缓存惹的祸？探讨MyBatis二级缓存的四个不推荐之处
文章目录
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- 1. 数据不一致性
- 2. 内存占用
- 3. 延迟问题
- 4. 不适用于复杂查询
在使用 MyBatis 框架时，可以选择开启二级缓存来提高性能。但是，使用 MyBatis 的二级缓存需要谨慎，并且在大多数情况下，并不推荐使用二级缓存。以下是一些原因：
1. 数据不一致性
二级缓存是跨会话的，可能存在多个会话同时操作同一数据的情况。当其中一个会话修改了数据后，其他会话获取到的仍然是缓存中的旧数据，导致数据不一致的问题。
下面是一个示例代码，用于说明 MyBatis 的二级缓存可能导致的数据不一致性问题。
假设有一个 User 类和对应的 UserMapper 接口，用于操作用户数据表。我们将演示在开启了 MyBatis 的二级缓存情况下，同时进行并发的更新操作时可能出现的数据不一致性问题。
首先是 User 类的定义：
public class User {
private Long id;
private String name;
// 构造函数、getter 和 setter 方法省略
}
接下来是 UserMapper 接口和对应的 XML 配置文件：
UserMapper.java：
public interface UserMapper {
User getUserById(Long id);
void updateUser(User user);
}
UserMapper.xml：
<mapper namespace="com.example.UserMapper">
<cache type="org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache" />
<select id="getUserById" resultType="com.example.User">
SELECT * FROM users WHERE id = #{id}
select>
<update id="updateUser">
UPDATE users SET name = #{name} WHERE id = #{id}
update>
mapper>
现在，我们将演示两个并发的会话同时更新同一个用户的姓名，并观察可能出现的数据不一致性问题。
public class Main {
public static void main(String[] args) throws IOException {
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = getSqlSessionFactory();
SqlSession sqlSessionA = sqlSessionFactory.openSession();
SqlSession sqlSessionB = sqlSessionFactory.openSession();
try {
UserMapper userMapperA = sqlSessionA.getMapper(UserMapper.class);
UserMapper userMapperB = sqlSessionB.getMapper(UserMapper.class);
// 会话A更新用户姓名为"Alice"
User userA = userMapperA.getUserById(1L);
userA.setName("Alice");
userMapperA.updateUser(userA);
sqlSessionA.commit();
// 会话B查询用户姓名，预期是"Alice"，但实际可能是旧值
User userB = userMapperB.getUserById(1L);
System.out.println(userB.getName()); // 输出结果可能是旧的姓名，而不是"Alice"
} finally {
sqlSessionA.close();
sqlSessionB.close();
}
}
private static SqlSessionFactory getSqlSessionFactory() throws IOException {
String resource = "mybatis-config.xml";
InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource);
return new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
}
}
在上述示例中，我们使用 SqlSessionFactory 创建了两个会话 sqlSessionA 和 sqlSessionB，它们分别执行并发的更新和查询操作。
在会话A中，我们使用 UserMapper 更新用户的姓名为"Alice"，并提交事务。然后，在会话B中，我们使用相同的 UserMapper 查询用户的姓名，预期结果应该是"Alice"。然而，由于开启了 MyBatis 的二级缓存且会话B还未失效，会话B仍然从二级缓存中获取到的是旧的用户信息，导致最终输出结果可能是旧的姓名，而不是预期的"Alice"。
这就是因为二级缓存导致的数据不一致性问题，会话B无法获得最新的数据。
要解决这个问题，可以使用 sqlSession.clearCache() 方法手动清除会话B中的二级缓存，以确保再次查询时能够从数据库获取最新的数据。
// 会话B查询用户姓名，预期是"Alice"
sqlSessionB.clearCache(); // 手动清除二级缓存
User userB = userMapperB.getUserById(1L);
System.out.println(userB.getName()); // 输出结果为"Alice"
需要注意的是，在实际应用中，具体的数据不一致性问题可能更加复杂，涉及到分布式环境、集群部署、缓存管理策略等因素。因此，在使用 MyBatis 的二级缓存时，需要根据具体的应用场景和需求来评估并合理处理数据一致性的问题。
2. 内存占用
二级缓存需要将查询结果缓存在内存中，对于大量数据或者查询频繁的场景，会占用较大的内存空间。当系统内存有限时，使用二级缓存可能导致内存溢出的问题。
当使用 MyBatis 的二级缓存时，会将查询的结果对象缓存在内存中，以便在后续的查询中直接使用，从而减少数据库访问次数，提高性能。但是，如果数据量较大或者缓存管理不当，二级缓存可能会占用过多的内存。
下面是一个示例代码，用于说明 MyBatis 二级缓存可能导致的内存占用问题。
首先是 User 类的定义：
public class User {
private Long id;
private String name;
// 构造函数、getter 和 setter 方法省略
}
接下来是 UserMapper 接口和对应的 XML 配置文件：
UserMapper.java：
public interface UserMapper {
List<User> getAllUsers();
}
UserMapper.xml：
<mapper namespace="com.example.UserMapper">
<cache type="org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache" />
<select id="getAllUsers" resultType="com.example.User">
SELECT * FROM users
select>
mapper>
现在，我们将演示在大量查询的情况下，二级缓存可能导致的内存占用问题。
public class Main {
public static void main(String[] args) throws IOException {
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = getSqlSessionFactory();
SqlSession sqlSessionA = sqlSessionFactory.openSession();
SqlSession sqlSessionB = sqlSessionFactory.openSession();
try {
UserMapper userMapperA = sqlSessionA.getMapper(UserMapper.class);
UserMapper userMapperB = sqlSessionB.getMapper(UserMapper.class);
// 会话A查询所有用户
List<User> usersA = userMapperA.getAllUsers();
// 会话B查询所有用户，预期从二级缓存中获取
List<User> usersB = userMapperB.getAllUsers();
// 输出结果的内存占用大小
System.out.println("会话A结果大小：" + ObjectSizeCalculator.getObjectSize(usersA));
System.out.println("会话B结果大小：" + ObjectSizeCalculator.getObjectSize(usersB));
} finally {
sqlSessionA.close();
sqlSessionB.close();
}
}
private static SqlSessionFactory getSqlSessionFactory() throws IOException {
String resource = "mybatis-config.xml";
InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource);
return new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
}
}
在上述示例中，我们使用 SqlSessionFactory 创建了两个会话 sqlSessionA 和 sqlSessionB，它们分别执行相同的查询操作。
在会话A中，我们使用 UserMapper 查询所有的用户，并将结果存储在名为 usersA 的列表中。
在会话B中，我们使用相同的 UserMapper 再次查询所有的用户，预期会从二级缓存中获取到结果。将结果存储在名为 usersB 的列表中。
最后，我们使用 ObjectSizeCalculator.getObjectSize() 方法分别计算 usersA 和 usersB 的内存占用大小，并输出结果。
运行示例代码，我们可以观察到会话A和会话B的查询结果是相同的，即从二级缓存中获取。但是，由于缓存中缓存了大量的用户对象，因此会话B查询结果的内存占用大小可能较大。
这其中涉及到整个查询结果集的存储，包括用户对象及其关联对象等，如果数据量较大，二级缓存可能导致内存的过度占用，从而影响系统的性能和稳定性。
为了解决这个问题，可以采取以下策略：
- 调整二级缓存的配置，例如使用 LRU（最近最少使用）策略、设置合理的缓存大小等，以平衡内存占用和性能之间的权衡。
- 考虑在查询中使用分页来限制缓存的大小，只查询需要的数据量，避免加载过多的数据到内存中。
- 根据具体业务场景，评估是否真正需要使用二级缓存，有些查询可能更适合直接从数据库获取最新数据。
需要根据实际情况和具体需求来评估并合理处理二级缓存可能导致的内存占用问题。
3. 延迟问题
由于需要维护缓存的一致性，二级缓存可能引入一定的延迟。当数据发生更新时，会导致缓存失效，下一次查询需要重新从数据库加载数据，可能引起稍微的延迟。
当使用 MyBatis 的二级缓存时，由于缓存的存在，可能会导致数据的延迟更新问题。这意味着在数据库中执行更新操作后，其他会话或线程可能仍然使用旧的缓存数据，而不是最新的数据库数据。
下面是一个示例代码，用于说明 MyBatis 二级缓存可能导致的延迟更新问题。
首先是 User 类的定义：
public class User {
private Long id;
private String name;
// 构造函数、getter 和 setter 方法省略
}
接下来是 UserMapper 接口和对应的 XML 配置文件：
UserMapper.java：
public interface UserMapper {
User getUserById(Long id);
void updateUser(User user);
}
UserMapper.xml：
<mapper namespace="com.example.UserMapper">
<cache type="org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache" />
<select id="getUserById" resultType="com.example.User">
SELECT * FROM users WHERE id = #{id}
select>
<update id="updateUser">
UPDATE users SET name = #{name} WHERE id = #{id}
update>
mapper>
现在，我们将演示在更新操作后，二级缓存可能导致的延迟更新问题。
public class Main {
public static void main(String[] args) throws IOException {
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = getSqlSessionFactory();
SqlSession sqlSessionA = sqlSessionFactory.openSession();
SqlSession sqlSessionB = sqlSessionFactory.openSession();
try {
UserMapper userMapperA = sqlSessionA.getMapper(UserMapper.class);
UserMapper userMapperB = sqlSessionB.getMapper(UserMapper.class);
// 会话A查询用户，将缓存起来
User userA = userMapperA.getUserById(1L);
System.out.println("会话A查询结果：" + userA);
// 会话B也查询相同的用户
User userB = userMapperB.getUserById(1L);
System.out.println("会话B查询结果：" + userB);
// 会话A更新用户名称
userA.setName("New Name");
userMapperA.updateUser(userA);
sqlSessionA.commit();
// 会话B再次查询相同的用户
User userBUpdated = userMapperB.getUserById(1L);
System.out.println("会话B查询更新后的结果：" + userBUpdated);
} finally {
sqlSessionA.close();
sqlSessionB.close();
}
}
private static SqlSessionFactory getSqlSessionFactory() throws IOException {
String resource = "mybatis-config.xml";
InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource);
return new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
}
}
在上述示例中，我们使用 SqlSessionFactory 创建了两个会话 sqlSessionA 和 sqlSessionB，它们分别执行相同的查询和更新操作。
在会话A中，我们使用 UserMapper 查询id为1的用户，并将结果存储在名为 userA 的对象中。然后，我们输出会话A查询结果。
在会话B中，我们使用相同的 UserMapper 再次查询id为1的用户，并将结果存储在名为 userB 的对象中。然后，我们输出会话B查询结果。
接下来，在会话A中，我们更新 userA 对象的名称，并执行更新操作。然后，我们提交事务。
最后，在会话B中，我们再次查询id为1的用户，并将结果存储在名为 userBUpdated 的对象中。然后，我们输出会话B查询更新后的结果。
运行示例代码，我们可以观察到以下现象：
- 在会话A查询之后，会话B再次查询相同的数据时，由于使用了二级缓存，因此会直接从缓存中获取到数据，而不是最新的数据库数据。
- 在会话A更新数据后，会话B再次查询相同的数据时，由于缓存的存在，可能仍然获取到旧的缓存数据，而没有获取到最新的数据库数据。
这就是二级缓存可能导致的延迟更新问题。这对于需要及时获取最新数据的场景来说，可能是一个潜在的风险。
为了解决这个问题，可以采取以下策略：
- 可以通过手动清除缓存或者设置合理的刷新策略，确保在更新操作后及时刷新缓存数据。
- 根据具体业务需求，评估是否真正需要使用二级缓存。有些场景可能更适合关闭二级缓存，直接从数据库获取最新数据。
需要根据实际情况和具体需求来评估并合理处理二级缓存可能导致的延迟更新问题。
4. 不适用于复杂查询
二级缓存适用于简单且频繁被访问的查询，对于复杂的查询语句、多表关联查询等，缓存的效果可能并不理想。这是因为复杂查询涉及多个表或者多个条件，缓存的命中率较低，反而增加了额外的开销。
MyBatis 的二级缓存主要适用于经常被重复查询的简单查询场景。
对于复杂查询，二级缓存可能会导致缓存的命中率下降，甚至产生错误的结果。因此，在复杂查询的情况下，不建议使用 MyBatis 的二级缓存。
下面是一个示例代码，用于演示在复杂查询场景下，MyBatis 的二级缓存可能产生错误结果的情况。
假设我们有一个 User 类和一个 Order 类，它们之间的关系是一对多。具体代码如下：
public class User {
private Long id;
private String name;
private List<Order> orders;
// 构造函数、getter 和 setter 方法省略
}
public class Order {
private Long id;
private String orderNumber;
private Long userId;
// 构造函数、getter 和 setter 方法省略
}
接下来是对应的 UserMapper 接口和 XML 配置文件：
UserMapper.java：
public interface UserMapper {
User getUserById(Long id);
}
UserMapper.xml：
<mapper namespace="com.example.UserMapper">
<resultMap id="userResultMap" type="com.example.User">
<id property="id" column="id" />
<result property="name" column="name" />
<collection property="orders" ofType="com.example.Order">
<id property="id" column="order_id" />
<result property="orderNumber" column="order_number" />
<result property="userId" column="user_id" />
collection>
resultMap>
<select id="getUserById" resultMap="userResultMap">
SELECT u.id, u.name, o.id AS order_id, o.order_number, o.user_id
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE u.id = #{id}
select>
mapper>
现在，我们将演示在复杂查询场景下，二级缓存可能产生错误结果的问题。
public class Main {
public static void main(String[] args) throws IOException {
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = getSqlSessionFactory();
SqlSession sqlSessionA = sqlSessionFactory.openSession();
SqlSession sqlSessionB = sqlSessionFactory.openSession();
try {
UserMapper userMapperA = sqlSessionA.getMapper(UserMapper.class);
UserMapper userMapperB = sqlSessionB.getMapper(UserMapper.class);
// 会话A查询用户和订单
User userA = userMapperA.getUserById(1L);
System.out.println("会话A查询结果：" + userA.getName() + " - " + userA.getOrders());
// 会话B也查询相同的用户和订单
User userB = userMapperB.getUserById(1L);
System.out.println("会话B查询结果：" + userB.getName() + " - " + userB.getOrders());
// 会话A更新订单状态
// ...
// 会话B再次查询相同的用户和订单
User userBUpdated = userMapperB.getUserById(1L);
System.out.println("会话B查询更新后的结果：" + userBUpdated.getName() + " - " + userBUpdated.getOrders());
} finally {
sqlSessionA.close();
sqlSessionB.close();
}
}
private static SqlSessionFactory getSqlSessionFactory() throws IOException {
String resource = "mybatis-config.xml";
InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource);
return new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
}
}
在上述示例中，我们使用 UserMapper 查询id为1的用户以及与其关联的订单。分别在会话A和会话B中执行相同的查询操作，并输出结果。
接下来，在会话A中执行一些更新操作（比如更新订单状态），然后提交事务。
最后，在会话B中再次执行相同的查询操作，并输出结果。
运行示例代码，我们可以观察到以下现象：
- 在会话A查询之后，会话B再次查询相同的数据时，由于使用了二级缓存，因此会直接从缓存中获取到数据，而不是最新的数据库数据。
- 由于二级缓存无法感知复杂查询中关联数据的变化，因此会导致会话B中的
orders集合仍然是旧的缓存数据，而不是最新的数据库数据。
这就是在复杂查询场景下，MyBatis 的二级缓存可能产生错误结果的问题。由于二级缓存无法感知关联数据的变化，当关联数据发生更新时，会导致缓存的数据不一致。
针对复杂查询场景，建议关闭 MyBatis 的二级缓存，通过手动清除缓存或设置合理的刷新策略，确保查询结果的准确性。
尽管 MyBatis 提供了二级缓存功能，但在大多数情况下，我们更推荐通过合理优化 SQL 查询、数据库索引等手段来提高性能。如果需要缓存查询结果，可以考虑使用其他缓存方案，如 Redis、Memcached 等，这些方案通常提供更好的可扩展性和缓存管理机制。同时，使用本地缓存（一级缓存）来减少数据库查询次数也是一个不错的选择。综上所述，根据具体场景选择合适的缓存方案是很重要的。