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Mapper Idnamespace method // 2. 分页参数offset, limit // 3. SQL语句 // 4. 参数值 // 5. 环境Id // 这意味着即使SQL相同参数不同也会生成不同的CacheKey2.5 一级缓存的失效场景执行任何UPDATE/INSERT/DELETE操作手动调用clearCache()设置flushCachetrueSqlSession关闭查询参数变化因为CacheKey不同三、二级缓存Mapper级别的全局缓存3.1 二级缓存的核心特性作用范围Mapper级别跨SqlSession共享默认状态默认关闭需要手动开启生命周期随应用运行而存在3.2 二级缓存的配置!-- 1. 全局配置开启二级缓存 -- settings setting namecacheEnabled valuetrue/ /settings !-- 2. Mapper XML中配置 -- mapper namespacecom.example.UserMapper !-- 基本配置 -- cache/ !-- 详细配置 -- cache evictionLRU !-- 淘汰策略 -- flushInterval60000 !-- 刷新间隔毫秒 -- size1024 !-- 缓存对象数 -- readOnlytrue !-- 是否只读 -- blockingfalse/ !-- 是否阻塞 -- /mapper !-- 3. 在具体查询上使用缓存 -- select idselectById resultTypeUser useCachetrue SELECT * FROM user WHERE id #{id} /select !-- 4. 增删改操作刷新缓存 -- update idupdateUser flushCachetrue UPDATE user SET name #{name} WHERE id #{id} /update3.3 二级缓存的数据结构二级缓存不像一级缓存那么简单它采用了装饰器模式二级缓存装饰器链层层包装 ┌─────────────────────────┐ │ SerializedCache │ ← 序列化存储 │ LoggingCache │ ← 日志统计 │ SynchronizedCache │ ← 线程安全 │ LruCache │ ← LRU淘汰 │ PerpetualCache │ ← 基础HashMap └─────────────────────────┘每个装饰器都有特定功能PerpetualCache基础存储使用HashMapLruCache最近最少使用淘汰SynchronizedCache保证线程安全LoggingCache记录命中率SerializedCache序列化对象防止修改3.4 二级缓存的工作流程public void demonstrateLevel2Cache() { // 用户A查询第一个访问者 SqlSession sessionA sqlSessionFactory.openSession(); UserMapper mapperA sessionA.getMapper(UserMapper.class); User user1 mapperA.selectById(1); // 查询数据库 sessionA.close(); // 关键关闭时才会写入二级缓存 // 用户B查询不同SqlSession SqlSession sessionB sqlSessionFactory.openSession(); UserMapper mapperB sessionB.getMapper(UserMapper.class); User user2 mapperB.selectById(1); // 从二级缓存读取不发SQL // 管理员更新数据 SqlSession sessionC sqlSessionFactory.openSession(); UserMapper mapperC sessionC.getMapper(UserMapper.class); mapperC.updateUser(user1); // 清空相关二级缓存 sessionC.commit(); sessionC.close(); // 用户D再次查询 SqlSession sessionD sqlSessionFactory.openSession(); UserMapper mapperD sessionD.getMapper(UserMapper.class); User user3 mapperD.selectById(1); // 缓存被清重新查询数据库 sessionD.close(); }3.5 二级缓存的同步机制二级缓存有一个重要特性事务提交后才更新。这意味着// 场景事务内查询事务提交前其他会话看不到更新 SqlSession session1 sqlSessionFactory.openSession(); UserMapper mapper1 session1.getMapper(UserMapper.class); // 修改数据但未提交 mapper1.updateUser(user); // 此时二级缓存还未更新 // 另一个会话查询 SqlSession session2 sqlSessionFactory.openSession(); UserMapper mapper2 session2.getMapper(UserMapper.class); User user2 mapper2.selectById(1); // 可能读到旧数据 session1.commit(); // 提交后二级缓存才会更新 // 之后的新查询才会看到新数据四、一二级缓存的对比与选择4.1 核心差异对比特性一级缓存二级缓存作用范围SqlSession内部Mapper级别跨SqlSession默认状态开启关闭数据结构简单HashMap装饰器链共享性私有不共享公共所有会话共享生命周期随SqlSession创建销毁随应用运行持久存在性能影响极小内存访问中等可能有序列化开销适用场景会话内重复查询跨会话共享查询4.2 生活化比喻一级缓存私人对话记忆你和朋友的聊天内容只有你们两人知道聊天结束SqlSession关闭记忆逐渐模糊二级缓存公司公告栏重要通知写在公告栏所有员工都能看到通知更新时需要擦掉旧的写上新的公告栏内容持久存在直到被更新4.3 使用场景建议适合一级缓存的场景// 场景1方法内多次查询相同数据 public void processOrder(Long orderId) { Order order1 validateOrder(orderId); // 第一次查数据库 Order order2 calculateDiscount(orderId); // 走一级缓存 Order order3 generateInvoice(orderId); // 走一级缓存 } // 场景2循环内查询 for (int i 0; i 100; i) { Config config configMapper.getConfig(system_timeout); // 只有第一次查数据库后续99次走缓存 }适合二级缓存的场景// 场景1读多写少的配置数据 SystemConfig config configMapper.getConfig(app_settings); // 多个用户频繁读取很少修改 // 场景2热门商品信息 Product product productMapper.getHotProduct(666); // 商品详情页大量用户访问同一商品 // 场景3静态字典数据 ListCity cities addressMapper.getAllCities(); // 城市列表很少变化不适合缓存的场景// 场景1实时性要求高的数据 Stock stock stockMapper.getRealTimeStock(productId); // 库存信息需要实时准确 // 场景2频繁更新的数据 UserBalance balance accountMapper.getBalance(userId); // 用户余额每次交易都变化 // 场景3大数据量查询 ListLog logs logMapper.getTodayLogs(); // 数据量大缓存占用内存过多五、缓存的高级特性与原理5.1 缓存淘汰策略MyBatis提供了多种淘汰策略cache eviction策略类型 size缓存大小可用策略LRULeast Recently Used最近最少使用默认FIFOFirst In First Out先进先出SOFT软引用内存不足时被GC回收WEAK弱引用GC时立即回收5.2 LRU缓存的实现原理public class LruCache implements Cache { private final Cache delegate; // 使用LinkedHashMap实现LRU private MapObject, Object keyMap; private Object eldestKey; public void setSize(final int size) { keyMap new LinkedHashMapObject, Object(size, .75F, true) { Override protected boolean removeEldestEntry(Map.EntryObject, Object eldest) { boolean tooBig size() size; if (tooBig) { eldestKey eldest.getKey(); } return tooBig; } }; } Override public Object getObject(Object key) { // 访问时更新顺序 keyMap.get(key); return delegate.getObject(key); } }5.3 缓存查询的完整流程查询执行流程 1. 请求到达CachingExecutor二级缓存入口 2. 生成CacheKey包含SQL、参数等信息 3. 查询二级缓存 └─ 命中 → 返回结果 └─ 未命中 → 继续 4. 查询一级缓存 └─ 命中 → 返回结果并放入二级缓存事务提交时 └─ 未命中 → 继续 5. 查询数据库 6. 结果存入一级缓存 7. 事务提交时一级缓存刷入二级缓存 8. 返回结果六、缓存的最佳实践与避坑指南6.1 最佳实践1. 合理配置缓存大小!-- 根据数据特点设置合适的大小 -- cache size1024/ !-- 缓存1024个对象 --2. 设置合理的刷新间隔!-- 对于变化不频繁但需要定期更新的数据 -- cache flushInterval1800000/ !-- 30分钟自动刷新 --3. 选择性使用缓存!-- 某些查询跳过缓存 -- select idgetRealTimeData useCachefalse SELECT * FROM realtime_table /select !-- 某些查询强制刷新缓存 -- select idgetImportantData flushCachetrue SELECT * FROM important_table /select4. 关联查询的缓存策略!-- 关联查询时使用cache-ref同步缓存 -- mapper namespacecom.example.UserMapper cache/ !-- 其他配置 -- /mapper mapper namespacecom.example.OrderMapper !-- 引用UserMapper的缓存 -- cache-ref namespacecom.example.UserMapper/ /mapper6.2 常见问题与解决方案问题1脏读问题场景一个会话修改数据但未提交另一个会话从二级缓存读取到旧数据。解决方案// 设置事务隔离级别 Transactional(isolation Isolation.READ_COMMITTED) public void updateUser(User user) { userMapper.updateUser(user); } // 或者在Mapper中设置flushCache Update(UPDATE user SET name#{name} WHERE id#{id}) Options(flushCache Options.FlushCachePolicy.TRUE) int updateUser(User user);问题2内存溢出场景缓存大量数据导致JVM内存不足。解决方案设置合理的缓存大小和淘汰策略使用软引用/弱引用缓存定期清理不活跃的缓存问题3分布式环境缓存不一致场景多台服务器每台有自己的缓存数据不一致。解决方案使用集中式缓存Redis、Memcached替代默认二级缓存实现自定义Cache接口public class RedisCache implements Cache { private JedisPool jedisPool; Override public void putObject(Object key, Object value) { try (Jedis jedis jedisPool.getResource()) { jedis.set(serialize(key), serialize(value)); } } Override public Object getObject(Object key) { try (Jedis jedis jedisPool.getResource()) { byte[] value jedis.get(serialize(key)); return deserialize(value); } } }问题4缓存穿透场景查询不存在的数据每次都查数据库。解决方案// 缓存空对象 public User getUser(Long id) { User user userMapper.selectById(id); if (user null) { // 缓存空值设置短过期时间 cacheNullValue(id); return null; } return user; }6.3 监控与调试开启缓存日志# 查看缓存命中情况 logging.level.org.mybatisDEBUG logging.level.com.example.mapperTRACE监控缓存命中率// 获取缓存统计信息 Cache cache sqlSession.getConfiguration() .getCache(com.example.UserMapper); if (cache instanceof LoggingCache) { LoggingCache loggingCache (LoggingCache) cache; System.out.println(命中次数: loggingCache.getHitCount()); System.out.println(未命中次数: loggingCache.getMissCount()); System.out.println(命中率: (loggingCache.getHitCount() * 100.0 / (loggingCache.getHitCount() loggingCache.getMissCount())) %); }七、总结与思考7.1 核心要点回顾一级缓存SqlSession级别自动开启基于HashMap简单高效二级缓存Mapper级别需手动开启基于装饰器模式功能丰富缓存Key由SQL、参数等要素生成决定查询是否相同事务同步二级缓存在事务提交后才更新避免脏读适用场景根据数据特点选择合适的缓存策略7.2 设计思想启示MyBatis缓存设计体现了几个重要软件设计原则单一职责原则每个缓存装饰器只负责一个功能开闭原则通过装饰器模式无需修改原有代码即可扩展功能接口隔离Cache接口定义清晰便于自定义实现7.3 实际应用建议在实际项目中从小开始先使用一级缓存确有需要再开启二级缓存测试验证上线前充分测试缓存效果和内存占用监控调整生产环境监控缓存命中率根据实际情况调整配置文档记录记录缓存配置和策略便于团队协作和维护7.4 未来展望随着微服务和云原生架构的普及MyBatis缓存也在演进分布式缓存集成更好支持Redis等分布式缓存多级缓存策略本地缓存分布式缓存的组合使用智能缓存管理基于访问模式的自动缓存优化结语MyBatis缓存机制是一个看似简单实则精妙的设计。理解它不仅能帮助我们优化应用性能还能加深对缓存设计模式的理解。记住缓存是提升性能的利器但也可能成为数据一致的陷阱。合理使用、谨慎配置、持续监控才能让缓存真正为应用赋能。缓存不是银弹而是需要精心调校的利器。在实际开发中应根据业务特点、数据特性和访问模式选择最合适的缓存策略在性能与一致性之间找到最佳平衡点。