著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
Spring Boot は現在最も人気のあるオープンソース Java Web フレームワークの 1 つで、モノリシック アプリケーションやマイクロサービス アーキテクチャでさまざまなサーバー アプリケーションを迅速かつ機敏に開発できます。同時に、強力な自動構成機能も提供するため、開発者は複雑な構成項目を気にする必要がなくなります。ただし、Spring Boot の特性により、高同時実行性やマルチスレッド化の場合、データ アクセス層 (データ アクセス層) を最適化し、システムの処理パフォーマンスを向上させることが容易です。Spring Boot では、データ アクセス層は通常、ビジネス ロジック コンポーネントと永続層の間のリンクとして機能する DAO (データ アクセス オブジェクト) コンポーネントによって実装されます。DAO コンポーネントは、データに対する CRUD 操作をカプセル化し、インターフェイス定義を通じて他のコンポーネントに提供し、ビジネス ロジックとデータベース操作を効果的に分離し、良好なカプセル化と保守性を実現します。DAO はデータベース アクセスのパフォーマンスを最適化できますが、機能上の欠陥も非常に明らかです。たとえば、複雑なクエリやバッチ挿入操作の場合、実行効率が比較的低いことが多く、システムのパフォーマンスのボトルネックにつながる可能性もあり、これは間違いなくシステムの動作速度に深刻な影響を及ぼします。したがって、DAO が提供するデータ アクセス機能を効果的に最適化する方法が重要な問題になります。この記事では、Spring Boot におけるデータ アクセス層の最適化方法を次の観点から分析します: * キャッシュ機構を使用してデータベース アクセス数を削減する; * Hibernate の 2 次キャッシュ メカニズムまたは Spring Data JPA のアノテーション ベースのメソッドレベル キャッシュを使用するクエリ プロセスを高速化する; * ビジネス特性に応じて適切なページング方法を選択する; * 結合クエリへの過度の依存を避ける; * 遅延読み込みを使用してクエリ効率を向上させる; * Hibernate のイベント監視メカニズムを通じて SQL 実行効率を追跡する; * ハンドオーバー時間- バックグラウンドでのデータベース操作の消費 スレッド プールの非同期実行; # 2. 主要な概念と用語 1) 1 次レベル キャッシュ (First Level Cache): JVM