Mybatis二级缓存资料详解与实战教程

本文详细介绍了Mybatis二级缓存的工作原理和配置方法，帮助开发者了解如何通过二级缓存提高查询效率并减少数据库访问次数。文章还探讨了二级缓存的启用条件、数据共享机制以及如何避免缓存数据不一致的问题。此外，文章提供了具体的应用场景和优化技巧，使Mybatis二级缓存的使用更加高效。Mybatis二级缓存资料详细解释了其配置和使用方法，帮助开发者充分利用缓存机制。

Mybatis缓存简介

Mybatis 是一个持久层框架，简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。它通过映射 XML 文件或注解，将 Java 代码中的 POJO (Plain Old Java Object) 对象和 SQL 语句进行映射，使开发人员可以专注于业务逻辑的实现，而无需关心底层的数据库操作。

Mybatis缓存基本概念

Mybatis 缓存分为一级缓存和二级缓存两种。缓存的主要目的是减少数据库访问次数，提高查询效率，同时降低系统负载。缓存机制可以分为两种类型：进程内缓存（即一级缓存）和进程外缓存（即二级缓存）。

• 一级缓存：也称为本地缓存，它是 Session 级别的缓存，存在于 Mybatis 的 SqlSession 对象中。每个 SqlSession 都有一个独立的缓存，当同一个 SqlSession 执行相同 SQL 查询时，会直接从缓存中返回结果，而不是再次查询数据库。当 SqlSession 关闭或提交事务时，该缓存会被清空。

• 二级缓存：也称为全局缓存，它是 Session 之外的缓存，存在于 Mybatis 的 SqlSessionFactory 对象中。二级缓存可以被多个 SqlSession 共享，只要共享同一个 SqlSessionFactory。二级缓存存储的是不同 SqlSession 之间的数据，它的生命周期比 SqlSession 更长，通常在应用服务器的整个生命周期内有效。

一级缓存和二级缓存的区别

• 缓存的范围：一级缓存是单个 SqlSession 级别的缓存，只对单个 SqlSession 内部的查询有效。而二级缓存是全局缓存，可以被多个 SqlSession 共享。
• 缓存的清除：一级缓存会在 SqlSession 关闭或提交事务时被清空。二级缓存的生命周期更长，通常在应用服务器的整个生命周期内有效。
• 数据的一致性：由于二级缓存被多个 SqlSession 共享，因此在更新数据时需要特别注意数据的一致性问题，防止数据不一致。
• 缓存的控制：一级缓存是 Mybatis 默认开启的，不需要特别配置。而二级缓存需要进行显式的配置和管理。

二级缓存的工作原理

Mybatis 的二级缓存工作原理主要包括二级缓存的启用条件和数据共享机制两部分。

二级缓存启用条件

要启用二级缓存，需要满足以下几个条件：

• 配置文件中开启二级缓存。
• 映射的查询语句 select 映射需要带有 resultType 或 resultMap 属性。
• 映射的查询语句带有 select 语句的 useCache="true" 属性。
• 映射的语句必须带有唯一的 id。
• 映射的语句返回单个对象，而不是 List 或 Collection（虽然可以返回 List 或 Collection，但 Mybatis 会将每个结果集转换为 List）。
• 映射的语句带有 select 关键字，而不是 insert, update 或 delete。

二级缓存的数据共享机制

Mybatis 二级缓存的数据共享机制基于以下几点：

• 缓存数据的存储：Mybatis 二级缓存默认使用 JdkSerializationCache 类存储缓存数据，这是一个基于 Java 的序列化实现。也可以使用其他缓存实现，如 EHCache 或者 Redis。
• 缓存数据的更新：当使用带有 useCache="true" 的查询语句时，如果查询结果与缓存中的数据一致，那么会直接从缓存中读取数据。如果查询结果与缓存中的数据不一致，则会更新缓存。
• 缓存数据的清除：当使用 insert, update, 或 delete 语句时，会清除相关的缓存数据。这意味着，当有数据更新时，二级缓存中的数据会被标记为失效，不会返回过期的数据。

如何配置Mybatis二级缓存

要启用 Mybatis 二级缓存，需要在配置文件中进行相应的配置。具体分为两种方式：XML 配置和注解配置。

在XML配置文件中配置二级缓存

二级缓存的 XML 配置示例如下：

<configuration>
  <!-- 开启二级缓存 -->
  <settings>
    <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
  </settings>

  <mapper namespace="com.example.mapper.EmployeeMapper">
    <cache/>
  </mapper>
</configuration>

上述配置中，<settings> 中的 cacheEnabled 设置为 true，表示全局启用二级缓存。 <mapper> 标签中的 <cache/> 表示开启该 Mapper 二级缓存。

使用注解方式配置二级缓存

二级缓存的注解配置示例如下：

package com.example.mapper;

import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import org.apache.ibatis.cache.decorators.FifoCache;
import org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache;
import org.apache.ibatis.annotations.CacheConfig;
import org.apache.ibatis.annotations.CacheNamespace;
import org.apache.ibatis.annotations.CacheNamespaceRef;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;

import java.util.List;

@CacheConfig(cacheName="employeeCache")
public interface EmployeeMapper {
  @Select("SELECT * FROM employees WHERE id = #{id}")
  Employee getEmployeeById(int id);

  @Select("SELECT * FROM employees")
  List<Employee> getAllEmployees();
}

上述配置中，@CacheConfig 注解用于配置全局二级缓存的属性，如缓存的实现和缓存名称。@CacheNamespace 注解用于指定某个 Mapper 的缓存名称，@CacheNamespaceRef 则用于引用其他的缓存名称。

二级缓存的应用场景

二级缓存可以在以下场景中提高查询效率，并减少数据库访问次数。

提高查询效率的例子

假设有一个 EmployeeMapper，其中包含用于获取员工信息的 select 语句。如果查询结果被缓存，则后续相同的查询可以直接从缓存中获取，无需访问数据库。

package com.example.mapper;

import org.apache.ibatis.annotations.CacheNamespace;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;

import java.util.List;

@CacheNamespace("employeeCache")
public interface EmployeeMapper {
  @Select("SELECT * FROM employees WHERE id = #{id}")
  Employee getEmployeeById(int id);

  @Select("SELECT * FROM employees")
  List<Employee> getAllEmployees();
}

上述 @CacheNamespace 注解开启了二级缓存，getEmployeeById 和 getAllEmployees 方法的查询结果会被缓存。

减少数据库访问次数的场景

假设有一个系统中频繁调用同一个查询语句：

SELECT * FROM employees WHERE department = #{department}

如果该查询语句的返回结果被二级缓存，则每次调用该查询时都会从缓存中获取结果，而不会每次都访问数据库。

缓存数据不一致的避免

为了防止缓存数据不一致，可以使用以下方法：

package com.example.service;

import com.example.mapper.EmployeeMapper;
import com.example.model.Employee;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class EmployeeService {
  @Autowired
  private EmployeeMapper employeeMapper;

  public void updateEmployee(Employee employee) {
    // 更新操作
    int rowsAffected = employeeMapper.updateEmployee(employee);

    // 强制刷新缓存
    employeeMapper.flushCache();
  }
}

通过在更新操作后调用 flushCache 方法，可以确保缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。

二级缓存的注意事项

虽然二级缓存可以提高性能，但使用时需要注意一些问题，以避免数据不一致等问题。

哪些情况会导致缓存失效

• 更新操作：当执行 insert, update, 或 delete 操作时，相关的缓存数据会被标记为失效，不会返回过期的数据。
• 缓存清除：当 clear 方法被调用时，会清除缓存中的所有数据。
• 缓存过期：如果配置了缓存过期时间，则缓存会在指定的时间后失效。
• 查询结果与缓存数据不一致：如果查询结果与缓存中的数据不一致，则会更新缓存。

如何避免缓存数据不一致的问题

• 事务隔离：在更新操作中使用事务隔离级别，保证数据的一致性。
• 更新策略：在更新数据时，可以使用 flushCache 方法，强制刷新缓存。
• 缓存刷新：在执行更新操作后，可以手动刷新缓存。
• 查询优化：尽量减少不必要的查询，避免缓存中的数据被频繁更新。

二级缓存的优化技巧

为了更好地利用二级缓存，可以采取一些优化技巧，包括缓存淘汰策略和缓存更新策略。

缓存淘汰策略

缓存淘汰策略是指数据在缓存中存储一段时间后，如何决定哪些数据被淘汰。常见的淘汰策略包括：

• LRU（Least Recently Used）：最近最少使用策略，基于访问时间淘汰数据。
• LFU（Least Frequently Used）：最少使用策略，基于使用频率淘汰数据。
• FIFO（First In, First Out）：先进先出策略，基于插入时间淘汰数据。

例如，可以使用 EHCache 或者其他缓存框架的 LRU 策略：

<cache type="org.apache.ibatis.cache.decorators.LruCache" />

缓存更新策略

缓存更新策略是指在执行更新操作后，如何更新缓存中的数据。常见的更新策略包括：

• 写入穿透（Write Through）：每次写入数据时，先更新缓存，再更新数据库。
• 写入复制（Write Behind）：每次写入数据时，先更新数据库，再异步更新缓存。
• 写入回滚（Write Around）：在更新数据库时，绕过缓存，不更新缓存数据。

例如，可以使用写入复制策略：

<cache type="org.apache.ibatis.cache.decorators.WriteThroughCache" />

通过以上配置和策略的使用，可以有效提高二级缓存的性能和数据的一致性。

实践示例

为了更好地理解二级缓存的配置和使用，下面提供一个具体的实践示例。

示例代码

首先定义一个 Employee 类：

package com.example.model;

import java.io.Serializable;

public class Employee implements Serializable {
  private int id;
  private String name;
  private String department;

  // 构造函数、getter 和 setter 方法省略
}

接着定义 EmployeeMapper 接口：

package com.example.mapper;

import org.apache.ibatis.annotations.CacheNamespace;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;

import java.util.List;

@CacheNamespace("employeeCache")
public interface EmployeeMapper {
  @Select("SELECT * FROM employees WHERE id = #{id}")
  Employee getEmployeeById(int id);

  @Select("SELECT * FROM employees")
  List<Employee> getAllEmployees();

  @Select("UPDATE employees SET name = #{name} WHERE id = #{id}")
  int updateEmployee(Employee employee);
}

然后在 applicationContext.xml 中配置 Mybatis 和二级缓存：

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
       http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">

  <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
    <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
    <property name="mapperLocations" value="classpath:mapper/*.xml"/>
    <property name="typeAliasesPackage" value="com.example.model"/>
  </bean>

  <bean id="sqlSessionTemplate" class="org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate">
    <constructor-arg index="0" ref="sqlSessionFactory"/>
  </bean>

  <bean id="employeeMapper" class="com.example.mapper.EmployeeMapper" />

  <bean id="settings" class="org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSessionFactory">
    <property name="cacheEnabled" value="true"/>
  </bean>

</beans>

最后，在 Service 层中使用 EmployeeMapper：

package com.example.service;

import com.example.mapper.EmployeeMapper;
import com.example.model.Employee;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class EmployeeService {
  @Autowired
  private EmployeeMapper employeeMapper;

  public Employee getEmployeeById(int id) {
    return employeeMapper.getEmployeeById(id);
  }

  public List<Employee> getAllEmployees() {
    return employeeMapper.getAllEmployees();
  }

  public void updateEmployee(Employee employee) {
    // 更新操作
    int rowsAffected = employeeMapper.updateEmployee(employee);

    // 强制刷新缓存
    employeeMapper.flushCache();
  }
}
``

通过以上示例，可以清晰地看到如何配置和使用 Mybatis 的二级缓存，从而提高系统的性能和查询效率。