1 批处理查询

1.1 引言

动态数据导出是一般项目都会涉及到的功能。它的基本实现逻辑就是从mysql查询数据，加载到内存，然后从内存创建 excel 或者 csv ，以流的形式响应给前端。但是全量加载不可行，那我们的目标就是如何实现数据的分批加载了。实事上，Mysql本身支持 Stream 查询，我们可以通过Stream流获取数据，然后将数据逐条刷入到文件中，每次刷入文件后再从内存中移除这条数据，从而避免OOM。
由于采用了数据逐条刷入文件，而且数据量达到百万级，所以文件格式就不要采用 excel 了，excel2007最大才支持104万行的数据。这里推荐，以csv代替excel

1.2 流式查询

1.2.1 定义

流式查询 指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。
如果没有流式查询，我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询，而分页查询效率取决于表设计，如果设计的不好，就无法执行高效的分页查询。因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能。

MyBatis 中使用流式查询避免数据量过大导致 OOM ，但在流式查询的过程当中，数据库连接是保持打开状态的，因此要注意的是：

• 执行一个流式查询后，数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了，需要应用在取完数据后自己关闭。
• 必须先读取（或关闭）结果集中的所有行，然后才能对连接发出任何其他查询，否则将引发异常。

为什么要用流式查询？

如果有一个很大的查询结果需要遍历处理，又不想一次性将结果集装入客户端内存，就可以考虑使用流式查询；
分库分表场景下，单个表的查询结果集虽然不大，但如果某个查询跨了多个库多个表，又要做结果集的合并、排序等动作，依然有可能撑爆内存；详细研究了sharding-sphere的代码不难发现，除了group by与order by字段不一样之外，其他的场景都非常适合使用流式查询，可以最大限度的降低对客户端内存的消耗。

1.2.2 流式查询接口

MyBatis 提供了一个叫 org.apache.ibatis.cursor.Cursor 的接口类用于流式查询，这个接口继承了 java.io.Closeable 和 java.lang.Iterable 接口，由此可知：
Cursor 是可关闭的；Cursor 是可遍历的。

除此之外，Cursor 还提供了三个方法：

• isOpen()： 用于在取数据之前判断 Cursor 对象是否是打开状态。只有当打开时 Cursor 才能取数据；
• isConsumed()： 用于判断查询结果是否全部取完。
• getCurrentIndex()： 返回已经获取了多少条数据

使用流式查询，则要保持对产生结果集的语句所引用的表的并发访问，因为其查询会独占连接，所以必须尽快处理

1.2.3 使用流式查询关闭问题

我们举个实际例子。下面是一个 Mapper 类：

@Mapper
public interface FooMapper {
    @Select("select * from foo limit #{limit}")
    Cursor<Foo> scan(@Param("limit") int limit);
}

方法 scan() 是一个非常简单的查询。通过指定 Mapper 方法的返回值为 Cursor 类型，MyBatis 就知道这个查询方法一个流式查询。
然后我们再写一个 SpringMVC Controller 方法来调用 Mapper（无关的代码已经省略）：

@GetMapping("foo/scan/0/{limit}")
public void scanFoo0(@PathVariable("limit") int limit) throws Exception {
    try (Cursor<Foo> cursor = fooMapper.scan(limit)) {  // 1
        cursor.forEach(foo -> {});                      // 2
    }
}

上面的代码中，fooMapper 是 @Autowired 进来的。注释 1 处调用 scan 方法，得到 Cursor 对象并保证它能最后关闭；2 处则是从 cursor 中取数据。

上面的代码看上去没什么问题，但是执行 scanFoo0() 时会报错：

java.lang.IllegalStateException: A Cursor is already closed.

这是因为我们前面说了在取数据的过程中需要保持数据库连接，而 Mapper 方法通常在执行完后连接就关闭了，因此 Cusor 也一并关闭了。

1.2.3.1 SqlSessionFactory

我们可以用 SqlSessionFactory 来手工打开数据库连接，将 Controller 方法修改如下：

@Autowired
private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
@GetMapping("foo/scan/1/{limit}")
public void scanFoo1(@PathVariable("limit") int limit) throws Exception {
    try (
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();  // 1
        Cursor<Foo> cursor =
              sqlSession.getMapper(FooMapper.class).scan(limit)   // 2
    ) {
        cursor.forEach(foo -> { });
    }
}

上面的代码中，1 处我们开启了一个 SqlSession （实际上也代表了一个数据库连接），并保证它最后能关闭；2 处我们使用 SqlSession 来获得 Mapper 对象。这样才能保证得到的 Cursor 对象是打开状态的。

1.2.3.2 TransactionTemplate

在 Spring 中，我们可以用 TransactionTemplate 来执行一个数据库事务，这个过程中数据库连接同样是打开的。代码如下：

@GetMapping("foo/scan/2/{limit}")
public void scanFoo2(@PathVariable("limit") int limit) throws Exception {
    TransactionTemplate transactionTemplate =
            new TransactionTemplate(transactionManager);  // 1

    transactionTemplate.execute(status -> {               // 2
        try (Cursor<Foo> cursor = fooMapper.scan(limit)) {
            cursor.forEach(foo -> { });
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    });
}

上面的代码中，1 处我们创建了一个 TransactionTemplate 对象，2 处执行数据库事务，而数据库事务的内容则是调用 Mapper 对象的流式查询。注意这里的 Mapper 对象无需通过 SqlSession 创建。

1.2.3.3 @Transactional 注解

这个本质上和方案二一样，代码如下：

@GetMapping("foo/scan/3/{limit}")
@Transactional
public void scanFoo3(@PathVariable("limit") int limit) throws Exception {
    try (Cursor<Foo> cursor = fooMapper.scan(limit)) {
        cursor.forEach(foo -> { });
    }
}

它仅仅是在原来方法上面加了个 @Transactional 注解。这个方案看上去最简洁，但请注意 Spring 框架当中注解使用的坑：只在外部调用时生效 。在当前类中调用这个方法，依旧会报错。
点击此处了解Spring事务

1.2.4 完整示例

mybatis的所谓流式查询，就是服务端程序查询数据的过程中，与远程数据库一直保持连接，不断的去数据库拉取数据，提交事务并关闭sqlsession后，数据库连接断开，停止数据拉取，需要注意的是使用这种方式，需要自己手动维护sqlsession和事务的提交。

实现方式很简单，原来返回的类型是集合或对象，流式查询返回的的类型Curor，泛型内表示实际的类型，其他没有变化；

1.2.4.1 mapper接口和SQL

@Mapper
public interface PersonDao {
    Cursor<Person> selectByCursor();
    Integer queryCount();
 
}

对应SQL文件

<select id="selectByCursor" resultMap="personMap">
    select * from sys_person order by id desc
</select>
<select id="queryCount" resultType="java.lang.Integer">
    select count(*) from sys_person
</select>

1.2.4.2 Service操作

dao层向service层返回的是Cursor类型对象，只要不提交关闭sqlsession，服务端程序就可以一直从数据数据库读取数据，直到查询sql匹配到数据全部读取完；

示例里的主要业务逻辑是：从sys_person表中读取所有的人员信息数据，然后按照每1000条数据为一组，读取到内存里进行处理，以此类推，直到查询sql匹配到数据全部处理完，再提交事务，关闭sqlSession；

@Service
@Slf4j
public class PersonServiceImpl implements IPersonService {
    @Autowired
    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
 
    @Override
    public void getOneByAsync() throws InterruptedException {
        new Thread(new Runnable() {
            @SneakyThrows
            @Override
            public void run() {
                //使用sqlSessionFactory打开一个sqlSession，在没有读取完数据之前不要提交事务或关闭sqlSession
                log.info("----开启sqlSession");
                SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
                 try {
                     //获取到指定mapper
                     PersonDao mapper = sqlSession.getMapper(PersonDao.class);
                     //调用指定mapper的方法，返回一个cursor
                     Cursor<Person> cursor = mapper.selectByCursor();
                     //查询数据总量
                     Integer total = mapper.queryCount();
                     //定义一个list，用来从cursor中读取数据，每读取够1000条的时候，开始处理这批数据；
                     //当前批数据处理完之后，清空list，准备接收下一批次数据；直到大量的数据全部处理完；
                     List<Person> personList = new ArrayList<>();
                     int i = 0;
                     if (cursor != null) {
                         for (Person person : cursor) {
                             if (personList.size() < 1000) {
//                            log.info("----id:{},userName:{}", person.getId(), person.getUserName());
                                 personList.add(person);
                             } else if (personList.size() == 1000) {
                                 ++i;
                                 log.info("----{}、从cursor取数据达到1000条，开始处理数据", i);
                                 log.info("----处理数据中...");
                                 Thread.sleep(1000);//休眠1s模拟处理数据需要消耗的时间；
                                 log.info("----{}、从cursor中取出的1000条数据已经处理完毕", i);
                                 personList.clear();
                                 personList.add(person);
                             }
                             if (total == (cursor.getCurrentIndex() + 1)) {
                                 ++i;
                                 log.info("----{}、从cursor取数据达到1000条，开始处理数据", i);
                                 log.info("----处理数据中...");
                                 Thread.sleep(1000);//休眠1s模拟处理数据需要消耗的时间；
                                 log.info("----{}、从cursor中取出的1000条数据已经处理完毕", i);
                                 personList.clear();
                             }
                         }
                         if (cursor.isConsumed()) {
                             log.info("----查询sql匹配中的数据已经消费完毕！");
                         }
                     }
                     sqlSession.commit();
                     log.info("----提交事务");
                 }catch (Exception e){
                     e.printStackTrace();
                     sqlSession.rollback();
                 }
                 finally {
                     if (sqlSession != null) {
                         //全部数据读取并且做好其他业务操作之后，提交事务并关闭连接；
                         sqlSession.close();
                         log.info("----关闭sqlSession");  
                     }
                 }
                
            }
        }).start();
    }
}

1.3 游标查询

1.3.1 定义

对大量数据进行处理时，为防止内存泄漏情况发生，也可以采用游标方式进行数据查询处理。
当查询百万级的数据的时候，还可以使用游标方式进行数据查询处理，不仅可以节省内存的消耗，而且还不需要一次性取出所有数据，可以进行逐条处理或逐条取出部分批量处理。一次查询指定 fetchSize 的数据，直到把数据全部处理完。

1.3.2 注解查询

Mybatis 的处理加了两个注解：@Options 和 @ResultType

@Mapper
public interface BigDataSearchMapper extends BaseMapper<BigDataSearchEntity> {
 
    // 方式一 多次获取，一次多行
    @Select("SELECT bds.* FROM big_data_search bds ${ew.customSqlSegment} ")
    @Options(resultSetType = ResultSetType.FORWARD_ONLY, fetchSize = 1000000)
    Page<BigDataSearchEntity> pageList(@Param("page") Page<BigDataSearchEntity> page, @Param(Constants.WRAPPER) QueryWrapper<BigDataSearchEntity> queryWrapper);
 
    // 方式二 一次获取，一次一行
    @Select("SELECT bds.* FROM big_data_search bds ${ew.customSqlSegment} ")
    @Options(resultSetType = ResultSetType.FORWARD_ONLY, fetchSize = 100000)
    @ResultType(BigDataSearchEntity.class)
    void listData(@Param(Constants.WRAPPER) QueryWrapper<BigDataSearchEntity> queryWrapper, ResultHandler<BigDataSearchEntity> handler);
 
}

• @Options：
  ResultSet.FORWORD_ONLY：结果集的游标只能向下滚动
  ResultSet.SCROLL_INSENSITIVE：结果集的游标可以上下移动，当数据库变化时，当前结果集不变
  ResultSet.SCROLL_SENSITIVE：返回可滚动的结果集，当数据库变化时，当前结果集同步改变
  fetchSize：每次获取量
• @ResultType：
  @ResultType(BigDataSearchEntity.class)：转换成返回实体类型

注意：返回类型必须为 void ，因为查询的结果在 ResultHandler 里处理数据，所以这个 hander 也是必须的，可以使用 lambda 实现一个依次处理逻辑。

注意：虽然上面的代码中都有 @Options 但实际操作却有不同：
方式一是多次查询，一次返回多条；
方式二是一次查询，一次返回一条；

原因：
Oracle 是从服务器一次取出 fetch size 条记录放在客户端，客户端处理完成一个批次后再向服务器取下一个批次，直到所有数据处理完成。
MySQL 是在执行 ResultSet.next() 方法时，会通过数据库连接一条一条的返回。flush buffer 的过程是阻塞式的，如果网络中发生了拥塞，send buffer 被填满，会导致 buffer 一直 flush 不出去，那 MySQL 的处理线程会阻塞，从而避免数据把客户端内存撑爆。

1.3.3 XML查询

MyBatis实现逐条获取数据，必须要自定义ResultHandler，然后在mapper.xml文件中，对应的select语句中添加 fetchSize="-2147483648"或者Integer.MIN_VALUE。最后将自定义的ResultHandler传给SqlSession来执行查询，并将返回的结果进行处理。

注意：
fetchSize设为-2147483648（Integer.MIN_VALUE） 一开始希望或许fetchSize能够自己指定一次从服务器端获取的数据量；发现修改fetchSize的值并没有差别；结果是MYSQL并不支持自定义fetchSize，由于其他大型数据库（oracl db2）是支持的；mysql使用服务器端游标只能一条一条取数据。
如果接口方法参数没有声明回调函数 ResultHandler ，声明 fetchSize 也是没有任何作用的，依然会返回完整结果集

1.3.3.1 示例

以下是基于MyBatis Stream导出的完整的工程样例，我们将通过对比Stream文件导出和传统方式导出的内存占用率的差异，来验证Stream文件导出的有效性。

我们先定义一个工具类DownloadProcessor，它内部封装一个HttpServletResponse对象，用来将对象写入到csv。

public class DownloadProcessor {
    private final HttpServletResponse response;
     
    public DownloadProcessor(HttpServletResponse response) {
        this.response = response;
        String fileName = System.currentTimeMillis() + ".csv";
        this.response.addHeader("Content-Type", "application/csv");
        this.response.addHeader("Content-Disposition", "attachment; filename="+fileName);
        this.response.setCharacterEncoding("UTF-8");
    }
     
    public <E> void processData(E record) {
        try {
            response.getWriter().write(record.toString()); //如果是要写入csv,需要重写toString,属性通过","分割
            response.getWriter().write("\n");
        }catch (IOException e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

然后通过实现 org.apache.ibatis.session.ResultHandler，自定义我们的ResultHandler，它用于获取java对象，然后传递给上面的DownloadProcessor处理类进行写文件操作：

public class CustomResultHandler implements ResultHandler {

    private final DownloadProcessor downloadProcessor;
     
    public CustomResultHandler(
            DownloadProcessor downloadProcessor) {
        super();
        this.downloadProcessor = downloadProcessor;
    }
     
    @Override
    public void handleResult(ResultContext resultContext) {
        Authors authors = (Authors)resultContext.getResultObject();
        downloadProcessor.processData(authors);
    }
}
实体类：
@Data
public class Authors {
    private Integer id;
    private String firstName;
     
    private String lastName;
     
    private String email;
     
    private Date birthdate;
     
    private Date added;
     
   
}
Mapper接口：

public interface AuthorsMapper {
   List<Authors> selectByExample(AuthorsExample example);
    
   List<Authors> streamByExample(AuthorsExample example); //以stream形式从mysql获取数据
}

Mapper xml文件核心片段，以下两条select的唯一差异就是在stream获取数据的方式中多了一条属性：fetchSize="-2147483648"

<select id="selectByExample" parameterType="com.alphathur.mysqlstreamingexport.domain.AuthorsExample" resultMap="BaseResultMap">
    select
    <if test="distinct">
      distinct
    </if>
    'false' as QUERYID,
    <include refid="Base_Column_List" />
    from authors
    <if test="_parameter != null">
      <include refid="Example_Where_Clause" />
    </if>
    <if test="orderByClause != null">
      order by ${orderByClause}
    </if>
  </select>
  <select id="streamByExample" fetchSize="-2147483648" parameterType="com.alphathur.mysqlstreamingexport.domain.AuthorsExample" resultMap="BaseResultMap">
    select
    <if test="distinct">
      distinct
    </if>
    'false' as QUERYID,
    <include refid="Base_Column_List" />
    from authors
    <if test="_parameter != null">
      <include refid="Example_Where_Clause" />
    </if>
    <if test="orderByClause != null">
      order by ${orderByClause}
    </if>
  </select>

获取数据的核心service如下，由于只做个简单演示，就懒得写成接口了。其中 streamDownload 方法即为stream取数据写文件的实现，它将以很低的内存占用从MySQL获取数据；此外还提供traditionDownload方法，它是一种传统的下载方式，批量获取全部数据，然后将每个对象写入文件。

@Service
public class AuthorsService {
    private final SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate;
    private final AuthorsMapper authorsMapper;

    public AuthorsService(SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate, AuthorsMapper authorsMapper) {
        this.sqlSessionTemplate = sqlSessionTemplate;
        this.authorsMapper = authorsMapper;
    }

    /**
     * stream读数据写文件方式
     * @param httpServletResponse
     * @throws IOException
     */
    public void streamDownload(HttpServletResponse httpServletResponse)
            throws IOException {
        AuthorsExample authorsExample = new AuthorsExample();
        authorsExample.createCriteria();
        HashMap<String, Object> param = new HashMap<>();
        param.put("oredCriteria", authorsExample.getOredCriteria());
        param.put("orderByClause", authorsExample.getOrderByClause());
        CustomResultHandler customResultHandler = new CustomResultHandler(new DownloadProcessor (httpServletResponse));
        sqlSessionTemplate.select(
                "com.alphathur.mysqlstreamingexport.mapper.AuthorsMapper.streamByExample", param, customResultHandler);
        httpServletResponse.getWriter().flush();
        httpServletResponse.getWriter().close();
    }

    /**
     * 传统下载方式
     * @param httpServletResponse
     * @throws IOException
     */
    public void traditionDownload(HttpServletResponse httpServletResponse)
            throws IOException {
        AuthorsExample authorsExample = new AuthorsExample();
        authorsExample.createCriteria();
        List<Authors> authors = authorsMapper.selectByExample (authorsExample);
        DownloadProcessor downloadProcessor = new DownloadProcessor (httpServletResponse);
        authors.forEach (downloadProcessor::processData);
        httpServletResponse.getWriter().flush();
        httpServletResponse.getWriter().close();
    }
}
下载的入口controller：

@RestController
@RequestMapping("download")
public class HelloController {
    private final AuthorsService authorsService;

    public HelloController(AuthorsService authorsService) {
        this.authorsService = authorsService;
    }

    @GetMapping("streamDownload")
    public void streamDownload(HttpServletResponse response)
            throws IOException {
        authorsService.streamDownload(response);
    }

    @GetMapping("traditionDownload")
    public void traditionDownload(HttpServletResponse response)
            throws IOException {
        authorsService.traditionDownload (response);
    }
}