MyBatis缓存机制深度剖析：原理、源码与最佳实践

在当今的软件开发领域，数据访问效率一直是备受关注的焦点。随着应用程序的规模不断扩大，数据库操作的性能成为了影响系统整体性能的关键因素之一。MyBatis作为一款流行的Java持久层框架，其缓存机制在提升数据访问效率方面发挥着重要作用。本文将深入剖析MyBatis的缓存机制，包括一级缓存和二级缓存的原理、源码实现以及最佳实践，旨在帮助读者全面理解并掌握这一特性，从而在实际应用中优化数据库操作性能。

缓存机制概述

一级缓存

MyBatis的一级缓存基于PerpetualCache的HashMap实现，存储作用域为Session。当一个Session被创建时，MyBatis会为其创建一个对应的一级缓存对象。在该Session进行数据库查询操作时，查询结果会被缓存在这个HashMap中。当再次执行相同的查询语句时，MyBatis会先从一级缓存中查找，如果找到匹配的结果，则直接返回缓存中的数据，避免了再次与数据库交互，从而提高了查询效率。

以下是一级缓存的简单示例代码：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
try {
    UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
    // 第一次查询
    User user1 = userMapper.getUserById(1);
    // 第二次查询，会从一级缓存中获取数据
    User user2 = userMapper.getUserById(1);
    // user1和user2是同一个对象
    System.out.println(user1 == user2); 
} finally {
    sqlSession.close();
}

二级缓存

二级缓存与一级缓存机制相似，默认也使用PerpetualCache和HashMap存储。但其存储作用域为Mapper（Namespace），这意味着不同的Mapper可以拥有独立的二级缓存。二级缓存可以通过配置文件进行自定义，支持多种存储源，如Ehcache、Redis等，以满足不同场景的需求。当在多个Session之间共享数据时，二级缓存发挥着重要作用。

在配置文件中开启二级缓存的示例如下：

1
<cache eviction="LRU" flushInterval="60000" size="512" readOnly="true"/>

缓存数据更新机制

当在某一个作用域（一级缓存Session/二级缓存Namespaces）内进行了插入（C）、更新（U）或删除（D）操作后，默认情况下该作用域下所有的select查询缓存将被清除。这确保了缓存数据与数据库数据的一致性，避免了因数据更新而导致的缓存数据过时问题。

缓存的delegate机制及装饰器模式

MyBatis的缓存采用了delegate机制及装饰器模式设计。当进行put、get、remove等操作时，会经过多层delegate cache处理。Cache类别包括BaseCache（基础缓存）、EvictionCache（排除算法缓存）、DecoratorCache（装饰器缓存）。BaseCache是缓存数据最终存储的处理类，默认为PerpetualCache，基于Map存储；EvictionCache在缓存数量达到一定大小后，通过算法（如默认的Lru算法）对缓存数据进行清除；DecoratorCache则用于在缓存put/get处理前后进行装饰，如使用LoggingCache输出缓存命中日志信息、使用SerializedCache对Cache的数据put或get进行序列化及反序列化处理等。

源码剖析

执行过程

  1. 接口调用与方法拦截：在Service层调用Mapper Interface中的方法时，实际上调用的是MapperProxy中的方法，MapperProxy会拦截所有方法调用。
  2. 方法执行与数据库操作：MapperProxy将方法调用委托给MapperMethod处理，MapperMethod根据操作类型（如INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT）调用DefaultSqlSession中的相应执行方法。
  3. 缓存执行器的选择：在DefaultSqlSession的selectOne或selectList方法中，会根据是否启用缓存来决定使用CachingExecutor还是BaseExecutor进行数据库查询。
  4. 缓存查询与数据获取：如果启用了缓存，CachingExecutor会先从二级缓存中查询数据，如果未找到，则委托给BaseExecutor从一级缓存或数据库中查询，并将查询结果存入缓存。

执行器（Executor）结构及构建过程

  1. BaseExecutor：基础执行器抽象类，实现了一些通用方法，如createCacheKey等，并采用模板模式将具体的数据库操作逻辑（doUpdate、doQuery）交由子类实现。BaseExecutor中维护了一个localCache，用于实现一级缓存。
  2. BatchExecutor、ReuseExecutor、SimpleExecutor：这几个执行器继承了BaseExecutor，分别实现了批量执行、重用Statement执行、普通方式执行数据库操作，它们在doQuery、doUpdate等方法中采用JDBC对数据库进行操作。
  3. CachingExecutor：二级缓存执行器，通过委托机制将查询操作委托给BaseExecutor。当从二级缓存中获取数据失败时，会委托BaseExecutor从一级缓存或数据库中查询数据。

Cache委托链构建

MyBatis在解析Mapper配置文件时构建缓存实例。通过XMLMapperBuilder的cacheElement方法解析配置文件中的缓存配置信息，然后使用CacheBuilder构建缓存实例。CacheBuilder采用Builder模式，根据配置信息创建基础缓存实例，并通过一系列装饰器（如EvictionCache、DecoratorCache等）对其进行装饰，最终生成一个责任链形式的缓存实例对象。

Cache实例解剖

  1. SynchronizedCache：用于控制ReadWriteLock，避免并发时的线程安全问题。在put和get操作时，分别获取Write锁和Read锁，确保数据的一致性。
  2. LoggingCache：主要用于输出缓存命中率信息。在get操作时，统计命中次数和总请求次数，并在日志中输出命中率。
  3. SerializedCache：在向缓存中put或get数据时进行序列化及反序列化处理，确保缓存数据可以在不同的环境中正确存储和读取。
  4. LruCache：基于LRU（最近最少使用）算法实现，通过覆盖LinkedHashMap的removeEldestEntry方法，移除最长时间不被使用的对象，以控制缓存的大小。
  5. PerpetualCache：直接使用HashMap来存储缓存数据，是最基础的缓存实现类。

自定义二级缓存（Redis）

  1. 自定义Redis缓存实现类RedisCache，实现Cache接口。
  2. 在RedisCache的构造方法中，创建JedisPool连接池，用于与Redis服务器进行通信。
  3. 实现getObject、putObject、removeObject等方法，通过JedisPool与Redis进行交互，实现数据的读取、写入和删除操作。
  4. 在Mapper配置文件中指定使用自定义的RedisCache作为二级缓存。

以下是自定义RedisCache的示例代码：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;

import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

public class RedisCache implements Cache {

    private final String id;
    private final JedisPool jedisPool;
    private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();

    public RedisCache(String id) {
        this.id = id;
        // 配置Redis连接池
        jedisPool = new JedisPool("localhost", 6379);
    }

    @Override
    public String getId() {
        return id;
    }

    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            jedis.hset(id, key.toString(), value.toString());
        }
    }

    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            return jedis.hget(id, key.toString());
        }
    }

    @Override
    public Object removeObject(Object key) {
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            return jedis.hdel(id, key.toString());
        }
    }

    @Override
    public void clear() {
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            jedis.del(id);
        }
    }

    @Override
    public int getSize() {
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            return jedis.hlen(id);
        }
    }

    @Override
    public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
        return readWriteLock;
    }
}

在Mapper配置文件中使用自定义RedisCache的配置如下：

1
<cache type="com.example.RedisCache"/>

最佳实践与注意事项

合理使用缓存

  1. 对于频繁查询且数据变化不频繁的场景，充分利用一级缓存和二级缓存可以显著提高查询性能。例如，在查询系统配置信息、字典表数据等场景中，缓存可以大大减少数据库查询次数。
  2. 避免在缓存中存储大量不常用的数据，以免占用过多内存资源。定期评估缓存数据的有效性，及时清理过期或不再使用的数据。

注意缓存更新

  1. 当执行插入、更新或删除操作时，要确保相关缓存数据被正确清除或更新，以维护数据的一致性。可以通过手动调用缓存清除方法或利用MyBatis的缓存更新机制来实现。
  2. 在分布式环境中，要注意缓存的同步问题，避免不同节点之间的缓存数据不一致。可以使用分布式缓存解决方案（如Redis的分布式模式）来确保缓存数据的一致性。

配置优化

  1. 根据实际应用场景，合理调整缓存的参数，如二级缓存的大小、刷新间隔等。例如，如果系统并发查询量较大，可以适当增大二级缓存的大小；如果数据更新较为频繁，可以缩短二级缓存的刷新间隔。
  2. 选择合适的缓存淘汰算法（如LRU、FIFO等），以适应不同的业务需求。LRU算法适用于热点数据频繁访问的场景，而FIFO算法则适用于数据访问顺序较为固定的场景。

监控与调试

  1. 启用MyBatis的日志功能，监控缓存的命中情况、数据加载时间等指标，以便及时发现缓存使用中的问题。可以通过分析日志信息来评估缓存的性能和有效性。
  2. 在开发和测试过程中，使用调试工具跟踪缓存的操作过程，检查缓存数据的正确性和完整性。

避免滥用缓存

  1. 并非所有查询都适合使用缓存，对于数据实时性要求较高或查询条件复杂多变的场景，缓存可能无法带来明显的性能提升，甚至可能导致数据不一致的问题。
  2. 在使用缓存时，要充分考虑缓存的维护成本和复杂性，确保缓存的使用能够带来实际的性能收益。