mybatis一级缓存和二级缓存工作方式_redis二级缓存

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

• 前言
• 二、mybatis二级缓存：
  • 出现的原因：
  • 二级缓存介绍：
  • 配置二级缓存：
  • 二级缓存特点：
  • 源码分析：
  • 二级缓存清除策略：
  • 事务管理策略：
• 总结

https://tech.meituan.com/2018/01/19/mybatis-cache.html

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

二、mybatis二级缓存：

出现的原因：

1、就是为了解决一级缓存中sql相同，而不同的session会查询两次数据库，不仅浪费时间，也给数据库增加压力。
2、spring与mybatis整合时，每次查询都要进行关闭sqlssion（缓存的数据被清空），即spring与mybatis整合后一级缓存没有意义。

二级缓存介绍：

开启二级缓存关闭sqlssion，会把该sqlssion中的一级缓存中数据添加到mapper.namespace中的二级缓存中，这样之后，即使缓存在sqlssion关闭之后依然存在。（二级缓存是application级别的，它可将整个应用划分的分细，即每个mapper都可以拥有一个cache对象）开启二级缓存后，会使用CachingExecutor装饰Executor，进入一级缓存的查询流程前，先在CachingExecutor进行二级缓存的查询，工作流程如下：

二级缓存开启后，同一个namespace下的所有操作语句，都影响着同一个Cache，即二级缓存被多个SqlSession共享，是一个全局的变量。
开启二级缓存后，数据的查询执行的流程是：二级缓存->一级缓存->数据库。

配置二级缓存：

1、在Mybatis的配置文件中开启。

<code style="margin-left:0"><setting name="cacheEnabled" value="true" /></code>

2、在MyBatis的映射XML文件中配置cache或者cache-ref。
cache标签用于声明这个namespace使用二级缓存，并且可以自定义配置。

<code style="margin-left:0"><cache/></code>

• type ：cache使用的类型，默认是PerpetualCache。
• eviction ：定义回收的策略，常见的有FIFO，LRU。
• flushInterval ：配置一定时间自动刷新缓存，单位毫秒。
• size：最多缓存对象的个数。
• readOnly ：是否只读，若配置可读写，需要对应的实体类能够序列化。
• blocking ：若缓存中找不到对应的key，是否会一直blocking，直到有对应的数据进入缓存。

cache-ref 代表引用别的命名空间的Cache配置，两个命名空间的操作使用的是同一个Cache。

<code style="margin-left:0"><cache-ref namespace ="mapper.xxxMapper"/></code>

二级缓存特点：

1、当sqlsession查询完数据没有提交事务，二级缓存不会起作用。
2、当update操作提交事务后，sqlsession的xxxMapper下的查询走的是数据库，不是Cache。
3、如果多个namespace没有引用同一个命名空间的缓存，那么多表查询语句所在的namespace无法感应到其他的namespace中的语句对多表查询中涉及的表进行的修改，容易引发脏数据问题。

源码分析：

Mybatis二级缓存的工作流程和上文讲解的一级缓存比较类似，在一级缓存处理前，用CachingExecutor装饰了BaseExecutor的子类，在委托具体职责给delegate之前，实现了二级缓存的查询与写入功能。具体类关系图如下：

我们从CachingExecutor的query方法展开，源代码走读涉及的知识点会比较多，有省略。
CachingExecutor的query方法，首先会从MappedStatement中获得在配置初始化时赋予的Cache。

<code style="margin-left:0">Cache cache = ms.getCache();</code>

本质上时装饰器模式的使用，具体的装饰链是：

<code style="margin-left:0">SynchronizedCache->LoggingCache->SerializedCache->LruCache->PerpetualCache</code>

• SynchronizedCache：同步Cache，实现比较简单，直接使用synchronized修饰方法。
  LoggingCache：日志功能，装饰类，用于记录缓存的命中率，如果开启了DEBUG模式，则会输出命中率日志。
• SerializedCache：序列化功能，将值序列化后存到缓存中，该功能用于缓存返回一份示例的Copy，用于保存线程安全。
• LruCache：采用了Lru算法的Cache实现，移除最近最少使用的Key/Value。
• PerpetualCache：作为为最基础的缓存类，底层实现比较简单，直接使用的是HashMap。

然后判断是否需要刷新缓存：

<code style="margin-left:0">flushCacheIfRequired(ms);</code>

在默认的设置中SELECT 语句不会刷新缓存，insert/update/delete会刷新缓存。进入该方法，代码如下：

<code style="margin-left:0">private void flushCacheIfRequired(MappedStatement ms){ 
   
Cache cache = ms.getCache();
if(cahce !=null && ms.isFlushCacheRequired()){ 
   
   tcm.clear(cache);
  }
}</code>

MyBatis的CachingExecutor持有了TransactionalCacheManager，即上述代码中的tcm。
TransactionalCacheManager中持有了一个Map，代码如下：

<code style="margin-left:0">private Map<Cache,TransactionalCache> transactionalCaches = new HashMap<Cache,TransactionalCache>();</code>

这个Map保存了Cache和用
TransactionalCache包装后的Cache的映射关系。
TransactionalCache实现了Cache接口，CachingExecutor会默认使用它包装初始生成的Cache，作用是如果事务提交，对缓存的操作才会生效，如果事务回滚或者不提交事务，则不对缓存产生影响。
在TransactionalCache的clear，有以下两句。清空了需要在提交时加入缓存的列表，同事设定提交时清空缓存，代码如下：

<code style="margin-left:0">@Override
public void clear(){ 
   
         clearOnCommit = true;
         entriesToAddOnCommit.clear();
}</code>

CachingExecutor继续往下走，ensureNoOutParams主要是用来处理存储过程的，暂时不用考虑。

<code style="margin-left:0">if(ms.isUseCache()&&ResultHandler ==null){ 
   
		ensureNoOutParams(ms,parameterObject,boundSql);</code>

之后会尝试从tcm中获取缓存的列表。

<code style="margin-left:0">List<E> list = (List<E>)tcm.getObject(cache,key);</code>

在getObject方法中，会把获取值的职责一路传递，最终到PerpetualCache，如果没有查到，会把key加入到Miss集合，这个主要是为了统计命中率。

<code style="margin-left:0">Object object = delegate.getObject(key);
if(object==null){ 
   
entriesMissedInCache.add(key)
}</code>

CachingExecutor继续往下走，如果查询到数据，则调用tcm.putObject方法，往缓存中放入值。

<code style="margin-left:0">if(list ==null){ 
   
  list=delegate.<E> query(ms.parameterObject,rowBounds,resultHander,key,boundSql);
  tcm.putObject(cache,ley,list);
}</code>

tcm的put方法也不是直接操作缓存，只是在把这次的数据和key放入待提交的Map中。

<code style="margin-left:0">@Override
public void putObject(Object key,Object object){ 
   
       entriesToAddOnCommit.put(key,object);
}</code>

从以上的代码分析中，我们可以明白，如果不调用commit方法的话，由于TranscationalCache的作用，并不会对二级缓存造成直接的影响。所以我们看看Sqlsession的commit方法中做了什么，代码如下：

<code style="margin-left:0">@Override
public void commit(boolean force){ 
   
   try{ 
   
   executor.commit(isCommitOrRollbackRequired(force));
 }</code>

因为我们使用了CachingExecutor,首先会进入CachingExecutor实现的commit方法。

<code style="margin-left:0">@Override
public void commit(boolean required) throws SQLException{ 
   
   delegate.commit(required);
   tcm.commit();
}</code>

会把具体commit的职责委托给包装的Executor。主要是看下tcm.commit()，tcm最终又会调用到TrancationalCache。

<code style="margin-left:0">public void commit(){ 
   
if(clearOnCommit){ 
   
delegate.clear();
}
flushPendingEntries();
reset();
}</code>

看到这里的clearOnCommit就想起刚才TrancationalCache的clear方法设置的标志位，真正的清理Cache是放到这里来进行的。具体清理的职责委托给了包装的Cache类，之后进入flushPendingEntries方法。代码如下：

<code style="margin-left:0">private void flushPendingEntries(){ 
   
    for(Map.Entry<Object,Object> entry: entriesToAddOnCommit.entrySet()){ 
   
  delegate.putObject(entry.getKey(),entry.getValue());
}
................
}</code>

在flushPending Entries中，将待提交的Map进行循环处理，委托给包装的Cache类，进行putObject的操作。
后续的查询操作会重复执行这套流程，如果是insert|update|delete的话，会统一进入CachingExecutor的update方法，其中调用了这个函数，代码如下：

<code style="margin-left:0">private void flushCacheIfRequired(MappedStatement ms)</code>

在二级缓存执行流程后就会进入一级缓存的执行流程，请看上篇文章。

二级缓存清除策略：

LRU – 最近最少使用（也是mybatis默认清除策略）
FIFO – 先进先出
SOFT – 软引用：基于垃圾回收器状态和软引用规则移除对象
WEAK – 弱引用：更积极的基于垃圾收集器状态和弱引用规则来移除对象

事务管理策略：

1、使用JDBC的事务管理机制，这种就是利用java.sql.Connection对象完成对事务的提交。
2、使用MANAGED的食物管理机制，这种机制mybatis自身不会去实现事务管理，而是让程序的web容器或者spring容器来实现对事务的管理。

总结

1、Mybatis的二级缓存相对于一级缓存来说，实现了SqlSession之间缓存数据的共享，同时粒度更加的细，能够到namespace级别，通过Cache接口实现类不同的组合，对Cache的可控性也更强。
2、Mybatis在多表查询时，极大可能会出现脏数据，有涉及上的缺陷，安全使用二级缓存的条件比较苛刻。
3、在分布式环境下，由于默认的MyBatis Cache 实现都是基于本地的，分布式环境下必然会出现读取到脏数据，需要使用集中式缓存将MyBatis 的Cache接口实现，有一定的开发成本，直接使用Redis、Memcached等分布式缓存成本可更低，而且更安全。

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