七，MyBatis-Plus 扩展功能：乐观锁，代码生成器，执行SQL分析打印（实操详细使用）

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• 七，MyBatis-Plus 扩展功能：乐观锁，代码生成器，执行SQL分析打印（实操详细使用）
• 1. 乐观锁
• 2. 代码生成器
• 3. 执行SQL分析打印
• 4. 总结：
• 5. 最后：

1. 乐观锁

首先我们需要先了解开发中的一个常见场景，叫做并发请求。

并发请求就是在同一时刻有多个请求，同时请求服务器资源，如果是获取信息，没什么问题，但是如果是对于信息做修改操作，那就会出现问题。

这里我们举一个例子。比如：目前商品的库存只剩余 1件了，这个时候有多个用户都想要购买这件商品，都发起了购买商品的请求，那么能让这多个用户都购买到么，肯定是不行的，因为多个用户都买到了这件商品，那么就会出现超卖问题，库存不够时没法发货的。所以在开发中就要解决这种超卖的问题。

抛开超卖的这一种场景，诸如此类并发访问的场景非常多，这类场景的核心问题就是，一个请求在执行的过程中，其他请求不能改变数据，如果是一次完整的请求，在该请求的过程中其他请求没有对于这个数据产生修改操作，那么这个请求时能够正常修改数据的。如果该请求在改变数据的过程中，已经有其他请求改变了数据，那该请求就不去改变这条数据了。

想要解决这类问题，最常见的就是加锁的思想，锁可以用验证在请求的执行过程中，是否有数据发生改变。

常见的数据库锁类型有两种，悲观锁和乐观锁。

一次完成的修改操作是：先查询数据，然后修改数据。

这样做的操作能够保证读取到的信息就是当前的信息，保证了信息的正确性，但是并发效率很低，在实际开发中使用悲观锁的场景很少，因为在并发时，我们是要保证效率的。

乐观锁： 乐观锁是通过表字段完成设计的，他的核心思想是，在读取的时候不加锁，其他请求依然可以读取到这个数据，在修改的时候判断一个数据是否有被修改过，如果有被修改过，那本次请求的修改操作失败。

具体的通过 SQL 是这样实现的，添加了一个 where version = 1

这样做的操作是不会对于数据读取产生影响，并发的效率较高，但是可能目前看到的数据并不是真实信息数据，是被修改之前的，但是在很多场景下是可以容忍的，并不是产生很大影响。例如：很多时候我们看到的是有库存，或者都加入都购物车，但是点进去以后库存没有了。

在数据库表中添加一个字段 version,表示版本，默认值是1

生成后的效果

找到实体类，添加对应的属性，并使用 <code>@Version标注 为这是一个乐观锁字段信息。

因为要对每条修改语句完成语句的增强，这里我们通过拦截器的配置，让每条修改的 <code>sql 语句在执行的时候，都加上版本控制的功能。

<code>

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.InterceptorIgnore;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.BlockAttackInnerInterceptor;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.OptimisticLockerInnerInterceptor;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;

import org.apache.ibatis.plugin.Interceptor;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration

public class MybatisPlusConfig {

@Bean

public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {

MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor = new MybatisPlusInterceptor();

/*

通过配置类来指定一个具体数据库的分页插件，因为不同的数据库的方言不同，具

体涩会给你从的分页语句也会不同，这里我们指定数据库为 MySQL数据库

*/

mybatisPlusInterceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));

mybatisPlusInterceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor()); // 乐观锁

return mybatisPlusInterceptor;

}

}

测试效果，这里我们模拟先查询，再修改

@Test

void updateTest(){

User user = userMapper.selectById(6L);

user.setName("li");

userMapper.updateById(user);

}

我们通过查看拼接好的SQL语句发现，查询时将User的数据查询出来，是包含version版本信息的

当我们完成修改时，他会将版本号 + 1

此时查看数据发现，更改姓名后，version已经为2了

接下来我们模拟一下，当出现多个修改请求的时候，是否能够做到乐观锁的效果。

乐观锁的效果是，一个请求在修改的过程中，是允许另一个请求查询的，但是修改时会通过版本号是否改变来决定是否修改，如果版本号变了，证明已经有请求修改过数据了，那这次修改不生效，如果版本号没有发生变化，那就完成修改。

<code>package com.rainbowsea;

import com.rainbowsea.bean.User;

import com.rainbowsea.mapper.UserMapper;

import org.junit.jupiter.api.Test;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

@SpringBootTest

public class LockTest {

@Autowired

private UserMapper userMapper;

@Test

void updateTest2() {

// 模拟操作1的查询操作

User user1 = userMapper.selectById("5");

System.out.println("查询结果:" + user1);

// 模拟操作2的查询操作

User user2 = userMapper.selectById("5");

System.out.println("查询结果:" + user2);

// 模拟操作2的修改操作

user2.setName("liHua");

userMapper.updateById(user2);

// 模拟操作1的修改操作

user1.setName("zhangsan");

userMapper.updateById(user1);

}

}

我们来看下这段代码的执行过程，这段代码其实是两次操作，只不过操作1在执行的过程中，有操作2完成了对于数据的修改，这时操作1就无法再次进行修改了

操作1的查询：此时版本为2

操作2的查询：此时版本为2

操作2的修改：此时检查版本，版本没有变化，所以完成修改，并将版本改为3

操作1的修改：此时检查版本，版本已经有最初获取的版本信息发生了变化，所以杜绝修改

2. 代码生成器

代码生成器和逆向工程的区别在于，代码生成器可以生成更多的结构，更多的内容，允许我们能够配置生成的选项更多。在这里我们演示一下代码生成器的用法。

参考官网，使用代码生成器需要引入两个依赖;

<code> <!-- mybatis-plus 的依赖-->

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter -->

<dependency>

<groupId>com.baomidou</groupId>

<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>

<version>3.5.3</version>

</dependency>

<!--freemarker模板依赖-->

<dependency>

<groupId>org.freemarker</groupId>

<artifactId>freemarker</artifactId>

<version>2.3.31</version>

</dependency>

编写代码生成器代码

@SpringBootTest

class GeneratorApplicationTests {

public static void main(String[] args) {

FastAutoGenerator.create("jdbc:mysql://localhost:3306/mybatisplus?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false", "root", "root")

.globalConfig(builder -> {

builder.author("powernode") // 设置作者

//.enableSwagger() // 开启 swagger 模式

.fileOverride() // 覆盖已生成文件

.outputDir("D://"); // 指定输出目录

})

.packageConfig(builder -> {

builder.parent("com.powernode") // 设置父包名

.moduleName("mybatisplus") // 设置父包模块名

.pathInfo(Collections.singletonMap(OutputFile.xml, "D://")); // 设置mapperXml生成路径

})

.strategyConfig(builder -> {

builder.addInclude("powershop_user") // 设置需要生成的表名

.addTablePrefix("powershop"); // 设置过滤表前缀

})

.templateEngine(new FreemarkerTemplateEngine()) // 使用Freemarker引擎模板，默认的是Velocity引擎模板

.execute();

}

}

执行，查看生成效果

3. 执行SQL分析打印

在我们日常开发工作当中，避免不了查看当前程序所执行的SQL语句，以及了解它的执行时间，方便分析是否出现了慢SQL问题。我们可以使用MybatisPlus提供的SQL分析打印的功能，来获取SQL语句执行的时间。

由于该功能依赖于 p6spy 组件，所以需要在 pom.xml 中先引入该组件。

<code><dependency>

<groupId>p6spy</groupId>

<artifactId>p6spy</artifactId>

<version>3.9.1</version>

</dependency>

在 application.yml中进行配置

将驱动和 url 修改

spring:

datasource:

driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver

url: jdbc:p6spy:mysql

在 <code>resources下，创建 spy.properties 配置文件。

<code>#3.2.1以上使用modulelist=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.MybatisPlusLogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory

# 自定义日志打印

logMessageFormat=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.P6SpyLogger

#日志输出到控制台

appender=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.StdoutLogger

# 使用日志系统记录 sql

#appender=com.p6spy.engine.spy.appender.Slf4JLogger

# 设置 p6spy driver 代理

deregisterdrivers=true

# 取消JDBC URL前缀

useprefix=true

# 配置记录 Log 例外,可去掉的结果集error,info,batch,debug,statement,commit,rollback,result,resultset.

excludecategories=info,debug,result,commit,resultset

# 日期格式

dateformat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss

# 实际驱动可多个

#driverlist=org.h2.Driver

# 是否开启慢SQL记录

outagedetection=true

# 慢SQL记录标准 2 秒

outagedetectioninterval=2

测试

执行查询所有的操作，可以看到sql语句的执行时间

4. 总结：

1. 注意：理解悲观锁和乐观锁：
   1. 悲观锁： 悲观锁是在查询的时候就锁定数据，在这次请求未完成之前，不会释放锁。必须等到这次请求执行完毕以后，再释放掉锁，释放了锁之后，其他请求才可以对于这条数据完成读写。
   2. 乐观锁： 乐观锁是通过表字段完成设计的，他的核心思想是，在读取的时候不加锁，其他请求依然可以读取到这个数据，在修改的时候判断一个数据是否有被修改过，如果有被修改过，那本次请求的修改操作失败。

5. 最后：

“在这个最后的篇章中，我要表达我对每一位读者的感激之情。你们的关注和回复是我创作的动力源泉，我从你们身上吸取了无尽的灵感与勇气。我会将你们的鼓励留在心底，继续在其他的领域奋斗。感谢你们，我们总会在某个时刻再次相遇。”