记录因Sharding Jdbc批量操作引发的一次fullGC( 二 ) _生活百科

GC 情况如下：

文章插图
cache 里面存有元素：

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可以看出 GC 次数有减少，本地缓存的条数由 600 多减到了 11 个，如果导出堆内存还能看出至少降低了几百 M 的本地内存占用。
另外，这个 cache 是有大小限制的，如果因为一个 sql 占了 600 多个位置，那么其他的 sql 的缓存就会被清理，导致其他 SQL 性能会受到影响，甚至如果机器本身内存不高，还会因为这个 cache 过大而导致频繁的 Full GC
大家以后在使用 Sharding JDBC 进行批量操作的时候就需要多注意了
另附上拆分为固定大小的数组的工具方法如下：

public class ShardingUtils {private static Integer[] nums = new Integer[]{800,500,300, 200, 100, 50, 25, 10, 5, 2, 1};public static <T> List<List<T>> shard(final List<T> originData) {return shard(originData, new ArrayList<>());}private static <T> List<List<T>> shard(final List<T> originData, List<List<T>> result) {if (originData.isEmpty()) {return result;}for (int i = 0; i < nums.length; i++) {if (originData.size() >= nums[i]) {List<T> ts = originData.subList(0, nums[i]);result.add(ts);List<T> ts2 = originData.subList(nums[i], originData.size());if (ts2.isEmpty()) {return result;} else {return shard(ts2, result);}}}return result;}}