本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识，主要介绍了mysql中的流式查询及游标查询方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
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一、业务场景
现在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 500w 数据行进行处理
- 迁移数据
- 导出数据
- 批量处理数据
二、罗列一下三种处理方式
- 常规查询：一次性读取 500w 数据到 JVM 内存中，或者分页读取
- 流式查询：每次读取一条加载到 JVM 内存进行业务处理
- 游标查询：和流式一样，通过 fetchSize 参数，控制一次读取多少条数据
2.1 常规查询
默认情况下，完整的检索结果集会将其存储在内存中。在大多数情况下，这是最有效的操作方式，更易于实现。
假设单表 500w 数据量，没有人会一次性加载到内存中，一般会采用分页的方式。
在这里，测试demo中只是为了监控JVM，所以没有采用分页，一次性将数据载入内存中
@Test
public void generalQuery() throws Exception {
// 1核2G：查询一百条记录：47ms
// 1核2G：查询一千条记录：2050 ms
// 1核2G：查询一万条记录：26589 ms
// 1核2G：查询五万条记录：135966 ms
String sql = "select * from wh_b_inventory limit 10000";
ps = conn.prepareStatement(sql);
ResultSet rs = ps.executeQuery(sql);
int count = 0;
while (rs.next()) {
count++;
}
System.out.println(count);
}JVM监控
我们将对内存调小-Xms70m -Xmx70m
整个查询过程中，堆内存占用逐步增长，并且最终导致OOM：
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
1、频繁触发GC
2、存在OOM隐患
2.2 流式查询
流式查询有一点需要注意：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，其 查询会独占连接。
从测试结果来看，流式查询并没有提升查询的速度
@Test
public void streamQuery() throws Exception {
// 1核2G：查询一百条记录：138ms
// 1核2G：查询一千条记录：2304 ms
// 1核2G：查询一万条记录：26536 ms
// 1核2G：查询五万条记录：135931 ms
String sql = "select * from wh_b_inventory limit 50000";
statement = conn.createStatement(ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
statement.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);
ResultSet rs = statement.executeQuery(sql);
int count = 0;
while (rs.next()) {
count++;
}
System.out.println(count);
}JVM监控
我们将堆内存调小-Xms70m -Xmx70m
我们发现即使堆内存只有70m，却依然没有发生OOM
2.3 游标查询
注意：
1、需要在数据库连接信息里拼接参数 useCursorFetch=true
2、其次设置 Statement 每次读取数据数量，比如一次读取 1000
从测试结果来看，游标查询在一定程度缩短了查询速度
@Test
public void cursorQuery() throws Exception {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
// 注意这里需要拼接参数，否则就是普通查询
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://101.34.50.82:3306/mysql-demo?useCursorFetch=true", "root", "123456");
start = System.currentTimeMillis();
// 1核2G：查询一百条记录：52 ms
// 1核2G：查询一千条记录：1095 ms
// 1核2G：查询一万条记录：17432 ms
// 1核2G：查询五万条记录：90244 ms
String sql = "select * from wh_b_inventory limit 50000";
((JDBC4Connection) conn).setUseCursorFetch(true);
statement = conn.createStatement(ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
statement.setFetchSize(1000);
ResultSet rs = statement.executeQuery(sql);
int count = 0;
while (rs.next()) {
count++;
}
System.out.println(count);
}JVM监控
我们将堆内存调小-Xms70m -Xmx70m
我们发现在单线程情况下，游标查询和流式查询一样，都能很好的规避OOM，并且游标查询能够优化查询速度。
三、RowData
ResultSet.next() 的逻辑是实现类 ResultSetImpl 每次都从 RowData 获取下一行的数据。RowData 是一个接口，实现关系图如下
3.1 RowDataStatic
默认情况下 ResultSet 会使用 RowDataStatic 实例，在生成 RowDataStatic 对象时就会把 ResultSet 中所有记录读到内存里，之后通过 next() 再一条条从内存中读
3.2 RowDataDynamic
当采用流式处理时，ResultSet 使用的是 RowDataDynamic 对象，而这个对象 next() 每次调用都会发起 IO 读取单行数据
3.3 RowDataCursor
RowDataCursor 的调用为批处理，然后进行内部缓存，流程如下：
- 首先会查看自己内部缓冲区是否有数据没有返回，如果有则返回下一行
- 如果都读取完毕，向 MySQL Server 触发一个新的请求读取 fetchSize 数量结果
- 并将返回结果缓冲到内部缓冲区，然后返回第一行数据
总结来说就是：
默认的 RowDataStatic 读取全部数据到客户端内存中，也就是我们的 JVM；
RowDataDynamic 每次 IO 调用读取一条数据；
RowDataCursor 一次读取 fetchSize 行，消费完成再发起请求调用。
四、JDBC 通信原理
在 JDBC 与 MySQL 服务端的交互是通过 Socket 完成的，对应到网络编程，可以把 MySQL 当作一个 SocketServer，因此一个完整的请求链路应该是：
JDBC 客户端 -> 客户端 Socket -> MySQL -> 检索数据返回 -> MySQL 内核 Socket Buffer -> 网络 -> 客户端 Socket Buffer -> JDBC 客户端
4.1 generalQuery 普通查询
普通查询会将当次查询到的所有数据加载到JVM，然后再进行处理。
如果查询数据量过大，会不断经历 GC，然后就是内存溢出
4.2 streamQuery 流式查询
服务端准备好从第一条数据开始返回时，向缓冲区怼入数据，这些数据通过TCP链路，怼入客户端机器的内核缓冲区，JDBC会的inputStream.read()方法会被唤醒去读取数据，唯一的区别是开启了stream读取的时候，每次只是从内核中读取一个package大小的数据，只是返回一行数据，如果1个package无法组装1行数据，会再读1个package。
4.3 cursorQuery 游标查询
当开启游标的时候，服务端返回数据的时候，就会按照fetchSize的大小返回数据了，而客户端接收数据的时候每次都会把换缓冲区数据全部读取干净，假如数据有1亿数据，将FetchSize设置成1000的话，会进行10万次来回通信；
由于MySQL方不知道客户端什么时候将数据消费完，而自身的对应表可能会有DML写入操作，此时MySQL需要建立一个临时空间来存放需要拿走的数据。
因此对于当你启用useCursorFetch读取大表的时候会看到MySQL上的几个现象：
- 1.IOPS飙升
- 2.磁盘空间飙升
- 3.客户端JDBC发起SQL后，长时间等待SQL响应数据，这段时间就是服务端在准备数据
- 4.在数据准备完成后，开始传输数据的阶段，网络响应开始飙升，IOPS由“读写”转变为“读取”。
- IOPS (Input/Output Per Second)：磁盘每秒的读写次数
- 5.CPU和内存会有一定比例的上升
五、并发场景
并发调用：Jmete 1 秒 10 个线程并发调用
流式查询内存性能报告如下
并发调用对于内存占用情况也很 OK，不存在叠加式增加
游标查询内存性能报告如下
六、总结
1、游标查询和流式查询在单线程下都能够规避OOM的情况；
2、在查询速度上游标查询比流式查询更快，流式查询和普通查询相比并不能缩短查询时间；
3、在并发场景下，流式查询堆内存走势更加稳定，不存在叠加式增加。
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