Spring Data JPA 性能优化

JPA 提供便利，但不合理的映射会造成性能瓶颈。

核心概念

• 合理使用 Lazy/Eager Fetch 避免 N+1。
• 批量操作需要清理持久化上下文。
• 二级缓存、查询缓存提升读性能。

实战步骤

• 使用 EntityGraph 与 fetch join 控制加载。
• 批量插入使用 saveAll + flush + clear。
• 启用统计日志分析慢查询。

进阶建议

• 结合 QueryDSL 编写类型安全查询。
• 拆分读写库并使用同步策略。
• 监控连接池、慢 SQL 与锁情况。

代码示例

@EntityGraph(attributePaths = {"items", "customer"})
List<Order> findByStatus(OrderStatus status);

小结

综合这些策略，{article['title']} 能帮助 Java 服务在复杂环境中保持高可用与高性能。