Spring Data JPA

随着时间的积累，应用的使用用户不断增加，数据规模也越来越大，往往数据库查询操作会成为影响用户使用体验的瓶颈，此时使用缓存往往是解决这一问题非常好的手段之一。Spring 3开始提供了强大的基于注解的缓存支持，可以通过注解配置方式低侵入的给原有Spring应用增加缓存功能，提高数据访问性能。 在Spring Boot中对于缓存的支持，提供了一系列的自动化配置，使我们可以非常方便的使用缓存。下面我们通过一个简单的例子来展示，我们是如何给一个既有应用增加缓存功能的。 快速入门 下面我们将使用 使用Spring Data JPA访问MySQL 一文的案例为基础。这个案例中包含了使用Spring Data JPA访问User数据的操作，利用这个基础，我们为其添加缓存，来减少对数据库的IO，以达到访问加速的作用。如果您还不熟悉如何实现对MySQL的读写操作，那么建议先阅读前文，完成这个基础案例的编写。 先简单回顾下这个案例的基础内容： User实体的定义 @Entity @Data @NoArgsConstructor public class User { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; private Integer age; public User(String name, Integer age) {

很长一段时间，网上有很多关于Hibernate与Mybatis孰优孰劣的争论，两个阵营的人谁也不能说服谁，每个人的理由都很有道理。 今天，我分享的主题是： 在一个项目中同时使用Hibernate和Mybatis两个ORM框架。 作为一个开发者，没有必要花费过多的时间去证明技术无用论，当你开始指责某个框架垃圾，另外一个框架最好时，隐性的暴露出你对某个框架没有深入的研究，无知的指责对于技术的提升没有任何的帮助。 框架本身没有对错一说，只有适合和更适合项目的选择。任何框架都有自身的能力范围，就拿Hibernate和Mybatis这两个ORM框架来说。 Hibernate封装了很多有用的API给开发者，降低了操作数据库的难度和复杂度，同时也减少了模板代码的数量，但Hibernate留给开发者可操作的空间相对Mybatis少了很多。 Mybatis框架使用起来很灵活，开发者可以自定义查询语句，但增加了模板代码的数量，看起来没有Hibernate那么便捷。 两种框架在便捷与灵活两个指标上做出了取舍与妥协，这不能说是框架的错。对于一个框架而言，需要有自身专注的领域和设计愿景，不可能面面俱到。 使用任何一种技术框架，都需要贴合现实的业务需求以及自身的技术能力。当你还没有深入的去了解一门技术或者当前业务需求无法与框架契合时，不要盲目的批判框架的好坏。 今天

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1、MongoDB简介 1.1、什么是MongoDB MongoDB 是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热 门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最 像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散，是类似 JSON 的 BSON 格式，因此可以 存储比较复杂的数据类型。 对于数据量较大且价值较低的数据，可以使用mongodb减轻mysql的压力 MongoDB 的官方网站地址是： http://www.mongodb.org/ 1.2、MongoDB体系结构 MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构。主要由： 文档(document) 、 集合(collection) 、 数据库(database) 这三部分组成的。逻辑结构是面 向用户的，用户使用 MongoDB 开发应用程序使用的就是逻辑结构。 （1）MongoDB 的文档（document），相当于关系数据库中的一行记录。 （2）多个文档组成一个集合（collection），相当于关系数据库的表。 （3）多个集合（collection），逻辑上组织在一起，就是数据库（database）。 （4）一个 MongoDB 实例支持多个数据库（database）。 文档(document)、集合(collection)、数据库(database)的层次结构如下图:

近日发现了spring-data-rest项目，于是创建这个spring-data-rest-glance来体验一下。 本例使用springboot，并使用了 spring-data-rest 和 spring-data-jpa 此二者结合： 真的可以实现10分钟创建一个rest应用 ，下面开始演示spring-data-rest+spring-data-rest的魔力 本例假设你已经熟悉或者了解 springboot,spring-data-jpa 目录 创建项目 启动项目 添加person 查看person 及 person 列表 条件查询 分页查询 controller 去哪里了 自定义 spring-data-rest 魔力之外的controller可以吗 总结 创建项目 我们先创建一个springboot项目，可以通过 start.spring.io 或者在idea里边new module --> spring Initializer 的方式。 创建好项目之后，我们的依赖配置是这样的： <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.1.3.RELEASE</version>

本章内容 使用spring的JdbcTemplate 使用SimpleJdbcInsert插入数据 使用SpringData声明JPAreposity 使用JDBC读取和写入数据 调整领域对象以适应持久化 在将对象持久化到数据库的时候，通常最好有一个字段作为对象的唯一标识。 使用JdbcTemplate 定义jdbcTemplate repository public interface IngredientRepository{ Iterable<Ingredient> findAll(); Ingredient findOne(String id); Ingredient save(Ingredient ingredient) } 开始使用jdbcTemplate编写repository @Repository public class JdbcIngredientRepository implements IngredientRepository{ private JdbcTemplate jdbc; @Autowired public JdbcIngredientRepository(JdbcTemplate jdbc) { this.jdbc = jdbc; } ... } @Override public Iterable<Ingredient> findAll(){

pom文件配置引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> 配置文件进行jpa配置 这里有两个配置需要说明一下; show_sql: true 在控制台显示jpa生成的sql format_sql: true 控制台显示生成的sql的时候进行格式化 ddl-auto: update 这种配置方式意思是没有表的时候新建表，有表的话就不会删除再新建，字段有更新的时候会自动更新表结构 实体创建 服务启动 可以看到咋子控台已经打印出建表的sql语句了 总结 虽然这种自动建表的方式很方便，但是不建议在项目中使用这种方式还是要慎重，最好自己手写sql去建表。 欢迎大家去 我的博客 瞅瞅，里面有更多关于测试实战的内容哦！！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4373225/blog/4318179

因为jpa在映射实体是需要一个id，所以我们的实体类必须至少需要一个id字段， 当对无主键表或视图查询时，我们可以定义一个空的@id即可。 示例如下 实体： @Data @Entity @Table(name="Student") public class Student { 　　 @Id // 添加一个空的id标识，因为jpa在映射实体是需要一个id，这个必须 　　 @Column(name = "shool") private Long shool; private String name; private int age; private String address; } 接口： 　　@Query(value = "select s from Student s where age in (?1) ) 　　public List<Student > findByIdToIn( List<Integer> sysage); 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4405841/blog/4290323

概述: Kotlin为后端开发语言,持久层是Spring Data JPA 前后端分离，进行简单增查改删（CRUD） 前端使用VUE 数据库使用MySQL 往期内容 # 内容 01 React+Spring Boot JPA+MySQL 增查改删 02 Vue+Spring Boot JPA+MySQL 增查改删 增查改删 03 Vue+Spring Boot 文件操作，上传、预览和删除 04 Thymeleaf+Spring Boot 文件操作，上传、预览和删除 Vue前端代码，不再重复。以下是Kotlin后台代码 #EmployeeController.kt package com.example.kotlinjpacrud.controller import com.example.kotlinjpacrud.entity.Employee import com.example.kotlinjpacrud.repositories.EmployeeRepository import org.springframework. data .domain.Page import org.springframework. data .domain.Pageable import org.springframework. data .domain.Sort import org

高并发系统的挑战 在部署分布式系统时，我们通常把多个微服务部署在内网集群中，再用API网关聚合起来对外提供。为了做负载均衡，通常会对每个微服务都启动多个运行实例，通过注册中心去调用。 那么问题来了，因为有多个实例运行都是同一个应用，虽然微服务网关会把每一个请求只转发给一个实例，但当面对高并发时，但它们仍然可能同时操作同一个数据库表，这会不会引发什么问题呢？ 悲观锁的问题 比如电商中常见的商品秒杀系统，在用户抢购商品过程中，会有大量并发请求，很可能同时读写一个包含商品剩余数量的表，这种一般要给数据库加锁，否则很容易出现商品超卖错卖的情况。 如果使用数据库自带的锁机制，也就是悲观锁，在写入的时候锁定数据库，其他修改请求到来时就必须等待锁释放，但这就使效率降下来了，而且高并发场景下可能有的请求一直抢不到锁，就会长时间卡在那导致请求失败，然后有大量重试，系统可能会发生连接数耗尽等异常。 乐观锁是个好东西 查阅资料发现乐观锁是个好东西，它是为数据库表增加一个标识数据版本的version字段来实现的，读取数据时把version字段一同读出，写入数据库时比对version字段就知道数据是否被更改过，如果version不相等就说明持有的是过期数据，不能写入，如果相等就可以写入，并把version加一。 乐观锁在写入数据库的时候，才会检查数据是否冲突，如果发现冲突了，就放弃写入，返回写入失败的信息