如何理解Mybatis源碼中的Cache

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)如何理解Mybatis源碼中的Cache，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

緩存的使用場景

• 通過復(fù)雜業(yè)務(wù)計(jì)算得來的數(shù)據(jù)，在計(jì)算過程中可能耗費(fèi)大量的時(shí)間，需要將數(shù)據(jù)緩存

• 讀多寫少的數(shù)據(jù)

緩存設(shè)計(jì)的要點(diǎn)

• 緩存的容量

• 緩存的有效時(shí)間

實(shí)踐中可能存在的問題

緩存穿透

訪問的緩存不存在，直接去訪問數(shù)據(jù)庫。通常查找的key沒有對應(yīng)的緩存，可以設(shè)計(jì)為返回空值，不去查找數(shù)據(jù)庫。

緩存雪崩

大量的緩存穿透會導(dǎo)致有大量請求，訪問都會落到數(shù)據(jù)庫上，造成緩存雪崩。所以如果訪問的key在緩存中找不到，不要直接去查詢數(shù)據(jù)庫，也就是要避免緩存穿透，可以設(shè)置緩存為永久緩存，然后通過后臺定時(shí)更新緩存。也可以為緩存更新添加鎖保護(hù)，確保當(dāng)前只有一個(gè)線程更新數(shù)據(jù)。

Mybatis中的緩存分析與學(xué)習(xí)

MyBatis的一級緩存和二級緩存

一級緩存

• 使用范圍：SESSION,STATEMENT。默認(rèn)為SESSION，如果不想使用一級緩存，可以修改為STATEMENT，每次調(diào)用后都會清掉緩存。

//STATEMENT或者SESSION,默認(rèn)為SESSION
<setting name="localCacheScope" value="STATEMENT"/>

• 一級緩存執(zhí)行的流程：

//BaseExecutor.query
public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException {
    ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing a query").object(ms.getId());
   ...
    List<E> list;
    try {
      ...
      //先根據(jù)cachekey從localCache去查
      list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;
      if (list != null) {
        //若查到localCache緩存，處理localOutputParameterCache
        handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);
      } else {
        //從數(shù)據(jù)庫查
        list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
      }
    } finally {
      //清空堆棧
      queryStack--;
    }
    ...
    if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) {
        // issue #482
    	//如果是STATEMENT，清本地緩存
        clearLocalCache();
      }
    return list;
  }

• 什么情況下有效？在，一個(gè)sqlSession打開和關(guān)閉的范圍內(nèi)，所以，如果被Spring托管并且沒有開啟事務(wù)，那么一級緩存是失效的。

• 注意： 打開兩個(gè)sqlsession: sqlsession1,sqlsession2,sqlsession1.select從一級緩存中取數(shù)據(jù)，sqlsession2更新此條數(shù)據(jù)，sqlsession1.select再次獲取數(shù)據(jù)，還是緩存中的。

二級緩存

• SessionFactory層面給各個(gè)SqlSession 對象共享

• 怎么配置：

<setting name="cacheEnabled" value="true" /> （或@CacheNamespace） 
<cache/>,<cache-ref/>或@CacheNamespace
//每個(gè)select設(shè)置
  <select id="queryDynamicFlightVOs" resultType="com.ytkj.aoms.aiis.flightschedule.vo.DynamicFlightVO" useCache="false">

如果配置了二級緩存，那么在獲取Executor的時(shí)候會返回CachingExecutor

//Configuration.java
  //產(chǎn)生執(zhí)行器
  public Executor newExecutor(Transaction transaction, ExecutorType executorType) {
    executorType = executorType == null ? defaultExecutorType : executorType;
    //這句再做一下保護(hù),,防止粗心大意的人將defaultExecutorType設(shè)成null?
    executorType = executorType == null ? ExecutorType.SIMPLE : executorType;
    Executor executor;
    //然后就是簡單的3個(gè)分支，產(chǎn)生3種執(zhí)行器BatchExecutor/ReuseExecutor/SimpleExecutor
    if (ExecutorType.BATCH == executorType) {
      executor = new BatchExecutor(this, transaction);
    } else if (ExecutorType.REUSE == executorType) {
      executor = new ReuseExecutor(this, transaction);
    } else {
      executor = new SimpleExecutor(this, transaction);
    }
    //如果要求緩存，生成另一種CachingExecutor(默認(rèn)就是有緩存),裝飾者模式,所以默認(rèn)都是返回CachingExecutor
    if (cacheEnabled) {
      executor = new CachingExecutor(executor);
    }
    //此處調(diào)用插件,通過插件可以改變Executor行為
    executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor);
    return executor;
  }

開啟了二級緩存后，會先使用CachingExecutor查詢，查詢不到在查一級緩存。

   public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException {
        //namespace配置作用
        Cache cache = ms.getCache();
        if (cache != null) {
            //是否執(zhí)行刷新緩存操作
            this.flushCacheIfRequired(ms);
            //useCache標(biāo)簽作用
            if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {
                this.ensureNoOutParams(ms, parameterObject, boundSql);
                List<E> list = (List)this.tcm.getObject(cache, key);
                if (list == null) {
                    list = this.delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
                    this.tcm.putObject(cache, key, list);
                }

                return list;
            }
        }

        return this.delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
    }

注意

• 由于二級緩存中的數(shù)據(jù)是基于namespace的，即不同namespace中的數(shù)據(jù)互不干擾。在多個(gè)namespace中若均存在對同一個(gè)表的操作，那么這多個(gè)namespace中的數(shù)據(jù)可能就會出現(xiàn)不一致現(xiàn)象

• 在分布式環(huán)境下，由于默認(rèn)的MyBatis Cache實(shí)現(xiàn)都是基于本地的，分布式環(huán)境下必然會出現(xiàn)讀取到臟數(shù)據(jù)，需要使用集中式緩存將MyBatis的Cache接口實(shí)現(xiàn)，有一定的開發(fā)成本，直接使用Redis、Memcached等分布式緩存可能成本更低，安全性也更高

裝飾器模式

通過裝飾器模式，我們可以向一個(gè)現(xiàn)有的對象添加新的功能，同時(shí)不改變其結(jié)構(gòu)。
Mybatis中不同類型的緩存，正是使用了此類設(shè)計(jì)。

PerpetualCache實(shí)現(xiàn)了Cache接口，完成了基本的Cache功能，其他的裝飾類對其進(jìn)行功能擴(kuò)展。以LruCache為例：

public class LruCache implements Cache {

  //持有實(shí)現(xiàn)類
  private final Cache delegate;
  //額外用了一個(gè)map才做lru，但是委托的Cache里面其實(shí)也是一個(gè)map，這樣等于用2倍的內(nèi)存實(shí)現(xiàn)lru功能
  private Map<Object, Object> keyMap;
  private Object eldestKey;

  public LruCache(Cache delegate) {
    this.delegate = delegate;
    setSize(1024);
  }
 
    .....
}

LruCache的具體實(shí)現(xiàn) [Least Recently Used]

LruCache使用了一個(gè)LinkedHashMap作為keyMap,最多存1024個(gè)key的值，超過之后新加對象到緩存時(shí)，會將不經(jīng)常使用的key從keyMap中移除，并且刪除掉緩存中對應(yīng)的key。利用了LinkedHashMap的特性：

• 每次訪問或者插入一個(gè)元素都會把元素放到鏈表末尾

//LinkedHashMap的get方法
  public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
            return null;
        if (accessOrder)
            afterNodeAccess(e);
        return e.value;
    }

• 調(diào)用put,putAll方法的時(shí)候會調(diào)用removeEldestEntry方法，所以LruCache在new LinkedHashMap的時(shí)候重寫了removeEldestEntry方法

  public void setSize(final int size) {
    keyMap = new LinkedHashMap<Object, Object>(size, .75F, true) {
      private static final long serialVersionUID = 4267176411845948333L;

      //核心就是覆蓋 LinkedHashMap.removeEldestEntry方法,
      //返回true或false告訴 LinkedHashMap要不要?jiǎng)h除此最老鍵值
      //LinkedHashMap內(nèi)部其實(shí)就是每次訪問或者插入一個(gè)元素都會把元素放到鏈表末尾，
      //這樣不經(jīng)常訪問的鍵值肯定就在鏈表開頭啦
      @Override
      protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Object, Object> eldest) {
        boolean tooBig = size() > size;
        if (tooBig) {
            //根據(jù)eldestKey去緩存中刪除
          eldestKey = eldest.getKey();
        }
        return tooBig;
      }
    };
  }
  
   private void cycleKeyList(Object key) {
    keyMap.put(key, key);
    //keyMap是linkedhashmap，最老的記錄已經(jīng)被移除了，然后這里我們還需要移除被委托的那個(gè)cache的記錄
    if (eldestKey != null) {
      delegate.removeObject(eldestKey);
      eldestKey = null;
    }
  }

Mybatis Cache類型與特性

• BlockingCache:阻塞版本的緩存裝飾器，它保證只有一個(gè)線程到數(shù)據(jù)庫中查找指定key對應(yīng)的數(shù)據(jù), 加入線程A 在BlockingCache 中未查找到keyA對應(yīng)的緩存項(xiàng)時(shí)，線程A會獲取keyA對應(yīng)的鎖，這樣后續(xù)線程在查找keyA是會發(fā)生阻塞。

• FifoCache:先進(jìn)先出緩存，F(xiàn)ifoCache在putObject的時(shí)候會將Key放到一個(gè)List中，list長度為1024，如果超過，則刪除第一個(gè)緩存，最后一位添加當(dāng)前緩存

• LoggingCache:日志緩存，它持有日志接口，根據(jù)日志的設(shè)置可打印sql和命中率等。

• LruCache:最近最少使用算法。核心思想是當(dāng)緩存滿時(shí),會優(yōu)先淘汰那些近期最少使用的緩存。

• ScheduledCache:定時(shí)調(diào)度緩存，每次訪問和添加緩存的時(shí)候會判斷當(dāng)前時(shí)間和上次清理的時(shí)間是否超過閾值，超過則會清理緩存。

• SerializedCache：序列化緩存。緩存的值會被序列化。取值的時(shí)候會反序列化。要求緩存的對象實(shí)現(xiàn)Serializable接口。

• SoftCache：軟引用緩存。對于軟引用關(guān)聯(lián)著的對象，只有在內(nèi)存不足的時(shí)候JVM才會回收該對象，使用SoftReference可以避免OOM異常

• WeakCache：弱引用緩存，類似SoftCache。與軟引用區(qū)別在于當(dāng)JVM進(jìn)行垃圾回收時(shí)，無論內(nèi)存是否充足，都會回收被弱引用關(guān)聯(lián)的對象。

• TransactionalCache：事務(wù)緩存

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