MyBatis-Plus v3.5.12版本深度解析与优化详解
MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具,在简化开发、提高效率方面发挥着重要作用。最新发布的v3.5.12版本带来了一系列修复和改进,进一步提升了框架的稳定性和易用性。本文将深入分析这些更新内容,帮助开发者更好地理解和使用这个强大的ORM框架。
核心问题修复与稳定性提升
本次更新首先解决了一些关键性的稳定性问题。批量操作异步执行时首次可能出现的NoSuchElementException错误得到了修复,这对于依赖批量处理数据的应用场景尤为重要。同时,修复了默认SQL解析线程池在JVM退出关闭导致的任务拒绝问题,确保了应用关闭时的优雅终止。
在代码生成方面,修复了实体类模板生成toString方法样式错误的问题,以及类注释与导包缺少换行的情况。这些看似细微的改进实际上提升了生成代码的可读性和一致性,体现了框架对开发体验的重视。
SQL执行引擎的重大优化
v3.5.12版本对SqlRunner进行了重要重构,改变了SQL语句的执行方式。现在不再根据参数值生成执行SQL,而是采用动态传参的方式,这带来了显著的性能提升和灵活性增强。
更值得关注的是,SqlRunner现在支持更灵活的参数处理方式:
- 单参数可以使用Map通过key获取值
- 支持List通过index索引获取值
- 支持JavaBean通过property属性获取值
这些改进使得SqlRunner在处理不同类型参数时更加灵活和强大,为开发者提供了更多可能性。
多数据源与数据库支持增强
在多数据源支持方面,Db工具类现在能够更好地处理多数据源场景,这对于企业级应用中常见的多数据库连接需求是一个重要增强。同时,框架现在能够自动识别TDengine数据库的websocket连接,扩展了对新型数据库的支持范围。
MybatisUtils类也得到了改进,现在能够更好地从自定义SqlSessionTemplate子类中提取SqlSessionFactory,这为框架的扩展性提供了更多可能。
代理与兼容性接口增强
在底层实现上,MapperProxy属性访问得到了优化,提升了框架的整体性能。CompatibleSet接口新增了getBean与getProxyTargetObject方法,为开发者提供了更多操作代理对象的方式。
值得注意的是,CompatibleSet与CompatibleHelper的包位置进行了调整,现在位于com.baomidou.mybatisplus.core.spi包中。同时,框架现在支持手动指定CompatibleSet实现,这为高级用户提供了更多自定义空间。
代码生成器的全面优化
代码生成器部分得到了全面细致的优化:
- 处理驱动返回索引信息为null的情况,增强了鲁棒性
- 处理以PRIMARY_KEY_开头的主键索引情况,扩展了兼容性
- 去除Kotlin实体模板中不必要的@Override注解
- 统一了serviceImpl生成格式
- 优化了mapper接口的多余换行问题
- 规范了Kotlin实体模板的导包结束分隔符
- 优化了controller的多余换行
- 修正了Kotlin实体属性多余空格问题
- 统一了各种Java实体模板的toString方法样式
这些改进虽然看似细微,但共同提升了生成代码的质量和一致性,体现了框架对细节的关注。
总结
MyBatis-Plus v3.5.12版本在稳定性、性能和易用性方面都做出了重要改进。从SQL执行引擎的优化到代码生成器的细节打磨,从多数据源支持到代理接口的增强,每一个改进都旨在为开发者提供更好的开发体验。
对于正在使用或考虑采用MyBatis-Plus的团队,这个版本值得升级。它不仅修复了已知问题,还引入了多项增强功能,能够满足更复杂的业务场景需求。特别是对于需要处理多数据源或使用非传统数据库的项目,新版本提供的支持将大大简化开发工作。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00