聊聊MyBatis缓存机制【美团-推荐】

前言

MyBatis是常见的Java数据库访问层框架。在日常工作中，开发人员多数情况下是使用MyBatis的默认缓存配置，但是MyBatis缓存机制有一些不足之处，在使用中容易引起脏数据，形成一些潜在的隐患。个人在业务开发中也处理过一些由于MyBatis缓存引发的开发问题，带着个人的兴趣，希望从应用及源码的角度为读者梳理MyBatis缓存机制。

本次分析中涉及到的代码和数据库表均放在GitHub上，地址： mybatis-cache-demo 。

一级缓存

一级缓存介绍

在应用运行过程中，我们有可能在一次数据库会话中，执行多次查询条件完全相同的SQL，MyBatis提供了一级缓存的方案优化这部分场景，如果是相同的SQL语句，会优先命中一级缓存，避免直接对数据库进行查询，提高性能。具体执行过程如下图所示。

每个SqlSession中持有了Executor，每个Executor中有一个LocalCache。当用户发起查询时，MyBatis根据当前执行的语句生成MappedStatement，在Local Cache进行查询，如果缓存命中的话，直接返回结果给用户，如果缓存没有命中的话，查询数据库，结果写入Local Cache，最后返回结果给用户。具体实现类的类关系图如下图所示。

一级缓存配置

我们来看看如何使用MyBatis一级缓存。开发者只需在MyBatis的配置文件中，添加如下语句，就可以使用一级缓存。共有两个选项，SESSION或者STATEMENT，默认是SESSION级别，即在一个MyBatis会话中执行的所有语句，都会共享这一个缓存。一种是STATEMENT级别，可以理解为缓存只对当前执行的这一个Statement有效。

<setting name="localCacheScope" value="SESSION"/>

一级缓存实验

接下来通过实验，了解MyBatis一级缓存的效果，每个单元测试后都请恢复被修改的数据。

首先是创建示例表student，创建对应的POJO类和增改的方法，具体可以在entity包和mapper包中查看。

CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(200) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL, `age` tinyint(3) unsigned DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;

在以下实验中，id为1的学生名称是凯伦。

实验1

开启一级缓存，范围为会话级别，调用三次getStudentById，代码如下所示：

public void getStudentById() throws Exception { SqlSession sqlSession = factory.openSession(true); // 自动提交事务 StudentMapper studentMapper = sqlSession.getMapper(StudentMapper.class); System.out.println(studentMapper.getStudentById(1)); System.out.println(studentMapper.getStudentById(1)); System.out.println(studentMapper.getStudentById(1)); }

执行结果：

我们可以看到，只有第一次真正查询了数据库，后续的查询使用了一级缓存。

实验2

增加了对数据库的修改操作，验证在一次数据库会话中，如果对数据库发生了修改操作，一级缓存是否会失效。

@Test
public void addStudent() throws Exception { SqlSession sqlSession = factory.openSession(true); // 自动提交事务 StudentMapper studentMapper = sqlSession.getMapper(StudentMapper.class); System.out.println(studentMapper.getStudentById(1)); System.out.println("增加了" + studentMapper.addStudent(buildStudent()) + "个学生"); System.out.println(studentMapper.getStudentById(1)); sqlSession.close(); }

执行结果：

我们可以看到，在修改操作后执行的相同查询，查询了数据库，一级缓存失效。

实验3

开启两个SqlSession，在sqlSession1中查询数据，使一级缓存生效，在sqlSession2中更新数据库，验证一级缓存只在数据库会话内部共享。

@Test
public void testLocalCacheScope() throws Exception { SqlSession sqlSession1 = factory.openSession(true); SqlSession sqlSession2 = factory.openSession(true); StudentMapper studentMapper = sqlSession1.getMapper(StudentMapper.class); StudentMapper studentMapper2 = sqlSession2.getMapper(StudentMapper.class); System.out.println("studentMapper读取数据: " + studentMapper.getStudentById(1)); System.out.println("studentMapper读取数据: " + studentMapper.getStudentById(1)); System.out.println("studentMapper2更新了" + studentMapper2.updateStudentName("小岑",1) + "个学生的数据"); System.out.println("studentMapper读取数据: " + studentMapper.getStudentById(1)); System.out.println("studentMapper2读取数据: " + studentMapper2.getStudentById(1)); }

sqlSession2更新了id为1的学生的姓名，从凯伦改为了小岑，但session1之后的查询中，id为1的学生的名字还是凯伦，出现了脏数据，也证明了之前的设想，一级缓存只在数据库会话内部共享。

一级缓存工作流程&源码分析

那么，一级缓存的工作流程是怎样的呢？我们从源码层面来学习一下。

工作流程

一级缓存执行的时序图，如下图所示。

源码分析

接下来将对MyBatis查询相关的核心类和一级缓存的源码进行走读。这对后面学习二级缓存也有帮助。

SqlSession：对外提供了用户和数据库之间交互需要的所有方法，隐藏了底层的细节。默认实现类是DefaultSqlSession。

Executor： SqlSession向用户提供操作数据库的方法，但和数据库操作有关的职责都会委托给Executor。

如下图所示，Executor有若干个实现类，为Executor赋予了不同的能力，大家可以根据类名，自行学习每个类的基本作用。

在一级缓存的源码分析中，主要学习BaseExecutor的内部实现。

BaseExecutor： BaseExecutor是一个实现了Executor接口的抽象类，定义若干抽象方法，在执行的时候，把具体的操作委托给子类进行执行。

protected abstract int doUpdate(MappedStatement ms, Object parameter) throws SQLException; protected abstract List doFlushStatements(boolean isRollback) throws SQLException; protected abstract  List doQuery(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql) throws SQLException; protected abstract  Cursor doQueryCursor(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) throws SQLException;

在一级缓存的介绍中提到对Local Cache的查询和写入是在Executor内部完成的。在阅读BaseExecutor的代码后发现Local Cache是BaseExecutor内部的一个成员变量，如下代码所示。

public abstract class BaseExecutor implements Executor { protected ConcurrentLinkedQueue deferredLoads; protected PerpetualCache localCache;

Cache： MyBatis中的Cache接口，提供了和缓存相关的最基本的操作，如下图所示：

有若干个实现类，使用装饰器模式互相组装，提供丰富的操控缓存的能力，部分实现类如下图所示：

BaseExecutor成员变量之一的PerpetualCache，是对Cache接口最基本的实现，其实现非常简单，内部持有HashMap，对一级缓存的操作实则是对HashMap的操作。如下代码所示：

public class PerpetualCache implements Cache { private String id; private Map cache = new HashMap();

在阅读相关核心类代码后，从源代码层面对一级缓存工作中涉及到的相关代码，出于篇幅的考虑，对源码做适当删减，读者朋友可以结合本文，后续进行更详细的学习。

为执行和数据库的交互，首先需要初始化SqlSession，通过DefaultSqlSessionFactory开启SqlSession：

private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) { ............ final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType); return new DefaultSqlSession(configuration, executor, autoCommit); }

在初始化SqlSesion时，会使用Configuration类创建一个全新的Executor，作为DefaultSqlSession构造函数的参数，创建Executor代码如下所示：

public Executor newExecutor(Transaction transaction, ExecutorType executorType) { executorType = executorType == null ? defaultExecutorType : executorType; executorType = executorType == null ? ExecutorType.SIMPLE : executorType; Executor executor; if (ExecutorType.BATCH == executorType) { executor = new BatchExecutor(this, transaction); } else if (ExecutorType.REUSE == executorType) { executor = new ReuseExecutor(this, transaction); } else { executor = new SimpleExecutor(this, transaction); } // 尤其可以注意这里，如果二级缓存开关开启的话，是使用CahingExecutor装饰BaseExecutor的子类 if (cacheEnabled) { executor = new CachingExecutor(executor); } executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor); return executor; }

SqlSession创建完毕后，根据Statment的不同类型，会进入SqlSession的不同方法中，如果是Select语句的话，最后会执行到SqlSession的selectList，代码如下所示：

@Override
public  List selectList(String statement, Object parameter, RowBounds rowBounds) { MappedStatement ms = configuration.getMappedStatement(statement); return executor.query(ms, wrapCollection(parameter), rowBounds, Executor.NO_RESULT_HANDLER); }

SqlSession把具体的查询职责委托给了Executor。如果只开启了一级缓存的话，首先会进入BaseExecutor的query方法。代码如下所示：

@Override
public  List query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException { BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameter); CacheKey key = createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql); return query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql); }

在上述代码中，会先根据传入的参数生成CacheKey，进入该方法查看CacheKey是如何生成的，代码如下所示：

CacheKey cacheKey = new CacheKey();
cacheKey.update(ms.getId());
cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
cacheKey.update(boundSql.getSql());
//后面是update了sql中带的参数
cacheKey.update(value);

在上述的代码中，将MappedStatement的Id、SQL的offset、SQL的limit、SQL本身以及SQL中的参数传入了CacheKey这个类，最终构成CacheKey。以下是这个类的内部结构：

private static final int DEFAULT_MULTIPLYER = 37; private static final int DEFAULT_HASHCODE = 17; private int multiplier; private int hashcode; private long checksum; private int count; private List