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Spring详解1.概述
Spring详解2.理解IoC容器
Spring详解3.Bean的装配
Spring详解4.容器内幕
Spring详解5.AOP
Spring详解6.基于AspectJ的AOP
Spring详解7.Spring MVC
Spring详解8.Spring DAO

1 Spring DAO的概念

什么是DAO

DAO（Data Access Object）是用于访问数据的对象，虽然在大多数情况下将数存在数据库中，但这并不是唯一的选择，也可以将数据存储到文件中或LDAP中。DAO不但屏蔽了数据存储的最终介质的不同，也屏蔽了具体的实现技术的不同。提供DAO层的抽象可以带来一些好处：可以很容易地构造模拟对象，方便单元测试的开展；在使用切面时会有更多的选择，既可以使用JDK动态代理，又可以使用 CGLib动态代理。

Spring DAO的内容

Spring对多个持久化技术提供了集成支持，包括 Hibernate、 MyBatis、JPA、JDO；

Spring提供一个简化JDBC API操作的Spring JDBC框架。

Spring面向DAO制定了一个通用的异常体系，屏蔽具体持久化技术的异常，使业务层和具体的持久化技术实现解耦。

Spring提供了模板类简化各种持久化技术的使用。

2 Spring统一的异常体系

数据访问异常DataAccessException

Spring在org.springframework.dao包中提供了一套完备优雅的DAO异常体系，这些异常都继承于 DataAccessException，而DataAccessException本身又继承于NestedRuntimeException，NestedRuntime Exception异常以嵌套的方式封装了源异常。因此，虽然不同持久化技术的特定异常被转换到 Spring的DAO异常体系中，但原始的异常信息并不会丢失；只要用户愿意,就可以方便地通过getCause()方法获取原始的异常信息。

InvalidDataAccessApiUsageException 不正确地调用某一持久化技术时抛出的异常，如在 Spring JDBC中查询对象，在调用前必须进行编译操作,如果忘记这项操作则会产生该异常。这种异常不是由底层数据资源产生的，而是由不正确地使用持久化技术产生的 InvalidDataAccessResourceUsageException 在访问数据源时使用了不正确的方法所抛出的异常，如SQL语句错误将抛出该异常 PermissionDeniedDataAccessException 数据访问时由于权限不足引发的异常，如仅拥有只读权限的用户试图进行数据更改操作时将抛出该异常 UncategorizedAccessException 其他未分类的异常都归到该异常中

JDBC异常转换器

传统的JDBC API在发生几乎所有的数据操作问题时都会抛出相同的SQLException，它将异常的细节性信息封装在异常属性中。SQLException拥有两个代表异常具体原因的属性：错误码和SQL状态码。

Spring根据错误码和SQL状态码信息将SQLException译成 Spring DAO的异常体系所对应的异常。 org.springframework.jdbc.support.SQLExceptionTranslator 接口的两个实现类SQLErrorCodeTranslator和SQLStateSQLExceptionTranslator分别负责处理SQLException中错误码和SQL状态码的翻译工作。

其他持久化技术的异常转换器

由于各种框架级的持久化技术都拥有一个语义明确的异常体系，所以将这些异常转换为Spring DAO的体系相对轻松一些。在 org.springframework.orm 包中，分别为Spring所支持的ORM持久化技术定义了一个子包，在这些子包中提供相应ORM技术的整合类。

ORM持久化技术 异常转换器

3 统一数据访问模板

访问数据库的流程

以JDBC为例，访问数据库的操作大致按照以下流程进行：准备资源、启动事务、 在事务中执行具体的数据访问操作 、提交/回滚事务、关闭资源及处理异常。而其中除了 在事务中执行具体的数据访问操作 是业务相关的，其他代码都是几乎固定不变的。

Spring DAO的模板

Spring将这个相同的数据访问流程固化到模板类中，并将数据访问中固定和变化的部分分开，同时保证模板类是线程安全的，以便多个数据访问线程共享同一个模板实例。固定的部分在模板类中已经准备好，而变化的部分通过回调接口开放出来，用于定义具体数据访问和结果返回的操作。这样，只要编写好回调接口，并调用模板类进行数据访问，就可以得到预想的结果。

4 数据源

不管采用何种持久化技术，都必须拥有数据连接。在 Spring中，数据连接是通过数据源获得的。在Spring中，不但可以通过JNDI获取应用服务器的数据源，也可以直接在Spring容器中配置数据源，还可以通过代码的方式创建一个数据源，以便进行无容器依赖的单元测试。

配置DBCP数据源

@Bean(destroyMethod = "close")
    public BasicDataSource basicDataSource() {
        BasicDataSource basicDataSource = new BasicDataSource();
        basicDataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
        basicDataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
        basicDataSource.setUsername("root");
        basicDataSource.setPassword("password");
        return basicDataSource;
BasicDataSource提供了close方法关闭数据源，所以必须设定destroyMethod为close，以便 Spring容器关闭时，数据源能够正常关闭。
假设数据库是 MySQL，如果数据源配置不当，则将可能发生经典的8小时问题——原因是MySQL在默认情况下如果发现一个连接的空闲时间超过8小时，则将会在数据库端自动关闭这个连接。而数据源并不知道这个连接已经被数据库关闭了，当它将这个无用的连接返回给某个DAO时，DAO就会报无法获取 Connection的异常。
配置C3P0数据源
C3P0是一个开放源码的JDBC数据源实现项目，实现了JDBC3和JDBC2扩展规范说明的Connection和Statement池。ComboPooledDataSource也提供了一个用于关闭数据源的close方法，这样就可以保证 Spring容器关闭时数据源能够被成功释放。C3P0拥有比DBCP更丰富的配置属性，通过这些属性,可以对数据源进行各种有效的控制。
配置Druid数据源
Druid首先是阿里巴巴开源的一个数据库连接池，但它不仅仅是一个数据库连接池，它还包含一个ProxyDriver，一系列内置的JDBC组件库，一个SQL Parser。Druid是目前最好的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource。
    @Bean
    public DruidDataSource druidDataSource() {
        DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
        druidDataSource.setDriverClassName(driverClassName);
        druidDataSource.setUrl(url);
        druidDataSource.setUsername(username);
        druidDataSource.setPassword(password);
        return druidDataSource;
使用配置文件放置属性
@PropertySource(value = "classpath:database.properties")
public class DatabaseConfig {
    @Value("${jdbc.driverClassName}")
    private String driverClassName;
    @Value("${jdbc.url}")
    private String url;
    @Value("${jdbc.username}")
    private String username;
    @Value("${jdbc.password}")
    private String password;
配置JNDI
如果应用配置在高性能的应用服务器上，则可能更希望使用应用服务器本身提供的数据源。应用服务器的数据源使用JNDI开放调用者使用，Spring为此专门提供了引用JDI数据源的JndiobjectFactoryBean类，通过jndiName指定引用的JNDI数据源名称。
Spring数据源
Spring本身也提供了一个简单的数据源实现类DriverManagerDataSource，它位于org. springframework.jdbc.datasource包中。这个类实现了Javax.sql.DataSource接口，但它并没有提供池化连接的机制；每次调用 getConnectionO方法获取新连接时，只是简单地创建一个新的连接。因此，这个数据源类比较适合在单元测试或简单的独立应用中使用，因为它不需要额外的依赖类。
5 Spring JDBC
Spring JDBC是Spring所提供的持久层技术。它的主要目的是降低使用 JDBC API的门槛，以一种更直接、更简洁的方式使用 JDBC API。在 Spring JDBC里，仅需做那些与业务相关的DML操作的事，而将资源获取、Statement创建、资源释放及异常处理等繁杂而乏味的工作交给Spring JDBC。
5.1 使用Spring JDBC
简单的例子
    private void func() {
        JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(); // (1)
        jdbcTemplate.setDataSource(dataSource);
        String sql = "INSERT INTO tb_name (name, value) VALUES ('Lucas', '26')";
        jdbcTemplate.execute(sql);
上述示例中，特意将数据源创建和模板实例创建的代码都列在这个例子中，但在实际应用中，用户一般不会在DAO中做这些事情。由于JdbcTemplate是线程安全的，因而所有的DAO都可以共享同一个 JdbcTemplate实例，这样(1)的代码就可以从DAO中移除了，转而在 Spring配置文件中统一定义即可。
在DAO中使用JdbcTemplate
@Configuration
public class DatabaseConfig {
    @Bean
    public JdbcTemplate jdbcTemplate(@Autowired DataSource dataSource) {
        JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate();
        jdbcTemplate.setDataSource(dataSource);
        return jdbcTemplate;
@Repository
public class MyTestDao {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    public void func() {
        jdbcTemplate.execute("INSERT INTO tb_name (name, value) VALUES ('Lucas', '26')");
JdbcTemplate的属性
JdbcTemplate拥有几个可用于控制底层JDBC API的属性
queryTimeout：设置 JdbcTemplate所创建的Statement查询数据时的最大超时时间。默认为0，表示使用底层JDBC驱动程序的默认设置。
fetchSize：设置底层的ResultSet每次从数据库返回的行数。该属性对程序的性能影响很大，如果设置过大，因为一次性载入的数据都放到内存中，所以内存的消耗很大：反之，如果设置过小，从数据库读取的次数将增大，也会影响性能。默认值为0，表示使用底层JDBC驱动程序的默认设置。
maxRows：设置底层的Resultset从数据库返回的最大行数。默认值为0，表示使用底层JDBC驱动程序的默认设置。
ignoreWarnings：是否忽略SQL的警告信息。默认为tue，即所有的警告信息都被记录到日志中，如果设置为fale，则JdbcTemplate将抛出SQLWarningException。
5.2 数据操作
更改数据update
JdbcTemplate在内部是通过PreparedStatement执行SQL语句的，可以使用绑定了参数的SQL语句。
    private void func() {
        String value = "ZZX";
        // (1) 直接执行SQL
        jdbcTemplate.update("UPDATE tb_name SET name = 'ZZX' WHERE id = '1'");
        // (2) 绑定参数的SQL
        jdbcTemplate.update("UPDATE tb_name SET name = ? WHERE id = ?", new Object[]{value, 2});
        // (3) 指定参数的参数类型
        jdbcTemplate.update("UPDATE tb_name SET name = ? WHERE id = ?", new Object[]{value, 3}, new int[]{Types.VARCHAR, Types.INTEGER});
带回调的update
需要指出的是，在实际使用中，应优先考虑使用不带回调接口的 JdbcTemplate方法。首先，回调使代码显得臃肿；其次，回调并不能带来额外的好处。当使用简洁版的方法时，JdbcTemplate会在内部自动创建这些回调实例。以下是带回调带update方法：
int update(String sql, PreparedStatementSetter pss)：PreparedStatementSetter是一个回调接口，它定义了一个void set values( PreparedStatement ps)接口方法。 JabcTemplate使用SQL语句创建出 PreparedStatement实例后，将调用该回调接口执行绑定参数的操作。PreparedStatement绑定参数时，参数索引从1开始而非从0开始。
int update(PreparedStatementCreator psc)：PreparedStatementCreator也是一个回调接口，它负责创建一个PreparedStatement实例。该回调接口定义了一个PreparedStatement create PreparedStatement( Connection con)方法。
protected int update(PreparedStatementCreator psc, PreparedStatementSetter pss)：联合使用PreparedStatementCreator和 PreparedStatementSetter回调。
获取自增主键
在JDBC3.0规范中，当新增记录时，允许将数据库自动产生的主键值绑定到Statement或PreparedStatement中。在使用 Statement时，可以通过以下方法绑定主键值：int executeUpdate(String sql, int autoGeneratedKeys)；也可以通过Connection创建绑定自增主键值的PreparedStatement，如下：Preparedstatement prepareStatement(String sql, int autoGeneratedKeys)。Spring利用这一技术，提供了一个可以返回新增记录对应主键值的方法：int update(Preparedstatementcreator psc, KeyHolder generatedKey Holder)。
private void func() {
        String sql = "INSERT INTO tb_name (name) VALUES (?)";
        // 创建一个主键持有对象
        KeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder();
        jdbcTemplate.update((Connection con) ->  {
            PreparedStatement statement = con.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);
            statement.setString(1, "ZZX");
            return statement;
            }, keyHolder);
        // 获取主键
        System.out.println(keyHolder.getKey().intValue());
批量修改数据
如果需要一次性插入或更新多条记录，最好的选择是使用JdbcTemplate批量数据更改的方

法。JdbcTemplate的两个批量数据操作方法：
int[] batchUpdate(String[] sql)：多条SQL语句组成一个数组（这些SQL语句不带参数），该方法以批量方式执行这些SQL语句。 Spring在内部使用JDBC提供的批量更新API完成操作。
int[] batchUpdate(String sql, BatchPreparedStatementSetter pss)：使用该方法对于同

一结构的带参SQL语句多次进行数据更新操作。BatchPreparedStatementSetter是一次性批量提交数据的，getSize()是整批的大小。
private void func() {
        String sql = "INSERT INTO tb_name (name) VALUES (?)";
        String[] values = {"A", "B", "C"};
        jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {
            @Override
            public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
                ps.setString(1, values[i]);
            @Override
            public int getBatchSize() {
                return values.length;
查询数据——使用RowCallbackHandler
当结果集中没有数据时，此时并不会抛出异常，而是此时RowCallbackHandler回调接口中定义的处理逻辑没有得到调用。
    private void func() {
        String sql = "SELECT * FROM tb_name WHERE id = 1";
        User user = new User();
        jdbcTemplate.query(sql, (ResultSet rs) -> {
            user.setId(rs.getInt("id"));
            user.setName(rs.getString("name"));
            user.setValue(rs.getLong("value"));
        System.out.println(user);
批量查询数据——使用RowCallbackHandler
private void func() {
        String sql = "SELECT * FROM tb_name";
        List<User> users = new ArrayList<>();
        jdbcTemplate.query(sql, (ResultSet rs) -> {
            User user = new User();
            user.setId(rs.getInt("id"));
            user.setName(rs.getString("name"));
            user.setValue(rs.getLong("value"));
            users.add(user);
        System.out.println(users);
查询数据——使用RowMapper<T>
private void func() {
        String sql = "SELECT * FROM tb_name";
        List<User> users = jdbcTemplate.query(sql, (ResultSet rs, int rowNum) -> {
            User user = new User();
            user.setId(rs.getInt("id"));
            user.setName(rs.getString("name"));
            user.setValue(rs.getLong("value"));
            return user;
        System.out.println(users);
从功能上来说，RowCallbackHandler和RowMapper<T并没有太大的区别，它们都用于定义结果集行的读取逻辑，将 Resultset中的数据映射到对象或List中。
通过JDBC查询返回一个Resultset结果集时，JDBC并不会一次性将所有匹配的数据都加载到JM中，而是只返回一批次的数据(由JDBC驱动程序决定)，当通过ResultSet#next()游标滚动结果集超过数据范围时，JDBC再获取一批数据。这样以一种“批量化+串行化”的处理方式避免大结果集处理时JVM内存的过大开销。
当处理大结果集时，如果使用RowMapper，那么采用的方式是将结果集中的所有数据都放到一个Lis<T>对象中，这样将会占用大量的JVM内存，甚至可能直接引发OutOfMemoryException异常。这时，可使用RowCallbackHandler接口，在processRow()接口方法内部一边获取数据一边完成处理，这样数据就不会在内存中堆积，可大大减少对JVM内存的占用。
采用RowMapper的操作方式是先获取数据，然后再处理数据；而 RowCallbackHandler的操作方式是一边获取数据一边处理，处理完就丢弃之。因此，可以将 Row Mapper看作采用批量化数据处理策略，而 RowHandler则采用流化处理策略。
查询单值数据
如果查询的结果集仅有一个值，如SELECT COUNT(*) FROM tb_name，这时可以使用更简单的方式获取结果集的值。 JdbcTemplate为获取结果集中的单值数据提供了3组方法，分别用于获取int、long的单值，其他类型的单值则以 Object类型返回。
调用存储过程
JdbcTemplate提供了两个调用存储过程的接口方法，分别介绍如下。
<T> T execute(String callString, CallableStatementCallback<T> action)：用户通过callString参数指定调用存储过程的SQL语句；第二个参数CallableStatementCallback<T>是一个回调接口，可以在接口的方法中进行输入参数绑定、输出参数注册及返回数据处理等操作。
<T> T execute(CallableStatementCreator csc, CallableStatementCallback<T> action)：该接口方法使用 CallableStatementCreator创建CallableStatement。CallableStatementCreator负责创建 CallableStatement实例、绑定参数、注册输出参数等工作，CallableStatementCallback<T>负责处理存储过程的返回结果。 Spring提供了创建CallableStatementcreator的工厂类 CallableStatementCreatorFactory，通过该工厂类可以简化CallableStatementCreator的实例创建工作。
6 整合其他ORM框架
6.1 Spring ORM框架好处
方便基础设施的搭建：对于不同的ORM框架，始终可以采用相同的方式配置数据源；Spring还为不同的ORM框架提供了相应的FactoryBean，用以初始化ORM框架的基础设施，可以将它们当成普通的Bean对待。
异常封装：Spring能够转换各种ORM框架所抛出的异常，将ORM框架专有的或检査型异常

转换为Spring DAO异常体系中的标准异常。
统一的事务管理：通过使用基于 Spring DAO模板的编程风格，甚至使用ORM框架原生的API,只要遵循 Spring所提出的很少的编程要求，就可以使用 Spring提供的事务管理功能。此外，JDBC代码能够在事务级别上与用户使用的ORM框架一起使用。这一功能对于诸如批量处理、LOB操作等并不适合单独采用ORM完成的地方尤其有用。
允许混合使用多个ORM框架：Spring在DAO异常、事务、资源等高级层次建立了抽象，因而可以让业务层对DAO具体实现的技术不敏感，可以在底层选用适合的实现方式，甚至可以混合使用多种ORM
方便单元测试：Spring容器使得替换不同的实现和配置变得非常简单，这些内容包括 HibernateSession Factory的位置、 JDBC DataSource、事务管理器及映射对象的实现等，这样就很容易隔离并测试不同的DAO类。