百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术文章 > 正文

MyBatis缓存框架与事务详解(mybatis一级缓存和二级缓存)

ccwgpt 2024-09-18 12:24 40 浏览 0 评论

MyBatis缓存框架与事务详解

一、缓存的概念

1.1什么是缓存

存在内存中的临时数据。

将用户经常查询的数据放在缓存(内存)中,用户去查询数据就不用从磁盘上(关系型数据库 数据文件)查询,从缓存中查询,从而提高查询效率,解决了高并发系统的性能问题。

1.2为何要使用缓存

减少和数据库的交互次数,减少系统开销,提高系统效率。

1.3什么样的数据要使用缓存

经常查询并且不经常改变的数据。

二、MyBatis缓存实例

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,只有一级缓存开启。(SqlSession级别的缓存,也称为本地缓存)

二级缓存需要手动开启和配置,他是基于namespace级别的缓存。(基于接口)

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。

2.1一级缓存实例

一个session中查询同一个没说在一个session中,user被缓存了,一级缓存就是一个 map。

2.2二级缓存实例

显示开启全局缓存(二级缓存):

默认情况下,只启用了本地的会话缓存,它仅仅对一个会话中的数据进行缓存。 要启用全局的二级缓存,只需要在你的 SQL 映射文件中添加一行:

三、一级缓存源码分析

SqlSession: 对外提供了用户和数据库之间交互需要的所有方法,隐藏了底层的细节。默认实现类是DefaultSqlSession。

Executor: SqlSession向用户提供操作数据库的方法,但和数据库操作有关的职责都会委托给Executor。Executor有两个实现类,和一级缓存关联的是BaseExecutor。

BaseExecutor: BaseExecutor是一个实现了Executor接口的抽象类,定义若干抽象方法,在执行的时候,把具体的操作委托给子类进行执行。

PerpetualCache:对Cache接口最基本实现,内部持有HashMap,对一级缓存的操作实则是对HashMap的操作。

SqlSession初始化时会创建Executor的实例,Mybatis默认使用的是SimpleExecutor,初始化代码如下所示:


public Executor newExecutor(Transaction transaction, ExecutorType executorType) {

executorType = executorType == null ? defaultExecutorType : executorType;

executorType = executorType == null ? ExecutorType.SIMPLE : executorType;

Executor executor;

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);

}

//如果启用二级缓存,使用CahingExecutor装饰类

if (cacheEnabled) {

executor = new CachingExecutor(executor);

}

executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor);

return executor;

}

SqlSession在提交的时候会清空本地缓存,因为commit操作一般对应插入、更新或者删除操作,清空缓存防止读取脏数据。


@Override

public void commit(boolean required) throws SQLException {

if (closed) {

throw new ExecutorException("Cannot commit, transaction is already closed");

}

clearLocalCache();

flushStatements();

if (required) {

transaction.commit();

}

}

SqlSession的insert方法和delete方法,都会统一走update的流程。


@Override

public int insert(String statement, Object parameter) {

return update(statement, parameter);

}

@Override

public int delete(String statement) {

return update(statement, null);

}

update方法也是委托给了Executor执行。BaseExecutor的执行方法如下所示。



@Override

public int update(MappedStatement ms, Object parameter) throws SQLException {

ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing an update").object(ms.getId());

if (closed) {

throw new ExecutorException("Executor was closed.");

}

clearLocalCache();

return doUpdate(ms, parameter);

}


3.1一级缓存失效的原因

同一个用户使用不同的SqlSession对象导致无法看到一级缓存工作。

DeptDao dao1 = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept1 = dao1.findByDeptNo(10);

System.out.println("第一次查询的部门对象地址 "+dept1);

//新建一个SqlSession

SqlSession session2 = factory.openSession();

DeptDao dao2 = session2.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept2 = dao2.findByDeptNo(10);

System.out.println("第二次查询的部门对象地址 "+dept2);

在一个SqlSession中使用条件查询不同一级缓存也会失效。

DeptDao dao1 = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept1 = dao1.findByDeptNo(10);

System.out.println("第一次查询的部门对象地址 "+dept1);

DeptDao dao2 = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept2 = dao2.findByDeptNo(20);

System.out.println("第二次查询的部门对象地址 "+dept2);

在一个SqlSession使用相同条件,但是,此时在查询之间进行数据修改操作会导致一级缓存失效。

DeptDao dao1 = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept1 = dao1.findByDeptNo(10);

System.out.println("第一次查询的部门对象地址 "+dept1);

//执行数据库修改

Dept dept = new Dept(40, "测试部门", "深圳");

dao1.deptAdd(dept);

DeptDao dao2 = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept2 = dao2.findByDeptNo(10);

System.out.println("第二次查询的部门对象地址 "+dept2);

session.commit();

在一个SqlSession使用相同查询条件此时手动刷新缓存时导致一级缓存失败。


DeptDao dao1 = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept1 = dao1.findByDeptNo(10);

System.out.println("第一次查询的部门对象地址 "+dept1);

//手动刷新用户一级缓存,导致用户一级缓存原有的内容消失掉

session.clearCache();

DeptDao dao2 = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept2 = dao2.findByDeptNo(10);

System.out.println("第二次查询的部门对象地址 "+dept2);


3.2一级缓存注意

MyBatis一级缓存的生命周期和SqlSession一致。

MyBatis一级缓存内部设计简单,只是一个没有容量限定的HashMap,在缓存的功能性上有所欠缺。

MyBatis的一级缓存最大范围是SqlSession内部,有多个SqlSession或者分布式的环境下,数据库写操作会引起脏数据。

mybatis和spring整合后进行mapper代理开发,不支持一级缓存。

四、二级缓存分析

4.1二级缓存介绍

开启二级缓存后,会使用CachingExecutor装饰Executor,进入一级缓存的查询流程前,先在CachingExecutor进行二级缓存的查询,具体的工作流程如下所示:


二级缓存开启后,同一个namespace下的所有操作语句,都影响着同一个Cache,即二级缓存被多个SqlSession共享,是一个全局的变量。

当开启缓存后,数据的查询执行的流程就是 二级缓存 -> 一级缓存 -> 数据库。

4.1二级缓存开启

开启全局缓存(二级缓存):

在对应的Mapper文件中添加cache标签

cache标签属性

type:cache使用的类型,默认是PerpetualCache,这在一级缓存中提到过。

eviction: 定义回收的策略,常见的有FIFO,LRU。

flushInterval: 配置一定时间自动刷新缓存,单位是毫秒。

size: 最多缓存对象的个数。

readOnly: 是否只读,若配置可读写,则需要对应的实体类能够序列化。

blocking: 若缓存中找不到对应的key,是否会一直blocking,直到有对应的数据进入缓存。

cache-ref代表引用别的命名空间的Cache配置,两个命名空间的操作使用的是同一个Cache。

<cache-ref namespace="mapper.StudentMapper"/>

4.2二级缓存源码分析

MyBatis在为SqlSession对象创建Excutor对象时候,会给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二级缓存中是否有缓存,如果有则直接返回缓存结果;如果没有再交给真正的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,然后再返回给用户。


CachingExecutor的query方法,首先会从MappedStatement中获得在配置初始化时赋予的Cache。

以下是具体这些Cache实现类的介绍,他们的组合为Cache赋予了不同的能力。

SynchronizedCache: 同步Cache,实现比较简单,直接使用synchronized修饰方法。

LoggingCache: 日志功能,装饰类,用于记录缓存的命中率,如果开启了DEBUG模式,则会输出命中率日志。

SerializedCache: 序列化功能,将值序列化后存到缓存中。该功能用于缓存返回一份实例的Copy,用于保存线程安全。

LruCache: 采用了Lru算法的Cache实现,移除最近最少使用的key/value。

PerpetualCache: 作为为最基础的缓存类,底层实现比较简单,直接使用了HashMap。

可以为每条Mapper语句设置是否要刷新缓存,可以指定select语句是否使用缓存,如下所示:

<select ... flushCache="false" useCache="true"/>

<insert ... flushCache="true"/>

<update ... flushCache="true"/>

<delete ... flushCache="true"/>

判断是否刷新缓存

flushCacheIfRequired(ms);

在默认的设置的select语句是不会刷新缓存的,insert/update/delte会刷新缓存。

private void flushCacheIfRequired(MappedStatement ms) {

Cache cache = ms.getCache();

if (cache != null && ms.isFlushCacheRequired()) {

tcm.clear(cache);

}

}

CachingExecutor的查询语句:

public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql)

throws SQLException {

//从MappedStatement中获得在配置初始化时赋予的Cache

Cache cache = ms.getCache();

if (cache != null) {

//获取Mapper语句的flushCache配置 判断是否刷新缓存

flushCacheIfRequired(ms);

//ensureNoOutParams主要是用来处理存储过程的

if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {

ensureNoOutParams(ms, parameterObject, boundSql);

//从TransactionalCacheManager获取缓存的列表

//在getObject方法中,会把获取值的职责一路传递,最终到PerpetualCache。

List<E> list = (List<E>) tcm.getObject(cache, key);

//如果缓存中没有找到则调用实际的Executor执行查询语句,查询到数据,则调用tcm.putObject方法,往缓存中放入值

//tcm的put方法也不是直接操作缓存,只是在把这次的数据和key放入待提交的Map中

if (list == null) {

list = delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);

tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578 and #116

}

return list;

}

}

return delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);

}

4.3二级缓存失效的原因

flushCache属性在查询中作用针对二级缓存导致失效

//会话过程中第一次发送请求,从数据库中得到结果

//得到结果之后,mybatis自动将这个查询结果放入到当前用户的一级缓存

DeptDao dao = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept = dao.findByDeptNo(10);

System.out.println("第一次查询得到部门对象 = "+dept);

session.close();//触发MyBatis框架从当前一级缓存中将Dept对象保存到二级缓存

SqlSession session2 =factory.openSession();

DeptDao dao2 = session2.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept2 = dao2.findByDeptNo(10);

System.out.println("第二次查询得到部门对象 = "+dept2);

flushCache属性在查询中作用针对一级缓存导致失效

//会话过程中第一次发送请求,从数据库中得到结果

//得到结果之后,mybatis自动将这个查询结果放入到当前用户的一级缓存

DeptDao dao = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept = dao.findByDeptNo(10);

System.out.println("第一次查询得到部门对象 = "+dept);

DeptDao dao2 = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept2 = dao2.findByDeptNo(10);

System.out.println("第二次查询得到部门对象 = "+dept2);

flushCache属性在更新中作用导致两次查询结果完全一样


//会话过程中第一次发送请求,从数据库中得到结果

//得到结果之后,mybatis自动将这个查询结果放入到当前用户的一级缓存

DeptDao dao = session.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept = dao.findByDeptNo(10);

System.out.println("第一次查询得到部门对象 = "+dept.getDname());

Dept dept3 = new Dept(10,"部门20","北京");

dao.updateDept(dept3);

session.commit();

session.close();

SqlSession session2 = factory.openSession();

DeptDao dao2 = session2.getMapper(DeptDao.class);

Dept dept2 = dao2.findByDeptNo(10);

System.out.println("第二次查询得到部门对象 = "+dept2.getDname());

五、 总结

MyBatis的二级缓存相对于一级缓存来说,实现了SqlSession之间缓存数据的共享,同时粒度更加的细,能够到namespace级别,通过Cache接口实现类不同的组合,对Cache的可控性也更强。

MyBatis在多表查询时,极大可能会出现脏数据,有设计上的缺陷,安全使用二级缓存的条件比较苛刻。

缺陷:分布式环境下使用二级缓存可能出现脏数据,因为二级缓存是对于本地的文件来说的,分布式环境建议使用memcache或者Redis。

相关推荐

十分钟让你学会LNMP架构负载均衡(impala负载均衡)

业务架构、应用架构、数据架构和技术架构一、几个基本概念1、pv值pv值(pageviews):页面的浏览量概念:一个网站的所有页面,在一天内,被浏览的总次数。(大型网站通常是上千万的级别)2、u...

AGV仓储机器人调度系统架构(agv物流机器人)

系统架构层次划分采用分层模块化设计,分为以下五层:1.1用户接口层功能:提供人机交互界面(Web/桌面端),支持任务下发、实时监控、数据可视化和报警管理。模块:任务管理面板:接收订单(如拣货、...

远程热部署在美团的落地实践(远程热点是什么意思)

Sonic是美团内部研发设计的一款用于热部署的IDEA插件,本文其实现原理及落地的一些技术细节。在阅读本文之前,建议大家先熟悉一下Spring源码、SpringMVC源码、SpringBoot...

springboot搭建xxl-job(分布式任务调度系统)

一、部署xxl-job服务端下载xxl-job源码:https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job二、导入项目、创建xxl_job数据库、修改配置文件为自己的数据库三、启动...

大模型:使用vLLM和Ray分布式部署推理应用

一、vLLM:面向大模型的高效推理框架1.核心特点专为推理优化:专注于大模型(如GPT-3、LLaMA)的高吞吐量、低延迟推理。关键技术:PagedAttention:类似操作系统内存分页管理,将K...

国产开源之光【分布式工作流调度系统】:DolphinScheduler

DolphinScheduler是一个开源的分布式工作流调度系统,旨在帮助用户以可靠、高效和可扩展的方式管理和调度大规模的数据处理工作流。它支持以图形化方式定义和管理工作流,提供了丰富的调度功能和监控...

简单可靠高效的分布式任务队列系统

#记录我的2024#大家好,又见面了,我是GitHub精选君!背景介绍在系统访问量逐渐增大,高并发、分布式系统成为了企业技术架构升级的必由之路。在这样的背景下,异步任务队列扮演着至关重要的角色,...

虚拟服务器之间如何分布式运行?(虚拟服务器部署)

  在云计算和虚拟化技术快速发展的今天,传统“单机单任务”的服务器架构早已难以满足现代业务对高并发、高可用、弹性伸缩和容错容灾的严苛要求。分布式系统应运而生,并成为支撑各类互联网平台、企业信息系统和A...

一文掌握 XXL-Job 的 6 大核心组件

XXL-Job是一个分布式任务调度平台,其核心组件主要包括以下部分,各组件相互协作实现高效的任务调度与管理:1.调度注册中心(RegistryCenter)作用:负责管理调度器(Schedule...

京东大佬问我,SpringBoot中如何做延迟队列?单机与分布式如何做?

京东大佬问我,SpringBoot中如何做延迟队列?单机如何做?分布式如何做呢?并给出案例与代码分析。嗯,用户问的是在SpringBoot中如何实现延迟队列,单机和分布式环境下分别怎么做。这个问题其实...

企业级项目组件选型(一)分布式任务调度平台

官网地址:https://www.xuxueli.com/xxl-job/能力介绍架构图安全性为提升系统安全性,调度中心和执行器进行安全性校验,双方AccessToken匹配才允许通讯;调度中心和执...

python多进程的分布式任务调度应用场景及示例

多进程的分布式任务调度可以应用于以下场景:分布式爬虫:importmultiprocessingimportrequestsdefcrawl(url):response=re...

SpringBoot整合ElasticJob实现分布式任务调度

介绍ElasticJob是面向互联网生态和海量任务的分布式调度解决方案,由两个相互独立的子项目ElasticJob-Lite和ElasticJob-Cloud组成。它通过弹性调度、资源管控、...

分布式可视化 DAG 任务调度系统 Taier 的整体流程分析

Taier作为袋鼠云的开源项目之一,是一个分布式可视化的DAG任务调度系统。旨在降低ETL开发成本,提高大数据平台稳定性,让大数据开发人员可以在Taier直接进行业务逻辑的开发,而不用关...

SpringBoot任务调度:@Scheduled与TaskExecutor全面解析

一、任务调度基础概念1.1什么是任务调度任务调度是指按照预定的时间计划或特定条件自动执行任务的过程。在现代应用开发中,任务调度扮演着至关重要的角色,它使得开发者能够自动化处理周期性任务、定时任务和异...

取消回复欢迎 发表评论: