JDBC的架构设计
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《架构风格:万金油CS与分层》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《非功能性约束之性能(1)-性能银弹:缓存》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《EDA风格与Reactor模式》!
其实在《EDA风格与Reactor模式》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和不可重复读。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。