DBMaker 类是 MapDB 中创建和配置数据库实例（DB）的核心构建器类，它采用建造者模式（Builder Pattern） 设计，提供了一系列链式调用的配置方法，让你可以灵活地创建不同类型（内存 / 文件）、不同特性（持久化 / 并发 / 压缩）的 MapDB 数据库实例。
DBMaker 类负责数据库的配置、创建和打开。
MapDB 有多种模式和配置选项，其中大多数都可以通过此类进行设置。
DBMaker 提供了多个静态方法来指定数据库的存储类型，这是创建数据库的第一步：
创建文件持久化数据库，数据存储到指定文件，程序重启后数据保留。
方法定义如下：
DBMaker.Maker fileDB(java.lang.String file)
DBMaker.Maker fileDB(java.io.File file)
示例：
public static void main(String[] args) {
try (DB memoryDB = DBMaker.fileDB("file.db").make()) {
ConcurrentMap<String, String> map = memoryDB
.hashMap("map", Serializer.STRING, Serializer.STRING)
.createOrOpen();
map.put("content", "use file path");
String value = map.get("content");
System.out.println("value=" + value);
}
}或者
public static void main(String[] args) {
File dbFile = new File("file.db");
try (DB memoryDB = DBMaker.fileDB(dbFile).make()) {
ConcurrentMap<String, String> map = memoryDB
.hashMap("map", Serializer.STRING, Serializer.STRING)
.createOrOpen();
map.put("content", "use file object");
String value = map.get("content");
System.out.println("value=" + value);
}
}创建新的内存数据库，JVM退出后，所有数据将会丢失。
使用此种方式的数据库，会将数据序列化为 byte[]，因此它们不受垃圾回收器的影响。
方法定义如下：
DBMaker.Maker memoryDB()
示例：
public static void main(String[] args) {
try (DB memoryDB = DBMaker.memoryDB().make()) {
ConcurrentMap<String, String> map = memoryDB
.hashMap("map", Serializer.STRING, Serializer.STRING)
.createOrOpen();
map.put("content", "memory database");
String value = map.get("content");
System.out.println("value=" + value);
}
}创建新的内存数据库，该数据库将所有数据存储在堆上，无需序列化。这种模式应该非常快，但数据对垃圾回收器的影响与传统的 Java 集合相同。
📌知识回顾
JVM 堆是 Java 虚拟机中最大的一块内存区域，也是最核心的内存区域之一，它是所有线程共享的内存空间，主要用于存储对象实例和数组（几乎所有的对象都在堆上分配内存）。
堆的的特性：
线程共享：整个 JVM 进程中只有一个堆空间，所有线程都可以访问堆中的对象（需注意线程安全）。
垃圾回收（GC）核心区域：堆是垃圾收集器（Garbage Collector）的主要工作区域，当对象不再被引用时，GC 会回收其占用的堆内存。
可动态扩展：堆的大小可以通过 JVM 参数（-Xms 初始堆大小、-Xmx 最大堆大小）配置，运行时会根据需要在初始值和最大值之间动态调整。
OutOfMemoryError：当堆内存不足且无法再扩展，或 GC 后仍无法为新对象分配内存时，会抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 异常。
方法定义如下：
DBMaker.Maker heapDB()
示例：
public static void main(String[] args) {
try (DB memoryDB = DBMaker.heapDB().make()) {
ConcurrentMap<String, String> map = memoryDB
.hashMap("map", Serializer.STRING, Serializer.STRING)
.createOrOpen();
map.put("content", "heap memory database");
String value = map.get("content");
System.out.println("value=" + value);
}
}DBMaker 类支持在临时文件夹中创建新数据库，当存储关闭后，文件会被删除。
方法定义如下：
DBMaker.Maker tempFileDB()
示例：
public static void main(String[] args) throws Exception {
try (DB memoryDB = DBMaker.tempFileDB().make()) {
ConcurrentMap<String, String> map = memoryDB
.hashMap("map", Serializer.STRING, Serializer.STRING)
.createOrOpen();
map.put("content", "temp file database");
String value = map.get("content");
System.out.println("value=" + value);
}
// 暂停运行，方便查看临时文件路径
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
}运行示例，查看 Windows 的临时目录（地址栏输入 %temp% 回车，直接进入临时目录），如下图：
再去手动结束程序，临时目录如下图：
你会发现第一个文件已经被自动删除了。
你注意到了吗？上面所有静态方法都返回了一个 DBMaker.Maker 实例，下面来看看 DBMaker.Maker 是什么……
DBMaker.Maker 是 DBMaker 类的内部构建器类（Builder），也是 MapDB 中配置数据库实例的核心载体。
当你调用 DBMaker.fileDB()/DBMaker.memoryDB() 等静态方法时，返回的其实就是 DBMaker.Maker 实例 —— 它封装了所有数据库的配置项，并提供链式调用的方法来定制数据库行为，最终通过 make() 方法生成 DB 实例。
下面是常用配置方法：
DBMaker.Maker checksumHeaderBypass()
MapDB 通过头部校验和检测非正常关闭（以及可能的数据损坏）。如果存储被修改但未正确关闭，该校验和将失效。在这种情况下，MapDB 会抛出异常并拒绝打开存储。
而 checksumHeaderBypass() 方法将强制跳过“头部校验和”的比对步骤，即使检测到校验和不一致，MapDB 也不会抛出异常，仍会尝试打开数据库。
注意：该方法本质是 “绕过安全校验”，仅适合在明确知晓数据无关键损坏，且必须强制恢复数据的极端场景使用（如紧急恢复备份、排查异常时）。
DBMaker.Maker checksumStoreEnable()
启用全存储校验和。整个文件由64位校验和覆盖，以捕获可能的数据损坏。这可能会很慢，因为在存储打开、提交和关闭时，需要遍历整个文件来计算校验和。
DBMaker.Maker closeOnJvmShutdown()
添加JVM关闭钩子，并在JVM即将关闭前关闭数据库。
DBMaker.Maker closeOnJvmShutdownWeakReference()
添加JVM关闭钩子，并在JVM即将关闭前关闭数据库。这与 closeOnJvmShutdown() 类似，但数据库在关闭钩子中通过弱引用（WeakReference）被引用，并且可以被垃圾回收（GCed）。这在某些情况下可能会防止内存泄漏，但不能保证数据库一定会被实际关闭。
DBMaker.Maker concurrencyDisable()
禁用数据库的并发访问支持。
警告：此选项存在危险。禁用锁后，多线程访问可能会导致数据损坏等问题。MapDB没有快速失败迭代器或任何其他保护措施。
DBMaker.Maker concurrencyScale(int segmentCount)
This value has to be power of two, so it is rounded up automatically.
该方法用于优化数据库并发访问性能。通过将数据库内部的数据结构拆分为 segmentCount 个“分段（segment）”，让多个线程可同时操作不同分段，减少线程间的锁竞争，从而提升高并发场景下的吞吐量。
注意，参数 segmentCount 必须是 2 的幂。例如合法值为 2、4、8、16、32 等（2¹、2²、2³...）。这是因为“2 的幂”分段能通过位运算（如 & 操作）快速定位数据所属分段，比非 2 的幂分段的计算效率更高（避免取模等耗时运算），是数据库优化并发的常见设计。
如果传入的 segmentCount 不是 2 的幂（如传入 5、7、10），框架会自动将其向上调整为最近的 2 的幂值（如 5→8、7→8、10→16），确保满足上述性能设计要求，无需开发者手动计算合法值。
DBMaker.Maker executorEnable()
启用后台执行器。后台执行器本质是数据库内部的一个后台线程 / 线程池，启用后主要用于处理非即时性、低优先级的异步任务，避免这类任务阻塞用户主线程的数据库操作。
DBMaker.Maker fileChannelEnable()
启用 FileChannel 访问。默认情况下，MapDB 使用 java.io.RandomAccessFile，它速度较慢但更稳健，不过不允许并发访问（并行读写）。RAF 仍然是线程安全的，但具有全局锁。FileChannel 没有全局锁，并且比 RAF 更快。然而，内存映射文件可能是最佳选择。
DBMaker.Maker fileMmapEnable()
方法用于强制启用“内存映射文件（Memory-Mapped Files，MMAP）” 功能。
如果启用此模式，在 32 位JVM上，你可能会遇到 java.lang.OutOfMemoryError: Map failed 异常。
DBMaker.Maker fileMmapEnableIfSupported()
方法用于选择性启用“内存映射文件（Memory-Mapped Files，MMAP）” 功能。
内存映射文件是一种 I/O 优化技术，能将磁盘上的数据库文件直接映射到 JVM 进程的内存地址空间，避免传统“磁盘读 → 内核缓冲区 → 用户内存”的多步拷贝，提升数据库读写性能。
注意，只有当前 JVM 为 64 位时，才能正常开启内存映射。为什么 64 位才支持呢？
（1）32 位 JVM 最大可寻址内存通常仅 4GB（实际可用远低于此），无法映射较大的数据库文件，强行使用易导致内存溢出。
（2）64 位 JVM 支持 TB 级别的内存地址空间，能从容映射大文件，且主流 Java 数据库会默认将 MMAP 与 64 位 JVM 绑定，避免 32 位环境下的兼容性问题。
DBMaker.Maker readOnly()
以只读模式打开存储，任何尝试修改数据都会抛出 UnsupportedOperationException 异常（“只读”）。
DBMaker.Maker transactionEnable() 启用事务，事务是数据库中保证操作“原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）” 的机制。调用 transactionEnable() 后，数据库将支持事务操作。
DB make() 用于生成最终的 DB 实例，该实例持有数据库的物理连接/文件句柄，使用后需调用 close() 释放资源，避免文件锁或内存泄漏。
简单示例：
public static void main(String[] args) throws Exception {
try (DB memoryDB = DBMaker.fileDB("file.db")
.fileChannelEnable() // 启用 FileChannel 访问
.make()) {
ConcurrentMap<String, String> map = memoryDB
.hashMap("map", Serializer.STRING, Serializer.STRING)
.createOrOpen();
map.put("content", "hello world");
String value = map.get("content");
System.out.println("value=" + value);
}
}更多关于 MapDB 的知识，请继续学习后续教程🚀
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