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本文是作者原创,版权归作者所有.若要转载,请注明出处.本文只贴我觉得比较重要的源码,其他不重要非关键的就不贴了

我们知道.使用缓存可以更快的获取数据,避免频繁直接查询数据库,节省资源.

MyBatis缓存有一级缓存和二级缓存.

1.一级缓存也叫本地缓存,默认开启,在一个sqlsession内有效.当在同一个sqlSession里面发出同样的sql查询请求,Mybatis会直接从缓存中查找。如果没有则从数据库查找

 

下面我们贴一下一级缓存的测试结果

String resource = "mybatis.xml";
    //读取配置文件,生成读取流
    InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource);
    //返回的DefaultSqlSessionFactory是SqlSessionFactory接口的实现类,
    //这个类只有一个属性,就是Configuration对象,Configuration对象用来存放读取xml配置的信息
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
    //SqlSession是与数据库打交道的对象 SqlSession对象中有上面传来的Configuration对象,
    //SqlSession对象还有executor处理器对象,executor处理器有一个dirty属性,默认为false
    //返回的DefaultSqlSession是SqlSession接口的实现类
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    //SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
    //通过动态代理实现接口 ,用动态代理对象去帮我们执行SQL
    //这里生成mapper实际类型是org.apache.ibatis.binding.MapperProxy
    DemoMapper mapper = sqlSession.getMapper(DemoMapper.class);
    DemoMapper mapper2 = sqlSession.getMapper(DemoMapper.class);
    //这里用生成的动态代理对象执行
    String projId="0124569b738e405fb20b68bfef37f487";
    String sectionName="标段";
    List<ProjInfo> projInfos = mapper.selectAll(projId, sectionName);
    List<ProjInfo> projInfos2 = mapper2.selectAll(projId, sectionName);
    System.out.println(projInfos.hashCode());//这里和下面那条的查询结果的hashcode是一样的
    System.out.println(projInfos2.hashCode());//
    sqlSession.close();

    sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    DemoMapper mapper5 = sqlSession.getMapper(DemoMapper.class);
    List<ProjInfo> projInfos5 = mapper5.selectAll(projId, sectionName);
    System.out.println(projInfos5.hashCode());//这里和上面两条的查询结果的hashcode是不一样的

 好,我们可以看到,上面两条的查询结果的hashcode一样,第三条不一样,一级缓存生效了

 

2.二级缓存是mapper级别的,就是说二级缓存是以Mapper配置文件的namespace为单位创建的。

  二级缓存默认是不开启的,需要手动开启二级缓存,如下需要在mybatis配置文件中的settting标签里面加入开启

<settings>
        <!-- 开启二级缓存。value值填true -->
        <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
        <!--  配置默认的执行器。SIMPLE 就是普通的执行器;
        REUSE 执行器会重用预处理语句(prepared statements); BATCH 执行器将重用语句并执行批量更新。默认SIMPLE  -->
        <setting name="defaultExecutorType" value="SIMPLE"/>
    </settings>

实现二级缓存的时候,MyBatis要求返回的对象必须是可序列化的,如图

 

 还要在mapper,xml文件中添加cache标签,标签里的readOnly属性需填true   如下:

<cache readOnly="true" ></cache>

    <select id="selectAll" resultType="com.lusaisai.po.ProjInfo">
        SELECT id AS sectionId,section_name AS sectionName,proj_id AS projId
        FROM b_proj_section_info
        WHERE proj_id=#{projId} AND section_name LIKE CONCAT('%',#{sectionName},'%')
    </select>

 我们再来看下二级缓存的运行结果

  我们可以看到二级缓存也生效了.

 

下面来看看缓存的源码,大家猜底层是使用什么实现的,前面的流程就不一一看了,主要贴一下缓存的代码,

public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException {
    //
    BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameterObject);
    CacheKey key = createCacheKey(ms, parameterObject, rowBounds, boundSql);
    //这个跟进去看戏,应该是真正的jdbc操作了
    return query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
  }

我们可以看到,上面的生成了一个缓存的key,具体怎么实现的就先不看了,看下key这个对象有什么属性吧

 

 我们可以看到,key对象有这条sql语句除了结果之外的所有信息,还有hashcode等等,我们继续跟进去

public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql)
      throws SQLException {
    //MappedStatement的作用域是全局共享的,这里的cache是接口,有多个实现类
    Cache cache = ms.getCache();
    if (cache != null) {
      flushCacheIfRequired(ms);
      if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {
        ensureNoOutParams(ms, boundSql);
        @SuppressWarnings("unchecked")
        List<E> list = (List<E>) tcm.getObject(cache, key);
        if (list == null) {
          list = delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
          tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578 and #116
        }
        return list;
      }
    }
    //前面是缓存处理跟进去
    return delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
  }

我们看下Cache 的实现类

 

有很多,这里就不深究了,继续往下看,我们看下list = delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql)这行代码,这是处理一级缓存的方法,点进去看下

这里用到我们前面生成的key了

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());
    if (closed) {
      throw new ExecutorException("Executor was closed.");
    }
    if (queryStack == 0 && ms.isFlushCacheRequired()) {
      clearLocalCache();
    }
    List<E> list;
    try {
      queryStack++;
      list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;
      if (list != null) {
        handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);
      } else {
        //进这里,继续跟
        list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
      }
    } finally {
      queryStack--;
    }
    if (queryStack == 0) {
      for (DeferredLoad deferredLoad : deferredLoads) {
        deferredLoad.load();
      }
      // issue #601
      deferredLoads.clear();
      if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) {
        // issue #482
        clearLocalCache();
      }
    }
    return list;
  }

我们关注下list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;这行代码,点进去看下

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

我截个图,看下上图的PerpetualCache对象底层是怎么实现的

 

 好,很明显了,这里一级缓存是用的hashmap实现的.

 

下面我们看下二级缓存的代码,上面的List<E> list = (List<E>) tcm.getObject(cache, key);这行代码跟进去

public Object getObject(Cache cache, CacheKey key) {
    return getTransactionalCache(cache).getObject(key);
  }

 继续跟

@Override
  public Object getObject(Object key) {
    // issue #116
    Object object = delegate.getObject(key);
    if (object == null) {
      entriesMissedInCache.add(key);
    }
    // issue #146
    if (clearOnCommit) {
      return null;
    } else {
      return object;
    }
  }

截个图看下delegate对象的属性,很多层

 

 我们可以看到所有数据都在这里了.网上找的图

 再来一段缓存的关键代码,这里就是包装了一层层对象的代码

private Cache setStandardDecorators(Cache cache) {
    try {
      MetaObject metaCache = SystemMetaObject.forObject(cache);
      if (size != null && metaCache.hasSetter("size")) {
        metaCache.setValue("size", size);
      }
      if (clearInterval != null) {
        cache = new ScheduledCache(cache);
        ((ScheduledCache) cache).setClearInterval(clearInterval);
      }
      if (readWrite) {
        cache = new SerializedCache(cache);
      }
      cache = new LoggingCache(cache);
      cache = new SynchronizedCache(cache);
      if (blocking) {
        cache = new BlockingCache(cache);
      }
      return cache;
    } catch (Exception e) {
      throw new CacheException("Error building standard cache decorators.  Cause: " + e, e);
    }
  }

好,再来张图总结一下

 

 最后,如果我们和spring整合,那么此时mybatis一级缓存就会失效,因为sqlsession交给spring管理,会自动关闭session.

关于如何和spring整合就后面再来讲吧,下面一段时间,我会先研究一下spring源码,spring专题见啦

 

posted on 2019-10-14 16:02 路仁甲 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏