本节我们来实现JdbcTemplate。在Spring中，通过JdbcTemplate，基本封装了所有JDBC操作，可以覆盖绝大多数数据库操作的场景。
配置DataSource
使用JdbcTemplate之前，我们需要配置JDBC数据源。Spring本身只提供了基础的DriverManagerDataSource，但Spring Boot有一个默认配置的数据源，并采用HikariCP作为连接池。这里我们仿照Spring Boot的方式，先定义默认的数据源配置项：
summer:
datasource:
url: jdbc:sqlite:test.db
driver-class-name: org.sqlite.JDBC
username: sa
password:
再实现一个HikariCP支持的DataSource：
@Configuration
public class JdbcConfiguration {
@Bean(destroyMethod = "close")
DataSource dataSource(
// properties:
@Value("${summer.datasource.url}") String url,
@Value("${summer.datasource.username}") String username,
@Value("${summer.datasource.password}") String password,
@Value("${summer.datasource.driver-class-name:}") String driver,
@Value("${summer.datasource.maximum-pool-size:20}") int maximumPoolSize,
@Value("${summer.datasource.minimum-pool-size:1}") int minimumPoolSize,
@Value("${summer.datasource.connection-timeout:30000}") int connTimeout
) {
var config = new HikariConfig();
config.setAutoCommit(false);
config.setJdbcUrl(url);
config.setUsername(username);
config.setPassword(password);
if (driver != null) {
config.setDriverClassName(driver);
}
config.setMaximumPoolSize(maximumPoolSize);
config.setMinimumIdle(minimumPoolSize);
config.setConnectionTimeout(connTimeout);
return new HikariDataSource(config);
}
}
这样，客户端引入JdbcConfiguration就自动获得了数据源：
@Import(JdbcConfiguration.class)
@ComponentScan
@Configuration
public class AppConfig {
}
定义JdbcTemplate
下一步是定义JdbcTemplate，唯一依赖是注入DataSource：
public class JdbcTemplate {
final DataSource dataSource;
public JdbcTemplate(DataSource dataSource) {
this.dataSource = dataSource;
}
}
JdbcTemplate基于Template模式，提供了大量以回调作为参数的模板方法，其中以execute(ConnectionCallback)为基础：
public <T> T execute(ConnectionCallback<T> action) {
try (Connection newConn = dataSource.getConnection()) {
T result = action.doInConnection(newConn);
return result;
} catch (SQLException e) {
throw new DataAccessException(e);
}
}
即由JdbcTemplate处理获取连接、释放连接、捕获SQLException，上层代码专注于使用Connection：
@FunctionalInterface
public interface ConnectionCallback<T> {
@Nullable
T doInConnection(Connection con) throws SQLException;
}
其他方法其实也是基于execute(ConnectionCallback)，例如：
public <T> T execute(PreparedStatementCreator psc, PreparedStatementCallback<T> action) {
return execute((Connection con) -> {
try (PreparedStatement ps = psc.createPreparedStatement(con)) {
return action.doInPreparedStatement(ps);
}
});
}
上述代码实现了ConnectionCallback，内部又调用了传入的PreparedStatementCreator和PreparedStatementCallback，这样，基于更新操作的update就可以这么写：
public int update(String sql, Object... args) {
return execute(
preparedStatementCreator(sql, args),
(PreparedStatement ps) -> {
return ps.executeUpdate();
}
);
}
基于查询操作的queryForList()就可以这么写：
public <T> List<T> queryForList(String sql, RowMapper<T> rowMapper, Object... args) {
return execute(preparedStatementCreator(sql, args),
(PreparedStatement ps) -> {
List<T> list = new ArrayList<>();
try (ResultSet rs = ps.executeQuery()) {
while (rs.next()) {
list.add(rowMapper.mapRow(rs, rs.getRow()));
}
}
return list;
}
);
}
剩下的一系列查询方法都是基于上述方法的封装，包括：
- queryForList(String sql, RowMapper rowMapper, Object... args)
- queryForList(String sql, Class clazz, Object... args)
- queryForNumber(String sql, Object... args)
总之，就是一个工作量的问题，开发难度基本为0。
测试时，可以使用Sqlite这个轻量级数据库，测试用例覆盖到各种SQL操作，最后把JdbcTemplate加入到JdbcConfiguration中，就基本完善了。