短视频app源代码，利用一级缓存提升查询效率

一. 一级缓存机制展示

在Mybatis中如果多次执行完全相同的SQL语句时，Mybatis提供了一级缓存机制用于提高查询效率。一级缓存是默认开启的，如果想要手动配置，需要在Mybatis配置文件中加入如下配置。

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

其中localCacheScope可以配置为SESSION（默认）或者STATEMENT，含义如下所示。

下面以一个例子对Mybatis的一级缓存机制进行演示和说明。首先开启日志打印，然后关闭二级缓存，并将一级缓存作用范围设置为SESSION，配置如下。

<settings>
    <setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING" />
    <setting name="cacheEnabled" value="false"/>
    <setting name="localCacheScope" value="SESSION"/>
</settings>

映射接口如下所示。

public interface BookMapper {

    Book selectBookById(int id);

}

映射文件如下所示。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.mybatis.learn.dao.BookMapper">
    <resultMap id="bookResultMap" type="com.mybatis.learn.entity.Book">
        <result column="b_name" property="bookName"/>
        <result column="b_price" property="bookPrice"/>
    </resultMap>

    <select id="selectBookById" resultMap="bookResultMap">
        SELECT
        b.id, b.b_name, b.b_price
        FROM
        book b
        WHERE
        b.id=#{id}
    </select>
</mapper>

Mybatis的执行代码如下所示。

public class MybatisTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String resource = "mybatis-config.xml";
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder()
                .build(Resources.getResourceAsStream(resource));
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(false);
        BookMapper bookMapper = sqlSession.getMapper(BookMapper.class);

        System.out.println(bookMapper.selectBookById(1));
        System.out.println(bookMapper.selectBookById(1));
        System.out.println(bookMapper.selectBookById(1));
    }

}

在执行代码中，连续执行了三次查询操作，看一下日志打印，如下所示。

可以知道，只有第一次查询时和数据库进行了交互，后面两次查询均是从一级缓存中查询的数据。现在往映射接口和映射文件中加入更改数据的逻辑，如下所示。

public interface BookMapper {

    Book selectBookById(int id);
    // 根据id更改图书价格
    void updateBookPriceById(@Param("id") int id, @Param("bookPrice") float bookPrice);

}

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org// DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.mybatis.learn.dao.BookMapper">
    <resultMap id="bookResultMap" type="com.mybatis.learn.entity.Book">
        <result column="b_name" property="bookName"/>
        <result column="b_price" property="bookPrice"/>
    </resultMap>

    <select id="selectBookById" resultMap="bookResultMap">
        SELECT
        b.id, b.b_name, b.b_price
        FROM
        book b
        WHERE
        b.id=#{id}
    </select>

    <insert id="updateBookPriceById">
        UPDATE
        book
        SET
        b_price=#{bookPrice}
        WHERE
        id=#{id}
    </insert>
</mapper>

执行的操作为先执行一次查询操作，然后执行一次更新操作并提交事务，最后再执行一次查询操作，执行代码如下所示。

public class MybatisTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String resource = "mybatis-config.xml";
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder()
                .build(Resources.getResourceAsStream(resource));
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(false);
        BookMapper bookMapper = sqlSession.getMapper(BookMapper.class);

        System.out.println(bookMapper.selectBookById(1));

        System.out.println("Change database.");
        bookMapper.updateBookPriceById(1, 22.5f);
        sqlSession.commit();

        System.out.println(bookMapper.selectBookById(1));
    }

}

执行结果如下所示。

通过上述结果可以知道，在执行更新操作之后，再执行查询操作时，是直接从数据库查询的数据，并未使用一级缓存，即在一个会话中，对数据库的增，删，改操作，均会使一级缓存失效。

现在在执行代码中创建两个会话，先让会话1执行一次查询操作，然后让会话2执行一次更新操作并提交事务，最后让会话1再执行一次相同的查询。执行代码如下所示。

public class MybatisTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String resource = "mybatis-config.xml";
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder()
                .build(Resources.getResourceAsStream(resource));
        SqlSession sqlSession1 = sqlSessionFactory.openSession(false);
        SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession(false);
        BookMapper bookMapper1 = sqlSession1.getMapper(BookMapper.class);
        BookMapper bookMapper2 = sqlSession2.getMapper(BookMapper.class);

        System.out.println(bookMapper1.selectBookById(1));

        System.out.println("Change database.");
        bookMapper2.updateBookPriceById(1, 22.5f);
        sqlSession2.commit();

        System.out.println(bookMapper1.selectBookById(1));
    }

}

执行结果如下所示。

上述结果表明，会话1的第一次查询是直接查询的数据库，然后会话2执行了一次更新操作并提交了事务，此时数据库中id为1的图书的价格已经变更为了22.5，紧接着会话1又做了一次查询，但查询结果中的图书价格为20.5，说明会话1的第二次查询是从缓存获取的查询结果。所以在这里可以知道，Mybatis中每个会话均会维护一份一级缓存，不同会话之间的一级缓存各不影响。

在本小节最后，对Mybatis的一级缓存机制做一个总结，如下所示。

Mybatis的一级缓存默认开启，且默认作用范围为SESSION，即一级缓存在一个会话中生效，也可以通过配置将作用范围设置为STATEMENT，让一级缓存仅针对当前执行的SQL语句生效；
在同一个会话中，执行增，删，改操作会使本会话中的一级缓存失效；
不同会话持有不同的一级缓存，本会话内的操作不会影响其它会话内的一级缓存。

二. 一级缓存源码分析

本小节将对一级缓存对应的Mybatis源码进行讨论。在Mybatis源码-Executor的执行过程中已经知道，禁用二级缓存的情况下，执行查询操作时，调用链如下所示。

在BaseExecutor中有两个重载的query()方法，下面先看第一个query()方法的实现，如下所示。

@Override
public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, 
                       ResultHandler resultHandler) throws SQLException {
    // 获取Sql语句
    BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameter);
    // 生成CacheKey
    CacheKey key = createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql);
    // 调用重载的query()方法
    return query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}

在上述query()方法中，先会在MappedStatement中获取SQL语句，然后生成CacheKey，这个CacheKey实际就是本会话一级缓存中缓存的唯一标识，CacheKey类图如下所示。

CacheKey中的multiplier，hashcode，checksum，count和updateList字段用于判断CacheKey之间是否相等，这些字段会在CacheKey的构造函数中进行初始化，如下所示。

public CacheKey() {
    this.hashcode = DEFAULT_HASHCODE;
    this.multiplier = DEFAULT_MULTIPLIER;
    this.count = 0;
    this.updateList = new ArrayList<>();
}

同时hashcode，checksum，count和updateList字段会在CacheKey的update()方法中被更新，如下所示。

public void update(Object object) {
    int baseHashCode = object == null ? 1 : ArrayUtil.hashCode(object);

    count++;
    checksum += baseHashCode;
    baseHashCode *= count;

    hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;

    updateList.add(object);
}

主要逻辑就是基于update()方法的入参计算并更新hashcode，checksum和count的值，然后再将入参添加到updateList集合中。同时，在CacheKey重写的equals()方法中，只有当hashcode相等，checksum相等，count相等，以及updateList集合中的元素也全都相等时，才算做两个CacheKey是相等。

回到上述的BaseExecutor中的query()方法，在其中会调用createCacheKey()方法生成CacheKey，其部分源码如下所示。

public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, 
                               RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {
    ......
    
    // 创建CacheKey
    CacheKey cacheKey = new CacheKey();
    
    // 基于MappedStatement的id更新CacheKey
    cacheKey.update(ms.getId());
    // 基于RowBounds的offset更新CacheKey
    cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
    // 基于RowBounds的limit更新CacheKey
    cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
    // 基于Sql语句更新CacheKey
    cacheKey.update(boundSql.getSql());
    
    ......
    
    // 基于查询参数更新CacheKey
    cacheKey.update(value);
    
    ......
    
    // 基于Environment的id更新CacheKey
    cacheKey.update(configuration.getEnvironment().getId());
    
    return cacheKey; 
}

所以可以得出结论，判断CacheKey是否相等的依据就是MappedStatement id + RowBounds offset + RowBounds limit + SQL + Parameter + Environment id相等。

获取到CacheKey后，会调用BaseExecutor中重载的query()方法，如下所示。

@Override
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.");
    }
    // queryStack是BaseExecutor的成员变量
    // queryStack主要用于递归调用query()方法时防止一级缓存被清空
    if (queryStack == 0 && ms.isFlushCacheRequired()) {
        clearLocalCache();
    }
    List<E> list;
    try {
        queryStack++;
        // 先从一级缓存中根据CacheKey命中查询结果
        list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;
        if (list != null) {
            // 处理存储过程相关逻辑
            handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);
        } else {
            // 未命中，则直接查数据库
            list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
        }
    } finally {
        queryStack--;
    }
    if (queryStack == 0) {
        for (BaseExecutor.DeferredLoad deferredLoad : deferredLoads) {
            deferredLoad.load();
        }
        deferredLoads.clear();
        // 如果一级缓存作用范围是STATEMENT时，每次query()执行完毕就需要清空一级缓存
        if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) {
            clearLocalCache();
        }
    }
    return list;
}

上述query()方法中，会先根据CacheKey去缓存中命中查询结果，如果命中到查询结果并且映射文件中CURD标签上的statementType为CALLABLE，则会先在handleLocallyCachedOutputParameters()方法中处理存储过程相关逻辑然后再将命中的查询结果返回，如果未命中到查询结果，则会直接查询数据库。上述query()方法中还使用到了BaseExecutor的queryStack字段，主要防止一级缓存作用范围是STATEMENT并且还存在递归调用query()方法时，在递归尚未终止时就将一级缓存删除，如果不存在递归调用，那么一级缓存作用范围是STATEMENT时，每次查询结束后，都会清空缓存。下面看一下BaseExecutor中的一级缓存localCache，其实际是PerpetualCache，类图如下所示。

所以PerpetualCache的内部主要是基于一个Map（实际为HashMap）用于数据存储。现在回到上面的BaseExecutor的query()方法中，如果没有在一级缓存中命中查询结果，则会直接查询数据库，queryFromDatabase()方法如下所示。

private <E> List<E> queryFromDatabase(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, 
                    ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException {
    List<E> list;
    localCache.putObject(key, EXECUTION_PLACEHOLDER);
    try {
        // 调用doQuery()进行查询操作
        list = doQuery(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);
    } finally {
        localCache.removeObject(key);
    }
    // 将查询结果添加到一级缓存中
    localCache.putObject(key, list);
    if (ms.getStatementType() == StatementType.CALLABLE) {
        localOutputParameterCache.putObject(key, parameter);
    }
    // 返回查询结果
    return list;
}

queryFromDatabase()方法中和一级缓存相关的逻辑就是在查询完数据库后，会将查询结果以CacheKey作为唯一标识缓存到一级缓存中。

Mybatis中如果是执行增，改和删操作，并且在禁用二级缓存的情况下，均会调用到BaseExecutor的update()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.");
    }
    // 执行操作前先清空缓存
    clearLocalCache();
    return doUpdate(ms, parameter);
}

所以Mybatis中的一级缓存在执行了增，改和删操作后，会被清空即失效。

最后，一级缓存的使用流程可以用下图进行概括。

以上就是短视频app源代码，利用一级缓存提升查询效率，更多内容欢迎关注之后的文章

posted @ 2025-07-19 09:58 云豹科技-苏凌霄阅读(9) 评论(0) 收藏举报

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一. 一级缓存机制展示

二. 一级缓存源码分析

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