前言

• 本文使用 Spock（可集成Spring Boot项目） 编写测试用例，基于 Groovy (JVM语言)
• 用例的目标为 Mybatis 的查询api
• 用例数据量10W 行
• 用例仓库地址

1. 配置用例堆内存大小

-Xmx100m，配置堆内存大小，让溢出情况更快出现

2. 单次全量查造成 GC overhead limit exceeded

“GC overhead limit exceeded”是Java虚拟机（JVM）在运行时抛出的一个错误消息，它指示JVM花费了太多时间进行垃圾回收（GC），但回收的堆内存却很少
以下用例的意思是，期待抛出异常，并打印异常信息。

3. 分片查询减轻GC压力

• 使用 Guava 的工具分片查询同一批数据，异常消失。
  

4. Spock 语法积累

4.1 测试用例的钩子函数

Spock 相关的钩子函数造数

• setup 方法——用例执行前调用
• cleanup 方法——用例执行后调用

@SpringBootTest(classes = KetchupApplication.class)
class GcSpec extends Specification {@ResourceFileOutputRecordMapper mapper/*** 十万条数据库查询*/Long startId = 1;Long endId = 100000;	/*** 生成十万条数据，测试用例执行完后删除*/def setup() {def allIds = (startId..endId).toList()Lists.partition(allIds, 1000).forEach { subIds ->def sub = subIds.collect(it -> createPO(it))mapper.batchInsertWithId(sub);}}def cleanup() {mapper.deleteByIdRang(startId, endId)}
}

4.2 given when then expect 的用法

以下是已知的三种用例写法

    def "分片查询" () {given:when:then:}

    def "分片查询" () {when:then:}

    def "分片查询" () {given:expect:}

5. Groovy 语法积累

5.1 Rang 数据结构

• rang 声明

def rang = (startId .. endId)

• 普通的 list 声明 ()

def list = [1,2,3]

• rang 转 list

// 生成一个list，内部的元素是从1 到 100000的数值类型
def allIds = (1 .. 100000).toList()

5.2 List.collect

// 以下的 collect 写法比Java简洁很多
def sub = subIds.collect(it -> createPO(it))
// 等价于 Java 的写法
List<FileOutputRecordPO> poList = subIds.stream().map(it -> createPO(it)).collect(Collectors.toList())

6. Guava 工具类积累

java">Lists.partition(allIds, 1000).forEach...

本文的集合分片工具来自：

        <dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>30.1-jre</version></dependency>

后记

大数据量的查询时，避免用一个大List<>装大量数据，必要时将数据分片，减轻GC压力。
大数据的不同任务，尽量串行化执行，避免出现GC毛刺。