2024年10月orm框架原理（SSH2的工作原理）

　　⑴orm框架原理（SSH的工作原理

　　⑵这个一句话说不清楚，我们做的simplejee这个项目里分别实现了miniMVC,miniORM,miniDI，以及SimpleMVC，或许可以帮助你理解他们的原理。简单的说，struts配置一个Filter后，获取请求，然后根据路径信息调用你写的action类的相应方法，然后根据你的方法返回的结果进行显示，在调用你的方法前后，还会调用一堆拦截器对你的action做些预处理，帮你省去很多的麻烦。Hibernate是ORM框架，就是将你对java对象的修改持久化到数据库中，或则或就是在java对象和数据库的数据之间建立对应关系。或则说Hibernate就是根据你的配置，将java对象的数据保持到数据库，以及把数据库里的数据查询出来，然后包装成java对象方便你使用。而spring主要的有两个作用DI和AOP。spring提供一个DI容器，帮你管理对象，包括对象的创建，对象之间的依赖关系以及对象的销毁。而AOP我一句话就说不清楚了，他的目的就是为了解决一些横跨多个类的统一操作。具体的你慢慢了解吧。

　　⑶有哪些Javaweb里的并发框架，都有哪些

　　⑷并发是一种需求，以下先介绍一下javaweb对于高并发的处理思路：

　　⑸synchronized关键字

　　⑹可用来给对象和方法或者代码块加锁，当它锁定一个方法或者一个代码块的时候，同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。可能锁对象包括：this，临界资源对象，Class类对象

　　⑺同步方法锁定的是当前对象。当多线程通过同一个对象引用多次调用当前同步方法时，需同步执行。

　　⑻同步代码块的同步粒度更加细致，是商业开发中推荐的编程方式。可以定位到具体的同步位置，而不是简单的将方法整体实现同步逻辑。在效率上，相对更高。

　　⑼同步代码块在执行时，是锁定object对象。当多个线程调用同一个方法时，锁定对象不变的情况下，需同步执行。

　　⑽Java虚拟机中的同步(Synchronization)基于进入和退出管程(Monitor)对象实现。同步方法并不是由monitorenter和monitorexit指令来实现同步的，而是由方法调用指令读取运行时常量池中方法的A_SYNCHRONIZED标志来隐式实现的。

　　⑾Java中锁的种类大致分为偏向锁，自旋锁，轻量级锁，重量级锁。

　　⑿锁的使用方式为：先提供偏向锁，如果不满足的时候，升级为轻量级锁，再不满足，升级为重量级锁。自旋锁是一个过渡的锁状态，不是一种实际的锁类型。

　　⒀锁只能升级，不能降级。

　　⒁volatile关键字

　　⒂变量的线程可见性。在CPU计算过程中，会将计算过程需要的数据加载到CPU计算缓存中，当CPU计算中断时，有可能刷新缓存，重新读取内存中的数据。在线程运行的过程中，如果某变量被其他线程修改，可能造成数据不一致的情况，从而导致结果错误。而volatile修饰的变量是线程可见的，当JVM解释volatile修饰的变量时，会通知CPU，在计算过程中，每次使用变量参与计算时，都会检查内存中的数据是否发生变化，而不是一直使用CPU缓存中的数据，可以保证计算结果的正确。

　　⒃更多、此外还有很多细节需要通过学习去了解和完善，此处就不一一列举了。

　　⒄并发框架很多，如ExecutorService、RxJava、Disruptor、Akka等，具体选择哪个（或者都不选择是根据项目需求选择的，框架本身的差异并不大，基本都是如下模式

　　⒅ORM框架的优点和缺点，大家开发是自己写框架还是用别人的啊

　　⒆ORM：对象关系映射（ObjectRelationalMapping，简称ORM,目的是想像操作对象一样操作数据库.因为数据库不是面向对象的,所以需要编程进行映射.ORM框架理论上说可以比不用的情况，开发效率更高，但像hibernate的学习成本还是比较高的。缺点主要是要花时间学习框架和执行效率相对会差些；这些对于大项目来说还是值得的，只要先一个简单易用的ORM框架就行。常见的ORM框架有hibernate,半自动orm框架有mybatis,还有新的简单易用的bee框架.jpa只是想让所有的orm框架都统一使用的标准接口;hibernate有实现jpa,但mybaits没有.用hibernate和mybatis,每次操作一个表,都需要编写一次dao文件,感觉做些重复工,好枯燥无味。Bee框架:一个十分钟即可学会的ORM框架。它不用每写一个dao就要编写一次代码，省时省力,开发效率极高，编码复杂度为O().一个开发成本和开发速度都不比php差的javaORM框架。

　　⒇java培训班哪个比较好

　　⒈java培训班粤嵌IT培训比较好，有自主研发实力，拥有丰富的育人与研发经验：年教育与技术沉淀，还搭建企业学员就业双选渠道，助力+学员轻松就业。

　　⒉SpringMVC的工作原理是什么样的,跟Spring的关系是怎么样的

　　⒊springMVC的工作原理如下：

　　⒋与spring的关系：

　　⒌Spring框架是一个分层架构，由个定义良好的模块组成。Spring模块构建在核心容器之上，核心容器定义了创建、配置和管理bean的方式。组成Spring框架的每个模块（或组件都可以单独存在，或者与其他一个或多个模块联合实现。每个模块的功能如下：?核心容器：核心容器提供Spring框架的基本功能。核心容器的主要组件是BeanFactory，它是工厂模式的实现。BeanFactory使用控制反转（IOC模式将应用程序的配置和依赖性规范与实际的应用程序代码分开。?Spring上下文：Spring上下文是一个配置文件，向Spring框架提供上下文信息。Spring上下文包括企业服务，例如JNDI、EJB、电子邮件、国际化、校验和调度功能。?SpringAOP：通过配置管理特性，SpringAOP模块直接将面向方面的编程功能集成到了Spring框架中。所以，可以很容易地使Spring框架管理的任何对象支持AOP。SpringAOP模块为基于Spring的应用程序中的对象提供了事务管理服务。通过使用SpringAOP，不用依赖EJB组件，就可以将声明性事务管理集成到应用程序中。?Spring?DAO：JDBCDAO抽象层提供了有意义的异常层次结构，可用该结构来管理异常处理和不同数据库供应商抛出的错误消息。异常层次结构简化了错误处理，并且极大地降低了需要编写的异常代码数量（例如打开和关闭连接。SpringDAO的面向JDBC的异常遵从通用的DAO异常层次结构。?SpringORM：Spring框架插入了若干个ORM框架，从而提供了ORM的对象关系工具，其中包括JDO、Hibernate和iBatisSQLMap。所有这些都遵从Spring的通用事务和DAO异常层次结构。?SpringWeb模块：Web上下文模块建立在应用程序上下文模块之上，为基于Web的应用程序提供了上下文。所以，Spring框架支持与JakartaStruts的集成。Web模块还简化了处理多部分请求以及将请求参数绑定到域对象的工作。?SpringMVC框架：MVC框架是一个全功能的构建Web应用程序的MVC实现。通过策略接口，MVC框架变成为高度可配置的，MVC容纳了大量视图技术，其中包括JSP、Velocity、Tiles、iText和POI。

　　⒍Spring框架的功能可以用在任何JEE服务器中，大多数功能也适用于不受管理的环境。Spring的核心要点是：支持不绑定到特定JEE服务的可重用业务和数据访问对象。毫无疑问，这样的对象可以在不同JEE环境（Web或EJB、独立应用程序、测试环境之间重用。

　　⒎由此可以看出：SpringMVC框架只是spring的一个子模块，用在javaee工程的web层组件。

　　⒏Hibernate框架ORM的实现原理

　　⒐在目前来看，大多数语言都是基于面向对象的，在项目不同的层次，都是以对象来传递数据，而现在的数据库系统都是关系型数据库。所以我们在进行数据库操作时，比如向数据库表中添加一条记录，就会遍历对象的的每个属性进行添加操作。如果使用Hibernate，那么我们就可以直接传递一个对象给它，由Hibernate管理、解析，执行相应的SQL操作。那么Hibernate是怎样实现呢？主要是依据反射机制。现在以一次数据库查询操作分析Hibernate实现原理。假设有一个用户表(tbl_user),表中字段有id,name,sex。同时有一个实体类(User)与其相对应，查询语句是:select*fromUser。.在项目启动时，Hibernate配置文件中的内容已经存储在容器中,存储着表与实体中的关系。.在执行select*fromUser时，会根据反射机制先找到User的全路径名称，进而找到容器中User对应的配置。.由于配置文件中的实体属性与数据库中的字段是对应的，Hibernate会将select*fromUser这个hql语句根据不同的数据库方言解析成不同的SQL语句(select*fromtbl_user)。大致过程就是这样，当然，器内部实现的具体过程是比较复杂的,在使用Hibernate进行数据库操作时，应注意级联、延迟加载、缓存的使用。

　　⒑数据库架构选型与落地，看这篇就够了

　　⒒随着时间和业务的发展，数据库中的数据量增长是不可控的，库和表中的数据会越来越大，随之带来的是更高的磁盘、IO、系统开销，甚至性能上的瓶颈，而单台服务器的资源终究是有限的。

　　⒓因此在面对业务扩张过程中，应用程序对数据库系统的健壮性，安全性，扩展性提出了更高的要求。

　　⒔以下，我从数据库架构、选型与落地来让大家入门。

　　⒕数据库会面临什么样的挑战呢？

　　⒖业务刚开始我们只用单机数据库就够了，但随着业务增长，数据规模和用户规模上升，这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。

　　⒗为了解决上述的各种问题，数据库衍生了出不同的架构来解决不同的场景需求。

　　⒘将数据库的写操作和读操作分离，主库接收写请求，使用多个从库副本负责读请求，从库和主库同步更新数据保持数据一致性，从库可以水平扩展，用于面对读请求的增加。

　　⒙这个模式也就是常说的读写分离，针对的是小规模数据，而且存在大量读操作的场景。

　　⒚因为主从的数据是相同的，一旦主库宕机的时候，从库可以切换为主库提供写入，所以这个架构也可以提高数据库系统的安全性和可用性；

　　⒛在数据库遇到IO瓶颈过程中，如果IO集中在某一块的业务中，这个时候可以考虑的就是垂直分库，将热点业务拆分出去，避免由热点业务的密集IO请求影响了其他正常业务，所以垂直分库也叫业务分库。

　　在数据库遇到存储瓶颈的时候，由于数据量过大造成索引性能下降。

　　这个时候可以考虑将数据做水平拆分，针对数据量巨大的单张表，按照某种规则，切分到多张表里面去。

　　但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈（单个服务器的IO有上限。

　　所以水平分表主要还是针对数据量较大，整体业务请求量较低的场景。

　　在数据库遇到存储瓶颈和IO瓶颈的时候，数据量过大造成索引性能下降，加上同一时间需要处理大规模的业务请求，这个时候单库的IO上限会限制处理效率。

　　所以需要将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。

　　分库分表能够有效地缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。

　　注：分库还是分表核心关键是有没有IO瓶颈。

　　分片方式都有什么呢？

　　RANGE（范围分片

　　将业务表中的某个关键字段排序后，按照顺序从到一个表，到一个表。最常见的就是按照时间切分（月表、年表。

　　比如将个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据被查询的概率变小，银行的交易记录多数是采用这种方式。

　　HASH（哈希分片

　　将订单作为主表，然后将其相关的业务表作为附表，取用户id然后hash取模，分配到不同的数据表或者数据库上。

　　讲到这里，我们已经知道数据库有哪些架构，解决的是哪些问题，因此，我们在日常设计中需要根据数据的特点，数据的倾向性，数据的安全性等来选择不同的架构。

　　那么，我们应该如何选择数据库架构呢？

　　虽然把上面的架构全部组合在一起可以形成一个强大的高可用，高负载的数据库系统，但是架构选择合适才是最重要的。

　　混合架构虽然能够解决所有的场景的问题，但是也会面临更多的挑战，你以为的完美架构，背后其实有着更多的坑。

　　分库分表后（无论是垂直还是水平拆分，就成了分布式事务了，如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价（XA事务；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担（T、SAGA。

　　多库结果集合并（groupby，orderby

　　由于数据分布于不同的数据库中，无法直接对其做分页、分组、排序等操作，一般应对这种多库结果集合并的查询业务都需要采用数据清洗、同步等其他手段处理（TIDB、KUDU等。

　　主从架构下的多副本机制和水平分库后的聚合库都会存在主数据和副本数据之间的延迟问题。

　　分库分表后表之间的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表（垂直，也无法join分表粒度不同的表（水平，结果原本一次查询就能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。

　　水平分片之后，一旦需要做扩容时。需要将对应的数据做一次迁移，成本代价都极高的。

　　分库分表后由于数据库独立，原有的基于数据库自增ID将无法再使用，这个时候需要采用其他外部的ID生成方案。

　　应用层依赖类（JDBC

　　这类分库分表中间件的特点就是和应用强耦合，需要应用显示依赖相应的jar包（以Java为例，比如知名的TDDL、当当开源的sharding-jdbc、蘑菇街的TSharding等。

　　此类中间件的基本思路就是重新实现JDBC的API，通过重新实现DataSource、PrepareStatement等操作数据库的接口，让应用层在基本不改变业务代码的情况下透明地实现分库分表的能力。

　　中间件给上层应用提供熟悉的JDBCAPI，内部通过sql解析、sql重写、sql路由等一系列的准备工作获取真正可执行的sql，然后底层再按照传统的方法（比如数据库连接池获取物理连接来执行sql，最后把数据结果合并处理成ResultSet返回给应用层。

　　中间层代理类（Proxy

　　这类分库分表中间件的核心原理是在应用和数据库的连接之间搭起一个代理层，上层应用以标准的MySQL协议来连接代理层，然后代理层负责转发请求到底层的MySQL物理实例，这种方式对应用只有一个要求，就是只要用MySQL协议来通信即可。

　　所以用MySQLNavicat这种纯的客户端都可以直接连接你的分布式数据库，自然也天然支持所有的编程语言。

　　在技术实现上除了和应用层依赖类中间件基本相似外，代理类的分库分表产品必须实现标准的MySQL协议，某种意义上讲数据库代理层转发的就是MySQL协议请求，就像Nginx转发的是Http协议请求。

　　比较有代表性的产品有开创性质的Amoeba、阿里开源的Cobar、社区发展比较好的Mycat（基于Cobar开发等。

　　JDBC方案：无中心化架构，兼容市面上大多数关系型数据库，适用于开发高性能的轻量级OLTP应用（面向前台。

　　Proxy方案：提供静态入口以及异构语言的支持，适用于OLAP应用（面向后台以及对分片数据库进行管理和运维的场景。

　　混合方案：在大型复杂系统中存在面向C端用户的前台应用，也有面向企业分析的后台应用，这个时候就可以采用混合模式。

　　JDBC采用无中心化架构，适用于Java开发的高性能的轻量级OLTP应用；Proxy提供静态入口以及异构语言的支持，适用于OLAP应用以及对分片数据库进行管理和运维的场景。

　　ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中这款相互独立的产品组成，他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。

　　ShardingSphere提供的核心功能：

　　Sharding-Proxy

　　定位为透明化的数据库代理端，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持。

　　目前已提供MySQL版本，它可以使用任何兼容MySQL协议的访问客户端(如：MySQLmandClient,MySQLWorkbench,Navicat等)操作数据，对DBA更加友好。

　　向应用程序完全透明，可直接当做MySQL使用。

　　适用于任何兼容MySQL协议的客户端。

　　Sharding-JDBC

　　定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

　　以电商SaaS系统为例，前台应用采用Sharding-JDBC，根据业务场景的差异主要分为三种方案。

　　问题解析：头部企业日活高并发高，单独分库避免干扰其他企业用户，用户数据的增长缓慢可以不分表。

　　拆分维度：企业ID分库

　　拆分策略：头部企业单独库、非头部企业一个库

　　问题解析：订单数据增长速度较快，在分库之余需要分表。

　　拆分维度：企业ID分库、用户ID分表

　　拆分策略：头部企业单独库、非头部企业一个库，分库之后用户ID取模拆分表

　　问题解析：附件数据特点是并发量不大，只需要解决数据增长问题，所以单库IO足以支撑的情况下分表即可。

　　拆分维度：用户ID分表

　　拆分策略：用户ID取模分表

　　分布式事务过于复杂也是分布式系统最难处理的问题，由于篇幅有限，后续会开篇专讲这一块内容。

　　举个例子，以用户id分片之后，需要根据企业id查询企业所有用户信息。

　　sharding针对跨片查询也是能够支持的，本质上sharding的跨片查询是采用同时查询多个分片的数据，然后聚合结果返回，这个方式对资源耗费比较大，特别是对数据库连接资源的消耗。

　　假设分个数据库，个表，则sharding会同时发出个SQL去查询。一下子消耗掉了个连接；

　　特别是针对单库分表的情况要注意，假设单库分个表，则要消耗个连接。如果我们部署了个节点，这个时候两个节点同时查询的话，就会遇到数据库连接数上限问题（mysql默认连接数

　　随着数据增长，每个片区的数据也会达到瓶颈，这个时候需要将原有的分片数量进行增加。由于增加了片区，原先的hash规则也跟着变化，造成了需要将旧数据做迁移。

　　假设原先个亿的数据，hash分个表，现在增长到亿的数据，需要扩容到个表，一旦扩容就需要将这亿的数据做一次迁移，迁移成本是无法想象的。

　　首先，求出每个服务器的hash值，将其配置到一个~^n的圆环上（n通常取

　　其次，用同样的方法求出待存储对象的主键hash值，也将其配置到这个圆环上。

　　然后，从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据分布到找到的第一个服务器节点上。

　　一致性hash的优点在于加入和删除节点时只会影响到在哈希环中相邻的节点，而对其他节点没有影响。

　　所以使用一致性哈希在集群扩容过程中可以减少数据的迁移。

　　好了，这次分享到这里，我们日常的实践可能只会用到其中一种方案，但它不是数据库架构的全貌，打开技术视野，才能更好地把存储工具利用起来。

　　老规矩，一键三连，日入两千，点赞在看，年薪百万！

　　本文作者：Jensen

　　年Java老兵，小米主题设计师，手机输入法设计师，ProcessOn特邀讲师。

　　曾涉猎航空、电信、IoT、垂直电商产品研发，现就职于某知名电商企业。

　　技术公众号【架构师修行录】号主，专注于分享日常架构、技术、职场干货，JavaGoals：架构师。

　　交个朋友，一起成长！

　　北大青鸟java培训：java开发要学哪些知识和技能呢

　　java是是现在主流的计算机编程语言，作为一名IT技术人员不可不学java，而java程序开发一定要从基础学起，那么，java课程