《深入理解mybatis原理》 MyBatis的一级缓存实现详解 及使用注意事项

MyBatis是一个简单，小巧但功能非常强大的ORM开源框架，它的功能强大也体现在它的缓存机制上。MyBatis提供了一级缓存、二级缓存 这两个缓存机制，能够很好地处理和维护缓存，以提高系统的性能。本文的目的则是向读者详细介绍MyBatis的一级缓存，深入源码，解析MyBatis一级缓存的实现原理，并且针对一级缓存的特点提出了在实际使用过程中应该注意的事项。

读完本文，你将会学到：

1、什么是一级缓存？为什么使用一级缓存？

2、MyBatis的一级缓存是怎样组织的？（即SqlSession对象中的缓存是怎样组织的？）

3、一级缓存的生命周期有多长？

4、Cache接口的设计以及CacheKey的定义

5、一级缓存的性能分析以及应该注意的事项

每当我们使用MyBatis开启一次和数据库的会话，MyBatis会创建出一个SqlSession对象表示一次数据库会话。

在对数据库的一次会话中，我们有可能会反复地执行完全相同的查询语句，如果不采取一些措施的话，每一次查询都会查询一次数据库,而我们在极短的时间内做了完全相同的查询，那么它们的结果极有可能完全相同，由于查询一次数据库的代价很大，这有可能造成很大的资源浪费。

为了解决这一问题，减少资源的浪费，MyBatis会在表示会话的SqlSession对象中建立一个简单的缓存，将每次查询到的结果结果缓存起来，当下次查询的时候，如果判断先前有个完全一样的查询，会直接从缓存中直接将结果取出，返回给用户，不需要再进行一次数据库查询了。

    
如下图所示，MyBatis会在一次会话的表示----一个SqlSession对象中创建一个本地缓存(local
cache)，对于每一次查询，都会尝试根据查询的条件去本地缓存中查找是否在缓存中，如果在缓存中，就直接从缓存中取出，然后返回给用户；否则，从数据库读取数据，将查询结果存入缓存并返回给用户。

对于会话（Session）级别的数据缓存，我们称之为一级数据缓存，简称一级缓存。

由于MyBatis使用SqlSession对象表示一次数据库的会话，那么，对于会话级别的一级缓存也应该是在SqlSession中控制的。

实际上,
MyBatis只是一个MyBatis对外的接口，SqlSession将它的工作交给了Executor执行器这个角色来完成，负责完成对数据库的各种操作。当创建了一个SqlSession对象时，MyBatis会为这个SqlSession对象创建一个新的Executor执行器，而缓存信息就被维护在这个Executor执行器中，MyBatis将缓存和对缓存相关的操作封装成了Cache接口中。SqlSession、Executor、Cache之间的关系如下列类图所示：

如上述的类图所示，Executor接口的实现类BaseExecutor中拥有一个Cache接口的实现类PerpetualCache，则对于BaseExecutor对象而言，它将使用PerpetualCache对象维护缓存。

综上，SqlSession对象、Executor对象、Cache对象之间的关系如下图所示：

由于Session级别的一级缓存实际上就是使用PerpetualCache维护的，那么PerpetualCache是怎样实现的呢？

PerpetualCache实现原理其实很简单，其内部就是通过一个简单的HashMap<k,v>
来实现的，没有其他的任何限制。如下是PerpetualCache的实现代码：

 package org.apache.ibatis.cache.impl;

 import java.util.HashMap;
 import java.util.Map;
 import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;

 import org.apache.ibatis.cache.Cache;
 import org.apache.ibatis.cache.CacheException;

 /**
  * 使用简单的HashMap来维护缓存
  * @author Clinton Begin
  */
 public class PerpetualCache implements Cache {

   private String id;

   private Map<Object, Object> cache = new HashMap<Object, Object>();

   public PerpetualCache(String id) {
     this.id = id;
   }

   public String getId() {
     return id;
   }

   public int getSize() {
     return cache.size();
   }

   public void putObject(Object key, Object value) {
     cache.put(key, value);
   }

   public Object getObject(Object key) {
     return cache.get(key);
   }

   public Object removeObject(Object key) {
     return cache.remove(key);
   }

   public void clear() {
     cache.clear();
   }

   public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
     return null;
   }

   public boolean equals(Object o) {
     if (getId() == null) throw new CacheException("Cache instances require an ID.");
     if (this == o) return true;
     if (!(o instanceof Cache)) return false;

     Cache otherCache = (Cache) o;
     return getId().equals(otherCache.getId());
   }

   public int hashCode() {
     if (getId() == null) throw new CacheException("Cache instances require an ID.");
     return getId().hashCode();
   }

 }

a. MyBatis在开启一个数据库会话时，会 创建一个新的SqlSession对象，SqlSession对象中会有一个新的Executor对象，Executor对象中持有一个新的PerpetualCache对象；当会话结束时，SqlSession对象及其内部的Executor对象还有PerpetualCache对象也一并释放掉。

b. 如果SqlSession调用了close()方法，会释放掉一级缓存PerpetualCache对象，一级缓存将不可用；

c. 如果SqlSession调用了clearCache()，会清空PerpetualCache对象中的数据，但是该对象仍可使用；

d.SqlSession中执行了任何一个update操作(update()、delete()、insert()) ，都会清空PerpetualCache对象的数据，但是该对象可以继续使用；

1.对于某个查询，根据statementId,params,rowBounds来构建一个key值，根据这个key值去缓存Cache中取出对应的key值存储的缓存结果；

2. 判断从Cache中根据特定的key值取的数据数据是否为空，即是否命中；

3. 如果命中，则直接将缓存结果返回；

4. 如果没命中：

4.1  去数据库中查询数据，得到查询结果；

4.2  将key和查询到的结果分别作为key,value对存储到Cache中；

4.3. 将查询结果返回；

5. 结束。

[关于上述工作过程中 key值的构建，我们将在第下一节中重点探讨，这也是MyBatis缓存机制中非常重要的一个概念。]

如下图所示，MyBatis定义了一个org.apache.ibatis.cache.Cache接口作为其Cache提供者的SPI(Service
Provider Interface) ，所有的MyBatis内部的Cache缓存，都应该实现这一接口。MyBatis定义了一个PerpetualCache实现类实现了Cache接口，实际上，在SqlSession对象里的Executor
对象内维护的Cache类型实例对象，就是PerpetualCache子类创建的。

（MyBatis内部还有很多Cache接口的实现，一级缓存只会涉及到这一个PerpetualCache子类，Cache的其他实现将会放到二级缓存中介绍）。

我们知道，Cache最核心的实现其实就是一个Map，将本次查询使用的特征值作为key，将查询结果作为value存储到Map中。

现在最核心的问题出现了：怎样来确定一次查询的特征值？

换句话说就是：怎样判断某两次查询是完全相同的查询？

也可以这样说：如何确定Cache中的key值？

MyBatis认为，对于两次查询，如果以下条件都完全一样，那么就认为它们是完全相同的两次查询：

1. 传入的
statementId

2. 查询时要求的结果集中的结果范围 （结果的范围通过rowBounds.offset和rowBounds.limit表示）；

3. 这次查询所产生的最终要传递给JDBC java.sql.Preparedstatement的Sql语句字符串（boundSql.getSql()
）

4. 传递给java.sql.Statement要设置的参数值

现在分别解释上述四个条件：

1. 传入的statementId，对于MyBatis而言，你要使用它，必须需要一个statementId，它代表着你将执行什么样的Sql；

2.
MyBatis自身提供的分页功能是通过RowBounds来实现的，它通过rowBounds.offset和rowBounds.limit来过滤查询出来的结果集，这种分页功能是基于查询结果的再过滤，而不是进行数据库的物理分页；

由于MyBatis底层还是依赖于JDBC实现的，那么，对于两次完全一模一样的查询，MyBatis要保证对于底层JDBC而言，也是完全一致的查询才行。而对于JDBC而言，两次查询，只要传入给JDBC的SQL语句完全一致，传入的参数也完全一致，就认为是两次查询是完全一致的。

上述的第3个条件正是要求保证传递给JDBC的SQL语句完全一致；第4条则是保证传递给JDBC的参数也完全一致；

3、4讲的有可能比较含糊，举一个例子：

   <select id="selectByCritiera" parameterType="java.util.Map" resultMap="BaseResultMap">
         select employee_id,first_name,last_name,email,salary
         from louis.employees
         where  employee_id = #{employeeId}
         and first_name= #{firstName}
         and last_name = #{lastName}
         and email = #{email}
   </select>

如果使用上述的"selectByCritiera"进行查询，那么，MyBatis会将上述的SQL中的#{} 都替换成 ? 如下：

 select employee_id,first_name,last_name,email,salary
 from louis.employees
 where  employee_id = ?
 and first_name= ?
 and last_name = ?
 and email = ?           

MyBatis最终会使用上述的SQL字符串创建JDBC的java.sql.PreparedStatement对象，对于这个PreparedStatement对象，还需要对它设置参数，调用setXXX()来完成设值，第4条的条件，就是要求对设置JDBC的PreparedStatement的参数值也要完全一致。

即3、4两条MyBatis最本质的要求就是：

        调用JDBC的时候，传入的SQL语句要完全相同，传递给JDBC的参数值也要完全相同。

综上所述,CacheKey由以下条件决定：

  statementId  + rowBounds  + 传递给JDBC的SQL  + 传递给JDBC的参数值

CacheKey的创建

对于每次的查询请求，Executor都会根据传递的参数信息以及动态生成的SQL语句，将上面的条件根据一定的计算规则，创建一个对应的CacheKey对象。

我们知道创建CacheKey的目的，就两个：

1. 根据CacheKey作为key,去Cache缓存中查找缓存结果；

2. 如果查找缓存命中失败，则通过此CacheKey作为key，将从数据库查询到的结果作为value，组成key,value对存储到Cache缓存中。

CacheKey的构建被放置到了Executor接口的实现类BaseExecutor中，定义如下：

   /**
    * 所属类:  org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor
    * 功能   :   根据传入信息构建CacheKey
    */
   public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {
     if (closed) throw new ExecutorException("Executor was closed.");
     CacheKey cacheKey = new CacheKey();
     //1.statementId
     cacheKey.update(ms.getId());
     //2. rowBounds.offset
     cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
     //3. rowBounds.limit
     cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
     //4. SQL语句
     cacheKey.update(boundSql.getSql());
     //5. 将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中
     List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();
     TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();
     for (int i = 0; i < parameterMappings.size(); i++) { // mimic DefaultParameterHandler logic
       ParameterMapping parameterMapping = parameterMappings.get(i);
       if (parameterMapping.getMode() != ParameterMode.OUT) {
         Object value;
         String propertyName = parameterMapping.getProperty();
         if (boundSql.hasAdditionalParameter(propertyName)) {
           value = boundSql.getAdditionalParameter(propertyName);
         } else if (parameterObject == null) {
           value = null;
         } else if (typeHandlerRegistry.hasTypeHandler(parameterObject.getClass())) {
           value = parameterObject;
         } else {
           MetaObject metaObject = configuration.newMetaObject(parameterObject);
           value = metaObject.getValue(propertyName);
         }
         //将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中
         cacheKey.update(value);
       }
     }
     return cacheKey;
   }    

CacheKey的hashcode生成算法

刚才已经提到，Cache接口的实现，本质上是使用的HashMap<k,v>,而构建CacheKey的目的就是为了作为HashMap<k,v>中的key值。而HashMap是通过key值的hashcode 来组织和存储的，那么，构建CacheKey的过程实际上就是构造其hashCode的过程。下面的代码就是CacheKey的核心hashcode生成算法，感兴趣的话可以看一下：

   public void update(Object object) {
     if (object != null && object.getClass().isArray()) {
       int length = Array.getLength(object);
       for (int i = 0; i < length; i++) {
         Object element = Array.get(object, i);
         doUpdate(element);
       }
     } else {
       doUpdate(object);
     }
   }

   private void doUpdate(Object object) {

     //1. 得到对象的hashcode;
     int baseHashCode = object == null ? 1 : object.hashCode();
     //对象计数递增
     count++;
     checksum += baseHashCode;
     //2. 对象的hashcode 扩大count倍
     baseHashCode *= count;
     //3. hashCode * 拓展因子（默认37）+拓展扩大后的对象hashCode值
     hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;
     updateList.add(object);
   }

我将从两个 一级缓存的特性来讨论SqlSession的一级缓存性能问题：

1.MyBatis对会话（Session）级别的一级缓存设计的比较简单，就简单地使用了HashMap来维护，并没有对HashMap的容量和大小进行限制。

读者有可能就觉得不妥了：如果我一直使用某一个SqlSession对象查询数据，这样会不会导致HashMap太大，而导致 java.lang.OutOfMemoryError错误啊？ 读者这么考虑也不无道理，不过MyBatis的确是这样设计的。

MyBatis这样设计也有它自己的理由：

a.  一般而言SqlSession的生存时间很短。一般情况下使用一个SqlSession对象执行的操作不会太多，执行完就会消亡；

b.  对于某一个SqlSession对象而言，只要执行update操作（update、insert、delete），都会将这个SqlSession对象中对应的一级缓存清空掉，所以一般情况下不会出现缓存过大，影响JVM内存空间的问题；

c.  可以手动地释放掉SqlSession对象中的缓存。

2.  一级缓存是一个粗粒度的缓存，没有更新缓存和缓存过期的概念

MyBatis的一级缓存就是使用了简单的HashMap，MyBatis只负责将查询数据库的结果存储到缓存中去， 不会去判断缓存存放的时间是否过长、是否过期，因此也就没有对缓存的结果进行更新这一说了。

根据一级缓存的特性，在使用的过程中，我认为应该注意：

1、对于数据变化频率很大，并且需要高时效准确性的数据要求，我们使用SqlSession查询的时候，要控制好SqlSession的生存时间，SqlSession的生存时间越长，它其中缓存的数据有可能就越旧，从而造成和真实数据库的误差；同时对于这种情况，用户也可以手动地适时清空SqlSession中的缓存；

2、对于只执行、并且频繁执行大范围的select操作的SqlSession对象，SqlSession对象的生存时间不应过长。

例1、看下面这个例子，下面的例子使用了同一个SqlSession指令了两次完全一样的查询，将两次查询所耗的时间打印出来，结果如下：

 package com.louis.mybatis.test;

 import java.io.InputStream;
 import java.util.Date;
 import java.util.HashMap;
 import java.util.List;
 import java.util.Map;

 import org.apache.commons.logging.Log;
 import org.apache.commons.logging.LogFactory;
 import org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor;
 import org.apache.ibatis.io.Resources;
 import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
 import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
 import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;
 import org.apache.log4j.Logger;

 import com.louis.mybatis.model.Employee;

 /**
  * SqlSession 简单查询演示类
  * @author louluan
  */
 public class SelectDemo1 {

     private static final Logger loger = Logger.getLogger(SelectDemo1.class);

     public static void main(String[] args) throws Exception {
         InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatisConfig.xml");
         SqlSessionFactoryBuilder builder = new SqlSessionFactoryBuilder();
         SqlSessionFactory factory = builder.build(inputStream);

         SqlSession sqlSession = factory.openSession();
         //3.使用SqlSession查询
         Map<String,Object> params = new HashMap<String,Object>();
         params.put("min_salary",10000);
         //a.查询工资低于10000的员工
         Date first = new Date();
         //第一次查询
         List<Employee> result = sqlSession.selectList("com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectByMinSalary",params);
         loger.info("first quest costs:"+ (new Date().getTime()-first.getTime()) +" ms");
         Date second = new Date();
         result = sqlSession.selectList("com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectByMinSalary",params);
         loger.info("second quest costs:"+ (new Date().getTime()-second.getTime()) +" ms");
     }

 }

运行结果：

由上面的结果你可以看到，第一次查询耗时464ms，而第二次查询耗时不足1ms,这是因为第一次查询后，MyBatis会将查询结果存储到SqlSession对象的缓存中，当后来有完全相同的查询时，直接从缓存中将结果取出。

例2、对上面的例子做一下修改：在第二次调用查询前，对参数 HashMap类型的params多增加一些无关的值进去，然后再执行，看查询结果：

从结果上看，虽然第二次查询时传递的params参数不一致，但还是从一级缓存中取出了第一次查询的缓存。

读到这里，请读者晓得这一个问题：

  MyBatis认为的完全相同的查询，不是指使用sqlSession查询时传递给算起来Session的所有参数值完完全全相同，你只要保证statementId，rowBounds,最后生成的SQL语句，以及这个SQL语句所需要的参数完全一致就可以了。

转自：http://blog.csdn.net/luanlouis/article/details/41280959