Mybatis 与 Spring Boot 整合实战：2025 最新配置方法与性能优化

? Mybatis 与 Spring Boot 整合实战：2025 最新配置方法与性能优化

?️ 2025 最新整合配置：版本选择与依赖管理

? 版本选型建议

? 依赖配置步骤

1. 添加核心依赖：在 pom.xml 中引入以下依赖：
   
   
   xml

   <dependency>
       <groupId>org.mybatis.spring.bootgroupId>
       <artifactId>mybatis-spring-boot-starterartifactId>
       <version>3.0.4version>
   dependency>
   <dependency>
       <groupId>com.baomidougroupId>
       <artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
       <version>3.5.6version>
   dependency>
   <dependency>
       <groupId>mysqlgroupId>
       <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
       <version>8.0.33version>
   dependency>
   
   
   
   这里用的是 MyBatis-Plus 3.5.6，它支持 Java 17 的 Record 类和 Spring Boot 3.x 的模块化配置。
   
   
2. 数据源配置：在 application.properties 中设置数据库连接信息：
   
   
   properties

   spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?useSSL=false&serverTimezone=UTC
   spring.datasource.username=root
   spring.datasource.password=your_password
   spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
   
   
   
   同时，配置 HikariCP 连接池参数以提升性能：
   
   
   properties

   spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=
   spring.datasource.hikari.minimum-idle=
   spring.datasource.hikari.connection-timeout=
   
   
   
3. MyBatis-Plus 分页插件配置：创建配置类 MybatisPlusConfig，添加分页拦截器：
   
   
   java

   @Configuration
   @MapperScan("com.example.mapper")
   public class MybatisPlusConfig {
       @Bean
       public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
           MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
           interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
           return interceptor;
       }
   }
   
   
   
   这样就能直接使用 Page 对象进行分页查询了。
   
   

? 性能优化核心策略：从 SQL 到架构的全方位调优

? SQL 优化技巧

1. 避免全表扫描：确保查询条件使用了索引字段。比如在用户表的 user_name 字段上创建索引，查询时就能快速定位数据。
2. 分页查询优化：对于大数据量分页，推荐使用 PaginationInnerInterceptor 插件，它会自动生成 LIMIT 和 OFFSET 条件，避免手动拼接 SQL 的麻烦。
3. 批量操作优化：在插入或更新大量数据时，使用 MyBatis-Plus 的 saveBatch 方法，并配置 rewriteBatchedStatements=true 参数。实测显示，这能将批量插入性能提升 2000% 以上。

? 缓存策略升级

1. 一级缓存与二级缓存：Mybatis 默认开启一级缓存（SqlSession 级别），可以通过配置 localCacheScope=STATEMENT 来控制缓存范围。二级缓存（全局缓存）需要在 MybatisConfig 中启用，并选择合适的缓存实现，如 Ehcache 或 Redis。
2. 分布式缓存整合：对于高并发场景，结合 Redis 实现分布式缓存。在服务层使用 @Cacheable 注解缓存热点数据，比如用户信息：
   java

   @Cacheable(value = "users", key = "#id")
   public User getUserById(Long id) {
       return userMapper.selectById(id);
   }
   
   
   同时设置合理的过期时间，避免缓存穿透和雪崩问题。

?️ 架构层优化

1. 读写分离：在分布式系统中，配置主从数据库，读操作路由到从库，写操作路由到主库。可以使用 ShardingSphere 等工具实现数据源动态切换。
2. 分库分表：当单表数据量过大时，采用分库分表策略。例如，将订单表按用户 ID 哈希分表，提升查询效率。MyBatis-Plus 提供了 ShardingInnerInterceptor 来支持分库分表操作。

?️ 安全最佳实践：构建可靠的防护体系

? 身份认证与授权

1. Spring Security 整合：使用 Spring Security 实现用户认证和授权。配置 SecurityConfig 类，启用基于表单的登录和权限控制：
   
   
   java

   @Configuration
   @EnableWebSecurity
   public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
       @Override
       protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
           http.authorizeRequests()
               .antMatchers("/api/public/**").permitAll()
               .antMatchers("/api/private/**").authenticated()
               .and()
               .formLogin();
       }
   }
   
   
   
   同时，使用 BCrypt 对密码进行加密存储。
   
   
2. 输入验证：在控制器层使用 @Valid 注解对请求参数进行校验，防止 SQL 注入和 XSS 攻击。例如：
   
   
   java

   @PostMapping("/user")
   public ResponseEntity<User> createUser(@Valid @RequestBody User user) {
       // 处理逻辑
   }
   
   
   

? 数据加密与传输安全

1. 敏感数据加密：对数据库中的敏感字段，如密码、手机号，使用 AES 或 RSA 算法进行加密存储。MyBatis-Plus 提供了 EncryptTypeHandler 来简化加密字段的映射。
2. HTTPS 协议：强制使用 HTTPS 进行数据传输，配置 Spring Boot 的 SSL 证书，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。

? 监控与调优：持续提升系统性能

?️ 性能监控工具链

1. MyBatis 日志监控：开启 MyBatis 的 SQL 日志，记录执行时间和参数，方便排查慢查询。在 application.properties 中配置：
   properties

   mybatis.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl
   
   
   
2. Arthas 实时诊断：通过 Arthas 工具动态查看方法执行情况、线程状态和 SQL 执行计划，快速定位性能瓶颈。
3. SkyWalking 全链路追踪：集成 SkyWalking 监控系统，追踪请求在各个服务之间的调用路径，分析响应时间和错误分布。

? 调优实战案例

1. SQL 优化：将 SELECT * 改为具体字段，并添加索引和查询条件，避免全表扫描。
2. 自定义 ResultSetHandler：实现批量结果集处理，避免 N+1 查询问题。
3. 分页与缓存结合：使用 Page 对象进行分页查询，并将热点订单数据缓存到 Redis，减少数据库压力。

? 总结与展望