本文详细介绍MyBatis中的一级缓存与二级缓存机制，包括缓存的工作原理、配置方式及如何与第三方缓存集成。通过实例解析，帮助读者深入理解缓存的使用场景与优缺点。
缓存介绍
• MyBatis 包含一个非常强大的查询缓存特性,它可以非 常方便地配置和定制。缓存可以极大的提升查询效率。
• MyBatis系统中默认定义了两级缓存。
• 一级缓存和二级缓存。
– 1、默认情况下，只有一级缓存（SqlSession级别的缓存， 也称为本地缓存）开启。
– 2、二级缓存需要手动开启和配置，他是基于namespace级 别的缓存。
– 3、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，将缓存数据保存到三方缓存里。
一级缓存
一级缓存：（本地缓存）：sqlSession级别的缓存。一级缓存是一直开启的；SqlSession级别的一个Map
与数据库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；
一级缓存失效情况（没有使用到当前一级缓存的情况，效果就是，还需要再向数据库发出查询）：
1、sqlSession不同。
2、sqlSession相同，查询条件不同.(当前一级缓存中还没有这个数据)
3、sqlSession相同，两次查询之间执行了增删改操作(这次增删改可能对当前数据有影响),因为增删改标签flushCache="true"
4、sqlSession相同，手动清除了一级缓存（缓存清空） sqlsession.clearCache()
还有一种情况：整合spring之后一级缓存失效：spring对mybatis的sqlsession的使用是由template控制的，sqlsession又被spring当作resource放在当前线程的上下文里（threadlocal),spring通过mybatis调用数据库的过程如下：
a,我们需要访问数据
b,spring检查到了这种需求，于是去申请一个mybatis的sqlsession（资源池），并将申请到的sqlsession与当前线程绑定，放入threadlocal里面
c,template从threadlocal获取到sqlsession，去执行查询
d,查询结束，清空threadlocal中与当前线程绑定的sqlsession，释放资源
e,我们又需要访问数据
f,返回到步骤b
通过以上步骤后发现，同一线程里面两次查询同一数据所使用的sqlsession是不相同的，所以，给人的印象就是结合spring后，mybatis的一级缓存失效了。
二级缓存
二级缓存：（全局缓存）：基于namespace级别的缓存：一个namespace（mapper.xml文件）对应一个二级缓存：
工作机制： 查出的数据都会被默认先放在一级缓存中。只有会话提交或者关闭以后，一级缓存中的数据才会转移到二级缓存中
使用：
1）、开启全局二级缓存配置：<setting name="cacheEnabled" value="true"/>
2）、去mapper.xml中配置使用二级缓存： <cache></cache>
3）、我们的POJO需要实现序列化接口
<!-- <cache eviction="FIFO" flushInterval="60000" readOnly="false" size="1024"></cache>
eviction:缓存满时的回收策略：
• 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。
• 默认的是 LRU。
flushInterval：缓存刷新间隔：缓存多长时间清空一次，默认不清空，设置一个毫秒值
readOnly:是否只读：
true：只读；mybatis认为所有从缓存中获取数据的操作都是只读操作，不会修改数据。
mybatis为了加快获取速度，直接就会将数据在缓存中的引用交给用户。不安全，速度快
false：非只读：mybatis觉得获取的数据可能会被修改。
mybatis会利用序列化&反序列的技术克隆一份新的数据给你。安全，速度慢
size：缓存存放多少元素；
type=""：指定自定义缓存的全类名；实现Cache接口即可；
-->
和缓存相关的设置和属性
1）、全局配置 cacheEnabled=true：false：关闭缓存（二级缓存关闭；一级缓存一直可用的)
2）、每个select标签都有useCache="true"： false：不使用缓存（二级缓存关闭；一级缓存依然使用）
3）、每个增删改标签的：flushCache="true"（增删改标签默认为true）：（一级二级都会清除）】
所以同一个sqlsession增删改执行完成后就会清楚缓存；
每个 查询标签：flushCache="false"（查询标签默认为false）：
如果flushCache=true;每次查询之后都会清空缓存；缓存是没有被使用的；
4）、sqlSession.clearCache();只是清楚当前session的一级缓存；
5）、localCacheScope：本地缓存作用域：（一级缓存SESSION）；当前会话的所有数据保存在会话缓存中；
STATEMENT：可以禁用一级缓存； Mybatis3.3版本以后才有此设置（全局配置中设置）
第三方缓存整合
1）、导入第三方缓存包即可；
2）、导入与第三方缓存整合的适配包；官方有；
3）、mapper.xml中使用自定义缓存
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"></cache>
<!-- 引用缓存：namespace：指定和哪个名称空间下的缓存一样 -->
<cache-ref namespace="com.atguigu.mybatis.dao.EmployeeMapper"/>
例如：整合专业缓存ehcache
1.导入三方jar包
2.导入mybatis整合的第三方适配包，官方有
3.自定义cache实现mybatis的Cache接口（ehcache-mybatis的整合包里已经给写好，ehcache不用自己写,下面贴出来看卡）
4.类路径下放入ehcache.xml文件
package org.mybatis.caches.ehcache;
public class EhcacheCache extends AbstractEhcacheCache {
/**
* Instantiates a new ehcache cache.
*
* @param id the id
*/
public EhcacheCache(String id) {
super(id);
if (!CACHE_MANAGER.cacheExists(id)) {
CACHE_MANAGER.addCache(id);
}
this.cache = CACHE_MANAGER.getEhcache(id);
}
}
package org.mybatis.caches.ehcache;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import net.sf.ehcache.CacheManager;
import net.sf.ehcache.Ehcache;
import net.sf.ehcache.Element;
import org.apache.ibatis.cache.Cache;
/**
* Cache adapter for Ehcache.
*
* @author Simone Tripodi
*/
public abstract class AbstractEhcacheCache implements Cache {
/**
* The cache manager reference.
*/
protected static CacheManager CACHE_MANAGER = CacheManager.create();
/**
* The cache id (namespace).
*/
protected final String id;
/**
* The cache instance.
*/
protected Ehcache cache;
/**
* Instantiates a new abstract ehcache cache.
*
* @param id the chache id (namespace)
*/
public AbstractEhcacheCache(final String id) {
if (id == null) {
throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
}
this.id = id;
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public void clear() {
cache.removeAll();
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public String getId() {
return id;
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public Object getObject(Object key) {
Element cachedElement = cache.get(key);
if (cachedElement == null) {
return null;
}
return cachedElement.getObjectValue();
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public int getSize() {
return cache.getSize();
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public void putObject(Object key, Object value) {
cache.put(new Element(key, value));
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public Object removeObject(Object key) {
Object obj = getObject(key);
cache.remove(key);
return obj;
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
public void unlock(Object key) {
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj) {
return true;
}
if (obj == null) {
return false;
}
if (!(obj instanceof Cache)) {
return false;
}
Cache otherCache = (Cache) obj;
return id.equals(otherCache.getId());
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public int hashCode() {
return id.hashCode();
}
@Override
public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
return null;
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public String toString() {
return "EHCache {" + id + "}";
}
// DYNAMIC PROPERTIES
/**
* Sets the time to idle for an element before it expires. Is only used
* if the element is not eternal.
*
* @param timeToIdleSeconds the default amount of time to live for an
* element from its last accessed or modified date
*/
public void setTimeToIdleSeconds(long timeToIdleSeconds) {
cache.getCacheConfiguration().setTimeToIdleSeconds(timeToIdleSeconds);
}
/**
* Sets the time to idle for an element before it expires. Is only used
* if the element is not eternal.
*
* @param timeToLiveSeconds the default amount of time to live for an
* element from its creation date
*/
public void setTimeToLiveSeconds(long timeToLiveSeconds) {
cache.getCacheConfiguration().setTimeToLiveSeconds(timeToLiveSeconds);
}
/**
* Sets the maximum objects to be held in memory (0 = no limit).
*
* @param maxEntriesLocalHeap The maximum number of elements in
* heap, before they are evicted (0 == no limit)
*/
public void setMaxEntriesLocalHeap(long maxEntriesLocalHeap) {
cache.getCacheConfiguration().setMaxEntriesLocalHeap(maxEntriesLocalHeap);
}
/**
* Sets the maximum number elements on Disk. 0 means unlimited.
*
* @param maxEntriesLocalDisk the maximum number of Elements to
* allow on the disk. 0 means unlimited.
*/
public void setMaxEntriesLocalDisk(long maxEntriesLocalDisk) {
cache.getCacheConfiguration().setMaxEntriesLocalDisk(maxEntriesLocalDisk);
}
/**
* Sets the eviction policy. An invalid argument will set it to null.
*
* @param memoryStoreEvictionPolicy a String representation of
* the policy. One of "LRU", "LFU" or "FIFO".
*/
public void setMemoryStoreEvictionPolicy(String memoryStoreEvictionPolicy) {
cache.getCacheConfiguration().setMemoryStoreEvictionPolicy(memoryStoreEvictionPolicy);
}
}
ehcache.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="../config/ehcache.xsd">
<!-- 磁盘保存路径 -->
<diskStore path="D:\44\ehcache" />
<defaultCache
maxElementsInMemory="10000"
maxElementsOnDisk="10000000"
eternal="false"
overflowToDisk="true"
timeToIdleSeconds="120"
timeToLiveSeconds="120"
diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
</defaultCache>
</ehcache>
<!--
属性说明：
l diskStore：指定数据在磁盘中的存储位置。
l defaultCache：当借助CacheManager.add("demoCache")创建Cache时，EhCache便会采用<defalutCache/>指定的的管理策略
以下属性是必须的：
l maxElementsInMemory - 在内存中缓存的element的最大数目
l maxElementsOnDisk - 在磁盘上缓存的element的最大数目，若是0表示无穷大
l eternal - 设定缓存的elements是否永远不过期。如果为true，则缓存的数据始终有效，如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds，timeToLiveSeconds判断
l overflowToDisk - 设定当内存缓存溢出的时候是否将过期的element缓存到磁盘上
以下属性是可选的：
l timeToIdleSeconds - 当缓存在EhCache中的数据前后两次访问的时间超过timeToIdleSeconds的属性取值时，这些数据便会删除，默认值是0,也就是可闲置时间无穷大
l timeToLiveSeconds - 缓存element的有效生命期，默认是0.,也就是element存活时间无穷大
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.
l diskPersistent - 在VM重启的时候是否启用磁盘保存EhCache中的数据，默认是false。
l diskExpiryThreadIntervalSeconds - 磁盘缓存的清理线程运行间隔，默认是120秒。每个120s，相应的线程会进行一次EhCache中数据的清理工作
l memoryStoreEvictionPolicy - 当内存缓存达到最大，有新的element加入的时候， 移除缓存中element的策略。默认是LRU（最近最少使用），可选的有LFU（最不常使用）和FIFO（先进先出）
-->
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