想象一下这样的场景：你的系统需要处理上万条用户数据，每次单条操作都像蚂蚁搬家般缓慢。页面加载时间从秒级变成分钟级，数据库连接数飙升，服务器开始发出抗议的嗡鸣。这种时候，批量操作就不再是可选功能，而是救命的稻草。
为什么需要批量操作
性能提升从来不是锦上添花，而是系统生存的硬需求。单条SQL执行时，每次都要经历建立连接、解析SQL、执行、返回结果、关闭连接的完整流程。当数据量达到某个临界点，这种重复开销会呈指数级增长。
我去年参与过一个电商项目，最初采用单条插入方式处理每日订单。随着业务增长，夜间批量同步从10分钟延长到2小时。改为批量操作后，同样的数据量只需要8分钟。这种改变不仅仅是数字的提升，更是用户体验与系统稳定性的质变。
隐藏的陷阱与挑战
批量操作看似简单，实则暗流涌动。内存溢出是最常见的“杀手”——一次性加载过多数据到内存，导致JVM不堪重负。我曾经见过一个团队为了追求极致性能，试图单次处理50万条记录，结果直接引发生产环境Full GC。
另一个容易被忽视的问题是事务超时。批量操作往往需要较长的执行时间，默认的事务配置很可能中途断开，造成部分数据更新、部分数据丢失的尴尬局面。数据库锁竞争也不容小觑，特别是在高并发场景下，一个设计不当的批量操作可能阻塞整个系统。
我们的解决之道
Java优学网的教程从实际痛点出发，不堆砌枯燥的理论。我们更关注那些文档上不会写、但实践中一定会遇到的细节。比如如何根据服务器配置动态调整批量大小，如何在性能与稳定性之间找到最佳平衡点。
教程中的每个案例都经过真实环境验证，提供的代码片段可以直接应用到项目中。我们特别注重错误处理与回滚机制，毕竟批量操作一旦出错，影响范围远大于单条操作。这种务实的态度让我们的教程在开发者社区获得了不错的口碑。
批量操作确实需要更多的事前考虑，但这份投入绝对物超所值。它就像给系统装上了涡轮增压，在数据洪流中依然能保持优雅的性能表现。
INSERT INTO users (name, email) VALUES
<foreach collection="list" item="item" separator=",">
(#{item.name}, #{item.email})
</foreach>
@Bean public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(dataSource());
// 配置执行器类型为BATCH
org.apache.ibatis.session.Configuration configuration = new org.apache.ibatis.session.Configuration();
configuration.setDefaultExecutorType(ExecutorType.BATCH);
sessionFactory.setConfiguration(configuration);
return sessionFactory.getObject();
}
