Mybatis 缓存

炸弹杯子
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缓存

程序与数据库交互时，是造成性能瓶颈的一个主要原因。数据是存储在磁盘上的，存储大量数据不利于查询。还有要进行网络通信，IO操作等。所以一种解决方案是在程序与数据库之间加入一层就是缓存。
首先缓存是内存，内存是有限的，不可能像使用磁盘一样使用内存，所以内存通常是有限的，这就决定了我们无法把所有的数据放在内存中，一是大小限制，二十数据不安全，放内存中容易丢失。
内存又可以分为两种，一种是外部的，比如redis，memcache等，也可以是在jvm中的一块空间，各有优劣。外部的缓存空间更加充分，但是需要进行网络通信，jvm由于各种限制，内存空间不如外部的，但是读取快。

代码实现

基于缓存的原理，数据结构可选map实现，当然也可以使用redis等存储数据。
在实现的过程中，会发现逻辑有些是重复的

public User queryUserById(){  
   //对缓存的操作   
   // ---> Redis 获取 取到 直接返回   
   // 没取到   访问数据库 执行JDBC  
   JDBC ----> DB  
}

考虑后续要修改的问题，所以每个查询方法都实现这块逻辑是有问题的。所以要把这部分逻辑抽出去，可以使用代理模式。

Mybatis Cache

image.png

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核心的实现是impl包中的PerpetualCache类，底层是HashMap实现的。 decorators包中的是装饰器增强的Cache类，为了让PerpetualCache拥有其他的一些功能，功能增强。 内存换出策略：由于内存空间的有限性，当内存空间不够时，需要一定的策略来释放内存。
FIFO： 先入先出
LRU： 最少使用
LoggingCache: Cache增加日志功能
BlockingCache： 保证同一时间只有一个线程查询key
ScheduledCache： 设置时间间隔清空缓存
SerializedCache： 自动完成key，value的序列化和反序列化
TransactionalCache： 只在事务操作成功时，把对应的数据放置在缓存中

装饰器设计模式

mybatis中使用了大量装饰器模式 装饰器模式的作用是为目标扩展功能（本职功能、核心功能）
代理设计模式是为目标增加额外功能
装饰器和代理模式的类图是一样的
本质区别就是 装饰器：增加核心功能，和被装饰的对象完成的是同一件事情 代理模式：增加额外功能，和被代理对象做的是不同的事情

一级缓存

mybatis默认开启了一级缓存
注意：一级缓存对同一个SqlSession生效，换SqlSession不能查询原有的SqlSesison缓存中的数据。
每一请求或者每个线程使用的Connection、SqlSession都应该是独立的，因为其中会涉及到事务的处理，不能共用一个，如果共用会造成事务的混乱，比如事务的提交时机。

查询有些情况下也需要事务

  1. 加悲观锁
  2. 二级缓存

image.png 这里使用了适配器设计模式
适配器设计模式：在实现一个接口的过程中，只想或者只能实现其部分方法，考虑使用适配器设计模式
一级缓存功能主要体现在BaseExecutor中的PerpetualCache localCache

二级缓存

完成二级缓存的类是CachingExecutor，是SimpleExecutor，ReuseExecutor的装饰器，增强了核心的Cache功能。

// CachingExecutor
@Override
public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql)
    throws SQLException {
   // 对应了<cache/>
  Cache cache = ms.getCache();
  if (cache != null) {
    flushCacheIfRequired(ms);
    if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {
      ensureNoOutParams(ms, boundSql);
      @SuppressWarnings("unchecked")
      List<E> list = (List<E>) tcm.getObject(cache, key);
      if (list == null) {
        list = delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
        tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578 and #116
      }
      return list;
    }
  }
  return delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}

CachingExecutor创建时机

mybatis解析配置文件封装成Configuration类时创建，newExecutor()，CachingExecutor ce = new CachingExecutor(simpleExecutor)，默认创建的Executor就是CachingExecutor。

创建过程

解析配置文件中的cache标签时进行创建，useNewCache，构建者模式

image.png

  1. 声明了默认缓存
  2. 创建了新的实现
Cache cache = newBaseCacheInstance(implementation, id);
  1. 读取 整合<cache 增加额外的参数（内置缓存不用，自定义缓存 Redis OsCache Ehcache）
  2. 增加装饰器 
<cache/> PerpetualCache LruCache  
<cache blocking="" readOnly="" size="" flushInterval=""/>
evication="FIFO" 表示将默认的LRUCache替换为FIFOCache

创建好的Cache最终存在MappedStatement中，Configuration二级缓存操作从MappedStatement中获取Cache缓存

二级缓存、一级缓存的查询顺序

CachingExecutor -> BaseExecutor -> SimpleExecutor Configuration默认创建的是CachingExecutor，所以是先查询二级缓存的，然后在CachingExecutor中装饰了BaseExecutor，在BaseExector中查询了一级缓存

cache-ref标签

mybatis的二级缓存当有数据更新时，整个Cache都会被清空，防止脏数据的产生。
实际上每个Mapper正常都有自己的cache对象，那就会产生一个问题，当有两个表A、B关联操作时，假如存在了AMapper的Cache中，那么当更新B的数据时，其实是不会清空AMapper的Cache数据的，这时就会造成B表的脏数据。所以要在BMapper中使用cache-ref标签使AMapper合BMapper使用同一个Cache，就解决了脏数据的问题。
所以AB无论是谁更新了数据都会清空这个共同的Cache，所以要想办法根据CacheKey的规律去清空Cache，需要去自定义清空规则，mybatis中是修改不了的，必须自己定义。
可以考虑使用缓存中间件redis、memcache，或者使用jvm级别的ehcache，oschache等

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