mybatis一级缓存

	@Autowired
	private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
	@Autowired
	private PropertieTabMapper propertieTabMapper;
	
	@Test
        @Transactional
	public void test() {
		SqlSession openSession = sqlSessionFactory.openSession();
		PropertieTabMapper mapper =           openSession.getMapper(PropertieTabMapper.class);
		List<PropertieTab> selectAll = propertieTabMapper.selectAll();
		log.info("第1次查询{}",selectAll.size());
		List<PropertieTab> selectAll2 = propertieTabMapper.selectAll();
		log.info("第2次查询{}",selectAll2.size());
}

 

同一个sqlsession才会触发以及缓存。

通过注解的话需要加事物才会触发,因为事物里面会复用sqlsession。

主要是有一个Executor,Mybatis一级缓存实际上就是一个依赖于SqlSession的缓存对象,PerpetualCache里面的结构很简单,通过一个k-v结构的cache维护缓存数据。

public class PerpetualCache implements Cache {
  private final String id;
  private Map<Object, Object> cache = new HashMap<Object, Object>();

 

PerpetualCache的生命周期是和SqlSession相关的,即只有在同一个SqlSession中,一级缓存才会用到。如果会话介绍,则缓存会清空;
如果SqlSession调用了close()方法,会释放掉一级缓存PerpetualCache对象,一级缓存将不可用;
如果SqlSession调用了clearCache(),会清空PerpetualCache对象中的数据,但是该对象仍可使用;
SqlSession中执行了任何一个update操作(update()、delete()、insert()) ,都会清空PerpetualCache对象的数据,但是该对象可以继续使用;
 

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
### MyBatis 一级缓存的工作原理 MyBatis一级缓存是基于 `SqlSession` 实现的,默认情况下,每个 `SqlSession` 都有一个独立的一级缓存区域[^3]。这意味着在同一 `SqlSession` 范围内执行相同的 SQL 查询时,如果查询参数相同,则不会再次访问数据库,而是直接从缓存中返回结果。 #### 缓存存储位置 一级缓存的数据存储在内存中的一个 Map 结构里,键为查询语句及其参数的唯一标识符,值为查询的结果集。这种设计使得重复查询能够快速命中缓存并减少对数据库的压力[^1]。 #### 失效场景 尽管一级缓存能显著提升性能,但它并非始终有效。以下情况会导致一级缓存失效: - 当前 `SqlSession` 执行了任何修改操作(如 INSERT、UPDATE 或 DELETE),因为这些操作可能改变底层数据的状态。 - 显式调用了 `clearCache()` 方法手动清除了当前 `SqlSession` 的缓存。 - 不同的 `SqlSession` 对象之间无法共享缓存内容,即使它们执行的是完全一致的查询逻辑[^3]。 #### 使用场景 为了充分利用 MyBatis 一级缓存带来的优势,建议将其应用于如下场景: - **短生命周期事务**:在一个较短时间内完成的操作流程中频繁读取同一份数据,此时可以通过开启单个 `SqlSession` 来利用其内置的一级缓存功能。 - **只读模式下的批量处理**:对于只需要检索而无需更新的情况,比如报表生成或者数据分析任务,可以考虑通过保持同一个 `SqlSession` 提高效率[^4]。 以下是展示如何正确使用 MyBatis 一级缓存的一个简单例子: ```java // 创建 SqlSession 并保持它在整个过程中可用 try (SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession()) { UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class); // 第一次查询触发实际SQL请求到DB User userFirstQuery = userMapper.getUserById(1); System.out.println(userFirstQuery.getName()); // 假设没有其他影响此记录状态的变化发生... // 下面第二次查询应该会命中缓存而不是再发新的SQL给DB User userSecondQuery = userMapper.getUserById(1); System.out.println(userSecondQuery.getName()); } catch(Exception e){ throw new RuntimeException(e.getMessage(),e); } ``` ### 注意事项 需要注意的是,由于一级缓存仅限于单个 `SqlSession` 生命周期之内生效,所以在分布式环境下跨多个服务实例间协作时并不能依赖于此特性来同步最新版本的信息[^2]。
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