JPA（Java Persistence API）中确实存在 Lazy Loading（懒加载）与 N+1 查询问题

在 JPA（Java Persistence API）中确实存在 Lazy Loading（懒加载）与 N+1 查询问题，这两个概念往往是一起讨论的，因为懒加载是 N+1 问题的主要诱因之一。

 

---

 

✅ 什么是 Lazy Loading（懒加载）？

 

在 JPA 中，当你使用 @OneToMany、@ManyToOne 等关联关系时，可以指定加载策略：

• FetchType.LAZY：懒加载，表示当你首次访问该关联属性时，才会从数据库查询数据。

• FetchType.EAGER：立即加载，表示在主实体加载时，关联实体也立刻加载。

 

懒加载的好处是节省性能，但也容易带来 N+1 查询问题。

 

---

 

❌ 什么是 N+1 查询问题？

 

假设你有一个实体 User，每个用户关联一个 Department（部门）。你写了一条查询，加载了 10 个用户：

List<User> users = userRepository.findAll(); // 一次查询

然后你访问每个用户的部门：

for (User user : users) {
    System.out.println(user.getDepartment().getName()); // 每次访问都触发一次查询
}

结果是：

• 第一次查询 users：1 次

• 每个 user.getDepartment() 触发懒加载：10 次

 

👉 总共执行了 1 + 10 = 11 次查询，这就是 N+1 查询问题！

 

---

 

🔧 如何解决 N+1 查询问题？

1. 使用 Fetch Join：

在 JPQL/HQL 中显式使用 join fetch：

@Query("SELECT u FROM User u JOIN FETCH u.department")
List<User> findAllWithDepartment();

 

2. 使用 EntityGraph：

@EntityGraph(attributePaths = "department")
List<User> findAll();

 

3. 适当使用 EAGER，但小心内存开销和无限递归问题。

4. Hibernate 的 Batch Fetching：

配置 hibernate.default_batch_fetch_size，让懒加载时批量加载多个对象，减少 SQL 次数。

 

---

 

🧠 总结一句话：

 

懒加载本身并不是问题，但如果你没有控制好访问时机和批量加载策略，就可能导致 N+1 查询问题，严重影响性能。