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Dapper的正确使用姿势

Dapper优势和缺点

优点

高性能、易排查、易运维、灵活可控

缺点

和EF相比,手写sql当修改表结构不易发现bug。
习惯了EF后再来使用Dapper,会很难适应那种没有了强类型的安全感。不过可以用单元测和心细来避免。

数据库连接

问题:IDbConnection需不需要手动Open打开连接
答案:有时候需要有时候不需要

Dapper连接可分两种:主动管理(自己管理连接的打开和关闭)和自动管理(自动管理连接的打开和关闭)

//短短三行代码即实现了dapper连接的主动管理和自动管理

bool wasClosed = cnn.State == ConnectionState.Closed;//判断连接是否为关闭状态
...
if (wasClosed) cnn.Open();
...
if (wasClosed) cnn.Close();

源码位置 https://github.com/StackExchange/Dapper/blob/master/Dapper/SqlMapper.cs#L530

Note:ADO.NET默认是启用连接池的 Pooling = true,连接池中最大连接数,默认为100

在使用Dapper的过程中,你有可能遇到过连接池超过最大限制。那问题是怎么来的呢?
如果主动管理或者自动管理连接都不会有问题。就怕你管理一半,打开不关闭:

//循环执行两百次左右就可以重现连接池超过最大限制
DBContext dBContext2 = new DBContext();
dBContext2.DbConnection.Open();

解决办法相信不用我说了。

Note:在使用事务的时候需要手动打开连接,请不要忘记在finally里面Close。

增删改查的优化

批量新增

//1、可通过匿名对象集合进行参数化数据新增。(性能优化参考3)
DbConnection.Execute(sqlStr, ListEntity);
//2、【sql拼接可大大优化执行效率】在values后面带上多有要插入的值。(如果数据太大可分批插入,如1000条一提交)
insert into tt (a,b,c,d) values (50,1,'1','1'), (51,2,'1','2'); 
//3、参数化防sql注入
var sql = insert into tt (a,b,c,d) values (@a1,@b1,@c1,@d1), (@a2,@b2,@c2,@d2); 
DynamicParameters dynamicParameters = new DynamicParameters();
dynamicParameters.Add("a1","value");
dynamicParameters.Add("b1","value");
dynamicParameters.Add("c1","value");
dynamicParameters.Add("a2","value");
dynamicParameters.Add("b2","value");
dynamicParameters.Add("c2","value");
dynamicParameters.Add("d2","value");
DbConnection.ExecuteScalar<int>(sql, dynamicParameters)

批量修改

//1、可通过匿名对象集合进行参数化数据修改。(需要修改的值都不一样的情况下,性能优化参考4)
DbConnection.Execute(sqlStr, ListEntity);
//2、如果需要修改的值都是一样,只是条件不一样。(使用SQL语句中的IN语法)
DbConnection.Execute("UPDATE tt SET aa = @aa where bb in @bb;", new { aa, bb }); 
//3、快速批量修改(此方法非常适合`新增或修改`数据的场景,可通过建联合唯一索引来实现新增或修改的区分。【组合字段不能为空,否则为空 不做唯一,有重复空数据】)
insert into test_tbl (id,dr) values (1,'2'),(2,'3'),...(x,'y') on duplicate key update dr=values(dr);
//4、参数化防sql注入
var sql = insert into test_tbl (id,dr) values (@id1,@dr1),(@id2,@dr2),...(@idn,@drn) on duplicate key update dr=values(dr);
DynamicParameters dynamicParameters = new DynamicParameters();
dynamicParameters.Add("id1","value");
dynamicParameters.Add("dr1","value");
dynamicParameters.Add("id2","value");
dynamicParameters.Add("dr2","value");
...
dynamicParameters.Add("idn","value");
dynamicParameters.Add("drn","value");
DbConnection.ExecuteScalar<int>(sql, dynamicParameters)

批量删除

同理,也可以使用参数化和IN语法

查询第一条数据

dBContext.DbConnection.QueryFirstOrDefault<ItemFCLPO>("SELECT * from itemfcl_temp limit 1;");    //正确
dBContext.DbConnection.QueryFirstOrDefault<ItemFCLPO>("SELECT * from itemfcl_temp;");            //错误
dBContext.DbConnection.Query<ItemFCLPO>("SELECT * from itemfcl_temp;").FirstOrDefault();         //错误
dBContext.DbConnection.Query<ItemFCLPO>("SELECT * from itemfcl_temp;").ToList().FirstOrDefault();//错误

If扩展方法

使用过Mybatis的同学都知道,在xml里面写if、else还是蛮好用的。虽然我还是不喜欢在xml里面写sql。
那么在Dapper里面是不是也能简便操作,答案是肯定的。这就得庆幸C#牛逼的语法了。

public static class StringExtension
{
    public static string If(this string str, bool condition)
    {
        return condition ? str : string.Empty;
    }
} 

然后我们的sql就可以这样拼接了

left join MaintenanceTemplates it on it.Id = m.MaintenanceTemplateId
where m.IsDeleted = 0
{" and m.Code = @KeyWord ".If(!string.IsNullOrWhiteSpace(input.KeyWord))}
{" and m.ProjectId = @ProjectId ".If(input.ProjectId.HasValue)}
{" and a.ProductId = @ProductId ".If(input.ProductId.HasValue)}

比起以前又臭又长的if判断,个人感觉好多了。

Note:Dapper不会因为传多了参数而报错,所以放心使用If。

工作单元

使用EF的时候很方便做事务处理,而在Dapper中貌似就没那么优雅了。
我们每次在事务逻辑开始前都需要BeginTransaction开启,事务结束后都需要CommitTransaction提交。代码看起来也就稍显混乱。
如果我们通过特性标记的方式,在标记了UnitOfWork特性的方法自动开启和提交事务那就完美了。如下:

[UnitOfWork]
public virtual void Test()
{
    //执行业务逻辑
}

当然,这是可行的。通过AOP拦截,在方法执行前开启事务,在方法执行后提交事务就可以了。
实现如下:
需要Nuget包Autofac.Extensions.DependencyInjection Autofac.Extras.DynamicProxy

[UnitOfWork]
public virtual void DelUser()
{
    var sql = "select * from UserTemp";
    var userList = dBContext.DbConnection.Query<object>(sql);

    var sql2 = $@"INSERT into UserTemp VALUES(0,'{DateTime.Now.ToString()}','sql2执行成功')";
    dBContext.DbConnection.Execute(sql2);
    throw new Exception("主动报错");//验证事务 是否有效

    var sq3 = $@"INSERT into UserTemp VALUES(0,'{DateTime.Now.ToString()}','sq3执行成功')";
    dBContext.DbConnection.Execute(sq3);
}
public class UnitOfWorkIInterceptor : IInterceptor
{
    private DBContext dBContext;
    public UnitOfWorkIInterceptor(DBContext dBContext)
    {
        this.dBContext = dBContext;
    }
    public void Intercept(IInvocation invocation)
    {
        MethodInfo methodInfo = invocation.MethodInvocationTarget;
        if (methodInfo == null)
            methodInfo = invocation.Method;

        UnitOfWorkAttribute transaction = methodInfo.GetCustomAttributes<UnitOfWorkAttribute>(true).FirstOrDefault();
        //如果标记了 [UnitOfWork],并且不在事务嵌套中。
        if (transaction != null && dBContext.Committed)
        {
            //开启事务
            dBContext.BeginTransaction();
            try
            {
                //事务包裹 查询语句 
                //https://github.com/mysql-net/MySqlConnector/issues/405
                invocation.Proceed();
                //提交事务
                dBContext.CommitTransaction();
            }
            catch (Exception ex)
            {
                //回滚
                dBContext.RollBackTransaction();
                throw;
            }
        }
        else
        {
            //如果没有标记[UnitOfWork],直接执行方法
            invocation.Proceed();
        }
    }
}

完整的测试源码,会在文末提供。

SQL监控

使用EF的同学应该很多人都知道MiniProfiler,我在前些年分享EF的时候有做过简单介绍。
那么我们在执行Dapper的时候是不是也可以对生成的sql做检测和性能监控。
答案是肯定的。Git地址

MiniProfiler监控套件还真不是一般的强。EF、MongoDB、MySql、Redis、SqlServer统统支持。
接下来我们实现对Dapper监控,导入Nuget包MiniProfiler.AspNetCore

public class ActionFilter : IAsyncActionFilter
{
    public async Task OnActionExecutionAsync(ActionExecutingContext context, ActionExecutionDelegate next)
    {
        var profiler = MiniProfiler.StartNew("StartNew");
        using (profiler.Step("Level1"))
        {
            //执行Action
            await next();
        }
        WriteLog(profiler);
    }

    /// <summary>
    /// sql跟踪
    /// 下载:MiniProfiler.AspNetCore
    /// </summary>
    /// <param name="profiler"></param>
    private void WriteLog(MiniProfiler profiler)
    {
        if (profiler?.Root != null)
        {
            var root = profiler.Root;
            if (root.HasChildren)
            {
                root.Children.ForEach(chil =>
                {
                    if (chil.CustomTimings?.Count > 0)
                    {
                        foreach (var customTiming in chil.CustomTimings)
                        {
                            var all_sql = new List<string>();
                            var err_sql = new List<string>();
                            var all_log = new List<string>();
                            int i = 1;
                            customTiming.Value?.ForEach(value =>
                            {
                                if (value.ExecuteType != "OpenAsync")
                                    all_sql.Add(value.CommandString);
                                if (value.Errored)
                                    err_sql.Add(value.CommandString);
                                var log = $@"【{customTiming.Key}{i++}】{value.CommandString} Execute time :{value.DurationMilliseconds} ms,Start offset :{value.StartMilliseconds} ms,Errored :{value.Errored}";
                                all_log.Add(log);
                            });

                            //TODO  日志记录
                            //if (err_sql.Any())
                            //    Logger.Error(new Exception("sql异常"), "异常sql:\r\n" + string.Join("\r\n", err_sql), sql: string.Join("\r\n\r\n", err_sql));
                            //Logger.Debug(string.Join("\r\n", all_log), sql: string.Join("\r\n\r\n", all_sql));
                        }
                    }
                });
            }
        }
    }
}

运行效果:

Demo源码

完整的Demo源码:https://github.com/zhaopeiym/BlogDemoCode/tree/master/Dapper_Demo/DapperDemo

本文demo适用于MySQL

结束

最后给大家推荐一个开源项目quartzuihttps://github.com/zhaopeiym/quartzui
基于Quartz.NET 3.0的web管理界面,开箱即用。也可以完美运行在树莓派上。

docker run -v /fileData/quartzuifile:/app/File  --restart=unless-stopped --privileged=true --name quartzui -dp 5088:80 bennyzhao/quartzui:RaspberryPi  

运行在普通PC或云主机上

docker run -v /fileData/quartzuifile:/app/File  --restart=unless-stopped --privileged=true --name quartzui -dp 5088:80 bennyzhao/quartzui  

原文链接:https://www.cnblogs.com/zhaopei/p/dapper.html

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