缓存
1. 简介
1.1 什么是缓存
- 存在内存中的临时数据。
- 将用户经常查询的数据放在缓存(内存)中,,用户去查询数据就不用从磁盘上(关系型数据库数据文件)查询,从缓存中查询,从而提高查询效率,解决了高并发系统的性能问题。
1.2 为什么使用缓存
- 减少和数据库的交互次数,减少系统开销,提高系统效率。
1.3 什么样的数据能使用缓存
- 经常查询并且不经常改变的数据
2.Mybatis缓存
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MyBatis 内置了一个强大的事务性查询缓存机制,它可以非常方便地配置和定制。
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mybatis 系统中默认定义了两极缓存:一级缓存和二级缓存
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默认情况下,只启用了一级缓存(SqlSession级别的缓存),本地的会话缓存,它仅仅对一个会话中的数据进行缓存。
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要启用全局的二级缓存,需要手动启动和配置,他是基于namespace级别的缓存。
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为了提高扩展性,mybatis定义了缓存接口Cache,我们可以通过实现Cache接口来自定义二级缓存。
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3.一级缓存
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一级缓存也加本地存储:
- 与数据同一次会话期间查询到的数据会放在本地缓存中
- 以后如果需要获取相同的数据,直接从缓存中拿,没必要再去查询数据库。
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测试
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开启日志
<settings> <!-- 标准日志工厂 --> <setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING"/> </settings>
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测试
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接口
User getById(int id);
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xml
<!--查询语句--> <select id="getById" resultType="user"> select * from mybatis.user where id=#{id}; </select>
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测试
@Test public void getById(){ SqlSession sqlSession = MybatisUtil.getSqlSession(); UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class); User byId = mapper.getById(1); System.out.println(byId); System.out.println("======================"); User byId2 = mapper.getById(1); System.out.println(byId2); sqlSession.close(); }
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观察日志
Opening JDBC Connection Created connection 1545087375. ==> Preparing: select * from mybatis.user where id=?; ==> Parameters: 1(Integer) <== Columns: id, name, pwd <== Row: 1, 吴明, 147258 <== Total: 1 User{id=1, name='吴明', password='null'} ====================== User{id=1, name='吴明', password='null'} Closing JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@5c18298f] Returned connection 1545087375 to pool.
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缓存失效的情况
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查询不同的东西
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增删改操作,可能会改变原来的数据,所有必定会刷新缓存
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查询不同的Mapper.xml
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手动清理缓存
sqlSession.clearCache();
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小结
- 一级缓存默认是开启的,只在一次SqlSession中有效,也就是拿到连接到关闭连接。
- 一级缓冲就是一个map
4.二级缓存
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二级缓存也叫全局缓存,一级缓存作用域太低了,所以就诞生了二级缓存
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基于namespace级别的缓存,一个命名空间,对应一个二级缓存;
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工作机制
- 一个会话查询一条数据这个数据会被放在当前的一级缓存中;
- 如果当前会话关闭了,这个会话的一级缓存就没了;但是我们想要的是,会话关闭了,一级缓存中的数据被保存到二级缓存中;
- 新的会话查询信息,就可以从二级缓存中获取信息;
- 不同的mapper查出的数据会放在自己对应的缓存(map)中
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步骤
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开启全局缓存
<!-- 显式的开启全局缓存 --> <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
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默认情况下,只启用了本地的会话缓存,它仅仅对一个会话中的数据进行缓存。 要启用全局的二级缓存,只需要在你的 SQL 映射文件中添加一行:
在mapper.xml开启而缓存 <cache/>
也可以自定义二级缓存参数
<cache eviction="FIFO" flushInterval="60000" size="512" readOnly="true"/>
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这个更高级的配置创建了一个 FIFO 缓存,每隔 60 秒刷新,最多可以存储结果对象或列表的 512 个引用,而且返回的对象被认为是只读的,因此对它们进行修改可能会在不同线程中的调用者产生冲突。
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可用的清除策略有:
LRU
– 最近最少使用: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:基于垃圾回收器状态和软引用规则移除对象。WEAK
– 弱引用:更积极地基于垃圾收集器状态和弱引用规则移除对象。
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默认的清除策略是 LRU。
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flushInterval(刷新间隔)属性可以被设置为任意的正整数,设置的值应该是一个以毫秒为单位的合理时间量。 默认情况是不设置,也就是没有刷新间隔,缓存仅仅会在调用语句时刷新。
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**size(引用数目)**属性可以被设置为任意正整数,要注意欲缓存对象的大小和运行环境中可用的内存资源。默认值是 1024。
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readOnly(只读)属性可以被设置为 true 或 false。只读的缓存会给所有调用者返回缓存对象的相同实例。 因此这些对象不能被修改。这就提供了可观的性能提升。而可读写的缓存会(通过序列化)返回缓存对象的拷贝。 速度上会慢一些,但是更安全,因此默认值是 false。
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测试
@Test public void getById(){ SqlSession sqlSession = MybatisUtil.getSqlSession(); UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class); User byId = mapper.getById(1); System.out.println(byId); System.out.println("======================"); UserMapper mapper2 = sqlSession.getMapper(UserMapper.class); User byId2 = mapper2.getById(1); System.out.println(byId2); sqlSession.close(); }
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查看日志
Opening JDBC Connection Created connection 999609945. ==> Preparing: select * from mybatis.user where id=?; ==> Parameters: 1(Integer) <== Columns: id, name, pwd <== Row: 1, 吴明, 147258 <== Total: 1 User{id=1, name='吴明', password='null'} ====================== Cache Hit Ratio [com.mapper.UserMapper]: 0.0 User{id=1, name='吴明', password='null'} Closing JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@3b94d659] Returned connection 999609945 to pool.
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遇到的问题
Caused by: java.io.NotSerializableException: com.pojo.User
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原因:没有将实体类序列化
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解决;将实体类序列化
public class User implements Serializable {}
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小结
- 只要开启了二级缓存,在同一个Mapper下就有效。
- 所有的数据都会先放在一级缓存中。
- 只有当会话提交,或者关闭的时候,才会提交到二级缓存中。
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5.缓存原理
- 缓存顺序
- 先看二级缓存中有没有
- 再看一级缓存中有没有
- 查询数据库
- 缓存原理图
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-VOxBqdAe-1599136964389)(E:\图片\QQ截图20200829164832.png)]
6.自定义缓存(Ehcache)
6.1、简介:
- EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,
- Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存
- 主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。
- 它具有内存和磁盘存储,缓存加载器,缓存扩展,缓存异常处理程序,一个gzip缓存servlet过滤器,支持REST和SOAP api等特点。
6.2、特性:
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快速
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简单
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多种缓存策略
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缓存数据有两级:内存和磁盘,因此无需担心容量问题
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缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘
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可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存
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具有缓存和缓存管理器的侦听接口
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支持多缓存管理器实例,以及一个实例的多个缓存区域
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提供Hibernate的缓存实现
6.3、使用
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导包
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.mybatis.caches/mybatis-ehcache --> <dependency> <groupId>org.mybatis.caches</groupId> <artifactId>mybatis-ehcache</artifactId> <version>1.2.1</version> </dependency>
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在cache中使用
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"/>
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编写ehcache.xml文件,如果在加载时未找到/ehcache.xml资源或出现问题,则将使用默认配置。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd" updateCheck="false"> <!-- diskStore:为缓存路径,ehcache分为内存和磁盘两级,此属性定义磁盘的缓存位置。参数解释如下: user.home – 用户主目录 user.dir – 用户当前工作目录 java.io.tmpdir – 默认临时文件路径 --> <diskStore path="./tmpdir/Tmp_EhCache"/> <defaultCache eternal="false" maxElementsInMemory="10000" overflowToDisk="false" diskPersistent="false" timeToIdleSeconds="1800" timeToLiveSeconds="259200" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/> <cache name="cloud_user" eternal="false" maxElementsInMemory="5000" overflowToDisk="false" diskPersistent="false" timeToIdleSeconds="1800" timeToLiveSeconds="1800" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/> <!-- defaultCache:默认缓存策略,当ehcache找不到定义的缓存时,则使用这个缓存策略。只能定义一个。 --> <!-- name:缓存名称。 maxElementsInMemory:缓存最大数目 maxElementsOnDisk:硬盘最大缓存个数。 eternal:对象是否永久有效,一但设置了,timeout将不起作用。 overflowToDisk:是否保存到磁盘,当系统当机时 timeToIdleSeconds:设置对象在失效前的允许闲置时间(单位:秒)。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用,可选属性,默认值是0,也就是可闲置时间无穷大。 timeToLiveSeconds:设置对象在失效前允许存活时间(单位:秒)。最大时间介于创建时间和失效时间之间。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用,默认是0.,也就是对象存活时间无穷大。 diskPersistent:是否缓存虚拟机重启期数据 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false. diskSpoolBufferSizeMB:这个参数设置DiskStore(磁盘缓存)的缓存区大小。默认是30MB。每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。 diskExpiryThreadIntervalSeconds:磁盘失效线程运行时间间隔,默认是120秒。 memoryStoreEvictionPolicy:当达到maxElementsInMemory限制时,Ehcache将会根据指定的策略去清理内存。默认策略是LRU(最近最少使用)。你可以设置为FIFO(先进先出)或是LFU(较少使用)。 clearOnFlush:内存数量最大时是否清除。 memoryStoreEvictionPolicy:可选策略有:LRU(最近最少使用,默认策略)、FIFO(先进先出)、LFU(最少访问次数)。 FIFO,first in first out,这个是大家最熟的,先进先出。 LFU, Less Frequently Used,就是上面例子中使用的策略,直白一点就是讲一直以来最少被使用的。如上面所讲,缓存的元素有一个hit属性,hit值最小的将会被清出缓存。 LRU,Least Recently Used,最近最少使用的,缓存的元素有一个时间戳,当缓存容量满了,而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候,那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存。 --> </ehcache>