package com.zhangxiaofan.sparkproject.jdbc;
import com.zhangxiaofan.sparkproject.conf.ConfigurationManager;
import com.zhangxiaofan.sparkproject.constant.Constants;
import java.sql.*;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* JDBC辅助组件
* <p>
* 在正式的项目的代码编写过程中，是完全严格按照大公司的coding标准来的
* 也就是说，在代码中，是不能出现任何hard code（硬编码）的字符
* 比如“张三”、“com.mysql.jdbc.Driver”
* 所有这些东西，都需要通过常量来封装和使用
*
* @author ZhangXiaoFan
* @create 2020-05-01 22:36
*/
public class JDBCHelper {
// 第一步：在静态代码块中，直接加载数据库的驱动
// 加载驱动，不是直接简单的，使用com.mysql.jdbc.Driver就可以了
// 之所以说，不要硬编码，他的原因就在于这里
//
// com.mysql.jdbc.Driver只代表了MySQL数据库的驱动
// 那么，如果有一天，我们的项目底层的数据库要进行迁移，比如迁移到Oracle
// 或者是DB2、SQLServer
// 那么，就必须很费劲的在代码中，找，找到硬编码了com.mysql.jdbc.Driver的地方，然后改成
// 其他数据库的驱动类的类名
// 所以正规项目，是不允许硬编码的，那样维护成本很高
//
// 通常，我们都是用一个常量接口中的某个常量，来代表一个值
// 然后在这个值改变的时候，只要改变常量接口中的常量对应的值就可以了
//
// 项目，要尽量做成可配置的
// 就是说，我们的这个数据库驱动，更进一步，也不只是放在常量接口中就可以了
// 最好的方式，是放在外部的配置文件中，跟代码彻底分离
// 常量接口中，只是包含了这个值对应的key的名字
static {
try {
// 这里的ConfigurationManager是对properties的封装，也可以直接利用properties来获取配置文件数据
String driver = ConfigurationManager.getProperty(Constants.JDBC_DRIVER);
Class.forName(driver);
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 第二步，实现JDBCHelper的单例化
// 为什么要实现代理化呢？因为它的内部要封装一个简单的内部的数据库连接池
// 为了保证数据库连接池有且仅有一份，所以就通过单例的方式
// 保证JDBCHelper只有一个实例，实例中只有一份数据库连接池
private static JDBCHelper instance = null;
/**
* 获取单例
*
* @return 单例
*/
public static JDBCHelper getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized (JDBCHelper.class) {
if (instance == null) {
instance = new JDBCHelper();
}
}
}
return instance;
}
//数据库连接池
private LinkedList<Connection> datasource = new LinkedList<>();
/**
* 第三步：实现单例的过程中，创建唯一的数据库连接池
* <p>
* 私有化构造方法
* <p>
* JDBCHelper在整个程序运行声明周期中，只会创建一次实例
* 在这一次创建实例的过程中，就会调用JDBCHelper()构造方法
* 此时，就可以在构造方法中，去创建自己唯一的一个数据库连接池
*/
private JDBCHelper() {
// 首先第一步，获取数据库连接池的大小，就是说，数据库连接池中要放多少个数据库连接
// 这个，可以通过在配置文件中配置的方式，来灵活的设定
int datasourceSize = ConfigurationManager.getInteger(Constants.JDBC_DATASOURCE_SIZE);
//然后创建指定数量的数据库连接，并放入数据库连接池中
for (int i = 0; i < datasourceSize; i++) {
boolean local = ConfigurationManager.getBoolean(Constants.SPARK_LOCAL);
String url = null;
String user = null;
String password = null;
if (local) {
url = ConfigurationManager.getProperty(Constants.JDBC_URL);
user = ConfigurationManager.getProperty(Constants.JDBC_USER);
password = ConfigurationManager.getProperty(Constants.JDBC_PASSWORD);
} else {
url = ConfigurationManager.getProperty(Constants.JDBC_URL_PROD);
user = ConfigurationManager.getProperty(Constants.JDBC_USER_PROD);
password = ConfigurationManager.getProperty(Constants.JDBC_PASSWORD_PROD);
}
try {
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
datasource.push(conn);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
/**
* 第四步，提供获取数据库连接的方法
* 有可能，你去获取的时候，这个时候，连接都被用光了，你暂时获取不到数据库连接
* 所以我们要自己编码实现一个简单的等待机制，去等待获取到数据库连接
*/
public synchronized Connection getConnection() {
while (datasource.size() == 0) {
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return datasource.poll();
}
/**
* 第五步：开发增删改查的方法
* 1、执行增删改SQL语句的方法
* 2、执行查询SQL语句的方法
* 3、批量执行SQL语句的方法
*/
/**
* 执行增删改SQL语句
*
* @param sql
* @param params
* @return 影响的行数
*/
public int executeUpdate(String sql, Object[] params) {
int rtn = 0;
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
try {
conn = getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
if (params != null && params.length > 0) {
for (int i = 0; i < params.length; i++) {
pstmt.setObject(i + 1, params[i]);
}
}
rtn = pstmt.executeUpdate();
conn.commit();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
datasource.push(conn);
}
}
return rtn;
}
/**
* 执行查询SQL语句
*
* @param sql
* @param params
* @param callback
*/
public void executeQuery(String sql, Object[] params, QueryCallback callback) {
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
ResultSet rs = null;
try {
conn = getConnection();
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
if (params != null && params.length > 0) {
for (int i = 0; i < params.length; i++) {
pstmt.setObject(i + 1, params[i]);
}
}
rs = pstmt.executeQuery();
callback.process(rs);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
datasource.push(conn);
}
}
}
/**
* 批量执行SQL语句
* <p>
* 批量执行SQL语句，是JDBC中的一个高级功能
* 默认情况下，每次执行一条SQL语句，就会通过网络连接，向MySQL发送一次请求
* <p>
* 但是，如果在短时间内要执行多条结构完全一模一样的SQL，只是参数不同
* 虽然使用PreparedStatement这种方式，可以只编译一次SQL，提高性能，但是，还是对于每次SQL
* 都要向MySQL发送一次网络请求
* <p>
* 可以通过批量执行SQL语句的功能优化这个性能
* 一次性通过PreparedStatement发送多条SQL语句，比如100条、1000条，甚至上万条
* 执行的时候，也仅仅编译一次就可以
* 这种批量执行SQL语句的方式，可以大大提升性能
*
* @param sql
* @param paramsList
* @return 每条SQL语句影响的行数
*/
public int[] executeBatch(String sql, List<Object[]> paramsList) {
int[] rtn = null;
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
try {
conn = getConnection();
//第一步：使用COnnection对象，取消自动提交
conn.setAutoCommit(false);
//第二步：使用PrepredStatement.addBatch()方法加入批量的SQL参数
if (paramsList != null && paramsList.size() > 0) {
for (Object[] params : paramsList) {
for (int i = 0; i < params.length; i++) {
pstmt.setObject(i + 1, params[i]);
}
pstmt.addBatch();
}
}
//第三步：使用PreparedStatement.executeBatch()方法，执行批量的SQL语句
rtn = pstmt.executeBatch();
//最后一步：使用Connection对象，提交批量的SQL语句
conn.commit();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
datasource.push(conn);
}
}
return rtn;
}
/**
* 静态内部类：查询回调接口
*
* @author Administrator
*/
public static interface QueryCallback {
/**
* 处理查询结果
*
* @param rs
* @throws Exception
*/
void process(ResultSet rs) throws Exception;
}
}
