java mysql并发 流_Mysql中使用JDBC流式查询避免数据量过大导致OOM

一、前言

java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作，通过设置几个参数，就可以避免一次返回数据过大导致 OOM。

二、如何使用

2.1 之前查询

public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException {

validate(sqlCmd);

Connection conn = null;

PreparedStatement stmt = null;

ResultSet rs = null;    try {

conn = petadataSource.getConnection();

stmt = conn.prepareStatement(sqlCmd);

rs = stmt.executeQuery();        try {            while(rs.next()){                try {

System.out.println("one:" + rs.getString(1) + "two:" + rs.getString(2) + "thrid:" + rs.getString(3));

} catch (SQLException e) {                    // TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

} catch (SQLException e) {            // TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

} finally {

close(stmt, rs, conn);

}

}

2.2 现在流式查询

public void selectData(String sqlCmd,) throws SQLException {

validate(sqlCmd);

Connection conn = null;

PreparedStatement stmt = null;

ResultSet rs = null;    try {

conn = petadataSource.getConnection();

stmt = conn.prepareStatement(sqlCmd, ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);

stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);

rs = stmt.executeQuery();        try {            while(rs.next()){                try {

System.out.println("one:" + rs.getString(1) + "two:" + rs.getString(2) + "thrid:" + rs.getString(3));

} catch (SQLException e) {                    // TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

} catch (SQLException e) {            // TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

} finally {

close(stmt, rs, conn);

}

}

可知只是prepareStatement时候改变了参数，并且设置了PreparedStatement的fetchsize为Integer.MIN_VALUE。

三、 结果对比

对于同一个sqlCmd，同一批数据，使用两种方式占用内存对比如下：

非流式编程

流式编程

另外非流式方式由于是把符合条件的数据一下子全部加在到内存，并且由于数据量比较大，mysql准备数据的时间比较长，我测试情况下需要一分钟才会返回结果到内存(数据量比较大)，然后才能通过数据集访问数据。

而流式方式是每次返回一个记录到内存，所以占用内存开销比较小，并且调用后会马上可以访问数据集的数据。