深入理解dromara/mybatis-jpa-extra的缓存逐出策略：LRU与定时清理-优快云博客

深入理解dromara/mybatis-jpa-extra的缓存逐出策略：LRU与定时清理

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在现代应用开发中，缓存机制是提升系统性能的关键技术之一。dromara/mybatis-jpa-extra作为一款简化MyBatis CRUD操作、增强SELECT分页查询的框架，其缓存策略直接影响着应用的响应速度和资源利用率。本文将深入剖析该框架中基于LRU（最近最少使用）算法和定时清理的双重缓存逐出策略，帮助开发者理解其实现原理与应用场景。

缓存架构概览

dromara/mybatis-jpa-extra的缓存系统采用分层设计，主要包含MyBatis原生缓存和框架扩展缓存两大模块。MyBatis原生缓存通过cacheEnabled配置项控制全局开关，默认开启状态下会缓存所有Mapper配置的查询结果。框架扩展缓存则聚焦于分页查询场景，通过Caffeine缓存库实现高效的SQL语句缓存与自动逐出机制。

核心缓存实现类分布如下：

MyBatis配置类：mybatis-jpa-extra-spring-boot-starter/src/main/java/org/dromara/mybatis/jpa/starter/MybatisProperties.java
分页SQL缓存类：mybatis-jpa-extra/src/main/java/org/dromara/mybatis/jpa/entity/JpaPageSqlCache.java
缓存管理类：mybatis-jpa-extra/src/main/java/org/dromara/mybatis/jpa/provider/FetchCountProvider.java

LRU缓存逐出策略

LRU（Least Recently Used）算法是一种基于访问频率的缓存淘汰策略，其核心思想是"如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高"。在dromara/mybatis-jpa-extra中，LRU策略通过Caffeine缓存库实现，主要应用于分页查询SQL的缓存管理。

实现原理

Caffeine缓存库采用了一种结合LRU与W-TinyLFU（Window-Tiny Least Frequently Used）的混合算法，能够在有限的内存空间中保持较高的缓存命中率。框架在FetchCountProvider类中定义了全局分页SQL缓存实例：

public static final Cache<String, JpaPageSqlCache> PAGE_BOUNDSQL_CACHE = 
    Caffeine.newBuilder()
        .expireAfterWrite(300, TimeUnit.SECONDS)
        .build();

上述代码创建了一个具有以下特性的缓存实例：

键值对结构：以查询ID（String）为键，分页SQL缓存对象（JpaPageSqlCache）为值
驱逐策略：当缓存项在指定时间内未被写入时自动过期
底层算法：内部采用LRU变种算法管理缓存项优先级

缓存操作流程

分页SQL缓存的典型生命周期包含三个阶段：

mermaid

缓存获取与失效的核心代码实现如下：

private JpaPageSqlCache getPageSqlCache(String selectId) {
    JpaPageSqlCache cache = PAGE_BOUNDSQL_CACHE.getIfPresent(selectId);
    PAGE_BOUNDSQL_CACHE.invalidate(selectId);
    return cache;
}

这段代码展示了框架的缓存使用模式：每次获取缓存后立即使其失效，确保后续查询能够获取最新数据。这种"即用即弃"的策略虽然牺牲了部分缓存效率，但保证了查询结果的实时性，特别适合数据频繁变动的业务场景。

定时清理机制

除LRU算法外，dromara/mybatis-jpa-extra还实现了基于时间的缓存清理策略。通过设置缓存项的过期时间，框架能够自动清理长时间未使用的缓存数据，避免内存溢出风险。

时间策略配置

在FetchCountProvider类中，缓存构建器通过expireAfterWrite方法设置了300秒（5分钟）的写入后过期时间：

Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(300, TimeUnit.SECONDS)
    .build();

该配置意味着：当缓存项被创建或更新后，若在接下来的5分钟内没有被再次写入，则会被自动驱逐出缓存。这种策略特别适合以下场景：

数据时效性要求高：如电商商品库存、实时统计数据等
查询模式稳定：分页查询SQL结构相对固定，缓存命中率高
内存资源有限：需要平衡缓存收益与内存占用

定时清理工作流程

定时清理机制的内部工作流程可通过以下状态图表示：

mermaid

框架通过Caffeine库的定时任务线程实现缓存项的自动过期检查。当缓存项过期时，并不会立即从内存中删除，而是在下次访问或清理线程运行时才会被回收，这种"延迟清理"策略能够减少不必要的性能开销。

缓存策略对比分析

LRU与定时清理两种策略各有侧重，在实际应用中需要根据业务场景灵活选择或组合使用。以下表格对比了两种策略的核心特性：

特性	LRU策略	定时清理策略
触发条件	缓存满时根据访问频率	固定时间后自动触发
内存占用	可预测，受限于缓存大小	不可预测，可能突发增长
实现复杂度	较高，需维护访问顺序	较低，基于时间戳判断
适用场景	访问模式稳定，热点数据集中	数据时效性明确，更新周期固定
命中率	较高，优先保留热点数据	中等，可能清理仍有价值的数据
实现类	FetchCountProvider.java	FetchCountProvider.java

在dromara/mybatis-jpa-extra中，两种策略被巧妙地结合使用：Caffeine库内部通过LRU算法管理缓存项的优先级，而框架通过设置expireAfterWrite参数实现定时清理。这种组合策略能够兼顾缓存效率和数据新鲜度，是分页查询场景的理想选择。

实践应用与调优建议

基于对dromara/mybatis-jpa-extra缓存策略的深入理解，我们可以提出以下实践建议，帮助开发者优化缓存使用效果：

缓存参数调优

过期时间调整：根据业务数据的更新频率调整expireAfterWrite参数。对于高频更新数据，可缩短至60-120秒；对于低频更新数据，可延长至10-15分钟。

// 高频更新数据配置
.expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)

// 低频更新数据配置
.expireAfterWrite(900, TimeUnit.SECONDS)

缓存容量控制：通过maximumSize方法限制缓存项数量，防止内存溢出：

Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(300, TimeUnit.SECONDS)
    .maximumSize(10_000)  // 最多缓存10,000条记录
    .build();

弱引用配置：对于非关键数据，可使用弱引用键或值，允许JVM在内存紧张时回收缓存：

Caffeine.newBuilder()
    .weakKeys()          // 键使用弱引用
    .weakValues()        // 值使用弱引用
    .expireAfterWrite(300, TimeUnit.SECONDS)
    .build();

监控与诊断

为确保缓存策略有效运行，建议结合以下监控手段：

缓存命中率统计：通过Caffeine的stats()方法获取缓存性能指标：

CacheStats stats = PAGE_BOUNDSQL_CACHE.stats();
logger.info("缓存命中率: {}%", stats.hitRate() * 100);
logger.info("平均加载时间: {}ms", stats.averageLoadPenalty() / 1_000_000);

自定义Metrics指标：集成Spring Boot Actuator暴露缓存指标：

// 添加缓存指标收集
Metrics.gauge("cache.hit.rate", stats, CacheStats::hitRate);
Metrics.gauge("cache.miss.count", stats, CacheStats::missCount);

日志分析：通过框架提供的日志输出分析缓存行为：

logger.trace("Count original SQL  :\n{}" , selectSql);
logger.trace("Count SQL LowerCase  :\n{}" , countSqlLowerCase);

总结与展望

dromara/mybatis-jpa-extra框架通过LRU算法与定时清理相结合的缓存逐出策略，为分页查询场景提供了高效、可靠的性能优化方案。其核心优势体现在：

双重保障机制：LRU算法保证热点数据优先保留，定时清理防止内存泄漏
灵活配置选项：通过Caffeine构建器可定制多种缓存参数
业务适应性强："即用即弃"的缓存使用模式适合数据频繁变动场景

未来，该缓存系统仍有以下优化空间：

动态调整策略：根据系统负载和数据特性自动调整缓存参数
多级缓存架构：引入本地缓存+分布式缓存的混合模式
智能预热机制：基于历史查询模式提前加载可能被访问的数据

通过深入理解和合理配置这些缓存策略，开发者可以充分发挥dromara/mybatis-jpa-extra的性能潜力，为应用构建高效、稳定的数据访问层。

官方文档：README.md 缓存实现源码：mybatis-jpa-extra/src/main/java/org/dromara/mybatis/jpa/provider/FetchCountProvider.java 缓存实体类：mybatis-jpa-extra/src/main/java/org/dromara/mybatis/jpa/entity/JpaPageSqlCache.java MyBatis配置类：mybatis-jpa-extra-spring-boot-starter/src/main/java/org/dromara/mybatis/jpa/starter/MybatisProperties.java

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考