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Java 真的是任何一个中间件，比较常用的那种，都有很多内容值得深挖，比如这个缓存，慢慢有过一些感悟，比如如何提升性能，缓存无疑是一大重要手段，最底层开始 CPU 就有缓存，而且又小又贵，再往上一点内存一般作为硬盘存储在运行时的存储，一般在代码里也会用内存作为一些本地缓存，譬如数据库，像 mysql 这种也是有innodb_buffer_pool来提升查询效率，本质上理解就是用更快的存储作为相对慢

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# mybatis 的缓存是怎么回事

发表于 2020-10-03 分类于 Java ， Mybatis ， Mybatis ， 缓存 ， Spring ， Mybatis 阅读次数： 阅读次数： Disqus：

Java 真的是任何一个中间件，比较常用的那种，都有很多内容值得深挖，比如这个缓存，慢慢有过一些感悟，比如如何提升性能，缓存无疑是一大重要手段，最底层开始 CPU 就有缓存，而且又小又贵，再往上一点内存一般作为硬盘存储在运行时的存储，一般在代码里也会用内存作为一些本地缓存，譬如数据库，像 mysql 这种也是有innodb_buffer_pool来提升查询效率，本质上理解就是用更快的存储作为相对慢存储的缓存，减少查询直接访问较慢的存储，并且这个都是相对的，比起 cpu 的缓存，那内存也是渣，但是与普通机械硬盘相比，那也是两个次元的水平。

闲扯这么多来说说 mybatis 的缓存，mybatis 一般作为一个轻量级的 orm 使用，相对应的就是比较重量级的 hibernate，不过不在这次讨论范围，上一次是主要讲了 mybatis 在解析 sql 过程中，对于两种占位符的不同替换实现策略，这次主要聊下 mybatis 的缓存，前面其实得了解下前置的东西，比如 sqlsession，先当做我们知道 sqlsession 是个什么玩意，可能或多或少的知道 mybatis 是有两级缓存，

### 一级缓存

第一级的缓存是在 BaseExecutor 中的 PerpetualCache，它是个最基本的缓存实现类，使用了 HashMap 实现缓存功能，代码其实没几十行

    public class PerpetualCache implements Cache {

      private final String id;

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

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

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

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

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

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

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

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

      @Override
      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());
      }

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

    }

可以看一下BaseExecutor 的构造函数

    protected BaseExecutor(Configuration configuration, Transaction transaction) {
        this.transaction = transaction;
        this.deferredLoads = new ConcurrentLinkedQueue<>();
        this.localCache = new PerpetualCache("LocalCache");
        this.localOutputParameterCache = new PerpetualCache("LocalOutputParameterCache");
        this.closed = false;
        this.configuration = configuration;
        this.wrapper = this;
      }

就是把 PerpetualCache 作为 localCache，然后怎么使用我看简单看一下，BaseExecutor 的查询首先是调用这个函数

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

可以看到首先是调用了 createCacheKey 方法，这个方法呢，先不看怎么写的，如果我们自己要实现这么个缓存，首先这个缓存 key 的设计也是个问题，如果是以表名加主键作为 key，那么分页查询，或者没有主键的时候就不行，来看看 mybatis 是怎么设计的

    @Override
      public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {
        if (closed) {
          throw new ExecutorException("Executor was closed.");
        }
        CacheKey cacheKey = new CacheKey();
        cacheKey.update(ms.getId());
        cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
        cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
        cacheKey.update(boundSql.getSql());
        List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();
        TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();
        // mimic DefaultParameterHandler logic
        for (ParameterMapping parameterMapping : parameterMappings) {
          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);
            }
            cacheKey.update(value);
          }
        }
        if (configuration.getEnvironment() != null) {
          // issue #176
          cacheKey.update(configuration.getEnvironment().getId());
        }
        return cacheKey;
      }

首先需要 id，这个 id 是 mapper 里方法的 id， 然后是偏移量跟返回行数，再就是 sql，然后是参数，基本上是会有影响的都加进去了，在这个 update 里面

    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);
      }

其实是一个 hash 转换，具体不纠结，就是提高特异性，然后回来就是继续调用 query

    @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.");
        }
        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 {
            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;
      }

可以看到是先从 localCache 里取，取不到再 queryFromDatabase，其实比较简单，这是一级缓存，考虑到 sqlsession 跟 BaseExecutor 的关系，其实是随着 sqlsession 来保证这个缓存不会出现脏数据幻读的情况，当然事务相关的后面可能再单独聊。

### 二级缓存

其实这个一级二级顺序有点反过来，其实查询的是先走的二级缓存，当然二级的需要配置开启，默认不开，
需要通过

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

来开启，然后我们的查询就会走到

    public class CachingExecutor implements Executor {

      private final Executor delegate;
      private final TransactionalCacheManager tcm = new TransactionalCacheManager();

这个 Executor 中，这里我放了类里面的元素，发现没有一个 Cache 类，这就是一个特点了，往下看查询过程

    @Override
      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);
        return query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
      }

      @Override
      public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql)
          throws SQLException {
        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;
          }
        }
        return delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
      }

看到没，其实缓存是从 tcm 这个成员变量里取，而这个是什么呢，事务性缓存(直译下)，因为这个其实是用 MappedStatement 里的 Cache 作为key 从 tcm 的 map 取出来的

    public class TransactionalCacheManager {

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

MappedStatement是被全局使用的，所以其实二级缓存是跟着 mapper 的 namespace 走的，可以被多个 CachingExecutor 获取到，就会出现线程安全问题，线程安全问题可以用SynchronizedCache来解决，就是加锁，但是对于事务中的脏读，使用了TransactionalCache来解决这个问题，

    public class TransactionalCache implements Cache {

      private static final Log log = LogFactory.getLog(TransactionalCache.class);

      private final Cache delegate;
      private boolean clearOnCommit;
      private final Map<Object, Object> entriesToAddOnCommit;
      private final Set<Object> entriesMissedInCache;

在事务还没提交的时候，会把中间状态的数据放在 entriesToAddOnCommit 中，只有在提交后会放进共享缓存中，

    public void commit() {
        if (clearOnCommit) {
          delegate.clear();
        }
        flushPendingEntries();
        reset();
      }

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