【MyBatis-Plus】进阶之乐观锁、悲观锁逻辑删除分页和查询构造器的使用

目录

一、乐观锁、悲观锁

1、什么是乐观锁和悲观锁

①乐观锁（Optimistic Locking）:

②悲观锁（Pessimistic Locking）:

③实现方式

2、乐观锁和悲观锁的区别

①乐观锁（Optimistic Locking）

②悲观锁（Pessimistic Locking）

③总结

3、案例

①如何实现乐观锁？

②如何使用MyBatis-Plus实现乐观锁？

二、逻辑删除

1、什么是逻辑删除

2、为什么使用逻辑删除

3、案例

①官方说明

②配置方式

③演示

三、分页和查询构造器

1、查询构造器

2、分页（PaginationInnerInterceptor）

一、乐观锁、悲观锁

1、什么是乐观锁和悲观锁

①乐观锁（Optimistic Locking）:

  1. 乐观锁假设多个事务在大多数情况下不会相互冲突，因此在数据读取时不会立即加锁。
  2. 当数据需要更新时，会检查在此期间是否有其他事务对该数据进行过修改。如果有，则当前事务会失败并回滚。
  3. 乐观锁通常通过版本号或时间戳来实现，其中读取数据时获取版本号或时间戳，更新数据时检查版本号或时间戳是否发生变化。

②悲观锁（Pessimistic Locking）:

  1. 悲观锁则相反，它假设多个事务在大多数情况下会相互冲突，因此在数据读取时就直接加锁。
  2. 这意味着其他事务在加锁释放之前无法访问该数据。
  3. 悲观锁可以通过数据库的行级锁、表级锁等方式实现。

③实现方式

  • 乐观锁: MyBatis Plus 支持使用 Version 注解实现乐观锁。在实体类中，可以添加一个版本字段并使用 Version 注解来标记为乐观锁字段。在更新操作时，MyBatis Plus 会自动检查版本号是否发生变化，以决定是否允许更新。
  • 悲观锁: MyBatis Plus 提供了 Lock 注解支持悲观锁。当需要在更新操作时对记录加锁时，可以使用 Lock 注解标记对应的 SQL 语句。这会在执行该 SQL 语句时自动加锁，以确保数据的一致性。

2、乐观锁和悲观锁的区别

①乐观锁（Optimistic Locking）

  1. 在操作数据时持乐观态度，认为数据在并发操作期间不太可能被其他事务修改，因此不会立即加锁。
  2. 在更新数据时，会检查在此期间是否有人修改了数据。如果检测到数据已被修改，则放弃更新操作；否则，执行更新。
  3. 乐观锁适用于读操作频繁、写操作较少的场景，因为不加锁的特性在性能方面可能优于悲观锁。

②悲观锁（Pessimistic Locking）

  1. 在操作数据时持悲观态度，认为数据在并发操作期间很可能被其他事务修改。
  2. 因此，在读取数据时就直接对数据进行加锁，防止其他事务同时修改，直到当前事务完成操作并释放锁。
  3. 悲观锁适用于写操作频繁的场景，可以避免因数据被其他事务修改而导致的冲突。

③总结

  1. 加锁时间不同：乐观锁在读取数据时不会对其加锁，而是在写入时进行比较和加锁操作；悲观锁在读取数据时就会对其加锁。

  2. 冲突处理方式不同：乐观锁会在写入时进行比较和冲突检测，如果版本号不一致则操作失败，需要重新读取数据；悲观锁则会阻塞其他进程对该数据的访问，直到当前进程完成操作并解锁。

  3. 适用场景不同：乐观锁适用于并发量比较小、数据量比较大、操作更多为读取的场景；悲观锁适用于并发量比较大、数据量比较小、操作更多为写入的场景。

3、案例

①如何实现乐观锁？

@Version注解标记乐观锁，通过 version 字段来保证数据的安全性，当修改数据的时候，会以 version 作为条件，当条件成立的时候才会修改成功。

1）取出记录时，获取当前 version

2）更新时，带上这个 version

3）执行更新时，`update tableName set version = oldVersion + 1 where version = oldVersion`

4）如果 version 不对，就更新失败

②如何使用MyBatis-Plus实现乐观锁？

  1. 给数据库表添加 version 字段，并设置默认值为1
  2. 实体类增加 version 属性，并添加 @Version 注解 
        /**
     * 乐观锁
     */
    @Version
    private Integer version;
  3. 配置乐观锁插件 
    @Configuration
public class MybatisPlusConfig {

    /**
     * 添加分页插件
     * 乐观锁插件
     */
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
//        乐观锁插件
        interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
        return interceptor;
    }
}

     
  4. 测试 
        @Test
    void contextLoads() {
        //先查询，再修改
        Book book = bookMapper.selectById("1685091066406");
        book.setBookname("Java编程思想");
        book.setPrice(100f);
        bookMapper.updateById(book);
    }
    从控制台的日志信息发现：修改数据时 version 作为条件判断，并且 version 自动完成自增操作，即：version = version+1 。

    测试多线程下乐观锁失败： 
    @Test
public void demo2(){
    //线程1：
    Book book1 = bookMapper.selectById("1685091066406");
    book1.setBookname(".Net之入门");
    book1.setPrice(110f);

    //线程2：(在线程1的修改操作未来得及执行时介入)
    Book book2 = bookMapper.selectById("1685091066406");
    book2.setBookname("Python之入门");
    book2.setPrice(200f);
    bookMapper.updateById(book2);

    //如果没有乐观锁就会覆盖插队线程的值！
    bookMapper.updateById(book1);//更新失败
}

总结：就是一次

二、逻辑删除

1、什么是逻辑删除

        逻辑删除是指文件没有被真正的删除，只不过是文件名的第一个字节被改成操作系统无法识别的字符。这种删除操作通常是可逆的，也就是说，用适当的工具或软件可以把删除的文件恢复出来。逻辑删除和物理删除是两种不同的文件删除方式。在计算机中，资料数据等都以文件形式存储。当文件需要被删除时，可以根据实际需求选择逻辑删除或物理删除。

2、为什么使用逻辑删除

原因、作用：

  1. 数据恢复：逻辑删除只是修改了文件名或其他元数据，并没有真正删除数据。因此，被删除的数据仍然存在于存储介质中，可以被恢复。这种设计方便数据恢复，保护了数据本身的价值。
  2. 保护数据完整性：逻辑删除操作不会对数据本身造成损害，从而保护了数据的完整性。
  3. 操作简单：逻辑删除操作相对简单，只需修改元数据即可，而无需清空存储介质或进行其他复杂操作。
  4. 灵活性高：逻辑删除允许在将来某个时间点恢复被删除的数据，因此具有很高的灵活性。
  5. 减少存储空间占用：物理删除需要清空存储介质，可能会浪费大量的存储空间。相比之下，逻辑删除不会占用额外存储空间。
  6. 满足法规和政策要求：在某些行业或应用场景中，法规和政策可能要求保留被删除的数据，以便进行审计或追溯。逻辑删除可以满足这些要求，而不会造成数据丢失。

3、案例

①官方说明

只对自动注入的 sql 起效:

  • 插入: 不作限制
  • 查找: 追加 where 条件过滤掉已删除数据,如果使用 wrapper.entity 生成的 where 条件也会自动追加该字段
  • 更新: 追加 where 条件防止更新到已删除数据,如果使用 wrapper.entity 生成的 where 条件也会自动追加该字段
  • 删除: 转变为 更新

例如:

  • 删除: update user set deleted=1 where id = 1 and deleted=0
  • 查找: select id,name,deleted from user where deleted=0

字段类型支持说明:

  • 支持所有数据类型(推荐使用 Integer,Boolean,LocalDateTime)
  • 如果数据库字段使用datetime,逻辑未删除值和已删除值支持配置为字符串null,另一个值支持配置为函数来获取值如now()

附录:

  • 逻辑删除是为了方便数据恢复和保护数据本身价值等等的一种方案，但实际就是删除。
  • 如果你需要频繁查出来看就不应使用逻辑删除，而是以一个状态去表示。

②配置方式

全局配置

例: application.yml

mybatis-plus:
  global-config:
    db-config:
      logic-delete-field: flag # 全局逻辑删除的实体字段名(since 3.3.0,配置后可以忽略不配置步骤2)
      logic-delete-value: 1 # 逻辑已删除值(默认为 1)
      logic-not-delete-value: 0 # 逻辑未删除值(默认为 0)

在对应的实体类中添加逻辑删除字段，如下：

    //逻辑删除
    @TableField("statu")
    private Integer statu;

局部配置

请在实体类对应的逻辑删除属性上加入@TableLogic注解。其中@TableLogic注解属性介绍如下：

属性名类型说明
valueString未逻辑删除的值
delvalString已逻辑删除的值

在实体类上配置逻辑删除字段，如下：

/**
* 逻辑删除，1=删除，0=正常
*/
@TableLogic(value = "0",delval = "1")
@TableField("statu")
private Integer statu;

③演示

创建junit测试，使用deleteById方法进行测试。

    @Test
    void contextLoads() {
            //先使用deleteById删除对应的数据
            bookMapper.deleteById("493783504224325");
            //使用查询方法查询数据
            //List<Book> books = bookMapper.selectList(null);
            //books.forEach(System.out::println);
    }

观察idea控制台输出结果，会发现执行deleteById方法后，不再显示delete语句，而是update语句。则表示逻辑删除成功，可查看MySQL数据表中的结果。

然后，执行selectList(null)方法，可发现查询语句的where条件后加入逻辑删除字段deleted=0的判断处理，表示只查询出未逻辑删除的数据。

三、分页和查询构造器

1、查询构造器

QueryWrapper是Mybatis-Plus提供的一个条件构造器，用于快速构建SQL查询语句的条件部分。通过使用QueryWrapper，我们可以方便地进行单表数据的查询、修改、删除等操作。

QueryWrapper的语法类似于Mybatis的XML文件中的where标签，其最终会被转换为SQL语句的条件部分。我们可以通过链式调用的方式，不断添加查询条件，从而构建出复杂的查询条件。

2、分页（PaginationInnerInterceptor）

支持的数据库

  • mysql，oracle，db2，h2，hsql，sqlite，postgresql，sqlserver，Phoenix，Gauss ，clickhouse，Sybase，OceanBase，Firebird，cubrid，goldilocks，csiidb，informix，TDengine，redshift

  • 达梦数据库，虚谷数据库，人大金仓数据库，南大通用(华库)数据库，南大通用数据库，神通数据库，瀚高数据库，优炫数据库，星瑞格数据库

配置分页插件

@Configuration
public class MyBatisPlusConfig {
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        //注册分页插件
        mybatisPlusInterceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
        return mybatisPlusInterceptor;
    }
}

实现分页

int page=1;
int row=10;
//条件构造器
QueryWrapper<Book> wrapper=new QueryWrapper<>();
//设置条件
//TODO
//设置分页
Page<Book> result = bookMapper.selectPage(new Page<Book>()
                .setCurrent(page)
                .setSize(row)
                , wrapper);
List<Book> records = result.getRecords();
System.out.println("总记录数："+result.getTotal());
records.forEach(System.out::println);

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