J2EE綜合：如何處理大數(shù)據(jù)量的查詢

2019-11-18 12:25:41

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供稿：網(wǎng)友

　　在實(shí)際的任何一個系統(tǒng)中，查詢都是必不可少的一個功能，而查詢設(shè)計(jì)的好壞又影響到系統(tǒng)的響應(yīng)時間和性能這兩個要害指標(biāo)，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)量變得越來越大時，于是如何處理大數(shù)據(jù)量的查詢成了每個系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)時都必須面對的問題。本文將從數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)查詢的特點(diǎn)分析出發(fā)，結(jié)合討論現(xiàn)有各種解決方案的優(yōu)缺點(diǎn)及其適用范圍，來闡述J2EE平臺下如何進(jìn)行查詢框架的設(shè)計(jì)。
　　
　　Value List Handler模式及其局限性
　　
　　在J2EE應(yīng)用中，對于大數(shù)據(jù)量查詢的處理有許多好的成功經(jīng)驗(yàn)，比如Value List Handler設(shè)計(jì)模式就是其中非常經(jīng)典的一個，見圖1。該模式創(chuàng)建一個ValueListHandler對象來控制查詢的執(zhí)行以及結(jié)果集的緩存，它通過DAO(Data access Object)來執(zhí)行查詢，并將數(shù)據(jù)庫返回的結(jié)果集（傳輸對象Transfer Object的集合）緩存起來，接下來的客戶端查詢請求將直接從緩存中獲得。它的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在兩點(diǎn)：服務(wù)器端緩存數(shù)據(jù)，每次只返回客戶端本次操作所需的數(shù)據(jù)，通過這兩個措施來減少數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)以及增加客戶端的響應(yīng)速度，達(dá)到最優(yōu)的查詢效果。當(dāng)然，這里面隱含一個前提就是客戶端采用分頁的方式來瀏覽數(shù)據(jù)。關(guān)于該模式的具體介紹，請參考[Core J2EE Patterns]一書。
　　 J2EE綜合：如何處理大數(shù)據(jù)量的查詢

　　圖1：Value List Handler類圖
　　
　　但是在實(shí)際的應(yīng)用過程中，會發(fā)現(xiàn)該模式存在一定的局限性，其實(shí)可以說是該模式應(yīng)用具有一些前提條件：
　　1、由于緩存是以內(nèi)存來換性能，這對于小數(shù)據(jù)量會工作得很好，但是假如結(jié)果集很大，內(nèi)存消耗將會非常嚴(yán)重。同時，消耗在處理結(jié)果集上的時間也會越來越長，比如要循環(huán)讀取記錄集中的數(shù)據(jù)，然后依次填充每個傳輸對象，想想看幾百萬條數(shù)據(jù)這樣處理起來肯定讓人不能忍受。過長的處理時間不僅降低反應(yīng)速度，同時還會占用寶貴的數(shù)據(jù)庫連接資源，造成其它地方無連接可用。雖然，在DAO模式中利用CachedRowSet，Read Only RowSet ，RowSet Wrapper List等策略（詳見參考資料）來代替Transfer Object Collection策略，有效地提高了處理速度，但是仍然存在著在大集合數(shù)據(jù)中進(jìn)行定位、遍歷等問題。試想一想，即使在CachedRowSet中的absolute(2000000)也是非常費(fèi)時的操作。所有這一切的根源就在于緩存是一次性讀取所有的數(shù)據(jù)，雖然有時你可以利用業(yè)務(wù)邏輯來強(qiáng)制性增加一些限制條件（比如產(chǎn)品查詢必須選擇大類和次類），但這種限制往往是不牢靠的或者說只是一時的權(quán)宜之計(jì)。也有人提出，可以不必緩存所有的查詢結(jié)果，而采取只緩存部分結(jié)果集，比如500，1000條，但這樣一來，就涉及到復(fù)雜的查詢數(shù)據(jù)是否越界的控制，增加了復(fù)雜度，同時也不易實(shí)現(xiàn)。
　　
　　2、既然使用緩存，那就不得不面對一個數(shù)據(jù)更新的問題，使用緩存，實(shí)際上就假定了在數(shù)據(jù)緩存期間，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不會改變，或者這些改變可以不被反映出來。但是，在很多場合下（比如常見的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中）這些數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)經(jīng)常會發(fā)生變化，而且這些改變需要及時反映給客戶端。
　　
　　3、緩存其實(shí)存在一個基本前提，就是緩存的數(shù)據(jù)會被客戶端反復(fù)查詢使用，具體到分頁查詢就是客戶會選擇不同的頁數(shù)來查看數(shù)據(jù)。假如客戶端的查詢條件始終變化，或者用戶基本上只關(guān)心第一頁的數(shù)據(jù)（仔細(xì)琢磨一下用戶的習(xí)慣，這在很多中應(yīng)用場合都很常見），那緩存就失去了應(yīng)有的意義，變得多此一舉了。
　　
　　數(shù)據(jù)分析
　　
　　所以說，在決定是否應(yīng)用某種設(shè)計(jì)模式前，我們需要對被查詢數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及這些數(shù)據(jù)以何種方式被使用（查詢的特點(diǎn)）進(jìn)行一個分析，根據(jù)不同的結(jié)論來決定采用何種處理策略。而且，數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)和被使用的方式往往交織在一起，需要綜合起來考慮，但這其中主要的考量點(diǎn)還是數(shù)據(jù)查詢的特點(diǎn)。
　　
　　一般來說，可以從以下幾個方面來分析數(shù)據(jù)：
　　
　　1、　　數(shù)據(jù)量大。
　　這是我們今天討論的數(shù)據(jù)的一個最基本特點(diǎn)，這個特點(diǎn)在查詢框架設(shè)計(jì)時要引起足夠的重視。
　　注重：大數(shù)據(jù)量的查詢是指查詢時匹配條件的數(shù)據(jù)量大，而不是指表中的數(shù)據(jù)量大，雖然大部分時候這兩者都是一致的。因?yàn)樵谀承┣闆r下，業(yè)務(wù)邏輯可以限制或者只需要一次獲取很少量的數(shù)據(jù)，而查詢的表中的數(shù)據(jù)量卻可能很大，那這種情況就不屬于本文的討論范圍。
　　
　　2、　　關(guān)聯(lián)復(fù)雜，多表關(guān)聯(lián)。
　　越是簡單的數(shù)據(jù)可能關(guān)聯(lián)越少，而越是復(fù)雜的數(shù)據(jù)往往都是多表關(guān)聯(lián)，這樣很多時候你需要將這幾張表作為一個整體來考慮。
　　
　　3、　　變化頻率。
　　從這個角度出發(fā)，可以大致將數(shù)據(jù)分為以下幾類：幾乎不變化的睡眠數(shù)據(jù)；有規(guī)律定時更新的數(shù)據(jù)，比如招聘網(wǎng)站的職位信息；經(jīng)常性無規(guī)律更新的數(shù)據(jù)。
　　
　　4、　　成長性。
　　數(shù)據(jù)是否具有成長性，要預(yù)見數(shù)據(jù)的成長性，并在現(xiàn)有方案中考慮這種成長性，避免到時候查詢框架的重新設(shè)計(jì)，象大部分的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都具有這種成長性。
　　注重：這里也要非凡注重區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)本身的成長性和數(shù)據(jù)查詢的成長性，這看似等同的兩者其實(shí)還是存在很大的區(qū)別。就拿招聘網(wǎng)站來說，有效職位的數(shù)據(jù)肯定是一天天在增加，具有高成長性，但是在某個區(qū)間（比如一個月，一個星期）內(nèi)的有效職位查詢則變化不會太大，不具有成長性。而后者卻往往是實(shí)際系統(tǒng)中最常碰到的查詢情況。
　　
　　5、　　數(shù)據(jù)查詢的頻率和方式。
　　所有的數(shù)據(jù)查詢不可能被等同地使用，你要分清楚系統(tǒng)中的幾個要害查詢，這些查詢使用頻率高，響應(yīng)要快。試想一想，假如一個電子商務(wù)系統(tǒng)的產(chǎn)品查詢每次都要讓顧客等上十秒鐘，結(jié)果就可想而知。
　　
　　用戶的使用習(xí)慣分析
　　
　　除了對數(shù)據(jù)查詢本身需要進(jìn)行分析之外，我們還需要去分析一下用戶如何來使用或者看待這些數(shù)據(jù)，用戶的使用習(xí)慣如何。有人可能覺得這作用不大，或者很難去分析，其實(shí)查詢的最終使用者是用戶，他們的一些習(xí)慣會很大程度上左右你的設(shè)計(jì)。
　　
　　1、　　用戶關(guān)心數(shù)據(jù)哪些方面的特性，不關(guān)心哪些方面的特性。
　　上面我們分析了數(shù)據(jù)本身的許多特性，那用戶對其中哪些特性最敏感呢？比如說對臟數(shù)據(jù)非凡不能接受，那我們就必須在查詢框架設(shè)計(jì)時非凡照顧到這一點(diǎn)。因?yàn)樵俸玫目蚣茉O(shè)計(jì)都不可能在每個方面都能達(dá)到最優(yōu)的效果，當(dāng)必須有所取舍的時候，我們就要明白哪些特性是客戶最關(guān)心的。
　　
　　2、　　用戶如何來使用數(shù)據(jù)。
　　現(xiàn)在一般查詢的客戶端都采用分頁的方式，一個查詢可能會存在十幾頁甚至幾十頁結(jié)果。對于某些查詢，用戶可能往往只關(guān)心第一頁或者前幾頁的結(jié)果，比如用戶需要查詢出最近完成的工單，而對于另外一些查詢，用戶可能對所有頁結(jié)果都很關(guān)注，比如用戶查詢出最近三天新增的招聘職位。這不同類型的查詢在查詢框架設(shè)計(jì)的時候都需要有所考慮并給予不同的處理策略。
　　
　　查詢框架的設(shè)計(jì)
　　
　　對數(shù)據(jù)及用戶使用習(xí)慣進(jìn)行了仔細(xì)的分析，接下來就可以根據(jù)這些分析來設(shè)計(jì)你的查詢框架了。在J2EE架構(gòu)下，對于大數(shù)據(jù)量的查詢主要采取以下兩種方法：
　　
　　基于緩存的方式：
　　從數(shù)據(jù)庫得到全部（部分）數(shù)據(jù)，并將其在服務(wù)器端進(jìn)行緩存，接下來的客戶端請求，將直接從緩存中取得需要的數(shù)據(jù)。這其實(shí)就是Value List Handler模式的原理，它主要適用于數(shù)據(jù)量不是非常大，變化不是很頻繁（或者變化頻繁但是有規(guī)律）且不具有成長性的情況，比如招聘網(wǎng)站或者電子商務(wù)網(wǎng)站的大部分查詢就非常適合采取這種方式。
　　
　　采用這種方式，要非凡注重第一次查詢問題，避免響應(yīng)性能達(dá)不到要求，因?yàn)槊總€查詢第一次都需要連接數(shù)據(jù)庫，從中獲取數(shù)據(jù)并緩存起來，所以第一次查詢會比接下來的查詢都顯得更慢一些。
　　
　　對于數(shù)據(jù)的緩存，有以下幾種實(shí)現(xiàn)方式：
　　?　　直接緩存在服務(wù)器端
　　Value List Handler模式就采取這種方式，并且可以根據(jù)不同的情況采取不同的緩存策略，比如Transfer Object集合，CachedRowSet等，這取決于你的DAO實(shí)現(xiàn)策略。
　　?　　用臨時表來保存查詢結(jié)果
　　WLDJ（www.sys-con.com/weblogic/）雜志2004年第7期上有一篇名為“Handling Large Database Result Sets”的文章，它具體介紹了如何利用臨時表來改良Value List Handler模式以支持大型的J2EE應(yīng)用。
　　
　　當(dāng)然除了以上這些方法以外，實(shí)現(xiàn)緩存也可以求助于操作系統(tǒng)的特定實(shí)現(xiàn)，以前我在IBM DW發(fā)表過一篇探討MMF在java中應(yīng)用的文章（見參考資料），可惜未有深入，有愛好的朋友可以參考一下。
　　
　　在使用Value List Handler模式時，要非凡注重以下幾點(diǎn)：
　　
　　1、　　該模式一般和DAO模式搭配使用。
　　
　　2、　　該模式有POJO，stateful session bean兩種實(shí)現(xiàn)策略。
　　
　　3、　　假如采取stateful session bean實(shí)現(xiàn)策略，則默認(rèn)該緩存的時間長度為整個用戶會話。
　　
　　前面我們也提到過，假如數(shù)據(jù)不是絕對不變的，那緩存就面臨更新的問題，一旦更新就可能存在著數(shù)據(jù)不一致，假如恰巧客戶也希望能夠看到變化的效果，這個時候就需要采取某種措施來保證這種一致性。常見的措施可以是設(shè)置一個標(biāo)志位，每次發(fā)生數(shù)據(jù)更新后都將其對應(yīng)的標(biāo)志位更新，查詢時假如發(fā)現(xiàn)標(biāo)志位更新了，就直接從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，而不是從緩存中獲取數(shù)據(jù)。另外一種方式就是數(shù)據(jù)更新的同時主動去清空session中的緩存，假如采用stateful session bean實(shí)現(xiàn)策略的話。
　　
　　當(dāng)然，采取緩存方式的大數(shù)據(jù)量查詢一般來說都不大可能碰到設(shè)置更新標(biāo)志位的問題，因?yàn)檫@種應(yīng)用方式?jīng)Q定了數(shù)據(jù)不大可能變化，或者數(shù)據(jù)變化不要求馬上反應(yīng)給用戶。比如招聘網(wǎng)站新增加了一些職位信息，假如這些更新恰巧發(fā)生在某些用戶的會話期間，且沒有設(shè)置更新標(biāo)志位，那這些新增信息就不會反應(yīng)到用戶的查詢結(jié)果中，這種處理方式也是可以接受的

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