MyBatis源码的学习（11）---Mybatis二级缓存默认LRU算法的分析

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本文探讨了MyBatis二级缓存中LRU算法的实现原理，指出常见误解，并详细分析了源码。在MyBatis的LruCache中，不活跃的节点作为头节点会被剔除，而非尾节点。通过调整缓存大小为5，当超过容量时，新增元素会导致最不活跃的头节点被移除。LRU算法的关键在于重写removeEldestEntry方法和设置accessOrder属性。虽然HashMap本身线程不安全，但MyBatis通过TransactionalCache和SynchronizedCache确保了二级缓存在并发环境下的安全性，所有关键操作都在锁的保护下进行。

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首先说结论，百度Mybatis的lru算法时，都说的是，活跃的节点放到了头部，如果容量满了，会先剔除掉尾节点。这个说法是不对的，在MyBatis中的lruCache中，不活跃的节点是头节点，这个节点会被剔除掉，每次我们的get和put操作时，会把活跃的节点放到尾部。

为了方便研究问题，我们先修改源码，将LruCache的容量改小点：size改为5.

public class LruCache implements Cache {

  private final Cache delegate;
  private Map<Object, Object> keyMap;
  private Object eldestKey;

  public LruCache(Cache delegate) {
    this.delegate = delegate;
   //修改容量为5
    setSize(5);
  }
  //省去别的方法 
}

或者：直接在源码的测试包下面找到，LruCache的测试类

我的容量为5，先放入进去0，1，2..，4；然后我放入5.这时候，我的0被移除了。

我们先看看，我们的put操作：

//执行SetSize的时候，我们会先初始化一个匿名内部类（继承LinkedHashMap），第三个参数设置
//为false时，是按
//加入map时的时间排序的，如果时true时，就是按照操作时间排序的。（put和get操作可以理解为都是对
//数据进行了操作）
public void setSize(final int size) {
    keyMap = new LinkedHashMap<Object, Object>(size, .75F, true) {
      private static final long serialVersionUID = 4267176411845948333L;
      //这个方法必须重写，返回为true时，说明超过容量，要移除不活跃的节点（header节点
      //）。因为在HashMap中这个方法是默认返回fasle的，也就是容量满了不会移除节点
      @Override
      protected boolean re