延迟加载和查询缓存（一级缓存和二级缓存）

延迟加载

当我们执行某些查询操作时，如果可以先查询出一些简单的满足需求，然后当需要某部分时再去查询关联数据，这就叫做延迟加载，这样做可以提高数据库性能

1.需求，例如我们拿以前的例子，查询订单的同时关联查询下单用户，这个关联查询用户的那一部分我们让它延迟加载

2.针对不同的需求编写不同的resultMap，根据不同的对应关系选择association或者collection

3.这里从订单角度出发，订单和下单用户是一对一关系，那么就是使用association

4.实现步骤
1.编写两个statement
2.编写只查询订单的statement
3.编写关联查询用户的statement

 <!--只查询订单信息-->
    <select id="OrdersUserLazyLoading" resultMap="findOrdersUserLazyLoading">
        select * from orders
    </select>

    <!--编写延迟加载resultMap-->
    <resultMap id="findOrdersUserLazyLoading" type="orders">
        <!--编写订单映射-->
        <id column="id" property="id"/>
        <result column="user_id" property="userId"/>
        <result column="number" property="number"/>
        <result column="createtime" property="createtime"/>
        <result column="note" property="note"/>
        <!-- 实现对用户信息进行延迟加载
            select：指定延迟加载需要执行的statement的id（是根据user_id查询用户信息的statement）
            要使用userMapper.xml中findUserById完成根据用户id(user_id)用户信息的查询，
            如果findUserById不在本mapper中需要前边加namespace
            column：订单信息中关联用户信息查询的列，是user_id(外键关联这个user表的id)
            关联查询的sql理解为：
            SELECT orders.*,
            (SELECT username FROM USER WHERE orders.user_id = user.id)username,
            (SELECT sex FROM USER WHERE orders.user_id = user.id)sex
             FROM orders
         -->
        <association property="user"  javaType="user"
                     select="com.lfm.mapper.UserMapper.findUserById" column="user_id">
            <!-- 实现对用户信息进行延迟加载 -->
        </association>
    </resultMap>

4.去SqlMapConfig中配置打开延迟加载（默认是不开启的）

5.编写测试类测试

6.debug查看结果

按F8下一步

总结如下：
使用延迟加载方法，先去查询简单的sql（最好单表，也可以关联查询），再去按需要加载关联查询的其它信息。

查询缓存

和hibernate一样，mybatis同样有一级缓存和二级缓存，这都是用于减轻数据压力，提高数据库性能。
对于mybatis而言，缓存如下图所示

1.一级缓存是SqlSession级别的缓存。在操作数据库时需要构造 sqlSession对象，在对象中有一个数据结构（HashMap）用于存储缓存数据。不同的sqlSession之间的缓存数据区域（HashMap）是互相不影响的。

2.二级缓存是mapper级别的缓存，多个SqlSession去操作同一个Mapper的sql语句，多个SqlSession可以共用二级缓存，二级缓存是跨SqlSession的。

实现一级缓存（默认打开的）

用一个例子测试一下就知道了，就拿根据id查询用户信息来测试把，两次都发送相同的sql语句就会触发缓存
mapper.xml文件编写如下

mapper接口

测试类

结果

如果在两次查询操作之间发生了数据修改呢？没关系，mybatis有个刷新缓存机制，会保持缓存中的数据都是最新的，我们可以测试一下，在两次查询操作中将id=1的用户更新了第二次再查询
1.写个更新sql

2.测试类

3.结果

总结：一级缓存是在SqlSession范围中的，当SqlSession销毁的时候缓存就已经不存在了，如果想要销毁之后仍然能够在其它地方用到这个SqlSession中的缓存，那么就应该开启二级缓存

二级缓存（手动开启）

原理如下

1.开启二级缓存

2.还要在想要使用二级缓存的mapper.xml文件中开启二级缓存，这样整个mapper开算是开启了二级缓存

3.相应的po类还要实现序列化接口，因为二级缓存数据存储介质多种多样，不一定在内容，有可能在硬盘，所以实现该接口为了以后能够反序列化

测试方法

结果

如果中途数据发生改变呢？

查看结果

禁用二级缓存

只需要在select标签加上useCache="false"即可

刷新缓存

设置statement配置中的flushCache=“true” 属性，默认情况下为true即刷新缓存，如果改成false则不会刷新。使用缓存时如果手动修改数据库表中的查询数据会出现脏读，一般下执行完commit操作都需要刷新缓存，flushCache=true表示刷新缓存，这样可以避免数据库脏读。

最后说一下mybatis整合其它分布式缓存框架

因为mybatis本身是不支持分布式缓存的，这样就不能在集群上实现一些功能了，例如用户在服务器A登录了，但是如果不用分布式缓存的话，服务器B并不知道A登录了。所以mybatis要整合第三方的分布式缓存框架，例如redis、memcached、ehcache

这里说一下整合ehcahe
1.导入jar包

2.mybatis提供了一个cache接口，如果要实现自己的缓存逻辑，实现cache接口开发即可。

这是mybatis的默认实现

3.配置mapper中cache中的type为ehcache对cache接口的实现类型
在这个包下找到


4.配置ehcache的文件

上面的信息都可以在ehcache核心包中找到，会出现找不到xsd，百度就可解决了不难

5.用上面的测试类测试一下，手动改回数据库信息，结果如下

DEBUG [main] - Created connection 479397964.
DEBUG [main] - Setting autocommit to false on JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@1c93084c]
DEBUG [main] - ==>  Preparing: select * from user where id = ? 
DEBUG [main] - ==> Parameters: 1(Integer)
DEBUG [main] - <==      Total: 1
User{id=1, username='廖子默', sex='男', birthday=Fri Aug 16 00:00:00 CST 2019, address='广东'}
DEBUG [main] - put added 0 on heap
DEBUG [main] - Resetting autocommit to true on JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@1c93084c]
DEBUG [main] - Closing JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@1c93084c]
DEBUG [main] - Returned connection 479397964 to pool.
DEBUG [main] - Cache Hit Ratio [com.lfm.mapper.UserMapper]: 0.5
DEBUG [main] - Cache Hit Ratio [com.lfm.mapper.UserMapper]: 0.3333333333333333
DEBUG [main] - Opening JDBC Connection
DEBUG [main] - Checked out connection 479397964 from pool.
DEBUG [main] - Setting autocommit to false on JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@1c93084c]
DEBUG [main] - ==>  Preparing: update user set username=? where id=? 
DEBUG [main] - ==> Parameters: 廖子默66(String), 1(Integer)
DEBUG [main] - cleared heap usage
/******此处省略大概一百个DEBUG [main] - cleared heap usage和DEBUG [main] - cleared disk usage**********/
DEBUG [main] - put added 0 on heap
DEBUG [main] - Resetting autocommit to true on JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@1c93084c]
DEBUG [main] - Closing JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@1c93084c]
DEBUG [main] - Returned connection 479397964 to pool.
DEBUG [main] - Cache Hit Ratio [com.lfm.mapper.UserMapper]: 0.25
DEBUG [main] - Opening JDBC Connection
DEBUG [main] - Checked out connection 479397964 from pool.
DEBUG [main] - Setting autocommit to false on JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@1c93084c]
DEBUG [main] - ==>  Preparing: select * from user where id = ? 
DEBUG [main] - ==> Parameters: 1(Integer)
DEBUG [main] - <==      Total: 1
User{id=1, username='廖子默66', sex='男', birthday=Fri Aug 16 00:00:00 CST 2019, address='广东'}
DEBUG [main] - put added 0 on heap
DEBUG [main] - Resetting autocommit to true on JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@1c93084c]
DEBUG [main] - Closing JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@1c93084c]
DEBUG [main] - Returned connection 479397964 to pool.

Process finished with exit code 0

二级缓存应用场景

对于访问多的查询请求且用户对查询结果实时性要求不高，此时可采用mybatis二级缓存技术降低数据库访问量，提高访问速度
实现方法如下：通过设置刷新间隔时间，由mybatis每隔一段时间自动清空缓存，根据数据变化频率设置缓存刷新间隔flushInterval，比如设置为30分钟、60分钟、24小时等，根据需求而定。

二级缓存局限性

mybatis二级缓存对细粒度的数据级别的缓存实现不好，不能针对庞大的缓存数据中只清空需要修改的数据。

延迟加载和缓存本来就是性能优化的手段，不是一朝一夕能搞定的，现在这是照搬基础，等以后活学活用了再回来补充