关于java:关于-Mybatis-缓存的那点事儿你知道吗

缓存实现的形式

• 一级缓存
• 二级缓存

案例实操

1. 一级缓存

基于 PerpetualCache 的 HashMap 本地缓存（mybatis 外部实现 cache 接口），其存储作用域为 Session，当 Session flush 或 close 之后，该 Session 中的所有 Cache 就将清空；

2. 二级缓存

一级缓存其机制雷同，默认也是采纳 PerpetualCache 的 HashMap 存储，不同在于其存储作用域为 Mapper(Namespace)，并且可自定义存储源，如 Ehcache；

对于缓存数据更新机制，当某一个作用域 (一级缓存 Session/ 二级缓存 Namespaces) 的进行了 C/R/U/D 操作后，默认该作用域下所有 select 中的缓存将被 clear。

如果二缓存开启，首先从二级缓存查问数据，如果二级缓存有则从二级缓存中获取数据，如果二级缓存没有，从一级缓存找是否有缓存数据，如果一级缓存没有，查询数据库。

3. 二级缓存局限性

mybatis 二级缓存对细粒度的数据级别的缓存实现不好，对同时缓存较多条数据的缓存，比方如下需要：对商品信息进行缓存，因为商品信息查问访问量大，然而要求用户每次都能查问最新的商品信息，此时如果应用 mybatis 的二级缓存就无奈实现当一个商品变动时只刷新该商品的缓存信息而不刷新其它商品的信息，因为 mybaits 的二级缓存区域以 mapper 为单位划分，当一个商品信息变动会将所有商品信息的缓存数据全副清空

4. 一级缓存（默认开启）

Mybatis 默认提供一级缓存，缓存范畴是一个 sqlSession。在同一个 SqlSession 中，两次执行雷同的 sql 查问，第二次不再从数据库查问。

原理：一级缓存采纳 Hashmap 存储，mybatis 执行查问时，从缓存中查问，如果缓存中没有从数据库查问。如果该 SqlSession 执行 clearCache() 提交或者减少删除批改操作，革除缓存。

默认就存在，理解察看后果即可

a. 缓存存在状况（session 未提交）

@Test 

public void test01() {SqlSession sqlSession=sqlSessionFactory.openSession();  

    AccountDao accountDao=sqlSession.getMapper(AccountDao.class);  

    Account account=accountDao.queryAccountById(1); 

    System.out.println(account); 

    accountDao.queryAccountById(1);  

} 

日志仅打印一条 sql

b. 刷新缓存

Session 提交此时缓存数据被刷新

@Test 
public void test02() {SqlSession sqlSession=sqlSessionFactory.openSession();  
    AccountDao accountDao=sqlSession.getMapper(AccountDao.class);  
    Account account=accountDao.queryAccountById(1); 
    System.out.println(account); 
    sqlSession.clearCache(); 
    accountDao.queryAccountById(1);  
} 

成果：

5. 二级缓存

一级缓存是在同一个 sqlSession 中，二级缓存是在同一个 namespace 中，因而雷同的 namespace 不同的 sqlsession 能够应用二级缓存。

应用场景

• 对查问频率高，变动频率低的数据倡议应用二级缓存。
• 对于拜访多的查问申请且用户对查问后果实时性要求不高，此时可采纳 mybatis 二级缓存技术升高数据库访问量，进步访问速度，业务场景比方：耗时较高的统计分析 sql、电话账单查问 sql 等。

全局文件配置（mybatis.xml）

<setting name="cacheEnabled" value="true"/> 

Mapper.xml 中退出 : 关上该 mapper 的二级缓存 

<!-- 开启该 mapper 的二级缓存 --> 

<cache/>

cache 标签罕用属性

<cache  

eviction="FIFO" <!-- 回收策略为先进先出 --> 

flushInterval="60000" <!-- 主动刷新工夫 60s--> 

size="512" <!-- 最多缓存 512 个援用对象 --> 

readOnly="true"/> <!-- 只读 --> 

阐明:

1. 映射语句文件中的所有 select 语句将会被缓存。
2. 映射语句文件中的所有 insert，update 和 delete 语句会刷新缓存。
3. 缓存会应用 Least Recently Used（LRU，最近起码应用的）算法来发出。
4. 缓存会依据指定的工夫距离来刷新.
5. 缓存会存储 1024 个对象

PO 对象必须反对序列化

public class User implements Serializable {} 

敞开 Mapper 下的具体的 statement 的缓存

应用 useCache: 默认为 true

<select id="findUserByid" parameterType="int" resultType="User"  

useCache="false"> 

    SELECT * FROM user WHERE id=#{id} 

</select> 

刷新二级缓存

操作 CUD 的 statement 时候，会强制刷新二级缓存 即默认 flushCache=”true”，如果想敞开设定为 flushCache=”false” 即可，不倡议敞开刷新，因为操作更新删除批改，敞开后容易获取脏数据。

二级缓存测试:

@Test 

public void test03() {SqlSession sqlSession=sqlSessionFactory.openSession();  

    AccountDao accountDao=sqlSession.getMapper(AccountDao.class);  

    Account account=accountDao.queryAccountById(1); 

    System.out.println(account); 

    sqlSession.close(); 

    SqlSession sqlSession2=sqlSessionFactory.openSession(); 

    AccountDao accountDao2=sqlSession2.getMapper(AccountDao.class);  

    accountDao2.queryAccountById(1); 

    sqlSession.close();} 

成果:

扩大

分布式缓存 ehcache

如果有多条服务器，不应用散布缓存，缓存的数据在各个服务器独自存储，不不便零碎开发。所以要应用分布式缓存对缓存数据进行集中管理。因而可是应用 ehcache memcached redis

mybatis 自身来说是无奈实现分布式缓存的，所以要与分布式缓存框架进行整合。EhCache 是一个纯 Java 的过程内缓存框架，具备疾速、精干等特点；Ehcache 是一种宽泛 应用的开源 Java 分布式缓存。次要面向通用缓存，Java EE 和轻量级容器。它具备内存和磁盘存储，缓存加载器，缓存扩大，缓存异样处理程序，一个 gzip 缓存 servlet 过滤器，反对 REST 和 SOAP api 等特点。

Jar 依赖

<dependency> 

    <groupId>net.sf.ehcache</groupId> 

    <artifactId>ehcache-core</artifactId> 

    <version>2.4.4</version> 

</dependency> 

<dependency> 

    <groupId>org.mybatis.caches</groupId> 

    <artifactId>mybatis-ehcache</artifactId> 

    <version>1.0.3</version> 

</dependency> 

缓存接口配置

<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"/> 

在 src 下 退出 ehcache.xml(不是必须的没有应用默认配置)

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 

<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 

xsi:noNamespaceSchemaLocation="../bin/ehcache.xsd"> 

<!-- 

name：Cache 的惟一标识 

maxElementsInMemory：内存中最大缓存对象数 

maxElementsOnDisk：磁盘中最大缓存对象数，若是 0 示意无穷大 

eternal：Element 是否永远不过期，如果为 true，则缓存的数据始终无效，如果为 false 

那么还要依据 timeToIdleSeconds，timeToLiveSeconds 判断 

overflowToDisk：配置此属性，当内存中 Element 数量达到 maxElementsInMemory 时，Ehcache 将会 Element 写到磁盘中 

timeToIdleSeconds：设置 Element 在生效前的容许闲置工夫。仅当 element 不是永恒无效 

时应用，可选属性，默认值是 0，也就是可闲置工夫无穷大 

timeToLiveSeconds：设置 Element 在生效前容许存活工夫。最大工夫介于创立工夫和生效 

工夫之间。仅当 element 不是永恒无效时应用，默认是 0.，也就是 element 存活工夫无穷 

大 

diskPersistent：是否缓存虚拟机重启期数据 

diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盘生效线程运行工夫距离，默认是 120 秒 

diskSpoolBufferSizeMB：这个参数设置 DiskStore（磁盘缓存）的缓存区大小。默认是 

30MB。每个 Cache 都应该有本人的一个缓冲区 

memoryStoreEvictionPolicy：当达到 maxElementsInMemory 限度时，Ehcache 将会依据 

指定的策略去清理内存。默认策略是 LRU（最近起码应用）。你能够设置为 FIFO（先进先 

出）或是 LFU（较少应用）--> 

<defaultCache overflowToDisk="true" eternal="false"/> 

<diskStore path="D:/cache" /> 

<!-- 

<cache name="sxtcache" overflowToDisk="true" eternal="false" 

timeToIdleSeconds="300" timeToLiveSeconds="600" maxElementsInMemory="1000" 

maxElementsOnDisk="10" diskPersistent="true"  

diskExpiryThreadIntervalSeconds="300" 

diskSpoolBufferSizeMB="100" memoryStoreEvictionPolicy="LRU" /> 

--> 

测试：

@Test 

public void test04() {SqlSession sqlSession=sqlSessionFactory.openSession();  

    AccountDao accountDao=sqlSession.getMapper(AccountDao.class);  

    Account account=accountDao.queryAccountById(1); 

    System.out.println(account); 

    sqlSession.close(); 

    SqlSession sqlSession2=sqlSessionFactory.openSession(); 

    AccountDao accountDao2=sqlSession2.getMapper(AccountDao.class);  

    accountDao2.queryAccountById(1); 

    sqlSession.close();} 

成果:

Cache Hit Ratio [com.xxx.dao.AccountDao]:0.5