务回滚
}
......

Spring中的事务

Spring通过Transactional注解来简化了事务的管理。

Transactional对事务的处理流程如下:

  • 开启事务

  • 将conn对象保存到ThreadLocal中

  • 执行sql。「这里就是你写代码的地方」

  • 从ThreadLocal中取回conn对象

  • 提交事务

Transactional的属性包括:

  • isolation:配置事务的隔离级别

  • readOnly:配置只读。默认false。需要事务才能生效

  • rollbackFor:配置事务回滚。默认在遇到RuntimeException时进行回滚

  • propagation:配置事务的传播特性

事务的传播特性

  • propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED:针对某个方法不开启事务

  • propagation=Propagation.REQUIRED:如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个, 默认的事务支持

  • propagation=Propagation.REQUIREDS_NEW:不管是否存在事务,都创建一个新的事务,原来的挂起,新的执行完毕,继续执行老的事务

  • propagation=Propagation.MANDATORY:必须在一个已有的事务中执行,否则抛出异常

  • propagation=Propagation.NEVER:不能在一个事务中执行,就是当前必须没有事务,否则抛出异常

  • propagation=Propagation.SUPPORTS:其他bean调用这个方法,如果在其他bean中声明了事务,就是用事务。没有声明,就不用事务。

  • propagation=Propagation.NESTED:如果一个活动的事务存在,则运行在一个嵌套的事务中,如果没有活动的事务,则按照REQUIRED属性执行,它使用一个单独的事务

  • propagation=Propagation.REQUIRED,readOnly=true:只读,不能更新,删除

  • propagation=Propagation.REQUIRED,timeout=30:超时30秒

  • propagation=Propagation.REQUIRED,isolation=Isolation.DEFAULT:数据库隔离级别

事务总结


redis的事务

从表面看redis事务和jdbc事务很类似,都是下面的流程:

  • 开始事务「redis通过MULTI指令执行」

  • 输入需要执行的命令

  • 执行事务「redis通过EXEC指令执行」

实际上有本质的区别。redis的事务实际上就是指令的批量执行,中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚,也不会造成后续的指令不做。

总结

本文通过业务逻辑层与数据持久层的通信约束,来阐述JDBC的设计及总结本地事务的相关知识点,同时与redis做了一个简单的比较。


以上是关于JDBC的架构设计的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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