通过源码分析MyBatis的缓存

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转载最新推荐文章于 2025-12-11 23:24:16 发布 240 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【MyBatis源码分析】五、MyBatis的缓存从MyBatis的缓存设计到源码和设计模式，再到定制化MyBatis缓存... 阅读详情

https://www.cnblogs.com/fangjian0423/p/mybatis-cache.html

前方高能！本文内容有点多，通过实际测试例子+源码分析的方式解剖MyBatis缓存的概念，对这方面有兴趣的小伙伴请继续看下去~

MyBatis缓存介绍

首先看一段wiki上关于MyBatis缓存的介绍：

MyBatis支持声明式数据缓存（declarative data caching）。当一条SQL语句被标记为“可缓存”后，首次执行它时从数据库获取的所有数据会被存储在一段高速缓存中，今后执行这条语句时就会从高速缓存中读取结果，而不是再次命中数据库。MyBatis提供了默认下基于Java HashMap的缓存实现，以及用于与OSCache、Ehcache、Hazelcast和Memcached连接的默认连接器。MyBatis还提供API供其他缓存实现使用。

重点的那句话就是：MyBatis执行SQL语句之后，这条语句就是被缓存，以后再执行这条语句的时候，会直接从缓存中拿结果，而不是再次执行SQL

这也就是大家常说的MyBatis一级缓存，一级缓存的作用域scope是SqlSession。

MyBatis同时还提供了一种全局作用域global scope的缓存，这也叫做二级缓存，也称作全局缓存。

一级缓存

测试

同个session进行两次相同查询：

@Test
public void test() {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        User user = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);
        log.debug(user);
        User user2 = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);
        log.debug(user2);
    } finally {
        sqlSession.close();
    }
}

MyBatis只进行1次数据库查询：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

同个session进行两次不同的查询：

@Test
public void test() {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        User user = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);
        log.debug(user);
        User user2 = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 2);
        log.debug(user2);
    } finally {
        sqlSession.close();
    }
}

MyBatis进行两次数据库查询：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}
==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 2(Integer)
<==      Total: 1
User{id=2, name='FFF', age=50, birthday=Sat Dec 06 17:12:01 CST 2014}

不同session，进行相同查询：

@Test
public void test() {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        User user = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);
        log.debug(user);
        User user2 = (User)sqlSession2.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);
        log.debug(user2);
    } finally {
        sqlSession.close();
        sqlSession2.close();
    }
}

MyBatis进行了两次数据库查询：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}
==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

同个session,查询之后更新数据，再次查询相同的语句：

@Test
public void test() {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        User user = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);
        log.debug(user);
        user.setAge(100);
        sqlSession.update("org.format.mybatis.cache.UserMapper.update", user);
        User user2 = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);
        log.debug(user2);
        sqlSession.commit();
    } finally {
        sqlSession.close();
    }
}

更新操作之后缓存会被清除：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}
==>  Preparing: update USERS SET NAME = ? , AGE = ? , BIRTHDAY = ? where ID = ? 
==> Parameters: format(String), 23(Integer), 2014-10-12 23:20:13.0(Timestamp), 1(Integer)
<==    Updates: 1
==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

很明显，结果验证了一级缓存的概念，在同个SqlSession中，查询语句相同的sql会被缓存，但是一旦执行新增或更新或删除操作，缓存就会被清除

源码分析

在分析MyBatis的一级缓存之前，我们先简单看下MyBatis中几个重要的类和接口：

org.apache.ibatis.session.Configuration类：MyBatis全局配置信息类

org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory接口：操作SqlSession的工厂接口，具体的实现类是DefaultSqlSessionFactory

org.apache.ibatis.session.SqlSession接口：执行sql，管理事务的接口，具体的实现类是DefaultSqlSession

org.apache.ibatis.executor.Executor接口：sql执行器，SqlSession执行sql最终是通过该接口实现的，常用的实现类有SimpleExecutor和CachingExecutor,这些实现类都使用了装饰者设计模式

一级缓存的作用域是SqlSession，那么我们就先看一下SqlSession的select过程：

这是DefaultSqlSession（SqlSession接口实现类，MyBatis默认使用这个类）的selectList源码（我们例子上使用的是selectOne方法，调用selectOne方法最终会执行selectList方法）：

public <E> List<E> selectList(String statement, Object parameter, RowBounds rowBounds) {
    try {
      MappedStatement ms = configuration.getMappedStatement(statement);
      List<E> result = executor.query(ms, wrapCollection(parameter), rowBounds, Executor.NO_RESULT_HANDLER);
      return result;
    } catch (Exception e) {
      throw ExceptionFactory.wrapException("Error querying database.  Cause: " + e, e);
    } finally {
      ErrorContext.instance().reset();
    }
}

我们看到SqlSession最终会调用Executor接口的方法。

接下来我们看下DefaultSqlSession中的executor接口属性具体是哪个实现类。

DefaultSqlSession的构造过程（DefaultSqlSessionFactory内部）：

private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) {
    Transaction tx = null;
    try {
      final Environment environment = configuration.getEnvironment();
      final TransactionFactory transactionFactory = getTransactionFactoryFromEnvironment(environment);
      tx = transactionFactory.newTransaction(environment.getDataSource(), level, autoCommit);
      final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType, autoCommit);
      return new DefaultSqlSession(configuration, executor);
    } catch (Exception e) {
      closeTransaction(tx); // may have fetched a connection so lets call close()
      throw ExceptionFactory.wrapException("Error opening session.  Cause: " + e, e);
    } finally {
      ErrorContext.instance().reset();
    }
}

我们看到DefaultSqlSessionFactory构造DefaultSqlSession的时候，Executor接口的实现类是由Configuration构造的：

public Executor newExecutor(Transaction transaction, ExecutorType executorType, boolean autoCommit) {
    executorType = executorType == null ? defaultExecutorType : executorType;
    executorType = executorType == null ? ExecutorType.SIMPLE : executorType;
    Executor executor;
    if (ExecutorType.BATCH == executorType) {
      executor = new BatchExecutor(this, transaction);
    } else if (ExecutorType.REUSE == executorType) {
      executor = new ReuseExecutor(this, transaction);
    } else {
      executor = new SimpleExecutor(this, transaction);
    }
    if (cacheEnabled) {
      executor = new CachingExecutor(executor, autoCommit);
    }
    executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor);
    return executor;
}

Executor根据ExecutorType的不同而创建，最常用的是SimpleExecutor，本文的例子也是创建这个实现类。最后我们发现如果cacheEnabled这个属性为true的话，那么executor会被包一层装饰器，这个装饰器是CachingExecutor。其中cacheEnabled这个属性是mybatis总配置文件中settings节点中cacheEnabled子节点的值，默认就是true，也就是说我们在mybatis总配置文件中不配cacheEnabled的话，它也是默认为打开的。

现在，问题就剩下一个了，CachingExecutor执行sql的时候到底做了什么？

带着这个问题，我们继续走下去（CachingExecutor的query方法）：

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, parameterObject, boundSql);
        if (!dirty) {
          cache.getReadWriteLock().readLock().lock();
          try {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            List<E> cachedList = (List<E>) cache.getObject(key);
            if (cachedList != null) return cachedList;
          } finally {
            cache.getReadWriteLock().readLock().unlock();
          }
        }
        List<E> list = delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
        tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578. Query must be not synchronized to prevent deadlocks
        return list;
      }
    }
    return delegate.<E>query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}

其中Cache cache = ms.getCache();这句代码中，这个cache实际上就是个二级缓存，由于我们没有开启二级缓存(二级缓存的内容下面会分析)，因此这里执行了最后一句话。这里的delegate也就是SimpleExecutor,SimpleExecutor没有Override父类的query方法，因此最终执行了SimpleExecutor的父类BaseExecutor的query方法。

所以一级缓存最重要的代码就是BaseExecutor的query方法!

BaseExecutor的属性localCache是个PerpetualCache类型的实例，PerpetualCache类是实现了MyBatis的Cache缓存接口的实现类之一，内部有个Map<Object, Object>类型的属性用来存储缓存数据。这个localCache的类型在BaseExecutor内部是写死的。这个localCache就是一级缓存！

接下来我们看下为何执行新增或更新或删除操作，一级缓存就会被清除这个问题。

首先MyBatis处理新增或删除的时候，最终都是调用update方法，也就是说新增或者删除操作在MyBatis眼里都是一个更新操作。

我们看下DefaultSqlSession的update方法：

public int update(String statement, Object parameter) {
    try {
      dirty = true;
      MappedStatement ms = configuration.getMappedStatement(statement);
      return executor.update(ms, wrapCollection(parameter));
    } catch (Exception e) {
      throw ExceptionFactory.wrapException("Error updating database.  Cause: " + e, e);
    } finally {
      ErrorContext.instance().reset();
    }
}

很明显，这里调用了CachingExecutor的update方法：

public int update(MappedStatement ms, Object parameterObject) throws SQLException {
    flushCacheIfRequired(ms);
    return delegate.update(ms, parameterObject);
}

这里的flushCacheIfRequired方法清除的是二级缓存，我们之后会分析。 CachingExecutor委托给了(之前已经分析过)SimpleExecutor的update方法，SimpleExecutor没有Override父类BaseExecutor的update方法，因此我们看BaseExecutor的update方法：

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.");
    clearLocalCache();
    return doUpdate(ms, parameter);
}

我们看到了关键的一句代码： clearLocalCache(); 进去看看：

public void clearLocalCache() {
    if (!closed) {
      localCache.clear();
      localOutputParameterCache.clear();
    }
}

没错，就是这条，sqlsession没有关闭的话，进行新增、删除、修改操作的话就是清除一级缓存，也就是SqlSession的缓存。

二级缓存

二级缓存的作用域是全局，换句话说，二级缓存已经脱离SqlSession的控制了。

在测试二级缓存之前，我先把结论说一下：

二级缓存的作用域是全局的，二级缓存在SqlSession关闭或提交之后才会生效。

在分析MyBatis的二级缓存之前，我们先简单看下MyBatis中一个关于二级缓存的类(其他相关的类和接口之前已经分析过)：

org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement：

MappedStatement类在Mybatis框架中用于表示XML文件中一个sql语句节点，即一个<select />、<update />或者<insert />标签。Mybatis框架在初始化阶段会对XML配置文件进行读取，将其中的sql语句节点对象化为一个个MappedStatement对象。

配置

二级缓存跟一级缓存不同，一级缓存不需要配置任何东西，且默认打开。二级缓存就需要配置一些东西。

本文就说下最简单的配置，在mapper文件上加上这句配置即可：

<cache/>

其实二级缓存跟3个配置有关：

mybatis全局配置文件中的setting中的cacheEnabled需要为true(默认为true，不设置也行)
mapper配置文件中需要加入<cache>节点
mapper配置文件中的select节点需要加上属性useCache需要为true(默认为true，不设置也行)

测试

不同SqlSession，查询相同语句，第一次查询之后commit SqlSession：

@Test
public void testCache2() {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        String sql = "org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById";
        User user = (User)sqlSession.selectOne(sql, 1);
        log.debug(user);
        // 注意，这里一定要提交。 不提交还是会查询两次数据库
        sqlSession.commit();
        User user2 = (User)sqlSession2.selectOne(sql, 1);
        log.debug(user2);
    } finally {
        sqlSession.close();
        sqlSession2.close();
    }
}

MyBatis仅进行了一次数据库查询：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

不同SqlSession，查询相同语句，第一次查询之后close SqlSession：

@Test
public void testCache2() {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        String sql = "org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById";
        User user = (User)sqlSession.selectOne(sql, 1);
        log.debug(user);
        sqlSession.close();
        User user2 = (User)sqlSession2.selectOne(sql, 1);
        log.debug(user2);
    } finally {
        sqlSession2.close();
    }
}

MyBatis仅进行了一次数据库查询：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

不同SqlSesson，查询相同语句。第一次查询之后SqlSession不提交：

@Test
public void testCache2() {
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        String sql = "org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById";
        User user = (User)sqlSession.selectOne(sql, 1);
        log.debug(user);
        User user2 = (User)sqlSession2.selectOne(sql, 1);
        log.debug(user2);
    } finally {
        sqlSession.close();
        sqlSession2.close();
    }
}

MyBatis执行了两次数据库查询：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}
==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? 
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

源码分析

我们从在mapper文件中加入的<cache/>中开始分析源码，关于MyBatis的SQL解析请参考另外一篇博客Mybatis解析动态sql原理分析。接下来我们看下这个cache的解析：

XMLMappedBuilder（解析每个mapper配置文件的解析类，每一个mapper配置都会实例化一个XMLMapperBuilder类）的解析方法：

private void configurationElement(XNode context) {
    try {
      String namespace = context.getStringAttribute("namespace");
      if (namespace.equals("")) {
          throw new BuilderException("Mapper's namespace cannot be empty");
      }
      builderAssistant.setCurrentNamespace(namespace);
      cacheRefElement(context.evalNode("cache-ref"));
      cacheElement(context.evalNode("cache"));
      parameterMapElement(context.evalNodes("/mapper/parameterMap"));
      resultMapElements(context.evalNodes("/mapper/resultMap"));
      sqlElement(context.evalNodes("/mapper/sql"));
      buildStatementFromContext(context.evalNodes("select|insert|update|delete"));
    } catch (Exception e) {
      throw new BuilderException("Error parsing Mapper XML. Cause: " + e, e);
    }
}

我们看到了解析cache的那段代码：

private void cacheElement(XNode context) throws Exception {
    if (context != null) {
      String type = context.getStringAttribute("type", "PERPETUAL");
      Class<? extends Cache> typeClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(type);
      String eviction = context.getStringAttribute("eviction", "LRU");
      Class<? extends Cache> evictionClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(eviction);
      Long flushInterval = context.getLongAttribute("flushInterval");
      Integer size = context.getIntAttribute("size");
      boolean readWrite = !context.getBooleanAttribute("readOnly", false);
      Properties props = context.getChildrenAsProperties();
      builderAssistant.useNewCache(typeClass, evictionClass, flushInterval, size, readWrite, props);
    }
}

解析完cache标签之后会使用builderAssistant的userNewCache方法，这里的builderAssistant是一个MapperBuilderAssistant类型的帮助类，每个XMLMappedBuilder构造的时候都会实例化这个属性，MapperBuilderAssistant类内部有个Cache类型的currentCache属性，这个属性也就是mapper配置文件中cache节点所代表的值：

public Cache useNewCache(Class<? extends Cache> typeClass,
  Class<? extends Cache> evictionClass,
  Long flushInterval,
  Integer size,
  boolean readWrite,
  Properties props) {
    typeClass = valueOrDefault(typeClass, PerpetualCache.class);
    evictionClass = valueOrDefault(evictionClass, LruCache.class);
    Cache cache = new CacheBuilder(currentNamespace)
        .implementation(typeClass)
        .addDecorator(evictionClass)
        .clearInterval(flushInterval)
        .size(size)
        .readWrite(readWrite)
        .properties(props)
        .build();
    configuration.addCache(cache);
    currentCache = cache;
    return cache;
}

ok，现在mapper配置文件中的cache节点被解析到了XMLMapperBuilder实例中的builderAssistant属性中的currentCache值里。

接下来XMLMapperBuilder会解析select节点，解析select节点的时候使用XMLStatementBuilder进行解析(也包括其他insert，update，delete节点)：

public void parseStatementNode() {
    String id = context.getStringAttribute("id");
    String databaseId = context.getStringAttribute("databaseId");

    if (!databaseIdMatchesCurrent(id, databaseId, this.requiredDatabaseId)) return;

    Integer fetchSize = context.getIntAttribute("fetchSize");
    Integer timeout = context.getIntAttribute("timeout");
    String parameterMap = context.getStringAttribute("parameterMap");
    String parameterType = context.getStringAttribute("parameterType");
    Class<?> parameterTypeClass = resolveClass(parameterType);
    String resultMap = context.getStringAttribute("resultMap");
    String resultType = context.getStringAttribute("resultType");
    String lang = context.getStringAttribute("lang");
    LanguageDriver langDriver = getLanguageDriver(lang);

    Class<?> resultTypeClass = resolveClass(resultType);
    String resultSetType = context.getStringAttribute("resultSetType");
    StatementType statementType = StatementType.valueOf(context.getStringAttribute("statementType", StatementType.PREPARED.toString()));
    ResultSetType resultSetTypeEnum = resolveResultSetType(resultSetType);

    String nodeName = context.getNode().getNodeName();
    SqlCommandType sqlCommandType = SqlCommandType.valueOf(nodeName.toUpperCase(Locale.ENGLISH));
    boolean isSelect = sqlCommandType == SqlCommandType.SELECT;
    boolean flushCache = context.getBooleanAttribute("flushCache", !isSelect);
    boolean useCache = context.getBooleanAttribute("useCache", isSelect);
    boolean resultOrdered = context.getBooleanAttribute("resultOrdered", false);

    // Include Fragments before parsing
    XMLIncludeTransformer includeParser = new XMLIncludeTransformer(configuration, builderAssistant);
    includeParser.applyIncludes(context.getNode());

    // Parse selectKey after includes and remove them.
    processSelectKeyNodes(id, parameterTypeClass, langDriver);
    
    // Parse the SQL (pre: <selectKey> and <include> were parsed and removed)
    SqlSource sqlSource = langDriver.createSqlSource(configuration, context, parameterTypeClass);
    String resultSets = context.getStringAttribute("resultSets");
    String keyProperty = context.getStringAttribute("keyProperty");
    String keyColumn = context.getStringAttribute("keyColumn");
    KeyGenerator keyGenerator;
    String keyStatementId = id + SelectKeyGenerator.SELECT_KEY_SUFFIX;
    keyStatementId = builderAssistant.applyCurrentNamespace(keyStatementId, true);
    if (configuration.hasKeyGenerator(keyStatementId)) {
      keyGenerator = configuration.getKeyGenerator(keyStatementId);
    } else {
      keyGenerator = context.getBooleanAttribute("useGeneratedKeys",
          configuration.isUseGeneratedKeys() && SqlCommandType.INSERT.equals(sqlCommandType))
          ? new Jdbc3KeyGenerator() : new NoKeyGenerator();
    }

    builderAssistant.addMappedStatement(id, sqlSource, statementType, sqlCommandType,
        fetchSize, timeout, parameterMap, parameterTypeClass, resultMap, resultTypeClass,
        resultSetTypeEnum, flushCache, useCache, resultOrdered, 
        keyGenerator, keyProperty, keyColumn, databaseId, langDriver, resultSets);
}

这段代码前面都是解析一些标签的属性，我们看到了最后一行使用builderAssistant添加MappedStatement，其中builderAssistant属性是构造XMLStatementBuilder的时候通过XMLMappedBuilder传入的，我们继续看builderAssistant的addMappedStatement方法：

进入setStatementCache：

private void setStatementCache(
  boolean isSelect,
  boolean flushCache,
  boolean useCache,
  Cache cache,
  MappedStatement.Builder statementBuilder) {
    flushCache = valueOrDefault(flushCache, !isSelect);
    useCache = valueOrDefault(useCache, isSelect);
    statementBuilder.flushCacheRequired(flushCache);
    statementBuilder.useCache(useCache);
    statementBuilder.cache(cache);
}

最终mapper配置文件中的<cache/>被设置到了XMLMapperBuilder的builderAssistant属性中，XMLMapperBuilder中使用XMLStatementBuilder遍历CRUD节点，遍历CRUD节点的时候将这个cache节点设置到这些CRUD节点中，这个cache就是所谓的二级缓存！

接下来我们回过头来看查询的源码，CachingExecutor的query方法：

进入TransactionalCacheManager的putObject方法：

public void putObject(Cache cache, CacheKey key, Object value) {
    getTransactionalCache(cache).putObject(key, value);
}


private TransactionalCache getTransactionalCache(Cache cache) {
    TransactionalCache txCache = transactionalCaches.get(cache);
    if (txCache == null) {
      txCache = new TransactionalCache(cache);
      transactionalCaches.put(cache, txCache);
    }
    return txCache;
}

TransactionalCache的putObject方法：

public void putObject(Object key, Object object) {
    entriesToRemoveOnCommit.remove(key);
    entriesToAddOnCommit.put(key, new AddEntry(delegate, key, object));
}

我们看到，数据被加入到了entriesToAddOnCommit中，这个entriesToAddOnCommit是什么东西呢，它是TransactionalCache的一个Map属性：

private Map<Object, AddEntry> entriesToAddOnCommit;

AddEntry是TransactionalCache内部的一个类：

private static class AddEntry {
    private Cache cache;
    private Object key;
    private Object value;

    public AddEntry(Cache cache, Object key, Object value) {
      this.cache = cache;
      this.key = key;
      this.value = value;
    }

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

好了，现在我们发现使用二级缓存之后：查询数据的话，先从二级缓存中拿数据，如果没有的话，去一级缓存中拿，一级缓存也没有的话再查询数据库。有了数据之后在丢到TransactionalCache这个对象的entriesToAddOnCommit属性中。

接下来我们来验证为什么SqlSession commit或close之后，二级缓存才会生效这个问题。

DefaultSqlSession的commit方法：

public void commit(boolean force) {
    try {
      executor.commit(isCommitOrRollbackRequired(force));
      dirty = false;
    } catch (Exception e) {
      throw ExceptionFactory.wrapException("Error committing transaction.  Cause: " + e, e);
    } finally {
      ErrorContext.instance().reset();
    }
}

CachingExecutor的commit方法：

public void commit(boolean required) throws SQLException {
    delegate.commit(required);
    tcm.commit();
    dirty = false;
}

tcm.commit即 TransactionalCacheManager的commit方法：

public void commit() {
    for (TransactionalCache txCache : transactionalCaches.values()) {
      txCache.commit();
    }
}

TransactionalCache的commit方法：

public void commit() {
    delegate.getReadWriteLock().writeLock().lock();
    try {
      if (clearOnCommit) {
        delegate.clear();
      } else {
        for (RemoveEntry entry : entriesToRemoveOnCommit.values()) {
          entry.commit();
        }
      }
      for (AddEntry entry : entriesToAddOnCommit.values()) {
        entry.commit();
      }
      reset();
    } finally {
      delegate.getReadWriteLock().writeLock().unlock();
    }
}

发现调用了AddEntry的commit方法：

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

发现了！ AddEntry的commit方法会把数据丢到cache中，也就是丢到二级缓存中！

关于为何调用close方法后，二级缓存才会生效，因为close方法内部会调用commit方法。本文就不具体说了。读者有兴趣的话看一看源码就知道为什么了。

其他

Cache接口简介

org.apache.ibatis.cache.Cache是MyBatis的缓存接口，想要实现自定义的缓存需要实现这个接口。

MyBatis中关于Cache接口的实现类也使用了装饰者设计模式。

我们看下它的一些实现类：

简单说明：

LRU – 最近最少使用的:移除最长时间不被使用的对象。

FIFO – 先进先出:按对象进入缓存的顺序来移除它们。

SOFT – 软引用:移除基于垃圾回收器状态和软引用规则的对象。

WEAK – 弱引用:更积极地移除基于垃圾收集器状态和弱引用规则的对象。

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

可以通过cache节点的eviction属性设置，也可以设置其他的属性。

cache-ref节点

mapper配置文件中还可以加入cache-ref节点，它有个属性namespace。

如果每个mapper文件都是用cache-ref，且namespace都一样，那么就代表着真正意义上的全局缓存。

如果只用了cache节点，那仅代表这个这个mapper内部的查询被缓存了，其他mapper文件的不起作用，这并不是所谓的全局缓存。

总结

总体来说，MyBatis的源码看起来还是比较轻松的，本文从实践和源码方面深入分析了MyBatis的缓存原理，希望对读者有帮助

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java

mybatis

【深度学习新浪潮】OpenClaw跟机器人行业有哪些很好的研究结合点？ OpenClaw正通过"AI大脑+机器人肢体"的深度融合，重新定义机器人与人类的交互方式和自主操作能力。近期ROSClaw框架发布、人形机器人集成和空间计算试验等进展，标志着OpenClaw已从概念验证阶段进入实际应用落地期，为机器人行业带来了自然语言控制普及化具身智能平民化和跨平台开发标准化三大变革机遇。阅读详情

通过源码分析MyBatis的缓存

MyBatis缓存介绍

一级缓存

测试

源码分析

二级缓存

配置

测试

源码分析

其他

Cache接口简介

cache-ref节点

总结

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