《深入理解Mybatis原理》Mybatis中的缓存实现原理

一级缓存实现

什么是一级缓存？为什么使用一级缓存？

每当我们使用MyBatis开启一次和数据库的会话，MyBatis会创建出一个SqlSession对象表示一次数据库会话。

在对数据库的一次会话中，我们有可能会反复地执行完全相同的查询语句，如果不采取一些措施的话，每一次查询都会查询一次数据库,而我们在极短的时间内做了完全相同的查询，那么它们的结果极有可能完全相同，由于查询一次数据库的代价很大，这有可能造成很大的资源浪费。

为了解决这一问题，减少资源的浪费，MyBatis会在表示会话的SqlSession对象中建立一个简单的缓存，将每次查询到的结果结果缓存起来，当下次查询的时候，如果判断先前有个完全一样的查询，会直接从缓存中直接将结果取出，返回给用户，不需要再进行一次数据库查询了。

如下图所示，MyBatis一次会话: 一个SqlSession对象中创建一个本地缓存(local cache)，对于每一次查询，都会尝试根据查询的条件去本地缓存中查找是否在缓存中，如果在缓存中，就直接从缓存中取出，然后返回给用户；否则，从数据库读取数据，将查询结果存入缓存并返回给用户。

对于会话（Session）级别的数据缓存，我们称之为一级数据缓存，简称一级缓存。

MyBatis中的一级缓存是怎样组织的？

即SqlSession中的缓存是怎样组织的？由于MyBatis使用SqlSession对象表示一次数据库的会话，那么，对于会话级别的一级缓存也应该是在SqlSession中控制的。

实际上, MyBatis只是一个MyBatis对外的接口，SqlSession将它的工作交给了Executor执行器这个角色来完成，负责完成对数据库的各种操作。当创建了一个SqlSession对象时，MyBatis会为这个SqlSession对象创建一个新的Executor执行器，而缓存信息就被维护在这个Executor执行器中，MyBatis将缓存和对缓存相关的操作封装成了Cache接口中。SqlSession、Executor、Cache之间的关系如下列类图所示：

如上述的类图所示，Executor接口的实现类BaseExecutor中拥有一个Cache接口的实现类PerpetualCache，则对于BaseExecutor对象而言，它将使用PerpetualCache对象维护缓存。

综上，SqlSession对象、Executor对象、Cache对象之间的关系如下图所示：

由于Session级别的一级缓存实际上就是使用PerpetualCache维护的，那么PerpetualCache是怎样实现的呢？

PerpetualCache实现原理其实很简单，其内部就是通过一个简单的HashMap<k,v> 来实现的，没有其他的任何限制。如下是PerpetualCache的实现代码：

package org.apache.ibatis.cache.impl;  import java.util.HashMap;  
import java.util.Map;  
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;  import org.apache.ibatis.cache.Cache;  
import org.apache.ibatis.cache.CacheException;  /** * 使用简单的HashMap来维护缓存 * @author Clinton Begin */  
public class PerpetualCache implements Cache {  private String id;  private Map<Object, Object> cache = new HashMap<Object, Object>();  public PerpetualCache(String id) {  this.id = id;  }  public String getId() {  return id;  }  public int getSize() {  return cache.size();  }  public void putObject(Object key, Object value) {  cache.put(key, value);  }  public Object getObject(Object key) {  return cache.get(key);  }  public Object removeObject(Object key) {  return cache.remove(key);  }  public void clear() {  cache.clear();  }  public ReadWriteLock getReadWriteLock() {  return null;  }  public boolean equals(Object o) {  if (getId() == null) throw new CacheException("Cache instances require an ID.");  if (this == o) return true;  if (!(o instanceof Cache)) return false;  Cache otherCache = (Cache) o;  return getId().equals(otherCache.getId());  }  public int hashCode() {  if (getId() == null) throw new CacheException("Cache instances require an ID.");  return getId().hashCode();  }  }

一级缓存的生命周期有多长？

MyBatis在开启一个数据库会话时，会创建一个新的SqlSession对象，SqlSession对象中会有一个新的Executor对象，Executor对象中持有一个新的PerpetualCache对象；当会话结束时，SqlSession对象及其内部的Executor对象还有PerpetualCache对象也一并释放掉。

如果SqlSession调用了close()方法，会释放掉一级缓存PerpetualCache对象，一级缓存将不可用；
如果SqlSession调用了clearCache()，会清空PerpetualCache对象中的数据，但是该对象仍可使用；
SqlSession中执行了任何一个update操作(update()、delete()、insert()) ，都会清空PerpetualCache对象的数据，但是该对象可以继续使用；

SqlSession 一级缓存的工作流程

对于某个查询，根据statementId,params,rowBounds来构建一个key值，根据这个key值去缓存Cache中取出对应的key值存储的缓存结果；
判断从Cache中根据特定的key值取的数据数据是否为空，即是否命中；
如果命中，则直接将缓存结果返回；
如果没命中：去数据库中查询数据，得到查询结果；将key和查询到的结果分别作为key,value对存储到Cache中；将查询结果返回；
结束。

Cache接口的设计以及CacheKey的定义

如下图所示，MyBatis定义了一个org.apache.ibatis.cache.Cache接口作为其Cache提供者的SPI(Service Provider Interface) ，所有的MyBatis内部的Cache缓存，都应该实现这一接口。MyBatis定义了一个PerpetualCache实现类实现了Cache接口，实际上，在SqlSession对象里的Executor对象内维护的Cache类型实例对象，就是PerpetualCache子类创建的。

（MyBatis内部还有很多Cache接口的实现，一级缓存只会涉及到这一个PerpetualCache子类，Cache的其他实现将会放到二级缓存中介绍）。

我们知道，Cache最核心的实现其实就是一个Map，将本次查询使用的特征值作为key，将查询结果作为value存储到Map中。现在最核心的问题出现了：怎样来确定一次查询的特征值？换句话说就是：怎样判断某两次查询是完全相同的查询？也可以这样说：如何确定Cache中的key值？

MyBatis认为，对于两次查询，如果以下条件都完全一样，那么就认为它们是完全相同的两次查询：

传入的 statementId
查询时要求的结果集中的结果范围（结果的范围通过rowBounds.offset和rowBounds.limit表示）
这次查询所产生的最终要传递给JDBC java.sql.Preparedstatement的Sql语句字符串（boundSql.getSql() ）
传递给java.sql.Statement要设置的参数值

现在分别解释上述四个条件：

传入的statementId，对于MyBatis而言，你要使用它，必须需要一个statementId，它代表着你将执行什么样的Sql；
MyBatis自身提供的分页功能是通过RowBounds来实现的，它通过rowBounds.offset和rowBounds.limit来过滤查询出来的结果集，这种分页功能是基于查询结果的再过滤，而不是进行数据库的物理分页；
由于MyBatis底层还是依赖于JDBC实现的，那么，对于两次完全一模一样的查询，MyBatis要保证对于底层JDBC而言，也是完全一致的查询才行。而对于JDBC而言，两次查询，只要传入给JDBC的SQL语句完全一致，传入的参数也完全一致，就认为是两次查询是完全一致的。
上述的第3个条件正是要求保证传递给JDBC的SQL语句完全一致；第4条则是保证传递给JDBC的参数也完全一致；即3、4两条MyBatis最本质的要求就是：调用JDBC的时候，传入的SQL语句要完全相同，传递给JDBC的参数值也要完全相同。

综上所述,CacheKey由以下条件决定：statementId + rowBounds + 传递给JDBC的SQL + 传递给JDBC的参数值；

CacheKey的创建

对于每次的查询请求，Executor都会根据传递的参数信息以及动态生成的SQL语句，将上面的条件根据一定的计算规则，创建一个对应的CacheKey对象。

我们知道创建CacheKey的目的，就两个：

根据CacheKey作为key,去Cache缓存中查找缓存结果；
如果查找缓存命中失败，则通过此CacheKey作为key，将从数据库查询到的结果作为value，组成key,value对存储到Cache缓存中；

CacheKey的构建被放置到了Executor接口的实现类BaseExecutor中，定义如下：

/** * 所属类:  org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor * 功能   :   根据传入信息构建CacheKey */  
public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {  if (closed) throw new ExecutorException("Executor was closed.");  CacheKey cacheKey = new CacheKey();  //1.statementId  cacheKey.update(ms.getId());  //2. rowBounds.offset  cacheKey.update(rowBounds.getOffset());  //3. rowBounds.limit  cacheKey.update(rowBounds.getLimit());  //4. SQL语句  cacheKey.update(boundSql.getSql());  //5. 将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中  List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();  TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();  for (int i = 0; i < parameterMappings.size(); i++) { // mimic DefaultParameterHandler logic  ParameterMapping parameterMapping = parameterMappings.get(i);  if (parameterMapping.getMode() != ParameterMode.OUT) {  Object value;  String propertyName = parameterMapping.getProperty();  if (boundSql.hasAdditionalParameter(propertyName)) {  value = boundSql.getAdditionalParameter(propertyName);  } else if (parameterObject == null) {  value = null;  } else if (typeHandlerRegistry.hasTypeHandler(parameterObject.getClass())) {  value = parameterObject;  } else {  MetaObject metaObject = configuration.newMetaObject(parameterObject);  value = metaObject.getValue(propertyName);  }  //将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中  cacheKey.update(value);  }  }  return cacheKey;  
}

CacheKey的hashcode生成算法

刚才已经提到，Cache接口的实现，本质上是使用的HashMap<k,v>,而构建CacheKey的目的就是为了作为HashMap<k,v>中的key值。而HashMap是通过key值的hashcode 来组织和存储的，那么，构建CacheKey的过程实际上就是构造其hashCode的过程。下面的代码就是CacheKey的核心hashcode生成算法，感兴趣的话可以看一下：

public void update(Object object) {  if (object != null && object.getClass().isArray()) {  int length = Array.getLength(object);  for (int i = 0; i < length; i++) {  Object element = Array.get(object, i);  doUpdate(element);  }  } else {  doUpdate(object);  }  
}  private void doUpdate(Object object) {  //1. 得到对象的hashcode;    int baseHashCode = object == null ? 1 : object.hashCode();  //对象计数递增  count++;  checksum += baseHashCode;  //2. 对象的hashcode 扩大count倍  baseHashCode *= count;  //3. hashCode * 拓展因子（默认37）+拓展扩大后的对象hashCode值  hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;  updateList.add(object);  
}

MyBatis认为的完全相同的查询，不是指使用sqlSession查询时传递给算起来Session的所有参数值完完全全相同，你只要保证statementId，rowBounds,最后生成的SQL语句，以及这个SQL语句所需要的参数完全一致就可以了。

一级缓存的性能分析

MyBatis对会话（Session）级别的一级缓存设计的比较简单，就简单地使用了HashMap来维护，并没有对HashMap的容量和大小进行限制

读者有可能就觉得不妥了：如果我一直使用某一个SqlSession对象查询数据，这样会不会导致HashMap太大，而导致 java.lang.OutOfMemoryError错误啊？读者这么考虑也不无道理，不过MyBatis的确是这样设计的。

MyBatis这样设计也有它自己的理由：

一般而言SqlSession的生存时间很短。一般情况下使用一个SqlSession对象执行的操作不会太多，执行完就会消亡；
对于某一个SqlSession对象而言，只要执行update操作（update、insert、delete），都会将这个SqlSession对象中对应的一级缓存清空掉，所以一般情况下不会出现缓存过大，影响JVM内存空间的问题；
可以手动地释放掉SqlSession对象中的缓存。
一级缓存是一个粗粒度的缓存，没有更新缓存和缓存过期的概念

MyBatis的一级缓存就是使用了简单的HashMap，MyBatis只负责将查询数据库的结果存储到缓存中去，不会去判断缓存存放的时间是否过长、是否过期，因此也就没有对缓存的结果进行更新这一说了。

根据一级缓存的特性，在使用的过程中，我认为应该注意：

对于数据变化频率很大，并且需要高时效准确性的数据要求，我们使用SqlSession查询的时候，要控制好SqlSession的生存时间， SqlSession的生存时间越长，它其中缓存的数据有可能就越旧，从而造成和真实数据库的误差；同时对于这种情况，用户也可以手动地适时清空SqlSession中的缓存；
对于只执行、并且频繁执行大范围的select操作的SqlSession对象，SqlSession对象的生存时间不应过长。

二级缓存实现

MyBatis的二级缓存是Application级别的缓存，它可以提高对数据库查询的效率，以提高应用的性能。

MyBatis的缓存机制整体设计以及二级缓存的工作模式

如图所示，当开一个会话时，一个SqlSession对象会使用一个Executor对象来完成会话操作，MyBatis的二级缓存机制的关键就是对这个Executor对象做文章。如果用户配置了"cacheEnabled=true"，那么MyBatis在为SqlSession对象创建Executor对象时，会对Executor对象加上一个装饰者：CachingExecutor，这时SqlSession使用CachingExecutor对象来完成操作请求。CachingExecutor对于查询请求，会先判断该查询请求在Application级别的二级缓存中是否有缓存结果，如果有查询结果，则直接返回缓存结果；如果缓存中没有，再交给真正的Executor对象来完成查询操作，之后CachingExecutor会将真正Executor返回的查询结果放置到缓存中，然后在返回给用户。

CachingExecutor是Executor的装饰者，以增强Executor的功能，使其具有缓存查询的功能，这里用到了设计模式中的装饰者模式，CachingExecutor和Executor的接口的关系如下类图所示：

MyBatis二级缓存的划分

MyBatis并不是简单地对整个Application就只有一个Cache缓存对象，它将缓存划分的更细，即是Mapper级别的，即每一个Mapper都可以拥有一个Cache对象，具体如下：

为每一个Mapper分配一个Cache缓存对象（使用<cache>节点配置）

MyBatis将Application级别的二级缓存细分到Mapper级别，即对于每一个Mapper.xml,如果在其中使用了<cache> 节点，则MyBatis会为这个Mapper创建一个Cache缓存对象，如下图所示：

注：上述的每一个Cache对象，都会有一个自己所属的namespace命名空间，并且会将Mapper的 namespace作为它们的ID；

多个Mapper共用一个Cache缓存对象（使用<cache-ref>节点配置）

如果你想让多个Mapper公用一个Cache的话，你可以使用<cache-ref namespace="">节点，来指定你的这个Mapper使用到了哪一个Mapper的Cache缓存。

使用二级缓存，必须要具备的条件

MyBatis对二级缓存的支持粒度很细，它会指定某一条查询语句是否使用二级缓存。

虽然在Mapper中配置了<cache>,并且为此Mapper分配了Cache对象，这并不表示我们使用Mapper中定义的查询语句查到的结果都会放置到Cache对象之中，我们必须指定Mapper中的某条选择语句是否支持缓存，即如下所示，在<select> 节点中配置useCache="true"，Mapper才会对此Select的查询支持缓存特性，否则，不会对此Select查询，不会经过Cache缓存。如下所示，Select语句配置了useCache="true"，则表明这条Select语句的查询会使用二级缓存。

<select id="selectByMinSalary" resultMap="BaseResultMap" parameterType="java.util.Map" useCache="true">

总之，要想使某条Select查询支持二级缓存，你需要保证：

MyBatis支持二级缓存的总开关：全局配置变量参数 cacheEnabled=true
该select语句所在的Mapper，配置了<cache> 或<cached-ref>节点，并且有效
该select语句的参数 useCache=true

一级缓存和二级缓存的使用顺序

请注意，如果你的MyBatis使用了二级缓存，并且你的Mapper和select语句也配置使用了二级缓存，那么在执行select查询的时候，MyBatis会先从二级缓存中取输入，其次才是一级缓存，即MyBatis查询数据的顺序是：二级缓存 ———> 一级缓存 ——> 数据库。

二级缓存实现的选择

MyBatis对二级缓存的设计非常灵活，它自己内部实现了一系列的Cache缓存实现类，并提供了各种缓存刷新策略如LRU，FIFO等等；另外，MyBatis还允许用户自定义Cache接口实现，用户是需要实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口，然后将Cache实现类配置在<cache type="">节点的type属性上即可；除此之外，MyBatis还支持跟第三方内存缓存库如Memecached的集成，总之，使用MyBatis的二级缓存有三个选择:

MyBatis自身提供的缓存实现；
用户自定义的Cache接口实现；
跟第三方内存缓存库的集成；

MyBatis自身提供的二级缓存的实现

MyBatis自身提供了丰富的，并且功能强大的二级缓存的实现，它拥有一系列的Cache接口装饰者，可以满足各种对缓存操作和更新的策略。

MyBatis定义了大量的Cache的装饰器来增强Cache缓存的功能，如下类图所示。

对于每个Cache而言，都有一个容量限制，MyBatis各供了各种策略来对Cache缓存的容量进行控制，以及对Cache中的数据进行刷新和置换。MyBatis主要提供了以下几个刷新和置换策略：

LRU：（Least Recently Used）,最近最少使用算法，即如果缓存中容量已经满了，会将缓存中最近最少被使用的缓存记录清除掉，然后添加新的记录；
FIFO：（First in first out）,先进先出算法，如果缓存中的容量已经满了，那么会将最先进入缓存中的数据清除掉；
Scheduled：指定时间间隔清空算法，该算法会以指定的某一个时间间隔将Cache缓存中的数据清空；

如何细粒度地控制二级缓存

关于MyBatis的二级缓存的实际问题

现有AMapper.xml中定义了对数据库表 ATable 的CRUD操作，BMapper定义了对数据库表BTable的CRUD操作；

假设 MyBatis 的二级缓存开启，并且 AMapper 中使用了二级缓存，AMapper对应的二级缓存为ACache；

除此之外，AMapper 中还定义了一个跟BTable有关的查询语句，类似如下所述：

<select id="selectATableWithJoin" resultMap="BaseResultMap" useCache="true">  select * from ATable left join BTable on ....  
</select>

执行以下操作：

执行AMapper中的"selectATableWithJoin" 操作，此时会将查询到的结果放置到AMapper对应的二级缓存ACache中；
执行BMapper中对BTable的更新操作(update、delete、insert)后，BTable的数据更新；
再执行1完全相同的查询，这时候会直接从AMapper二级缓存ACache中取值，将ACache中的值直接返回；

好，问题就出现在第3步上：

由于AMapper的“selectATableWithJoin” 对应的SQL语句需要和BTable进行join查找，而在第 2 步BTable的数据已经更新了，但是第 3 步查询的值是第 1 步的缓存值，已经极有可能跟真实数据库结果不一样，即ACache中缓存数据过期了！

总结来看，就是：

对于某些使用了 join连接的查询，如果其关联的表数据发生了更新，join连接的查询由于先前缓存的原因，导致查询结果和真实数据不同步；

从MyBatis的角度来看，这个问题可以这样表述：

对于某些表执行了更新(update、delete、insert)操作后，如何去清空跟这些表有关联的查询语句所造成的缓存

当前MyBatis二级缓存的工作机制

MyBatis二级缓存的一个重要特点：即松散的Cache缓存管理和维护

一个Mapper中定义的增删改查操作只能影响到自己关联的Cache对象。如上图所示的Mapper namespace1中定义的若干CRUD语句，产生的缓存只会被放置到相应关联的Cache1中，即Mapper namespace2,namespace3,namespace4 中的CRUD的语句不会影响到Cache1。

可以看出，Mapper之间的缓存关系比较松散，相互关联的程度比较弱。

现在再回到上面描述的问题，如果我们将AMapper和BMapper共用一个Cache对象，那么，当BMapper执行更新操作时，可以清空对应Cache中的所有的缓存数据，这样的话，数据不是也可以保持最新吗？

确实这个也是一种解决方案，不过，它会使缓存的使用效率变的很低！AMapper和BMapper的任意的更新操作都会将共用的Cache清空，会频繁地清空Cache，导致Cache实际的命中率和使用率就变得很低了，所以这种策略实际情况下是不可取的。

最理想的解决方案就是：

对于某些表执行了更新(update、delete、insert)操作后，去清空跟这些指定的表有关联的查询语句所造成的缓存; 这样，就是以很细的粒度管理MyBatis内部的缓存，使得缓存的使用率和准确率都能大大地提升。