SpringBoot2(五)：Spring Data JPA 使用详解

前言

Spring Data JPA是Spring Data的一个子项目，通过提供基于JPA的Repository极大的减少了JPA作为数据访问方案的代码量，你仅仅需要编写一个接口集成下SpringDataJPA内部定义的接口即可完成简单的CRUD操作。
本文从构建项目到对JPA的详细使用，争取能够尽量全的演示JPA的相关应用，大体内容如下：

  • JPA环境搭建、配置
  • 表关系配置演示：多对多、多对一、一对多
  • 基本CRUD操作
  • JPA实体对象的4种状态详解
  • Example查询
  • 接口规范方法名查询
  • @Query注解使用
  • Criteria查询
  • 性能问题解决（循环引用、N+1查询）

一、构建项目

引入依赖

新建springboot项目，在pom文件中引入jpa的相关依赖，如下：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

另外我们在引入另外的web及数据库连接相关的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- alibaba的druid数据库连接池 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.10</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

数据源及jpa配置

在application.yml文件中加入如下配置：

server:
  port: 8080

spring:
  datasource:
    name: mysql_test
    #基本属性
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&rewriteBatchedStatements=TRUE&serverTimezone=UTC&allowMultiQueries=true
    username: root
    password: root
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    #druid相关配置
    druid:
      #监控统计拦截的filters
      filters: stat
      #配置初始化大小/最小/最大
      initial-size: 1
      min-idle: 1
      max-active: 20
      #获取连接等待超时时间
      max-wait: 60000
      #间隔多久进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      #一个连接在池中最小生存的时间
      min-evictable-idle-time-millis: 300000
      validation-query: SELECT 'x'
      test-while-idle: true
      test-on-borrow: false
      test-on-return: false
      #打开PSCache，并指定每个连接上PSCache的大小。oracle设为true，mysql设为false。分库分表较多推荐设置为false
      pool-prepared-statements: false
      max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20

  jpa:
    show-sql: true
    # 指定生成表名的存储引擎为InnoDBD
    database-platform: org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect
    hibernate:
      # 自动创建|更新|验证数据库表结构配置
      ddl-auto: update

  jackson:
    date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss

logging:
  level:
    com.along: debug

jpa相关的配置跟简单，这里特别要说明spring.jpa.hibernate.ddl-auto这个配置，该配置有四个可选值，下面是详细说明：

  • create：每次运行该程序，没有表格会新建表格，表内有数据会清空
  • create-drop：每次程序结束的时候会清空表
  • update：每次运行程序，没有表格会新建表格，表内有数据不会清空，只会更新
  • validate：运行程序会校验数据与数据库的字段类型是否相同，不同会报错
    线上环境我们validate，开发环境一般用update

定义实体类

为了后面演示多表关系操作，这里设计了三张表，分别是用户表（User）、权限表（Role）和文章表（Article），用户与权限是多对多关系，用户与文章是一对多关系。

为了代码的简洁，我们先创建一个基类BaseData，在这个类里写每个表的共了有字段，继承Serializable、主键id、创建时间、更新时间，后面三个表都继承这个类，内容如下：

@MappedSuperclass
public abstract class BaseData implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = -3013776712039356819L;

    @Id
    @GeneratedValue(generator = "uuid")
    @GenericGenerator(name = "uuid", strategy = "uuid2")
    private String id;

    @Temporal(TemporalType.TIMESTAMP)
    private Date createTime;

    @Temporal(javax.persistence.TemporalType.TIMESTAMP)
    private Date updateTime;

    @PrePersist
    void createdAt() {
        this.createTime = this.updateTime = new Date();
    }

    @PreUpdate
    void updatedAt() {
        this.updateTime = new Date();
    }

    // getter setter...
}

下面定义用户表（User.class）

package com.along.model.entity;


import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;

import javax.persistence.*;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Set;

/**
 * @Description: 用户实体类
 * @Author along
 * @Date 2019/1/8 16:50
 */
@Entity
@Table(name = "user") //对应数据库中的表名
public class User extends BaseData {

    private static final long serialVersionUID = -5103936306962248929L;

    private String name;

    private String password;

    private Integer sex; // 1:男；0：女

    private Integer status = 1; //-1：删除；0 禁用 1启用

    private String email;

    @Temporal(TemporalType.DATE)
    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
    private Date birthday;

    /**
     * 一对多配置演示
     * 级联保存、更新、删除、刷新;延迟加载。当删除用户，会级联删除该用户的所有文章
     * 拥有mappedBy注解的实体类为关系被维护端
     * mappedBy="user"中的user是Article中的user属性
     */
    @OneToMany(mappedBy = "user", cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.LAZY)
    private List<Article> articleList; // 文章

    /**
     * 多对多配置演示
     */
    @ManyToMany(cascade = CascadeType.MERGE, fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinTable(
            name = "user_role", // 定义中间表的名称
            joinColumns = {@JoinColumn(name = "user_id", referencedColumnName = "id")}, // 定义中间表中关联User表的外键名
            inverseJoinColumns = {@JoinColumn(name = "role_id", referencedColumnName = "id")} // 定义中间表中关联role表的外键名
    )
    private Set<Role> roles; // 角色外键

    // getter and setter...

配置说明：这里采用实实体类自动生成数据库表，字段名会和数据库字列名一样，这样就可以省略@Column(name = "")注解，默认每个字段都是可以为空的，如果需要不能为空，就加@Column(nullable = false)注解。同时上面代码改做了多对多和一对多的配置，有详细的注解说明。

下面定义权限表（Role.class）

package com.along.model.entity;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;

import javax.persistence.*;
import java.util.Set;

/**
 * @Description: 角色实体类
 * @Author along
 * @Date 2019/1/8 16:56
 */
@Entity
@Table(name = "role")
public class Role extends BaseData {

    private static final long serialVersionUID = 5012235295240129244L;

    private String roleName; // 角色名

    private Integer roleType; // 1： 超级管理员   2： 系统管理员 3：一般用户

    private Integer state; // 0禁用  1 启用

    @ManyToMany(cascade = CascadeType.MERGE, fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinTable(
            name = "user_role",
            joinColumns = {@JoinColumn(name = "role_id", referencedColumnName = "id")},
            inverseJoinColumns = {@JoinColumn(name = "user_id", referencedColumnName = "id")}
    )
    private Set<User> users; // 与用户多对多


    // getter and setter ...
}

下面是文章表（Article.class）

package com.along.model.entity;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;

import javax.persistence.*;
import javax.validation.constraints.NotEmpty;
import javax.validation.constraints.Size;

/**
 * @Description: 文章实体类
 * @Author along
 * @Date 2019/1/8 17:38
 */
@Entity
@Table(name = "article")
public class Article extends BaseData{

    private static final long serialVersionUID = -4817984675096952797L;

    @NotEmpty(message = "标题不能为空")
    @Column(nullable = false, length = 50)
    private String title;

    @Lob // 大对象，映射 MySQL 的 Long Text 类型
    @Basic(fetch = FetchType.LAZY) // 懒加载
    @Column(nullable = false) // 映射为字段，值不能为空
    private String content; // 文章全文内容

    /**
     * 多对一配置演示：
     * 可选属性optional=false,表示sysUser不能为空
     * 配置了级联更新（合并）和刷新，删除文章，不影响用户
     */
    @ManyToOne(cascade = {CascadeType.MERGE, CascadeType.REFRESH}, optional = false)
    @JoinColumn(name = "user_id") // 设置在article表中的关联字段(外键)名
    private User user; // 所属用户


    // getter and setter ...
}

写到这里我们就可以启动项目了，运行启动类就能在数据库中生成和实体类对应的表。

DAO层编写，使用JpaRepository接口

我们创建Dao接口继承JpaRepository接口，JpaRepository需要泛型接口参数，第一个参数是实体，第二则是主键的类型，也可以是Serializable。下面只给出UserDao的代码，剩下两个类似

/**
 * @Description: 用户表dao
 * @Author along
 * @Date 2019/1/9 14:07
 */
public interface UserDao extends JpaRepository<User, String> {

}

继承了JpaRepository后会自动被spring注册成为bean，这样用户表的dao层就编写好了，可以进行基本的crud操作。

JpaRepository为我们做了什么？来看下JpaRepository的源码

@NoRepositoryBean
public interface JpaRepository<T, ID> extends PagingAndSortingRepository<T, ID>, QueryByExampleExecutor<T> {

    List<T> findAll(); // 查询所有

    List<T> findAll(Sort sort); // 查询所有，带排序 

    List<T> findAllById(Iterable<ID> ids); // 根据id列表查询

    <S extends T> List<S> saveAll(Iterable<S> entities); // 批量保存

    void flush(); // 立即写入数据库,正常情况下在事务提交的时候，JPA会自动执行flush()一次性保存所有数据。

    <S extends T> S saveAndFlush(S entity); // 插入数据并且立即将更改写入数据库

    void deleteInBatch(Iterable<T> entities); // 批量删除

    void deleteAllInBatch(); // 删除批量调用中的所有实体（清空表）

    T getOne(ID id); // 根据id得到一个对象

    @Override
    <S extends T> List<S> findAll(Example<S> example); // 实例查询

    @Override
    <S extends T> List<S> findAll(Example<S> example, Sort sort); // 实例查询,排序
}

可以看到JpaRepository实现了基本的crud操作，JpaRepository同时继承了PagingAndSortingRepository和QueryByExampleExecutor接口
PagingAndSortingRepository接口包含了全表查询时的分页查询和排序，源码如下：

@NoRepositoryBean
public interface PagingAndSortingRepository<T, ID> extends CrudRepository<T, ID> {

    Iterable<T> findAll(Sort sort); // 查询多有，带排序

    Page<T> findAll(Pageable pageable); // 分页查询多有
}

QueryByExampleExecutor接口是用来做复杂查询的，十分好用，会在下文详细介绍，下面是该接口的源码：

public interface QueryByExampleExecutor<T> {

    <S extends T> Optional<S> findOne(Example<S> example); // 根据实例查询一个实体

    <S extends T> Iterable<S> findAll(Example<S> example); // 查询所有符合给定实例的实体

    <S extends T> Iterable<S> findAll(Example<S> example, Sort sort); // 查询所有符合给定实例的实体，带排序

    <S extends T> Page<S> findAll(Example<S> example, Pageable pageable); // 分页查询所有符合给定实例的实体

    <S extends T> long count(Example<S> example); // 得到符合给定实例的数量

    <S extends T> boolean exists(Example<S> example); // 判断是否存在
}

现在我们对继承了JpaRepository的UserDao可以做到多少数据库操作已经有了大概的认识。

二、JPA的使用

1. 基本CRUD操作

下面我们编写UserService来演示基本的crud操作，代码如下：

@Service(value = "userService")
@Transactional
public class UserService {

    private UserDao userDao;

    @Autowired
    public UserServiceImpl(UserDao userDao) {
        this.userDao = userDao;
    }

    /**
     * 保存
     */
    public User save(User user) {

        return userDao.save(user);
    }

    /**
     * 批量添加
     */
    public List<User> saveAll(List<User> list) {
       
        return userDao.saveAll(list);
    }

    /**
     * 分页查询所有，带排序功能
     */
    public Page<User> findAll() {
        //分页+排序查询演示：
        //Pageable pageable = new PageRequest(page, size);//2.0版本后,该方法以过时
        Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC, "updateTime","createTime");
        Pageable pageable = PageRequest.of(page, size, sort);
        Page<User> users = userService.findAll(pageable);
        return userDao.findAll(pageable);
    }

    /**
     * 更新
     */
    public Boolean update(User user) {
        Optional<User> u = userDao.findById(user.getId());
        if (u.isPresent()) {
            User oldUser = u.get();
            oldUser.setName(user.getName());
            oldUser.setRoles(user.getRoles());
            oldUser.setBirthday(user.getBirthday());
            oldUser.setEmail(user.getEmail());
            oldUser.setUpdateTime(new Date());
            userDao.save(oldUser);
            return Boolean.TRUE;
        }
        return Boolean.FALSE;
    }

    /**
     * 删除
     */
    @Override
    public void delete(String id) {
        userDao.deleteById(id);
    }
}

上面代码举例了简单的几个crud操作，这里要对分页查询和更新操作做特别的说明：

分页查询：

分页查询的关键在于创建Pageable对象，一般通过实现类PageRequest创建，早先的版本我们同伙new的方式创建Pageable对象，如下

Pageable pageable = new PageRequest(page, size)

但是在2.0版本后该方法已经过时，我们转而使用PageRequest的of方法创建Pageable实例，下面是源码片段：

    /**
     * 不带排序
     */
    public static PageRequest of(int page, int size) {
        return of(page, size, Sort.unsorted());
    }

    /**
     * 带排序
     */
    public static PageRequest of(int page, int size, Sort sort) {
        return new PageRequest(page, size, sort);
    }

    /**
     * 带排序信息
     */
    public static PageRequest of(int page, int size, Direction direction, String... properties) {
        return of(page, size, Sort.by(direction, properties));
    }

下面是几个模拟场景举例：

  • 第1页每页显示20条
Pageable pageable = PageRequest.of(0, 20);
  • 第1页显示20条，倒序排序，按创建时间字段排序，如果创建时间相同，按更新时间排序

方式一：构建Sort对象方式创建

Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC, "updateTime","createTime");
Pageable pageable = PageRequest.of(page, size, sort);

方式二：直接传入排序信息

Pageable pageable = 
          PageRequest.of(page, size, Sort.Direction.DESC, "updateTime","createTime");
更新：

JpaRepository并没有提供专门的update方法，而是将更新操作放在save中完成了，下面是save方法的源码实现：

@Transactional
public <S extends T> S save(S entity) {

    if (entityInformation.isNew(entity)) {
        em.persist(entity);
        return entity;
    } else {
        return em.merge(entity);
    }
}

我们看到调用save方法传入一个实例，首先会通过entityInformation.isNew(entity)来判断该实体是否是一个新的对象，具体的是先判断有无id，如果有就通过id在数据库中查找是否存在对应的数据，如果存在就是更新操作，会调用EntityManager的merge()方法执行更新，如果不存在就说明是插入操作，会调用EntityManager的persist()方法执行插入。

EntityManager管理器
通过源码我们可以看到save方法实质上是调用的EntityManager的方法完成的数据库操作，所以这里有必要介绍下EntityManager接口，在此之前得了解jpa中实体对象拥有的四种状态：

  • 瞬时状态（new/transient）：没有主键，不与持久化上下文关联，即 new 出的对象（但不能指定id的值，若指定则是游离态而非瞬时态）
  • 托管状态（persistent）：使用EntityManager进行find或者persist操作返回的对象即处于托管状态，此时该对象已经处于持久化上下文中（被EntityManager监控），任何对该实体的修改都会在提交事务时同步到数据库中。
  • 游离状态（detached）：有主键，但是没有跟持久化上下文关联的实体对象。
  • 删除状态 （deleted）：当调用EntityManger对实体进行remove后，该实体对象就处于删除状态。其本质也就是一个瞬时状态的对象。

下面的图清晰的表示了各个状态间的转化关系：

下面介绍下EntityManager接口的几个常用方法：

  • persist()：将临时状态（无主键）的对象转化为托管状态。由于涉及数据库增删改，执行该语句前需启用事务
entityManager.persist(modelObject);
  • merge()：将游离状态（有主键）的对象转化为托管托管状态，不同于persist()，merger()对于操作的对象，如果对象存在于数据库则对对象进行修改，如果对象在数据库中不存在，则将该对象作为一条新记录插入数据库。
entityManager.merge(modelObject);
  • find()与getReference()：从数据库中查找对象。不同点：当对象不存在时，find()会返回null，getReference()则会抛出javax.persistence.EntityNotFoundException异常。
// 参数一：实体类的class，参数二：实体主键值
entityManager.find(Class<T> ModelObject.class , int key);
  • remove()：将托管状态的对象转化为删除状态。由于涉及数据库增删改，执行该语句前需启用事务
entityManager.remove(entityManager.getReference(ModelObject.class, key));
  • refresh(Object obj)：重新从数据库中读取数据。可以保证当前的实例与数据库中的实例的内容一致。该方法用来操作托管状态的对象。
  • contains(Object obj)：判断对象在持久化上下文（不是数据库）中是否存在，返回true/false。
  • flush()：立即将对托管状态对象所做的修改（包括删除）写入数据库。
    从上面内容我们发现通过EntityManager对实体对象所做的操作实质是让对象在不同的状态间转换，而这些修改是在执行flush()后才会真正的写入数据库。正常情况下不需要手动执行flash()，在事务提交的时候，JPA会自动执行flush()一次性保存所有数据。
    如果要立即保存修改，可以手动执行flush()。
    同时我们可以通过setFlushModel()方法修改EntityManager的刷新模式。默认为AUTO，这种模式下，会在执行查询（指使用JPQL语句查询前，不包括find()和getReference()查询）前或事务提交时自动执行flush()。通过entityManager.setFlushMode(FlushModeType.COMMIT)设置为COMMIT模式，该模式下只有在事务提交时才会执行flush()。
  • clear()：把实体管理器中所有的实体对象（托管状态）变成游离状态，clear()之后，对实体类所做的修改也会丢失。

现在我们再回到更新方法，为了方便查看，我们摘取出上面写好的更新方法实现

public Boolean update(User user) {
    Optional<User> u = userDao.findById(user.getId());
    if (u.isPresent()) {
        User oldUser = u.get();
        oldUser.setName(user.getName());
        oldUser.setRoles(user.getRoles());
        oldUser.setBirthday(user.getBirthday());
        oldUser.setEmail(user.getEmail());
        oldUser.setUpdateTime(new Date());
        userDao.save(oldUser);
        return Boolean.TRUE;
    }
    return Boolean.FALSE;
}

如果你已经理解了上文中的JPA的四种状态，那你应该就能看出这段代码存在的问题，oldUser是从数据库中查出来的，是托管状态对象，受EntityManager管理，我们后面对该对象所做的修改会在事务提交时自动调用flush()将修改写入数据库完成更新，所以并不需要再调用save()方法执行更新，这样显得多此一举。当然还要注意这样实现更新需要在方法上加@Transactional启动事务。

下面是修改后的代码实现：

@Transactional
public Boolean update(User user) {
    Optional<User> u = userDao.findById(user.getId());
    if (u.isPresent()) {
        User oldUser = u.get();
        oldUser.setName(user.getName());
        oldUser.setRoles(user.getRoles());
        oldUser.setBirthday(user.getBirthday());
        oldUser.setEmail(user.getEmail());
        oldUser.setUpdateTime(new Date());
        return Boolean.TRUE;
    }
    return Boolean.FALSE;
}

2. Example查询

上文中说到JpaRepository继承了QueryByExampleExecutor接口，利用该接口可以实现相对复杂的实例查询，下面再来看看QueryByExampleExecutor接口的源码：

public interface QueryByExampleExecutor<T> {

    <S extends T> Optional<S> findOne(Example<S> example); // 根据实例查询一个实体

    <S extends T> Iterable<S> findAll(Example<S> example); // 查询所有符合给定实例的实体

    <S extends T> Iterable<S> findAll(Example<S> example, Sort sort); // 查询所有符合给定实例的实体，带排序

    <S extends T> Page<S> findAll(Example<S> example, Pageable pageable); // 分页查询所有符合给定实例的实体

    <S extends T> long count(Example<S> example); // 得到符合给定实例的数量

    <S extends T> boolean exists(Example<S> example); // 判断是否存在
}

可以看到所有api都需要传入Example对象，下面是Example api的组成：

  • Probe：实体对象，比如我们要查询User表，那User对象就是可以作为Probe。
  • ExampleMatcher：匹配器，用来详细描述实体对象中的内容的查询方式，如规定某个属性为模糊查询。
  • Example：实例，代表的是完整的查询条件，由Probe和ExampleMatcher共同创建。

写一个简单的测试方法来感受下实例查询
模拟需求：查询姓名为along和性别为男的用户

@Autowired
private UserDao userDao;

@Test
public void test() {
    // 创建查询条件数据对象
    User user = new User();
    user.setName("along");
    user.setSex(1);

    // 创建实例
    Example<User> example = Example.of(user);
    // 查询
    List<User> users = userDao.findAll(example);

    //输出结果
    System.out.println("数量：" + users.size());
    for (User u : users) {
        System.out.println(u);
    }
}

先创建实体对象user，因为我们是根据姓名和性别查询，所以为user对象的姓名和性别属性复制内容，然后同通过Example.of()方法创建Example实例最后执行查询。这里我们调用Example.of()只传入了一个实体对象user，这样jpa会在处理时默认传入一个默认的ExampleMatcher。
下面是默认ExampleMatcher规定的查询方式：

  • 忽略空值，只将实体对象中中不为空的字段作为查询条件
  • 所有查询条件都采用精确匹配
  • 查询条件大小写敏感

运行测试，控制台输出如下内容：

Hibernate: select 
              user0_.id as id1_2_, 
              user0_.create_time as create_t2_2_, 
              user0_.update_time as update_t3_2_, 
              user0_.birthday as birthday4_2_, 
              user0_.email as email5_2_, 
              user0_.name as name6_2_, 
              user0_.password as password7_2_, 
              user0_.sex as sex8_2_, 
              user0_.status as status9_2_ 
            from 
                  user user0_ 
            where 
                  user0_.sex=1 and user0_.name=? and user0_.status=1
数量：4
along
along
along
along

成功查询出了4条数据，我们接下来观察打印出来的sql，查询条件正是name、sex和status，而且都是精确查询，这时候发现多了一个查询条件status，因为实例查询默认会将实例中不为空的内容作为查询条件，而我们在定义User实体类的时候为status属性设了默认值1。
如果我们需要查询条件只有name和sex，这时候就要定义ExampleMatcher来忽略status属性。我们修改测试代码如下

@Autowired
private UserDao userDao;

@Test
public void test() {
    // 创建查询条件数据对象
    User user = new User();
    user.setName("along");
    user.setSex(1);

    // 创建匹配器，即规定如何使用查询条件
    ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching() // 构建对象
            .withIgnorePaths("status"); // 忽略status属性

    // 创建实例
    Example<User> example = Example.of(user, matcher);
    // 查询
    List<User> users = userDao.findAll(example);

    //输出结果
    System.out.println("数量：" + users.size());
    for (User u : users) {
        System.out.println(u.getName());
    }

}

运行测试，控制带输出sql如下，可以看到查询条件已经没有status了

select 
    user0_.id as id1_2_, 
    user0_.create_time as create_t2_2_, 
    user0_.update_time as update_t3_2_, 
    user0_.birthday as birthday4_2_, 
    user0_.email as email5_2_, 
    user0_.name as name6_2_, 
    user0_.password as password7_2_, 
    user0_.sex as sex8_2_, 
    user0_.status as status9_2_ 
from
    user user0_ 
where 
    user0_.sex=1 and user0_.name=?

理解ExampleMatcher
我们可以通过下面代码创建一个默认的ExampleMatcher对象

ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching();

下面是ExampleMatcher的实现类的部分源码，展示了 ExampleMatcher的六个配置项

class TypedExampleMatcher implements ExampleMatcher {
    private final NullHandler nullHandler; // Null值处理方式
    private final StringMatcher defaultStringMatcher; // 默认字符串匹配方式
    private final PropertySpecifiers propertySpecifiers; // 各个属性特定查询方式
    private final Set<String> ignoredPaths; // 忽略属性列表
    private final boolean defaultIgnoreCase; // 默认大小写忽略方式
    private final MatchMode mode; // 默认为all,目前没看出有什么特别的作用

    /**
     * 空参构造，为上面的属性设置默认值
     * null处理方式为忽略
     * 默认字符串匹配方式为default(精确匹配)
     * 各属性特定查询方式默认为空
     * 忽略属性列表默认为空列表
     * 默认大小写忽略方式为false,不忽略
     * MatchMode默认为all
     */
    TypedExampleMatcher() {
        this(NullHandler.IGNORE, StringMatcher.DEFAULT, new PropertySpecifiers(), Collections.emptySet(), false, MatchMode.ALL);
    }
    ......
}

从源码我们可以看出ExampleMatcher的默认配置如下：

  • nullHandler：IGNORE。Null值处理方式：忽略
  • defaultStringMatcher：DEFAULT。默认字符串匹配方式：默认（相等）
  • defaultIgnoreCase：false。默认大小写忽略方式：不忽略
  • propertySpecifiers：空。各属性特定查询方式，空。
  • ignoredPaths：空列表。忽略属性列表，空列表。

但是只创建一个默认的ExampleMatcher没有什么意义，上文说到就算你创建Example实例时不传ExampleMatcher对象，jpa也会自动加上默认的ExampleMatcher。

下面对每个配置项进行详细讲解

  • nullHandler：null值处理方式，枚举类型，两个可选值：INCLUDE(包括)和IGNORE（忽略），默认为IGNORE。
    通过下面代码改变默认的null值处理方式：
// 默认就是忽略，所以再设置为忽略就没有意义了，下面设置为不忽略
ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching()
                .withNullHandler(ExampleMatcher.NullHandler.INCLUDE) // 方式一
                .withIncludeNullValues(); // 方式二
  • defaultStringMatcher：默认字符串匹配方式，枚举类型，六个可选值：DEFAULT（默认，效果同EXACT），EXACT（精确匹配，即 = ），STARTING（开始匹配，即 ?% ），ENDING（结束匹配，即 %? ），CONTAINING（包含，模糊匹配，即 %?% ），REGEX（正则表达式匹配）
    下面是改变默认字符串匹配方式的代码示例：
ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching()
                //下面只用配置一个
                .withStringMatcher(ExampleMatcher.StringMatcher.STARTING) // 开始匹配 %?
                .withStringMatcher(ExampleMatcher.StringMatcher.ENDING) // 结束匹配 ?%
                .withStringMatcher(ExampleMatcher.StringMatcher.CONTAINING) // 包含，模糊匹配 %?%
                .withStringMatcher(ExampleMatcher.StringMatcher.REGEX); // 正则匹配
  • propertySpecifiers：各属性特定查询方式，描述了各个属性单独定义的查询方式，每个查询方式中包含4个元素：属性名、字符串匹配方式、大小写忽略方式、属性转换器。如果属性未单独定义查询方式，或单独查询方式中，某个元素未定义（如：字符串匹配方式），则采用 ExampleMatcher 中定义的默认值，即上面介绍的 defaultStringMatcher 和 defaultIgnoreCase 的值。
    一个属性的特定查询方式，包含了3个信息：字符串匹配方式、大小写忽略方式、属性转换器，存储在 propertySpecifiers 中，操作时用 GenericPropertyMatcher 类来传递配置信息。
    下面是该属性配置的代码示例：
ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching()
                //方式一：单独设置name字段为模糊查询方式
                .withMatcher("name", ExampleMatcher.GenericPropertyMatcher.of(ExampleMatcher.StringMatcher.CONTAINING))
                //方式二：设置name字段为模糊查询，忽略大小写
                .withMatcher("name", ExampleMatcher.GenericPropertyMatcher.of(ExampleMatcher.StringMatcher.CONTAINING, true))
                //方式三（推荐）：链式设置
                .withMatcher("name", ExampleMatcher.GenericPropertyMatchers.contains().ignoreCase());
  • ignoredPaths：忽略属性列表，忽略的属性不参与查询过滤。
    下面是添加忽略属性的代码示例：
ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching()
                .withIgnorePaths("status", "sex");
  • defaultIgnoreCase：默认大小写忽略方式，布尔型，当值为false时，即不忽略，大小不相等。该配置对所有字符串属性过滤有效，除非该属性在 propertySpecifiers 中单独定义自己的忽略大小写方式。
    下面是改变默认大小写忽略方式的代码示例：
ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching()
                // 下面两个等价
                .withIgnoreCase()
                .withIgnoreCase(true)
                // 单独为name属性设置忽略大小写，可设置多个值
                .withIgnoreCase("name")

实例查询的限制

  • 不支持过滤条件分组。即不支持过滤条件用 or(或) 来连接，所有的过滤查件，都是简单一层的用 and(并且) 连接。
  • 灵活匹配只支持字符串类型，其他类型只支持精确匹配

参考文章：https://blog.csdn.net/zhao_tuo/article/details/78604324

3. 接口规范方法名查询（最让我惊喜的查询方式）

根据可读性极强的方法名就能创建查询，初次接触时会让你觉得很不可思议

说明：按照Spring data 定义的规则，查询方法以find|read|get开头，涉及条件查询时，条件的属性用条件关键字连接，整个查询方法名按驼峰式命名。

我们来看下面代码

/**
 * @Description: 接口规范方法名查询示例
 * @Author along
 * @Date 2019/1/9 14:07
 */
public interface UserDao extends JpaRepository<User, String>, JpaSpecificationExecutor<User> {

    /**
     * and条件查询
     * 对应sql:select u from User u where u.name = ?1 and u.email = ?2
     * 参数名大写，条件名首字母大写，并且接口名中参数出现的顺序必须和参数列表中的参数顺序一致
     */
    User findByNameAndEmail(String name, String email);

    /**
     * or条件查询
     * 对应sql:select u from User u where u.name = ?1 or u.password = ?2
     */
    List<User> findByNameOrPassword(String name, String password);

    /**
     * between查询
     * 对应sql:select u from User u where u.id between ?1 and ?2
     */
    List<User> findByCreateTimeBetween(Date startTime, Date endTime);

    /**
     * less查询
     * 对应sql:select u from User u where u.id < ?1
     */
    List<User> findByCreateTimeLessThan(Date time);

    /**
     * greater查询
     * 对应sql:select u from User u where u.id > ?1
     */
    List<User> findByCreateTimeGreaterThan(Date time);

    /**
     * is null查询
     * 对应sql:select u from User u where u.name is null
     */
    List<User> findByNameIsNull();

    /**
     * Is Not Null查询
     * 对应sql:select u from User u where u.name is not null
     */
    List<User> findByNameIsNotNull();

    /**
     * like模糊查询
     * 这里的模糊查询并不会自动在name两边加"%"，需要手动对参数加"%"
     * 对应sql:select u from User u where u.name like ?1
     */
    List<User> findByNameLike(String name);

    /**
     * Not Like模糊查询
     * 对应sql:select u from User u where u.name not like ?1
     */
    List<User> findByNameNotLike(String name);

    /**
     * 倒序排序查询
     * 对应sql:select u from User u where u.password = ?1 order by u.id desc
     */
    List<User> findByPasswordOrderByCreateTimeDesc(String password);

    /**
     * <>查询
     * 对应sql:select u from User u where u.name <> ?1
     */
    List<User> findByNameNot(String name);

    /**
     * in 查询，方法的参数可以是 Collection 类型，也可以是数组或者不定长参数
     * 对应sql:select u from User u where u.id in ?1
     */
    List<User> findByIdIn(List<String> ids);

    /**
     * not in 查询，方法的参数可以是 Collection 类型，也可以是数组或者不定长参数
     * 对应sql:select u from User u where u.id not in ?1
     */
    List<User> findByIdNotIn(List<String> ids);

    /**
     * 分页查询，方法的参数可以是 Collection 类型，也可以是数组或者不定长参数
     * 对应sql:select u from User u where u.id not in ?1 limit ?
     */
    Page<User> findByIdNotIn(List<String> ids, Pageable pageable);

}

dao编写完毕，只需在service中调用即可，是不是感觉比上面的Example要优雅很多！而且可以应付大多数的查询需求。如果你用idea，idea还会在你编写方法是提供智能提示，简直不要太贴心。

这里简单地介绍下原理：jpa框架在进行方法名解析时，如果遇到以 find、findBy、read、readBy、get、getBy为前缀的方法名，会忽略前缀，对剩下部分进行解析，再后面会识别如And、Or这样的关键字，来判断以何种方式连接查询关键字。而且如果方法的最后一个参数是 Sort 或 Pageable 类型，就会提取相关的信息，以便按规则进行排序或者分页查询。

4. @Query创建查询

比起接口规范方法名查询，@Query显得稍微麻烦一点，需要自己写JPQL查询语句，但是却更加强大，对方法名没有要求，可以准确控制JPQL语句，而且不局限于查询，还可以和@Modifying一起使用实现跟新操作，你甚至可以使用@Query来指定本地查询，写真正的sql语句，只要设置nativeQuery=true（但是个人建议不要用本地查询，这样就失去了JPA的优势，如果喜欢写sql，为什么不直接用mybatis呢？）
下面是示例代码

/**
 * @Description: @Query示例
 * @Author along
 * @Date 2019/1/9 14:07
 */
public interface UserDao extends JpaRepository<User, String> {

    /**
     * 根据name查询,支持命名参数
     */
    @Query("select u from User u where u.name = :mame")
    List<User> findUserByName(@Param("name")String name);

    /**
     * 根据sex查询，缩影参数
     */
    @Query("select u from User u where u.sex = ?1")
    List<User> findUsersBySex(Integer sex);

    /**
     * 模糊查询
     */
    @Query("select u from User u where name like concat('%',?1,'%') ")
    List<User> findByName(String name);

    /**
     * 本地查询
     */
    @Query(value = "select * from user where name like CONCAT('%',?1,'%')", nativeQuery = true)
    List<User> findByNameLocal(String name);

    /**
     * 跟新密码，需要加@Modifying
     */
    @Modifying
    @Query("update user u set u.password = ?1 where u.id = ?2")
    Integer updatePasswordById(String password, String id);

}

注意模糊查询的 JPQL 写法，不要写成like '%?1%'，这样是查不出来东西的。
用命名参数需要在参数前面用@Param()注解制定参数名，不然会查询失败。
跟新需要加上@Modifying，而且Modifying queries的返回值只能为void或者是int/Integer，调用更新方法前需要开启事务，否则会跟新失败。

5. Criteria查询

上文介绍的查询方法面简单的查询需求已经足够了，但是如果给定的查询条件是不固定的，需要动态的创建查询语句，那上文的方法都就都不适用了，这里可以用Criteria查询解决。
Criteria API查询是通过面向对象的方式构建查询，相比于传统的基于字符串的JPQL查询，优势是类型安全，更加的面向对象。
这里推荐一篇文章，对 Criteria API 讲解的十分详细：详解JPA 2.0动态查询机制:Criteria API

下面我们先用 Criteria API 写一个service方法来实现一个简单的查询需求

@Autoware
private EntityManager entityManager;

public List<User> findUserByNameAndSex0(String name, Integer sex) {
    // 1. 利用entityManager构建出CriteriaQuery类型的参数
    CriteriaBuilder builder = entityManager.getCriteriaBuilder();
    CriteriaQuery<User> query = builder.createQuery(User.class);
    // 2. 获取User的Root，也就是包装对象
    Root<User> root = query.from(User.class);
    // 3. 构建查询条件，这里相当于where user.id = id;
    Predicate predicate = builder.and(
            builder.like(root.get("name").as(String.class), "%" + name+ "%"),
            builder.equal(root.get("sex").as(Integer.class), sex)
    );
    query.where(predicate); // 到这里一个完整的动态查询就构建完成了
    // 指定查询结果集，相当于“select id，name...”，如果不设置，默认查询root中所有字段
    query.select(root);
    // 4. 执行查询,获取查询结果
    TypedQuery<User> typeQuery = entityManager.createQuery(query);
    List<User> resultList = typeQuery.getResultList();

    return resultList;
}

上面代码完整的实现了一次通过Criteria API查询的过程，下面编写的测试方法测试下查询结果

@Test
public void queryTest() {
    List<User> userList = userService.findUserByNameAndSex0("along", 1);
    System.out.println(userList.size());
    for (User user : userList) {
        System.out.println(user.getName());
    }
}

下面是运行后控制台打印出来的查询sql

select 
    user0_.id as id1_2_, 
    user0_.create_time as create_t2_2_, 
    user0_.update_time as update_t3_2_, 
    user0_.birthday as birthday4_2_, 
    user0_.email as email5_2_, 
    user0_.name as name6_2_, 
    user0_.password as password7_2_, 
    user0_.sex as sex8_2_, 
    user0_.status as status9_2_ 
from 
    user user0_ 
where 
    (user0_.name like ?) and user0_.sex=1

sql中结果集并不包括articleList和roles,原因是我们再User实体中做表关联配置时将这两个字段定义为了懒加载（fetch = FetchType.LAZY）。

尽管这达到了我们的目的，但这未免太麻烦了，创建一个查询需要这么多步骤，完全可以利用JPQL语句实现相同的需求，如下：

@Query("select u from User u where u.name like concat('%',:name,'%') and u.sex=:sex")
List<User> findUserByNameAndSex(@Param("name")String name,@Param("sex")Integer sex);

幸运的是JPA为我们考虑到了这一点，我们可以发现上面完成一次查询一共有四个步骤，其中除了第3步构建查询条件，其他的都是固定的代码，JPA提供了JpaSpecificationExecutor接口帮我们实现了步骤1、2、4，我们在编写代码时只需要实现第3步即可。
接下来我们重新实现下上面的需求。
首先是要让UserDao继承JpaSpecificationExecutor接口，如下：

public interface UserDao extends JpaRepository<User, String>, JpaSpecificationExecutor<User> {

}

JpaSpecificationExecutor接口并不在JpaRepository接口体系中，需要额外继承，而且Spring data JPA不会自动扫描识别，所以要和任意一个Repository的子接口一起使用。

接下来我们在UserService中编写实现方法，如下

@Autowired
private UserDao userDao;

public List<User> findUserByNameAndSex(String name, Integer sex) {
    return userDao.findAll(new Specification<User>() {
        @Override
        public Predicate toPredicate(Root<User> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder criteriaBuilder) {
            // 构建查询条件并返回
            return criteriaBuilder.and(
                    criteriaBuilder.equal(root.get("name"), name),
                    criteriaBuilder.equal(root.get("sex"), sex)
            );
        }
    });
}

我们只需要重写Sepcfication接口的toPredicate方法，而toPredicate方法自动携带了我们需要的三个参数，这都是JPA提前为我们创建好的，不需要我们手动创建，我们只需要在方法中构建一个Predicate即可，也就是我们自开始的实现的第3步的代码。是不是简洁了很多？

下面深入源码看看JPA是怎么帮我们实现的，首先要看JpaSpecificationExecutor接口的源码

public interface JpaSpecificationExecutor<T> {

    Optional<T> findOne(@Nullable Specification<T> spec);

    List<T> findAll(@Nullable Specification<T> spec);

    Page<T> findAll(@Nullable Specification<T> spec, Pageable pageable);

    List<T> findAll(@Nullable Specification<T> spec, Sort sort);

    long count(@Nullable Specification<T> spec);
}

可以看出改接口都是围绕着Specification构建的，每个方法的功能也一目了然，接下来看看Specification的源码

@SuppressWarnings("deprecation")
public interface Specification<T> extends Serializable {

    long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * 否定给定的{@link Specification}。
     */
    static <T> Specification<T> not(Specification<T> spec) {
        return Specifications.negated(spec);
    }

    /**
     * 简单的静态工厂方法，在{@link Specification}周围添加一些语法糖。
     */
    static <T> Specification<T> where(Specification<T> spec) {
        return Specifications.where(spec);
    }

    /**
     * 将给定的{@link Specification}与当前的一个进行对比。
     *
     * @param other can be {@literal null}.
     * @return The conjunction of the specifications
     * @since 2.0
     */
    default Specification<T> and(Specification<T> other) {
        return Specifications.composed(this, other, AND);
    }

    /**
     * 将给定的规范与当前规范进行或运算。
     */
    default Specification<T> or(Specification<T> other) {
        return Specifications.composed(this, other, OR);
    }

    /**
     * 为给定的{@link Predicate}形式的被引用实体的查询创建WHERE子句
     */
    @Nullable
    Predicate toPredicate(Root<T> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder criteriaBuilder);
}

我们只需要把关注点放到最下面的toPredicate方法上，这也是唯一需要我们手动实现的方法。

我们再来看findAll()方法的具体实现：

public List<T> findAll(@Nullable Specification<T> spec) {
    return getQuery(spec, Sort.unsorted()).getResultList();
}

因为我们没有传入排序对象Sort，这里生成了一个默认的空的排序对象。再进入getQuery方法

protected TypedQuery<T> getQuery(@Nullable Specification<T> spec, Sort sort) {
    return getQuery(spec, getDomainClass(), sort);
}

这里通过getDomainClass()方法得到了当前要查询的User实体的字节码类型，下面再进入getQuery()方法

protected <S extends T> TypedQuery<S> getQuery(
                @Nullable Specification<S> spec, Class<S> domainClass, Sort sort) {
    // 1. 构建出CriteriaQuery类型的参数
    CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder();
    CriteriaQuery<S> query = builder.createQuery(domainClass);
    // 2. 获取User的Root，也就是包装对象
    Root<S> root = applySpecificationToCriteria(spec, domainClass, query);
    // 指定查询结果集
    query.select(root);

    if (sort.isSorted()) {
        query.orderBy(toOrders(sort, root, builder));
    }
    // 4. 执行查询,获取查询结果
    return applyRepositoryMethodMetadata(em.createQuery(query));
}

注意我在源码中加的1、2、4注释，再进入applySpecificationToCriteria方法

private <S, U extends T> Root<U> applySpecificationToCriteria(
     @Nullable Specification<U> spec, Class<U> domainClass, CriteriaQuery<S> query) {

    Assert.notNull(domainClass, "Domain class must not be null!");
    Assert.notNull(query, "CriteriaQuery must not be null!");
    // 2. 获取User的Root，也就是包装对象
    Root<U> root = query.from(domainClass);

    if (spec == null) {
        return root;
    }

    CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder();
    // 重点！！！！在这里执行我们实现的toPredicate()方法
    Predicate predicate = spec.toPredicate(root, query, builder);

    if (predicate != null) {
        // 到这里一个完整的动态查询就构建完成了
        query.where(predicate); 
    }

    return root;
}

看到这你会发现我们最开始的原始实现中的1、2、4步JPA都做了实现，并且源码中spec参数调用了toPredicate方法，也就是我们自己在service中做的实现，而且在调动toPredicate方法之前Root、CriteriaQuery和CriteriaBuilder都已经创建好了。

到这里我们已经知道JpaSpecificationExecutor底层是如何实现的封装，下面我们来探究下具体的使用。

动态语句查询
下面我们利用JpaSpecificationExecutor实现一个动态语句查询，并实现分页排序功能

public Page<User> findUser(User user, int page, int size) {

    Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC, "updateTime","createTime");
    Pageable pageable = PageRequest.of(page, size, sort);

    return userDao.findAll(new Specification<User>() {
        @Override
        public Predicate toPredicate(Root<User> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder criteriaBuilder) {
            List<Predicate> predicateList = new ArrayList<>();

            if (!StringUtils.isEmpty(user.getId())) {
                predicateList.add(criteriaBuilder.equal(root.get("id"), user.getId()));
            }
            if (!StringUtils.isEmpty(user.getName())) {
                predicateList.add(criteriaBuilder.like(root.get("name"), user.getName()));
            }
            if (null != user.getCreateTime()) {
                predicateList.add(criteriaBuilder.greaterThan(root.get("createTime"), user.getCreateTime()));
            }
            if (null != user.getUpdateTime()) {
                predicateList.add(criteriaBuilder.lessThanOrEqualTo(root.get("updateTime"), user.getUpdateTime()));
            }

            Predicate[] predicateArr = new Predicate[predicateList.size()];
            return criteriaBuilder.and(predicateList.toArray(predicateArr));
        }
    }, pageable);
}

效果是不是跟mybatis的xml实现的动态查询有些类似？

多表关联查询
User表关联了两张表，分别是Article表和Role表，和Article表是一对多关系，和Role表是多对多关系。下面是关联查询代码示例

/**
 * 表关联查询
 * @param articleId
 * @param roleId
 * @return
 */
public List<User> findUserByArticleAndRole(String articleId, String roleId) {
    return userDao.findAll(new Specification<User>() {
        @Override
        public Predicate toPredicate(Root<User> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder criteriaBuilder) {
            // 方式1
            ListJoin<User, Article> articleJoin = root.join(root.getModel().getList("articleList", Article.class), JoinType.LEFT);
            SetJoin<User, Role> roleJoin = root.join(root.getModel().getSet("roles", Role.class), JoinType.LEFT);
            // 方式2
            //Join<User, Article> articleJoin = root.join("articleList", JoinType.LEFT);
            //Join<User, Role> roleJoin = root.join("roles", JoinType.LEFT);

            Predicate predicate = criteriaBuilder.or(
                    criteriaBuilder.equal(articleJoin.get("id"), articleId),
                    criteriaBuilder.equal(roleJoin.get("id"), roleId)
            );
            return predicate;
        }
    });
}

下面是运行结果生成的sql

select 
    user0_.id as id1_2_, 
    user0_.create_time as create_t2_2_, 
    user0_.update_time as update_t3_2_, 
    user0_.birthday as birthday4_2_, 
    user0_.email as email5_2_, 
    user0_.name as name6_2_, 
    user0_.password as password7_2_, 
    user0_.sex as sex8_2_, 
    user0_.status as status9_2_ 
from 
    user user0_ 
left outer join 
    article articlelis1_  // 关联article
on 
    user0_.id=articlelis1_.user_id 
left outer join 
    user_role roles2_  // 关联中间表user_role
on
    user0_.id=roles2_.user_id 
left outer join 
    role role3_  // 关联role
on 
    roles2_.role_id=role3_.id 
where 
    articlelis1_.id=? or role3_.id=?

Criteria查询到这里也就介绍完了，能力有限，介绍的比较粗略。
如果你熟练地掌握了 Criteria API 的使用，你几乎可以使用该方式来应对所有的查询需求，但是面对简单的查询需求，还是建议使用更加简洁的规范方法名查询，只有在其他方式不方便解决时再考虑用 Criteria API 来解决。具体实际开发中如何选择，还要根据实际开发情况而定。

三、性能问题解决

上文为了单纯地介绍jpa的用法，隐藏了很多问题，在这一节中集中介绍并处理。

循环引用问题

再来回顾下User、Role、Article的关系，User与Role是多对多关系，User与Article是一对多关系。因为文章较长，再往上翻回顾比较麻烦，这里再放上这三个类的源码，如下

/**
 * 用户实体类
 */
@Entity
@Table(name = "user") //对应数据库中的表名
public class User extends BaseData {

    private static final long serialVersionUID = -5103936306962248929L;

    private String name;

    private String password;

    private Integer sex; // 1:男；0：女

    private Integer status = 1; //-1：删除；0 禁用 1启用

    private String email;

    @Temporal(TemporalType.DATE)
    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
    private Date birthday;

    @OneToMany(mappedBy = "user", cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.LAZY)
    private List<Article> articleList; // 文章

    @ManyToMany(cascade = CascadeType.MERGE, fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinTable(
            name = "user_role", // 定义中间表的名称
            joinColumns = {@JoinColumn(name = "user_id", referencedColumnName = "id")}, // 定义中间表中关联User表的外键名
            inverseJoinColumns = {@JoinColumn(name = "role_id", referencedColumnName = "id")} // 定义中间表中关联role表的外键名
    )
    private Set<Role> roles; // 角色外键

    // getter and setter...
}

/**
 * 角色实体类
 */
@Entity
@Table(name = "role")
public class Role extends BaseData {

    private static final long serialVersionUID = 5012235295240129244L;

    private String roleName; // 角色名

    private Integer roleType; // 1： 超级管理员   2： 系统管理员 3：一般用户

    private Integer state; // 0禁用  1 启用

    @ManyToMany(cascade = CascadeType.MERGE, fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinTable(
            name = "user_role",
            joinColumns = {@JoinColumn(name = "role_id", referencedColumnName = "id")},
            inverseJoinColumns = {@JoinColumn(name = "user_id", referencedColumnName = "id")}
    )
    private Set<User> users; // 与用户多对多

    // getter and setter ...
}

/**
 * 文章实体类
 */
@Entity
@Table(name = "article")
public class Article extends BaseData{

    private static final long serialVersionUID = -4817984675096952797L;

    @NotEmpty(message = "标题不能为空")
    @Column(nullable = false, length = 50)
    private String title;

    @Lob // 大对象，映射 MySQL 的 Long Text 类型
    @Basic(fetch = FetchType.LAZY) // 懒加载
    @Column(nullable = false) // 映射为字段，值不能为空
    private String content; // 文章全文内容

    @ManyToOne(cascade = {CascadeType.MERGE, CascadeType.REFRESH}, optional = false)
    @JoinColumn(name = "user_id") // 设置在article表中的关联字段(外键)名
    private User user; // 所属用户

    // getter and setter ...
}

现在我们编写查询代码来看看这样存在什么问题，在userDao中编写查询方法

List<User> findByName(String name);

下面是UserService中的实现方法

public List<User> findByName(String name) {
    List<User> users = userDao.findByName(name);
    return users;
}

在编写UserController

@GetMapping("/findByName/{name}")
public ResultMapper findByName(@PathVariable String name) {
    List<User> users = userService.findByName(name);
    return ResultMapperUtil.success(users);
}

最后在浏览器输入http://localhost:8080/user/findByName/along 发起查询请求。

虽然查询出了结果，但是结果集非常巨大，并且控制台会报两个异常，分别是IllegalStateException和StackOverflowError，第一个是无效状态异常，重点是第二个异常，栈溢出，数据库中名字为along的用户只有几条，结果却发生了栈溢出，为什么会这样？

我们再看看打印的sql日志

Hibernate: 
select 
    user0_.id as id1_2_, 
    user0_.create_time as create_t2_2_, 
    user0_.update_time as update_t3_2_, 
    user0_.birthday as birthday4_2_, 
    user0_.email as email5_2_, 
    user0_.name as name6_2_, 
    user0_.password as password7_2_, 
    user0_.sex as sex8_2_, 
    user0_.status as status9_2_ 
from 
    user user0_ where user0_.name=?

Hibernate: 
select 
    articlelis0_.user_id as user_id6_0_0_, 
    articlelis0_.id as id1_0_0_, 
    articlelis0_.id as id1_0_1_, 
    articlelis0_.create_time as create_t2_0_1_, 
    articlelis0_.update_time as update_t3_0_1_, 
    articlelis0_.content as content4_0_1_, 
    articlelis0_.title as title5_0_1_, 
    articlelis0_.user_id as user_id6_0_1_ 
from 
    article articlelis0_ 
where 
    articlelis0_.user_id=?

共打印了两条sql，第一条sql正是我们所希望的，根据name查询user，由于user关联了article，jpa于是再发起sql，去查询article，又由于article中又关联着user，于是又会再查一遍user，如此循环反复，根本停不下来，很快就栈溢出了。

按这样说，你可能还会有疑问，这样的话不是应该打印3条sql吗？应该该有一条sql去查询role，为什么只有两条呢？原因是第二条sql查询article时就已经进入了死循环并报了异常，所以也就不会再发起第三条sql去查询role了。

解决方案一：使用@JsonIgnore注解

@JsonIgnore是Jackson提供的注解，在实体类的属性上加上该注解，这样在json序列化时会将java bean中的对应的属性忽略掉，同样jpa在查询时也会忽略对应的属性，如此便可以解决循环查询的问题。

@JsonIgnore的使用十分灵活，你可以只在User中使用，这样在查询User时结果集中就不会包含添加了改注解的属性，你也可以只在Role和Article实体中与User关联的属性上加@JsonIgnore，这样在查询User时还是会关联查询Role和Article，但是不会发生循环查询。

这里只在User中加上@JsonIgnore注解，改造后的User类代码如下

/**
 * 用户实体类
 */
@Entity
@Table(name = "user") //对应数据库中的表名
public class User extends BaseData {

    private static final long serialVersionUID = -5103936306962248929L;

    private String name;

    private String password;

    private Integer sex; // 1:男；0：女

    private Integer status = 1; //-1：删除；0 禁用 1启用

    private String email;

    @Temporal(TemporalType.DATE)
    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
    private Date birthday;

    @JsonIgnore
    @OneToMany(mappedBy = "user", cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.LAZY)
    private List<Article> articleList; // 文章

    @JsonIgnore
    @ManyToMany(cascade = CascadeType.MERGE, fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinTable(
            name = "user_role", // 定义中间表的名称
            joinColumns = {@JoinColumn(name = "user_id", referencedColumnName = "id")}, // 定义中间表中关联User表的外键名
            inverseJoinColumns = {@JoinColumn(name = "role_id", referencedColumnName = "id")} // 定义中间表中关联role表的外键名
    )
    private Set<Role> roles; // 角色外键

    // getter and setter...
}

再次查询，成功查询出结果，结果中不包含article和role，控制台也只打印出了一条查询user的sql。

解决方案二：使用@JsonIgnoreProperties注解

同样是Jackson提供的注解，@JsonIgnoreProperties和@JsonIgnore用法差不多，@JsonIgnoreProperties可以更加细粒度的选择忽略关联实体中的属性。也就是说如果你需要关联查询，但是又想控制关联查询的类的属性，那么可以使用该注解。

改造后的User类如下

/**
 * 用户实体类
 */
@Entity
@Table(name = "user") //对应数据库中的表名
public class User extends BaseData {

    private static final long serialVersionUID = -5103936306962248929L;

    private String name;

    private String password;

    private Integer sex; // 1:男；0：女

    private Integer status = 1; //-1：删除；0 禁用 1启用

    private String email;

    @Temporal(TemporalType.DATE)
    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
    private Date birthday;

    @JsonIgnoreProperties(value = {"user", "content"}) //解决循环引用问题，content内容大，不加载
    @OneToMany(mappedBy = "user", cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.LAZY)
    private List<Article> articleList; // 文章

    @JsonIgnoreProperties(value = {"users"}) //解决循环引用问题
    @ManyToMany(cascade = CascadeType.MERGE, fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinTable(
            name = "user_role", // 定义中间表的名称
            joinColumns = {@JoinColumn(name = "user_id", referencedColumnName = "id")}, // 定义中间表中关联User表的外键名
            inverseJoinColumns = {@JoinColumn(name = "role_id", referencedColumnName = "id")} // 定义中间表中关联role表的外键名
    )
    private Set<Role> roles; // 角色外键

    // getter and setter...
}

上面我在关联属性aritcleList和roles上加上@JsonIgnoreProperties注解忽略了会引发循环引用的属性，article中的content是大文本，也将其忽略。

再次发起查询，没有发生循环查询，控制台打印的sql如下：

Hibernate: select user0_.id as id1_2_, user0_.create_time as create_t2_2_, user0_.update_time as update_t3_2_, user0_.birthday as birthday4_2_, user0_.email as email5_2_, user0_.name as name6_2_, user0_.password as password7_2_, user0_.sex as sex8_2_, user0_.status as status9_2_ from user user0_ where user0_.name=?
Hibernate: select articlelis0_.user_id as user_id6_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_1_, articlelis0_.create_time as create_t2_0_1_, articlelis0_.update_time as update_t3_0_1_, articlelis0_.content as content4_0_1_, articlelis0_.title as title5_0_1_, articlelis0_.user_id as user_id6_0_1_ from article articlelis0_ where articlelis0_.user_id=?
Hibernate: select roles0_.user_id as user_id2_3_0_, roles0_.role_id as role_id1_3_0_, role1_.id as id1_1_1_, role1_.create_time as create_t2_1_1_, role1_.update_time as update_t3_1_1_, role1_.role_name as role_nam4_1_1_, role1_.role_type as role_typ5_1_1_, role1_.state as state6_1_1_ from user_role roles0_ inner join role role1_ on roles0_.role_id=role1_.id where roles0_.user_id=?

共打印了3条sql，分别查询对应的三个表。

解决方案三：返回自定义包装类

上面我们的查询接口都是直接用实体类来接收查询结果并返回，但是更加规范的是创建一个Vo类来接收查询结果，Vo中的属性名跟实体类相同，这样我们可以实现不改变实体类就能决定返回结果的内容。

下面我们定义一个Vo

/**
 * @Description: 返回前端的类，vo可以控制返回的字段，也是解决循环引用的一种方案
 * @Author along
 * @Date 2019/1/10 13:29
 */
public interface UserVo {

    String getId();

    String getName();

    String getPassword();

    Integer getSex(); // 1:男；0：女

    Integer getStatus(); //-1：删除；0 禁用 1启用

    String getEmail();

    Date getBirthday();

    //@JsonIgnoreProperties(value = {"user", "content"}) //解决循环引用问题
    //List<Article> getArticleList(); // 文章列表

    //@JsonIgnoreProperties(value = {"users"}) //解决循环引用问题
    //Set<Role> getRoles(); // 角色外键
}

注意该 UserVo 是一个接口，里面的属性是实体类中对应属性的 get 方法。使用Vo可以灵活决定返回结果的字段。

下面我们改造userDao中的查询方法，改用UserVo来接收

List<UserVo> findByName(String name);

下面是UserService中的实现方法，同样改用UserVo来接收

public List<UserVo> findByName(String name) {
    List<UserVo> userVos = userDao.findByName(name);
    return userVos;
}

再下面是UserController接口

@GetMapping("/findByName/{name}")
public ResultMapper findByName(@PathVariable String name) {
    List<UserVo> userVos = userService.findByName(name);
    return ResultMapperUtil.success(userVos);
}

调用查询，可以实现与方案一和方案二相同的效果，使用也更加灵活简单，个人最推荐该方案。

N+1查询问题

上面虽然解决了循环引用的问题，但随后又出现一个更加头疼的问题，也是Jpa使用了表关联属性后出现的N+1查询问题，具体这是个什么现象呢，项目中会有很多的实体类，实体类之间通常又会有一对多、多对多的关联，通常我们会将多的一方设置成懒加载，这样我们在查询一个实体时只会查询出该实体的基本属性（不包括被设置为懒加载的属性），然后当我们需要关联对象的某些属性时，ORM就会再次发出sql语句查询关联的属性。这也就解释了为什么上文中查询一个user，结果却发出了三条sql语句。

数据小时不会有明显的问题，可当查询的数据量变大时，查询发出的sql数量也会非常大，会引发严重的性能问题。

如下面的例子，我们调用userDao.findAll()方法查询所有用户数据，并且设置了分页，查询20条，结果控制台打印的sql日志如下

Hibernate: select user0_.id as id1_2_, user0_.create_time as create_t2_2_, user0_.update_time as update_t3_2_, user0_.birthday as birthday4_2_, user0_.email as email5_2_, user0_.name as name6_2_, user0_.password as password7_2_, user0_.sex as sex8_2_, user0_.status as status9_2_ from user user0_ order by user0_.update_time desc, user0_.create_time desc limit ?
Hibernate: select articlelis0_.user_id as user_id6_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_1_, articlelis0_.create_time as create_t2_0_1_, articlelis0_.update_time as update_t3_0_1_, articlelis0_.content as content4_0_1_, articlelis0_.title as title5_0_1_, articlelis0_.user_id as user_id6_0_1_ from article articlelis0_ where articlelis0_.user_id=?
Hibernate: select roles0_.user_id as user_id2_3_0_, roles0_.role_id as role_id1_3_0_, role1_.id as id1_1_1_, role1_.create_time as create_t2_1_1_, role1_.update_time as update_t3_1_1_, role1_.role_name as role_nam4_1_1_, role1_.role_type as role_typ5_1_1_, role1_.state as state6_1_1_ from user_role roles0_ inner join role role1_ on roles0_.role_id=role1_.id where roles0_.user_id=?
Hibernate: select articlelis0_.user_id as user_id6_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_1_, articlelis0_.create_time as create_t2_0_1_, articlelis0_.update_time as update_t3_0_1_, articlelis0_.content as content4_0_1_, articlelis0_.title as title5_0_1_, articlelis0_.user_id as user_id6_0_1_ from article articlelis0_ where articlelis0_.user_id=?
Hibernate: select roles0_.user_id as user_id2_3_0_, roles0_.role_id as role_id1_3_0_, role1_.id as id1_1_1_, role1_.create_time as create_t2_1_1_, role1_.update_time as update_t3_1_1_, role1_.role_name as role_nam4_1_1_, role1_.role_type as role_typ5_1_1_, role1_.state as state6_1_1_ from user_role roles0_ inner join role role1_ on roles0_.role_id=role1_.id where roles0_.user_id=?
Hibernate: select articlelis0_.user_id as user_id6_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_1_, articlelis0_.create_time as create_t2_0_1_, articlelis0_.update_time as update_t3_0_1_, articlelis0_.content as content4_0_1_, articlelis0_.title as title5_0_1_, articlelis0_.user_id as user_id6_0_1_ from article articlelis0_ where articlelis0_.user_id=?
Hibernate: select roles0_.user_id as user_id2_3_0_, roles0_.role_id as role_id1_3_0_, role1_.id as id1_1_1_, role1_.create_time as create_t2_1_1_, role1_.update_time as update_t3_1_1_, role1_.role_name as role_nam4_1_1_, role1_.role_type as role_typ5_1_1_, role1_.state as state6_1_1_ from user_role roles0_ inner join role role1_ on roles0_.role_id=role1_.id where roles0_.user_id=?
Hibernate: select articlelis0_.user_id as user_id6_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_1_, articlelis0_.create_time as create_t2_0_1_, articlelis0_.update_time as update_t3_0_1_, articlelis0_.content as content4_0_1_, articlelis0_.title as title5_0_1_, articlelis0_.user_id as user_id6_0_1_ from article articlelis0_ where articlelis0_.user_id=?
Hibernate: select roles0_.user_id as user_id2_3_0_, roles0_.role_id as role_id1_3_0_, role1_.id as id1_1_1_, role1_.create_time as create_t2_1_1_, role1_.update_time as update_t3_1_1_, role1_.role_name as role_nam4_1_1_, role1_.role_type as role_typ5_1_1_, role1_.state as state6_1_1_ from user_role roles0_ inner join role role1_ on roles0_.role_id=role1_.id where roles0_.user_id=?
Hibernate: select articlelis0_.user_id as user_id6_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_1_, articlelis0_.create_time as create_t2_0_1_, articlelis0_.update_time as update_t3_0_1_, articlelis0_.content as content4_0_1_, articlelis0_.title as title5_0_1_, articlelis0_.user_id as user_id6_0_1_ from article articlelis0_ where articlelis0_.user_id=?
Hibernate: select roles0_.user_id as user_id2_3_0_, roles0_.role_id as role_id1_3_0_, role1_.id as id1_1_1_, role1_.create_time as create_t2_1_1_, role1_.update_time as update_t3_1_1_, role1_.role_name as role_nam4_1_1_, role1_.role_type as role_typ5_1_1_, role1_.state as state6_1_1_ from user_role roles0_ inner join role role1_ on roles0_.role_id=role1_.id where roles0_.user_id=?
Hibernate: select articlelis0_.user_id as user_id6_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_1_, articlelis0_.create_time as create_t2_0_1_, articlelis0_.update_time as update_t3_0_1_, articlelis0_.content as content4_0_1_, articlelis0_.title as title5_0_1_, articlelis0_.user_id as user_id6_0_1_ from article articlelis0_ where articlelis0_.user_id=?
Hibernate: select roles0_.user_id as user_id2_3_0_, roles0_.role_id as role_id1_3_0_, role1_.id as id1_1_1_, role1_.create_time as create_t2_1_1_, role1_.update_time as update_t3_1_1_, role1_.role_name as role_nam4_1_1_, role1_.role_type as role_typ5_1_1_, role1_.state as state6_1_1_ from user_role roles0_ inner join role role1_ on roles0_.role_id=role1_.id where roles0_.user_id=?
Hibernate: select articlelis0_.user_id as user_id6_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_0_, articlelis0_.id as id1_0_1_, articlelis0_.create_time as create_t2_0_1_, articlelis0_.update_time as update_t3_0_1_, articlelis0_.content as content4_0_1_, articlelis0_.title as title5_0_1_, articlelis0_.user_id as user_id6_0_1_ from article articlelis0_ where articlelis0_.user_id=?
Hibernate: select roles0_.user_id as user_id2_3_0_, roles0_.role_id as role_id1_3_0_, role1_.id as id1_1_1_, role1_.create_time as create_t2_1_1_, role1_.update_time as update_t3_1_1_, role1_.role_name as role_nam4_1_1_, role1_.role_type as role_typ5_1_1_, role1_.state as state6_1_1_ from user_role roles0_ inner join role role1_ on roles0_.role_id=role1_.id where roles0_.user_id=?

虽然只用分页控制了结果集，但是sql的量还是非常大的。

JPA2.1提供了新的特性来解决N+1查询的问题，就是实体图（EntityGraph），由于实体间的关系错综复杂，如果实体间存在关系那么就用线将实体进行连接，那么实体间将形成一个网状的图，而实体图技术就是对这个关系图的操作，它允许开发者指定某个实体及其发展出来的关系网中的某些节点，这些节点间形成一条路径，当调用查询方法时，查询方法会按照实体图中的路径将路径中的这些节点立即加载，而绕过延迟加载，从而更高效的实现数据的检索。

下面是实体图的应用，我们在User表上使用@NamedEntityGraphs注解定义实体图，你可以定义多个实体图，如下

/**
 * 用户实体类
 */
@Entity
@Table(name = "user") //对应数据库中的表名
//EntityGraph(实体图)使用演示，解决查询N+1问题
@NamedEntityGraphs({
        @NamedEntityGraph(name = "user.all",
                attributeNodes = { // attributeNodes 用来定义需要立即加载的属性
                        @NamedAttributeNode("articleList"), // 无延伸
                        @NamedAttributeNode("roles"), // 无延伸
                }
        ),
})
public class User extends BaseData {
    ...
}

@NamedEntityGraph代表着一个实体图，通过name属性设置实体图的名字，通过attributeNodes属性来定义需要立即加载的属性，如果role还关联了另外一张表，并且设置为了懒加载，那如果想要立即加载改表，就通过subgraphs属性来进行描述，下面是在Role实体中定义的实体图

@Entity
@Table(name = "role")
// EntityGraph(实体图)使用演示，解决查询N+1问题
@NamedEntityGraphs({
        @NamedEntityGraph(name = "role.all",
                attributeNodes = { // attributeNodes 用来指定要立即加载的节点，节点用 @NamedAttributeNode 定义
                        @NamedAttributeNode(value = "users", subgraph = "userWithArticleList"), // 要立即加载users属性中的articleList元素
                },
                subgraphs = { // subgraphs 用来定义关联对象的属性,也就是对上面的 userWithArticleList 进行描述
                        @NamedSubgraph(name = "userWithArticleList", attributeNodes = @NamedAttributeNode("articleList")), // 一层延伸
                }
        ),
})
public class Role extends BaseData {
    ...
}

光是定义了实体图还不够，我们需要在查询时指定使用哪一个实体图进行查询，如下，重写findAll()方法，使用@EntityGraph注解指定通过名为user.all的实体图查询

public interface UserDao extends JpaRepository<User, String>, JpaSpecificationExecutor<User> {

    //重写findAll(Pageable pageable)方法,用实体图查询
    @EntityGraph(value = "user.all", type = EntityGraph.EntityGraphType.FETCH)
    @Override
    Page<User> findAll(Pageable pageable);
}

执行查询，打印出的sql日志如下，为了方便阅读将其格式化输出

Hibernate: 
select 
    user0_.id as id1_2_0_, 
    articlelis1_.id as id1_0_1_, 
    role3_.id as id1_1_2_, 
    user0_.create_time as create_t2_2_0_, 
    user0_.update_time as update_t3_2_0_, 
    user0_.birthday as birthday4_2_0_, 
    user0_.email as email5_2_0_, 
    user0_.name as name6_2_0_, 
    user0_.password as password7_2_0_, 
    user0_.sex as sex8_2_0_, 
    user0_.status as status9_2_0_, 
    articlelis1_.create_time as create_t2_0_1_, 
    articlelis1_.update_time as update_t3_0_1_, 
    articlelis1_.content as content4_0_1_, 
    articlelis1_.title as title5_0_1_, 
    articlelis1_.user_id as user_id6_0_1_, 
    articlelis1_.user_id as user_id6_0_0__, 
    articlelis1_.id as id1_0_0__, 
    role3_.create_time as create_t2_1_2_, 
    role3_.update_time as update_t3_1_2_, 
    role3_.role_name as role_nam4_1_2_, 
    role3_.role_type as role_typ5_1_2_, 
    role3_.state as state6_1_2_, 
    roles2_.user_id as user_id2_3_1__, 
    roles2_.role_id as role_id1_3_1__ 
    from user user0_ 
left outer join 
    article articlelis1_ 
on 
    user0_.id=articlelis1_.user_id 
left outer join 
    user_role roles2_ 
on 
    user0_.id=roles2_.user_id 
left outer join 
    role role3_ 
on 
    roles2_.role_id=role3_.id 
order by 
    user0_.update_time desc, user0_.create_time desc

可以看到只打印了一条sql语句。

本文相关源码地址

https://github.com/alonglong/spring-boot-all/tree/master/spring-boot-jpa

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