MyBatis-缓存机制
缓存机制
缓存：暂时的存储一些数据，加快系统的查询速度
Map：能保存查询一些数据
- 一级缓存：线程级别的缓存 本地缓存；sqlSession级别的缓存
- 二级缓存：全局范围的缓存；除过当前线程，sqlSession能用外也可以使用
MyBatis 包含一个非常强大的查询缓存特性,它可以非常方便地配置和定制。缓存可以极大的提升查询效率。
MyBatis系统中默认定义了两级缓存。
一级缓存和二级缓存。
- 默认情况下，只有一级缓存（SqlSession级别的缓存，也称为本地缓存）开启。
- 二级缓存需要手动开启和配置，他是基于namespace级别的缓存。
- 为了提高扩展性。MyBatis定义了缓存接口Cache。我们可以通过实现Cache接口来自定义二级缓存
一级缓存【sqlSession级别的缓存 默认存在的】
- 一级缓存(local cache), 即本地缓存, 作用域默认为sqlSession。当 Session flush 或 close 后, 该 Session 中的所有 Cache 将被清空。
- 本地缓存不能被关闭, 但可以调用 clearCache() 来清空本地缓存, 或者改变缓存的作用域.
- 在mybatis3.1之后, 可以配置本地缓存的作用域. 在 mybatis.xml 中配置
一级缓存演示&失效情况
List<Book> b0 = mapper.getBookByBook(book);
System.out.println(b0);
//这里再次进行访问的时候并没有再次进行发送sql请求 而是从缓存中拿出来
List<Book> b1 = mapper.getBookByBook(book);
System.out.println(b1==b0);//true
同一次会话期间只要查询过的数据都会保存在当前SqlSession的一个Map中
- key:hashCode+查询的SqlId+编写的sql查询语句+参数
一级缓存失效的四种情况
不同的SqlSession对应不同的一级缓存
@Test public void getBookByPriceAndBookName() { openSession = sqlSessionFactory.openSession(); BookMapper mapper = openSession.getMapper(BookMapper.class); String isbn = "ISBN-003"; Book b0 = mapper.getBookByBook(isbn); openSession1 = sqlSessionFactory.openSession(); BookMapper mapper1 = openSession1.getMapper(BookMapper.class); Book b1 = mapper1.getBookByBook(isbn); System.out.println(b1==b0); BookMapper mapper2 = openSession.getMapper(BookMapper.class); Book b2 = mapper2.getBookByBook(isbn); System.out.println(b0==b2); }同一个SqlSession但是查询条件不同
@Test public void getBookByPriceAndBookName() { openSession = sqlSessionFactory.openSession(); BookMapper mapper = openSession.getMapper(BookMapper.class); String isbn = "ISBN-003"; Book b0 = mapper.getBookByBook(isbn); String isbn1 = "ISBN-004"; Book b1 = mapper.getBookByBook(isbn1); System.out.println(b1==b0); }同一个SqlSession两次查询期间执行了任何一次增删改操作
@Test public void getBookByPriceAndBookName() { openSession = sqlSessionFactory.openSession(); BookMapper mapper = openSession.getMapper(BookMapper.class); String isbn = "ISBN-003"; Book b0 = mapper.getBookByBook(isbn); String isbn1 = "ISBN-002"; mapper.updateBookByBookIsbn(isbn1); Book b1 = mapper.getBookByBook(isbn); System.out.println(b0); System.out.println(b1); System.out.println(b0==b1); }同一个SqlSession两次查询期间手动清空了缓存
@Test public void getBookByPriceAndBookName() { openSession = sqlSessionFactory.openSession(); BookMapper mapper = openSession.getMapper(BookMapper.class); String isbn = "ISBN-003"; Book b0 = mapper.getBookByBook(isbn); openSession.clearCache(); Book b1 = mapper.getBookByBook(isbn); System.out.println(b0); System.out.println(b1); System.out.println(b0==b1); }
每次查询，先看一级缓存中有没有，如果没有就去发送新的sql，每个sqlsession拥有自己的一级缓存【HashMap】
二级缓存【容量大】
- 一级缓存：sqlSession关闭或者提交以后，一级缓存的数据会放在二级缓存中；
- 二级缓存(second level cache)，全局作用域缓存
- 二级缓存默认不开启，需要手动配置
- MyBatis提供二级缓存的接口以及实现，缓存实现要求POJO实现Serializable接口
- 二级缓存在 SqlSession 关闭或提交之后才会生效
使用步骤
- 全局配置文件中开启二级缓存
《setting name="cacheEnabled" value="true"/> - 需要使用二级缓存的映射文件处使用cache配置缓存
《cache />在myMapper中配置 主要是配置一些不怎么修改的mapper中 <cache></cache>
- 注意：POJO需要实现Serializable接口
没有实现接口：
实现接口public class Book implements Serializable{ public String isbn; public String book_name; public Integer price; }
然后影响缓存命中率
缓存相关属性
- namespace级别的缓存
eviction=“FIFO”：缓存回收策略：
- LRU – 最近最少使用的：移除最长时间不被使用的对象。
- FIFO – 先进先出：按对象进入缓存的顺序来移除它们。
- SOFT – 软引用：移除基于垃圾回收器状态和软引用规则的对象。
- WEAK – 弱引用：更积极地移除基于垃圾收集器状态和弱引用规则的对象。
- 默认的是 LRU。
flushInterval：刷新间隔，单位毫秒
- 默认情况是不设置，也就是没有刷新间隔，缓存仅仅调用语句时刷新
size：引用数目，正整数
- 代表缓存最多可以存储多少个对象，太大容易导致内存溢出
readOnly：只读，true/false
- true：只读缓存；会给所有调用者返回缓存对象的相同实例。因此这些对象不能被修改。这提供了很重要的性能优势。
- false：读写缓存；会返回缓存对象的拷贝（通过序列化）。这会慢一些，但是安全，因此默认是 false。
缓存运行流程
不会出现一级缓存和二级缓存中有同一个数据。
二级缓存中：一级缓存关闭了就有了。
一级缓存中：二级缓存中没有此数据，就会看一级缓存，一级缓存没有去查数据库，数据库的查询后的结果放在一级缓存中任何时候都是先看二级缓存，再看一级缓存，如果大家都没有就去查数据库 这样也导致了二级缓存的命中率不断下降
缓存的存储原理
缓存有关设置
全局setting的cacheEnable：
配置二级缓存的开关。一级缓存一直是打开的。select标签的useCache属性：
配置这个select是否使用二级缓存。一级缓存一直是使用的<select useCache="false" /> false 关闭 对一级缓存没影响
sql标签的flushCache属性：
增删改默认flushCache=true。sql执行以后，会同时清空一级和二级缓存。查询默认flushCache=false。<update flushCache="true"> 默认是true 同时清空一级和二级缓存。
sqlSession.clearCache()：
只是用来清除一级缓存。当在某一个作用域 (一级缓存Session/二级缓存Namespaces) 进行了 C/U/D 操作后，默认该作用域下所有 select 中的缓存将被clear。
第三方缓存整合
<dependency>
<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
<version>2.10.4</version>
</dependency>EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。
是非常专业的java进程内的缓存框架
MyBatis定义了Cache接口方便我们进行自定义扩展。
步骤：
导入ehcache包，以及整合包，日志包
maven 已经写了编写ehcache.xml配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="../config/ehcache.xsd"> <!-- 磁盘保存路径 --> <diskStore path="D:\JavaEhcache\ehcache" /> <defaultCache maxElementsInMemory="1" maxElementsOnDisk="10000000" eternal="false" overflowToDisk="true" timeToIdleSeconds="120" timeToLiveSeconds="120" diskExpiryThreadIntervalSeconds="120" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"> </defaultCache> </ehcache> <!-- 属性说明： l diskStore：指定数据在磁盘中的存储位置。 l defaultCache：当借助CacheManager.add("demoCache")创建Cache时，EhCache便会采用<de***tCache/>指定的的管理策略 以下属性是必须的： l maxElementsInMemory - 在内存中缓存的element的最大数目 l maxElementsOnDisk - 在磁盘上缓存的element的最大数目，若是0表示无穷大 l eternal - 设定缓存的elements是否永远不过期。如果为true，则缓存的数据始终有效，如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds，timeToLiveSeconds判断 l overflowToDisk - 设定当内存缓存溢出的时候是否将过期的element缓存到磁盘上 以下属性是可选的： l timeToIdleSeconds - 当缓存在EhCache中的数据前后两次访问的时间超过timeToIdleSeconds的属性取值时，这些数据便会删除，默认值是0,也就是可闲置时间无穷大 l timeToLiveSeconds - 缓存element的有效生命期，默认是0.,也就是element存活时间无穷大 diskSpoolBufferSizeMB 这个参数设置DiskStore(磁盘缓存)的缓存区大小.默认是30MB.每个Cache都应该有自己的一个缓冲区. l diskPersistent - 在VM重启的时候是否启用磁盘保存EhCache中的数据，默认是false。 l diskExpiryThreadIntervalSeconds - 磁盘缓存的清理线程运行间隔，默认是120秒。每个120s，相应的线程会进行一次EhCache中数据的清理工作 l memoryStoreEvictionPolicy - 当内存缓存达到最大，有新的element加入的时候， 移除缓存中element的策略。默认是LRU（最近最少使用），可选的有LFU（最不常使用）和FIFO（先进先出） -->配置cache标签
《cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache">《/cache>
参照缓存：若想在命名空间享相同的缓存配置和实例。可以使用 *cache-ref 元素来引用另外一个缓存。
<mapper namespace="com.project.mapper.BookMapper">
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"></cache>
<select id="getBookByBook" resultType="com.project.bean.Book">
SELECT * FROM book WHERE isbn = #{isbn};
</select>
</mapper>
当执行一条查询SQL时，流程为 从二级缓存中进行查询 =>进入一级缓存中查询 =>执行 JDBC 查询。
mybatis 和 redis 整合在一起
https://www.cnblogs.com/huangting/p/11588464.html
log配置在另外一篇日志中
