在使用MyBatis-Plus进行批量操作时，很多开发者会倾向于使用saveBatch和saveOrUpdateBatch这两个方法，因为它们极大地简化了代码的书写，并且提供了便捷的批量插入和更新功能。然而，随着项目的规模扩大和数据的增加，这两个方法的性能问题便逐渐显露出来，尤其是在面对长事务、锁竞争和键冲突等问题时，容易导致系统的性能下降和不稳定。
性能问题分析
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长事务：
saveBatch和saveOrUpdateBatch在处理大量数据时，会将所有的插入或更新操作放在同一个事务中执行。如果一次插入的数据量较大（例如数千条甚至上万条记录），均会增加事务的生命周期，从而影响数据库的性能和响应速度。在事务期间，数据库的锁会一直保持，可能导致其他并发操作被阻塞，引发性能瓶颈。 -
锁竞争： 在一个大事务中，如果多个线程同时尝试执行同样的
saveBatch，可能会导致锁竞争问题。数据库在处理插入时，会对相关表加锁，尤其是在进行主键检查时，多个线程并发操作时，可能会导致死锁或者其他锁等待的情况发生。 -
键冲突： 若插入操作的记录中，主键或唯一索引出现重复数据，那么会导致插入操作失败，特别是在执行
saveOrUpdateBatch时，若没有处理这些可能的键冲突，整个批量操作可能会中断。
代码示例
为了更好地理解这些问题，我们来看一个简单的示例：
List<User> userList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
User user = new User();
user.setId(i); // 假设ID是主键
user.setName("User" + i);
userList.add(user);
}
// 使用 MyBatis-Plus 的 saveBatch
boolean result = userService.saveBatch(userList);
在这个例子中，我们创建了一个包含1万条用户的列表，并尝试使用saveBatch进行一次性插入。虽然很简单，但在实际运行中，可能会经历长时间的锁等待和性能下降情况。
替代方案
为了避免上述问题，我们建议采用分批插入的方法。这可以通过将大数据量拆分为多个小批次进行插入，从而降低事务的长度，减少锁竞争，并有效处理潜在的键冲突问题。以下是一个示例：
int batchSize = 1000; // 定义每批次的大小
List<User> userList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
User user = new User();
user.setId(i);
user.setName("User" + i);
userList.add(user);
// 每当达到指定大小，就执行一次插入
if (userList.size() == batchSize) {
userService.saveBatch(userList);
userList.clear(); // 清空已插入的列表
}
}
// 插入剩余的数据
if (!userList.isEmpty()) {
userService.saveBatch(userList);
}
通过将数据分批插入，每次处理1000条记录，可以有效地降低锁的持有时间，避免长事务带来的性能瓶颈。
总结
虽然saveBatch和saveOrUpdateBatch在MyBatis-Plus中提供了便利，但由于其潜在的性能问题，我们在进行批量数据插入时应该更为谨慎。建议开发者根据具体业务场景，合理划分批次，并设计良好的数据处理逻辑，以降低对数据库的压力，提高系统的稳定性和性能。选择合适的方法，将极大增强系统的可靠性和响应速度。
