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DAO层最佳实践指南：从基础封装到性能优化的5大核心方法

社会2025-05-28 01:55:11

一、DAO层天天用，但你真的用对了吗？

兄弟们，不知道你们有没有这种感觉——天天写DAO层代码，但总觉得差点意思？去年我review团队代码时，发现个离谱现象：同样的查询逻辑，有人写50行，有人写5行。??差在哪？基础封装没做好??！

举个血泪案例：某电商系统查用户订单，10万数据量时响应3秒，优化后直接降到200毫秒。怎么做到的？往下看！

二、5大核心方法拆解，从青铜到王者

方法1：基础封装就像搭积木

??问题??：为什么总有人重复造轮子？
??答案??：缺了这3块积木：

  • ??统一基类??（BaseDao）处理分页参数
  • ??泛型封装??（）避免每个表都写CRUD
  • ??异常拦截器??（GlobalExceptionHandler）吃异常就像吃辣条，不卡嗓子

比如查询封装：

java复制
public interface BaseMapper {
    // 这个#{}就像自动门，参数自己进
    @Select("SELECT * FROM ${tableName} WHERE id = #{id}")
    T selectById(@Param("tableName") String tableName, @Param("id") Long id);
}

方法2：SQL管理要像管钱包

??问题??：XML里sql越堆越多怎么办？
??解决方案对比表??：

传统做法进阶方案
所有sql堆一个文件按业务模块拆分文件
字段全用*号明确列名+resultMap
硬编码分页参数PageHelper物理分页

??重点敲黑板??：

  • 多用标签复用片段，就像玩乐高
  • 动态SQL用标签，避免where 1=1这种脱裤子放屁的操作

方法3：缓存策略得学川剧变脸

??灵魂拷问??：为什么加了缓存反而更慢了？
??正确姿势??：

  1. ??一级缓存??（SqlSession级别）：适合单次请求多次查同一数据
  2. ??二级缓存??（Mapper级别）：要配序列化机制，不然容易见鬼
  3. ??分布式缓存??（Redis）：像存银行，记得设过期时间

??踩坑预警??：

  • 更新操作后??必须清缓存??，否则就像吃了过期食品
  • 高并发场景用??缓存穿透方案??（布隆过滤器或空值缓存）

方法4：性能优化堪比赛车调校

??实测数据说话??：

  • 索引优化让查询提速5倍
  • 批量插入比单条循环快20倍
  • 连接池参数调优提升30%吞吐量

??具体操作??：

  1. ??慢SQL定位??：用Druid监控或Explain命令
  2. ??批量操作??：
java复制
// 就像快递打包发货，一次送一车
void batchInsert(@Param("list") List users);
  1. ??连接池配置??（以HikariCP为例）：
yaml复制
maximumPoolSize: CPU核心数*2 + 1  # 这个公式要背
connectionTimeout: 30000ms      # 等30秒还没连上就放弃吧

方法5：扩展性设计得有备胎思维

??现实需求??：今天用MySQL，明天换达梦数据库咋整？
??三层防护??：

  1. ??抽象数据源配置??（AbstractRoutingDataSource）
  2. ??方言适配层??（DatabaseDialect）处理分页语法差异
  3. ??SQL模板引擎??（FreeMarker或MyBatis动态SQL）

说个真实案例：某政务系统要求同时支持Oracle和PostgreSQL，用这套方案开发效率提升40%，切换数据库像换手机壳一样简单。

三、这些坑我替你踩过了

在金融项目里栽的跟头，现在想起来都肉疼：

  • ??过度设计警告??：曾经搞了个万能DAO层，结果维护成本比开发还高，就像给自行车装飞机引擎
  • ??事务传播机制??没搞清，导致资金扣款重复执行，差点背处分
  • ??连接泄露问题??：某次没及时close连接，数据库连接池半夜撑爆，运维兄弟提着刀来敲门

现在学聪明了，??监控报警+防御性编程??两手抓：

  1. 用Druid的WallFilter防SQL注入
  2. 配置Spring Boot Actuator健康检查
  3. 关键操作加审计日志（谁在什么时候改了啥）

DAO层这玩意儿，说重要吧天天在用，说不重要吧出问题就是大事。我的经验就一句话：??把基础打牢比追新框架更重要??。下次遇到性能问题，先把这些方法轮着试一遍，保准有惊喜！

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