关键字：
KingbaseES、JDBC、客户端缓存、人大金仓
背景描述
在数据库应用中，相同语句的频繁执行较为常见，为了提高此类语句执行的效率，普遍的策略是提供预编译语句缓存功能，如Oracle和MySQL等数据库均是采用这种方法。主要是在客户端维护一个缓存队列，采用最近最少使用算法LRU（Least Recently Used），并新增一个Hash表来优化结构，以实现快速查找，这通常使用LinkedHashMap来构建。但是，在实际应用中，可能存在周期性语句执行，导致缓存失效，以及低频率执行的语句将高频率执行的语句推出的缓存污染问题。
功能设计
Kingbase-JDBC同样采用LRU算法实现缓存队列，在队列成员中添加了执行次数标记变量，客户端新增prepareThreshold参数，此参数可用于动态控制语句对象缓存规则，适应多种不同的应用场景；新增preferQueryMode参数，用于指定使用哪种模式发送查询给数据库；新增preparedStatementCacheQueries参数，用于指定语句最大缓存数目；新增preparedStatementCacheSizeMiB参数，用于指定语句最大缓存大小。
图1展示了客户端语句对象缓存功能的执行流程。用户根据使用需求，初始化参数prepareThreshold、preparedStatementCacheSizeMiB、preferQueryMode和preparedStatementCacheQueries。随后每次创建语句对象，都去缓存中查询此对象是否有缓存，若否，则根据语句对象创建Key值，然后解析语句并创建缓存语句对象；若是，则直接获取缓存语句对象。接着判断此对象执行次数+1是否大于等于prepareThreshold，若否，则直接进入语句执行模块；若是，则开启使用服务器端缓存，并执行语句。在语句执行完毕，并关闭语句对象时，在缓存中添加或更新此对象，将其执行次数增加1。若业务还有下一条命令需执行，则循环上述流程。
通过设置prepareThreshold的值，可以避免大部分周期性语句执行导致的缓存失效问题，但热点语句场景下的缓存污染问题并不能避免。可能的解决缓存污染的方法是，将缓存对象中的语句执行次数变量纳入到缓存淘汰的考量当中，若当前语句的执行次数较高，则将其执行次数修改为较低值，并重新放入缓存队列，以达到延迟淘汰的效果。
技术效果
图2显示了不同缓存功能设置，在热点语句执行场景下的执行时间对比结果，其中，有缓存设置的prepareThreshold等于1。可以发现，相比于无缓存功能，有缓存功能时，语句执行的效率更高，即使缓存失效，也依然显示出有利的结果。随着执行语句条数的增多，无缓存功能时，语句执行用时迅速上升，而有缓存功能时，语句执行用时的上升趋势相对缓慢。
参考文档：
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