【转】MyBatis缓存机制

转载：https://blog.csdn.net/bjweimengshu/article/details/79988252。

本文转载自公众号 美团技术点评

前言

MyBatis是常见的Java数据库访问层框架。在日常工作中，开发人员多数情况下是使用MyBatis的默认缓存配置，但是MyBatis缓存机制有一些不足之处，在使用中容易引起脏数据，形成一些潜在的隐患。

个人在业务开发中也处理过一些由于MyBatis缓存引发的开发问题，带着个人的兴趣，希望从应用及源码的角度为读者梳理MyBatis缓存机制。

本次分析中涉及到的代码和数据库表均放在GitHub上，地址： mybatis-cache-demo 。

目录

本文按照以下顺序展开。

• 一级缓存介绍及相关配置。

• 一级缓存工作流程及源码分析。

• 一级缓存总结。

• 二级缓存介绍及相关配置。

• 二级缓存源码分析。

• 二级缓存总结。

• 全文总结。

一级缓存

一级缓存介绍

在应用运行过程中，我们有可能在一次数据库会话中，执行多次查询条件完全相同的SQL，MyBatis提供了一级缓存的方案优化这部分场景，如果是相同的SQL语句，会优先命中一级缓存，避免直接对数据库进行查询，提高性能。具体执行过程如下图所示。

每个SqlSession中持有了Executor，每个Executor中有一个LocalCache。当用户发起查询时，MyBatis根据当前执行的语句生成MappedStatement，在Local Cache进行查询，如果缓存命中的话，直接返回结果给用户，如果缓存没有命中的话，查询数据库，结果写入Local Cache，最后返回结果给用户。具体实现类的类关系图如下图所示。

一级缓存配置

我们来看看如何使用MyBatis一级缓存。开发者只需在MyBatis的配置文件中，添加如下语句，就可以使用一级缓存。共有两个选项，SESSION或者STATEMENT，默认是SESSION级别，即在一个MyBatis会话中执行的所有语句，都会共享这一个缓存。一种是STATEMENT级别，可以理解为缓存只对当前执行的这一个Statement有效。

<setting name="localCacheScope" value="SESSION"/>

 

一级缓存实验

接下来通过实验，了解MyBatis一级缓存的效果，每个单元测试后都请恢复被修改的数据。

首先是创建示例表student，创建对应的POJO类和增改的方法，具体可以在entity包和mapper包中查看。

1.  
   CREATE TABLE `student` (  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(200) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,  `age` tinyint(3) unsigned DEFAULT NULL,
2.  
    PRIMARY KEY (`id`)
3.  
   ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;

在以下实验中，id为1的学生名称是凯伦。

实验1

开启一级缓存，范围为会话级别，调用三次getStudentById，代码如下所示：

1.  
   public void getStudentById() throws Exception {
2.  
          SqlSession sqlSession = factory.openSession(true); // 自动提交事务
3.  
          StudentMapper studentMapper = sqlSession.getMapper(StudentMapper.class);
4.  
          System.out.println(studentMapper.getStudentById(1));
5.  
          System.out.println(studentMapper.getStudentById(1));
6.  
          System.out.println(studentMapper.getStudentById(1));
7.  
      }

执行结果：

我们可以看到，只有第一次真正查询了数据库，后续的查询使用了一级缓存。

实验2

增加了对数据库的修改操作，验证在一次数据库会话中，如果对数据库发生了修改操作，一级缓存是否会失效。

1.  
   @Testpublic void addStudent() throws Exception {
2.  
          SqlSession sqlSession = factory.openSession(true); // 自动提交事务
3.  
          StudentMapper studentMapper = sqlSession.getMapper(StudentMapper.class);
4.  
          System.out.println(studentMapper.getStudentById(1));
5.  
          System.out.println("增加了" + studentMapper.addStudent(buildStudent()) + "个学生");
6.  
          System.out.println(studentMapper.getStudentById(1));
7.  
          sqlSession.close();
8.  
   }

执行结果：

我们可以看到，在修改操作后执行的相同查询，查询了数据库，一级缓存失效。

实验3

开启两个SqlSession，在sqlSession1中查询数据，使一级缓存生效，在sqlSession2中更新数据库，验证一级缓存只在数据库会话内部共享。

1.  
   @Testpublic void testLocalCacheScope() throws Exception {
2.  
          SqlSession sqlSession1 = factory.openSession(true);
3.  
          SqlSession sqlSession2 = factory.openSession(true);
4.  
    
5.  
          StudentMapper studentMapper = sqlSession1.getMapper(StudentMapper.class);
6.  
          StudentMapper studentMapper2 = sqlSession2.getMapper(StudentMapper.class);
7.  
    
8.  
          System.out.println("studentMapper读取数据: " + studentMapper.getStudentById(1));
9.  
          System.out.println("studentMapper读取数据: " + studentMapper.getStudentById(1));
10.  
           System.out.println("studentMapper2更新了" + studentMapper2.updateStudentName("小岑",1) + "个学生的数据");
11.  
           System.out.println("studentMapper读取数据: " + studentMapper.getStudentById(1));
12.  
           System.out.println("studentMapper2读取数据: " + studentMapper2.getStudentById(1));
13.  
    }

sqlSession2更新了id为1的学生的姓名，从凯伦改为了小岑，但session1之后的查询中，id为1的学生的名字还是凯伦，出现了脏数据，也证明了之前的设想，一级缓存只在数据库会话内部共享。

一级缓存工作流程&源码分析

那么，一级缓存的工作流程是怎样的呢？我们从源码层面来学习一下。

工作流程

一级缓存执行的时序图，如下图所示。

源码分析

接下来将对MyBatis查询相关的核心类和一级缓存的源码进行走读。这对后面学

习二级缓存也有帮助。

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。

如下图所示，Executor有若干个实现类，为Executor赋予了不同的能力，大家可以根据类名，自行学习每个类的基本作用。

在一级缓存的源码分析中，主要学习BaseExecutor的内部实现。

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。

protectedabstractintdoUpdate(MappedStatement ms, Object parameter)throws SQLException;protectedabstract List<BatchResult> doFlushStatements(boolean isRollback)throws SQLException;protected abstract <E> List<E> doQuery(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql)throws SQLException;protected abstract <E> Cursor<E> doQueryCursor(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql)throws SQLException;

 

在一级缓存的介绍中提到对Local Cache的查询和写入是在Executor内部完成的。在阅读BaseExecutor的代码后发现Local Cache是BaseExecutor内部的一个成员变量，如下代码所示。

public abstract classBaseExecutorimplementsExecutor{protected ConcurrentLinkedQueue<DeferredLoad> deferredLoads;protected PerpetualCache localCache;

 

Cache： MyBatis中的Cache接口，提供了和缓存相关的最基本的操作，如下图所示。

有若干个实现类，使用装饰器模式互相组装，提供丰富的操控缓存的能力，部分实现类如下图所示。

BaseExecutor成员变量之一的PerpetualCache，是对Cache接口最基本的实现，其实现非常简单，内部持有HashMap，对一级缓存的操作实则是对HashMap的操作。如下代码所示。

public classPerpetualCacheimplementsCache{  private String id;  private Map<Object, Object> cache = new HashMap<Object, Object>();

 

在阅读相关核心类代码后，从源代码层面对一级缓存工作中涉及到的相关代码，出于篇幅的考虑，对源码做适当删减，读者朋友可以结合本文，后续进行更详细的学习。

为执行和数据库的交互，首先需要初始化SqlSession，通过DefaultSqlSessionFactory开启SqlSession：

1.  
   private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit){
2.  
      ............    final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType);    
3.  
      return new DefaultSqlSession(configuration, executor, autoCommit);
4.  
   }

在初始化SqlSesion时，会使用Configuration类创建一个全新的Executor，作为DefaultSqlSession构造函数的参数，创建Executor代码如下所示：

1.  
   public Executor newExecutor(Transaction transaction, ExecutorType executorType){
2.  
      executorType = executorType == null ? defaultExecutorType : executorType;
3.  
      executorType = executorType == null ? ExecutorType.SIMPLE : executorType;
4.  
      Executor executor;    if (ExecutorType.BATCH == executorType) {
5.  
        executor = new BatchExecutor(this, transaction);
6.  
      } else if (ExecutorType.REUSE == executorType) {
7.  
        executor = new ReuseExecutor(this, transaction);
8.  
      } else {
9.  
        executor = new SimpleExecutor(this, transaction);
10.  
       }    // 尤其可以注意这里，如果二级缓存开关开启的话，是使用CahingExecutor装饰BaseExecutor的子类
11.  
       if (cacheEnabled) {
12.  
         executor = new CachingExecutor(executor);                      
13.  
       }
14.  
       executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor);    return executor;
15.  
    }

SqlSession创建完毕后，根据Statment的不同类型，会进入SqlSession的不同方法中，如果是Select语句的话，最后会执行到SqlSession的selectList，代码如下所示：

1.  
   @Overridepublic <E> List<E> selectList(String statement, Object parameter, RowBounds rowBounds){
2.  
        MappedStatement ms = configuration.getMappedStatement(statement);      return executor.query(ms, wrapCollection(parameter), rowBounds, Executor.NO_RESULT_HANDLER);
3.  
   }

SqlSession把具体的查询职责委托给了Executor。如果只开启了一级缓存的话，首先会进入BaseExecutor的query方法。代码如下所示：

1.  
   @Overridepublic <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler)throws SQLException {
2.  
      BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameter);
3.  
      CacheKey key = createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql);    return query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
4.  
   }

在上述代码中，会先根据传入的参数生成CacheKey，进入该方法查看CacheKey是如何生成的，代码如下所示：

1.  
   CacheKey cacheKey = new CacheKey();
2.  
   cacheKey.update(ms.getId());
3.  
   cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
4.  
   cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
5.  
   cacheKey.update(boundSql.getSql());//后面是update了sql中带的参数cacheKey.update(value);

在上述的代码中，将MappedStatement的Id、sql的offset、Sql的limit、Sql本身以及Sql中的参数传入了CacheKey这个类，最终构成CacheKey。以下是这个类的内部结构：

1.  
   private static final int DEFAULT_MULTIPLYER = 37;private static final int DEFAULT_HASHCODE = 17;private int multiplier;private int hashcode;private long checksum;private int count;private List<Object> updateList;publicCacheKey(){    this.hashcode = DEFAULT_HASHCODE;    this.multiplier = DEFAULT_MULTIPLYER;    this.count = 0;    this.updateList = new ArrayList<Object>();
2.  
   }

首先是成员变量和构造函数，有一个初始的hachcode和乘数，同时维护了一个内部的updatelist。在CacheKey的update方法中，会进行一个hashcode和checksum的计算，同时把传入的参数添加进updatelist中。如下代码所示。

1.  
   publicvoidupdate(Object object){    int baseHashCode = object == null ? 1 : ArrayUtil.hashCode(object);
2.  
      count++;
3.  
      checksum += baseHashCode;
4.  
      baseHashCode *= count;
5.  
      hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;
6.  
    
7.  
      updateList.add(object);
8.  
   }

同时重写了CacheKey的equals方法，代码如下所示：

1.  
   @Overridepublicbooleanequals(Object object){
2.  
      .............    for (int i = 0; i < updateList.size(); i++) {
3.  
        Object thisObject = updateList.get(i);
4.  
        Object thatObject = cacheKey.updateList.get(i);      if (!ArrayUtil.equals(thisObject, thatObject)) {        return false;
5.  
        }
6.  
      }    return true;
7.  
   }

除去hashcode，checksum和count的比较外，只要updatelist中的元素一一对应相等，那么就可以认为是CacheKey相等。只要两条SQL的下列五个值相同，即可以认为是相同的SQL。

Statement Id + Offset + Limmit + Sql + Params

BaseExecutor的query方法继续往下走，代码如下所示：

1.  
   list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;if (list != null) {    // 这个主要是处理存储过程用的。
2.  
      handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);
3.  
      } else {
4.  
      list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
5.  
   }

如果查不到的话，就从数据库查，在queryFromDatabase中，会对localcache进行写入。

在query方法执行的最后，会判断一级缓存级别是否是STATEMENT级别，如果是的话，就清空缓存，这也就是STATEMENT级别的一级缓存无法共享localCache的原因。代码如下所示：

1.  
   if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) {
2.  
          clearLocalCache();
3.  
   }

在源码分析的最后，我们确认一下，如果是insert/delete/update方法，缓存就会刷新的原因。

SqlSession的insert方法和delete方法，都会统一走update的流程，代码如下所示：

1.  
   @Overridepublic intinsert(String statement, Object parameter){    return update(statement, parameter);
2.  
    }   @Override
3.  
    publicintdelete(String statement){    return update(statement, null);
4.  
   }

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

1.  
   @Overridepublic intupdate(MappedStatement ms, Object parameter)throws SQLException {
2.  
      ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing an update").object(ms.getId());    if (closed) {      throw new ExecutorException("Executor was closed.");
3.  
      }
4.  
      clearLocalCache();    return doUpdate(ms, parameter);
5.  
   }

每次执行update前都会清空localCache。

至此，一级缓存的工作流程讲解以及源码分析完毕。

小结

1. MyBatis一级缓存的生命周期和SqlSession一致。

2. 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。

3. 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，建议设定缓存级别为Statement。

二级缓存

二级缓存介绍

在上文中提到的一级缓存中，其最大的共享范围就是一个SqlSession内部，如果多个SqlSession之间需要共享缓存，则需要使用到二级缓存。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。

二级缓存配置

要正确的使用二级缓存，需完成如下配置的。

1. 在MyBatis的配置文件中开启二级缓存。

   <setting name="cacheEnabled" value="true"/>

    

2. 在MyBatis的映射XML中配置cache或者 cache-ref 。

cache标签用于声明这个namespace使用二级缓存，并且可以自定义配置。

<cache/>

 

• 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"/>

 

二级缓存实验

接下来我们通过实验，了解MyBatis二级缓存在使用上的一些特点。

在本实验中，id为1的学生名称初始化为点点。

实验1

测试二级缓存效果，不提交事务，sqlSession1查询完数据后，sqlSession2相同的查询是否会从缓存中获取数据。

1.  
   @Testpublic void testCacheWithoutCommitOrClose() throws Exception {
2.  
          SqlSession sqlSession1 = factory.openSession(true);
3.  
          SqlSession sqlSession2 = factory.openSession(true);
4.  
    
5.  
          StudentMapper studentMapper = sqlSession1.getMapper(StudentMapper.class);
6.  
          StudentMapper studentMapper2 = sqlSession2.getMapper(StudentMapper.class);
7.  
    
8.  
          System.out.println("studentMapper读取数据: " + studentMapper.getStudentById(1));
9.  
          System.out.println("studentMapper2读取数据: " + studentMapper2.getStudentById(1));
10.  
    }

执行结果：

我们可以看到，当sqlsession没有调用commit()方法时，二级缓存并没有起到作用。

实验2

测试二级缓存效果，当提交事务时，sqlSession1查询完数据后，sqlSession2相同的查询是否会从缓存中获取数据。

1.  
   @Testpublic void testCacheWithCommitOrClose() throws Exception {
2.  
          SqlSession sqlSession1 = factory.openSession(true);
3.  
          SqlSession sqlSession2 = factory.openSession(true);
4.  
    
5.  
          StudentMapper studentMapper = sqlSession1.getMapper(StudentMapper.class);
6.  
          StudentMapper studentMapper2 = sqlSession2.getMapper(StudentMapper.class);
7.  
    
8.  
          System.out.println("studentMapper读取数据: " + studentMapper.getStudentById(1));
9.  
          sqlSession1.commit();
10.  
           System.out.println("studentMapper2读取数据: " + studentMapper2.getStudentById(1));
11.  
    }

从图上可知，sqlsession2的查询，使用了缓存，缓存的命中率是0.5。

实验3

测试update操作是否会刷新该namespace下的二级缓存。

1.  
   @Testpublic void testCacheWithUpdate() throws Exception {
2.  
          SqlSession sqlSession1 = factory.openSession(true);
3.  
          SqlSession sqlSession2 = factory.openSession(true);
4.  
          SqlSession sqlSession3 = factory.openSession(true);
5.  
    
6.  
          StudentMapper studentMapper = sqlSession1.getMapper(StudentMapper.class);
7.  
          StudentMapper studentMapper2 = sqlSession2.getMapper(StudentMapper.class);
8.  
          StudentMapper studentMapper3 = sqlSession3.getMapper(StudentMapper.class);
9.  
    
10.  
           System.out.println("studentMapper读取数据: " + studentMapper.getStudentById(1));
11.  
           sqlSession1.commit();
12.  
           System.out.println("studentMapper2读取数据: " + studentMapper2.getStudentById(1));
13.  
     
14.  
           studentMapper3.updateStudentName("方方",1);
15.  
           sqlSession3.commit();
16.  
           System.out.println("studentMapper2读取数据: " + studentMapper2.getStudentById(1));
17.  
    }

我们可以看到，在sqlSession3更新数据库，并提交事务后，sqlsession2的StudentMapper namespace下的查询走了数据库，没有走Cache。

实验4

验证MyBatis的二级缓存不适应用于映射文件中存在多表查询的情况。

通常我们会为每个单表创建单独的映射文件，由于MyBatis的二级缓存是基于namespace的，多表查询语句所在的namspace无法感应到其他namespace中的语句对多表查询中涉及的表进行的修改，引发脏数据问题。

1.  
   @Testpublic void testCacheWithDiffererntNamespace() throws Exception {
2.  
          SqlSession sqlSession1 = factory.openSession(true);
3.  
          SqlSession sqlSession2 = factory.openSession(true);
4.  
          SqlSession sqlSession3 = factory.openSession(true);
5.  
    
6.  
          StudentMapper studentMapper = sqlSession1.getMapper(StudentMapper.class);
7.  
          StudentMapper studentMapper2 = sqlSession2.getMapper(StudentMapper.class);
8.  
          ClassMapper classMapper = sqlSession3.getMapper(ClassMapper.class);
9.  
    
10.  
           System.out.println("studentMapper读取数据: " + studentMapper.getStudentByIdWithClassInfo(1));
11.  
           sqlSession1.close();
12.  
           System.out.println("studentMapper2读取数据: " + studentMapper2.getStudentByIdWithClassInfo(1));
13.  
     
14.  
           classMapper.updateClassName("特色一班",1);
15.  
           sqlSession3.commit();
16.  
           System.out.println("studentMapper2读取数据: " + studentMapper2.getStudentByIdWithClassInfo(1));
17.  
    }

执行结果：

在这个实验中，我们引入了两张新的表，一张class，一张classroom。class中保存了班级的id和班级名，classroom中保存了班级id和学生id。我们在StudentMapper中增加了一个查询方法getStudentByIdWithClassInfo，用于查询学生所在的班级，涉及到多表查询。在ClassMapper中添加了updateClassName，根据班级id更新班级名的操作。

当sqlsession1的studentmapper查询数据后，二级缓存生效。保存在StudentMapper的namespace下的cache中。当sqlSession3的classMapper的updateClassName方法对class表进行更新时，updateClassName不属于StudentMapper的namespace，所以StudentMapper下的cache没有感应到变化，没有刷新缓存。当StudentMapper中同样的查询再次发起时，从缓存中读取了脏数据。

实验5

为了解决实验4的问题呢，可以使用Cache ref，让ClassMapper引用StudenMapper命名空间，这样两个映射文件对应的Sql操作都使用的是同一块缓存了。

执行结果：

不过这样做的后果是，缓存的粒度变粗了，多个Mapper namespace下的所有操作都会对缓存使用造成影响。

二级缓存源码分析

MyBatis二级缓存的工作流程和前文提到的一级缓存类似，只是在一级缓存处理前，用CachingExecutor装饰了BaseExecutor的子类，在委托具体职责给delegate之前，实现了二级缓存的查询和写入功能，具体类关系图如下图所示。

源码分析

源码分析从CachingExecutor的query方法展开，源代码走读过程中涉及到的知识点较多，不能一一详细讲解，读者朋友可以自行查询相关资料来学习。

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

Cache cache = ms.getCache();

 

本质上是装饰器模式的使用，具体的装饰链是

SynchronizedCache -> LoggingCache -> SerializedCache -> LruCache -> PerpetualCache。

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。

然后是判断是否需要刷新缓存，代码如下所示：

flushCacheIfRequired(ms);

 

在默认的设置中SELECT语句不会刷新缓存，insert/update/delte会刷新缓存。进入该方法。代码如下所示：

1.  
   privatevoidflushCacheIfRequired(MappedStatement ms){
2.  
      Cache cache = ms.getCache();    if (cache != null && ms.isFlushCacheRequired()) {      
3.  
        tcm.clear(cache);
4.  
      }
5.  
   }

MyBatis的CachingExecutor持有了TransactionalCacheManager，即上述代码中的tcm。

TransactionalCacheManager中持有了一个Map，代码如下所示：

private Map<Cache, TransactionalCache> transactionalCaches = new HashMap<Cache, TransactionalCache>();

 

这个Map保存了Cache和用TransactionalCache包装后的Cache的映射关系。

TransactionalCache实现了Cache接口，CachingExecutor会默认使用他包装初始生成的Cache，作用是如果事务提交，对缓存的操作才会生效，如果事务回滚或者不提交事务，则不对缓存产生影响。

在TransactionalCache的clear，有以下两句。清空了需要在提交时加入缓存的列表，同时设定提交时清空缓存，代码如下所示：

1.  
   @Overridepublic voidclear(){
2.  
      clearOnCommit = true;
3.  
      entriesToAddOnCommit.clear();
4.  
   }

CachingExecutor继续往下走，ensureNoOutParams主要是用来处理存储过程的，暂时不用考虑。

1.  
   if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {
2.  
      ensureNoOutParams(ms, parameterObject, boundSql);

之后会尝试从tcm中获取缓存的列表。

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

 

在getObject方法中，会把获取值的职责一路传递，最终到PerpetualCache。如果没有查到，会把key加入Miss集合，这个主要是为了统计命中率。

1.  
   Object object = delegate.getObject(key);if (object == null) {
2.  
      entriesMissedInCache.add(key);
3.  
   }

CachingExecutor继续往下走，如果查询到数据，则调用tcm.putObject方法，往缓存中放入值。

1.  
   if (list == null) {
2.  
      list = delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
3.  
      tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578 and #116}

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。

1.  
   @OverridepublicvoidputObject(Object key, Object object){
2.  
      entriesToAddOnCommit.put(key, object);
3.  
   }

从以上的代码分析中，我们可以明白，如果不调用commit方法的话，由于TranscationalCache的作用，并不会对二级缓存造成直接的影响。因此我们看看Sqlsession的commit方法中做了什么。代码如下所示：

1.  
   @Overridepublic voidcommit(boolean force){    try {
2.  
        executor.commit(isCommitOrRollbackRequired(force));

因为我们使用了CachingExecutor，首先会进入CachingExecutor实现的commit方法。

1.  
   @Overridepublic voidcommit(boolean required)throws SQLException {
2.  
      delegate.commit(required);
3.  
      tcm.commit();
4.  
   }

会把具体commit的职责委托给包装的Executor。主要是看下tcm.commit()，tcm最终又会调用到TrancationalCache。

1.  
   publicvoidcommit(){    if (clearOnCommit) {
2.  
        delegate.clear();
3.  
      }
4.  
      flushPendingEntries();
5.  
      reset();
6.  
   }

看到这里的clearOnCommit就想起刚才TrancationalCache的clear方法设置的标志位，真正的清理Cache是放到这里来进行的。具体清理的职责委托给了包装的Cache类。之后进入flushPendingEntries方法。代码如下所示：

1.  
   private void flushPendingEntries() {    for (Map.Entry<Object, Object> entry : entriesToAddOnCommit.entrySet()) {
2.  
        delegate.putObject(entry.getKey(), entry.getValue());
3.  
      }
4.  
      ................
5.  
   }

在flushPendingEntries中，将待提交的Map进行循环处理，委托给包装的Cache类，进行putObject的操作。

后续的查询操作会重复执行这套流程。如果是insert|update|delete的话，会统一进入CachingExecutor的update方法，其中调用了这个函数，代码如下所示：

privatevoidflushCacheIfRequired(MappedStatement ms)

 

在二级缓存执行流程后就会进入一级缓存的执行流程，因此不再赘述。

 

小结

1. 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。

2. 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。

3. 在分布式环境下，由于默认的MyBatis Cache实现都是基于本地的，分布式环境下必然会出现读取到脏数据，需要使用集中式缓存将MyBatis的Cache接口实现，有一定的开发成本，直接使用Redis,Memcached等分布式缓存可能成本更低，安全性也更高。

全文总结

本文对介绍了MyBatis一二级缓存的基本概念，并从应用及源码的角度对MyBatis的缓存机制进行了分析。最后对MyBatis缓存机制做了一定的总结，个人建议MyBatis缓存特性在生产环境中进行关闭，单纯作为一个ORM框架使用可能更为合适。

作者简介

凯伦，美团点评后端研发工程师，2016年毕业于上海海事大学，现从事美团点评餐饮平台相关的开发工作。公众号ID： KailunTalk，欢迎关注，一起探讨更多技术知识。

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转载：https://blog.csdn.net/bjweimengshu/article/details/79988252。