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本文是作者原創,版權歸作者所有.若要轉載,請注明出處.本文只貼我覺得比較重要的源碼,其他不重要非關鍵的就不貼了

我們知道.使用緩存可以更快的獲取數據,避免頻繁直接查詢數據庫,節省資源.

MyBatis緩存有一級緩存和二級緩存.

1.一級緩存也叫本地緩存,默認開啟,在一個sqlsession內有效.當在同一個sqlSession里面發出同樣的sql查詢請求,Mybatis會直接從緩存中查找。如果沒有則從數據庫查找

 

下面我們貼一下一級緩存的測試結果

String resource = "mybatis.xml";
    //讀取配置文件,生成讀取流
    InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource);
    //返回的DefaultSqlSessionFactory是SqlSessionFactory接口的實現類,
    //這個類只有一個屬性,就是Configuration對象,Configuration對象用來存放讀取xml配置的信息
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
    //SqlSession是與數據庫打交道的對象 SqlSession對象中有上面傳來的Configuration對象,
    //SqlSession對象還有executor處理器對象,executor處理器有一個dirty屬性,默認為false
    //返回的DefaultSqlSession是SqlSession接口的實現類
    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    //SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
    //通過動態代理實現接口 ,用動態代理對象去幫我們執行SQL
    //這里生成mapper實際類型是org.apache.ibatis.binding.MapperProxy
    DemoMapper mapper = sqlSession.getMapper(DemoMapper.class);
    DemoMapper mapper2 = sqlSession.getMapper(DemoMapper.class);
    //這里用生成的動態代理對象執行
    String projId="0124569b738e405fb20b68bfef37f487";
    String sectionName="標段";
    List<ProjInfo> projInfos = mapper.selectAll(projId, sectionName);
    List<ProjInfo> projInfos2 = mapper2.selectAll(projId, sectionName);
    System.out.println(projInfos.hashCode());//這里和下面那條的查詢結果的hashcode是一樣的
    System.out.println(projInfos2.hashCode());//
    sqlSession.close();

    sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    DemoMapper mapper5 = sqlSession.getMapper(DemoMapper.class);
    List<ProjInfo> projInfos5 = mapper5.selectAll(projId, sectionName);
    System.out.println(projInfos5.hashCode());//這里和上面兩條的查詢結果的hashcode是不一樣的

 好,我們可以看到,上面兩條的查詢結果的hashcode一樣,第三條不一樣,一級緩存生效了

 

2.二級緩存是mapper級別的,就是說二級緩存是以Mapper配置文件的namespace為單位創建的。

  二級緩存默認是不開啟的,需要手動開啟二級緩存,如下需要在mybatis配置文件中的settting標簽里面加入開啟

<settings>
        <!-- 開啟二級緩存。value值填true -->
        <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
        <!--  配置默認的執行器。SIMPLE 就是普通的執行器;
        REUSE 執行器會重用預處理語句(prepared statements); BATCH 執行器將重用語句并執行批量更新。默認SIMPLE  -->
        <setting name="defaultExecutorType" value="SIMPLE"/>
    </settings>

實現二級緩存的時候,MyBatis要求返回的對象必須是可序列化的,如圖

 

 還要在mapper,xml文件中添加cache標簽,標簽里的readOnly屬性需填true   如下:

<cache readOnly="true" ></cache>

    <select id="selectAll" resultType="com.lusaisai.po.ProjInfo">
        SELECT id AS sectionId,section_name AS sectionName,proj_id AS projId
        FROM b_proj_section_info
        WHERE proj_id=#{projId} AND section_name LIKE CONCAT('%',#{sectionName},'%')
    </select>

 我們再來看下二級緩存的運行結果

  我們可以看到二級緩存也生效了.

 

下面來看看緩存的源碼,大家猜底層是使用什么實現的,前面的流程就不一一看了,主要貼一下緩存的代碼,

public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException {
    //
    BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameterObject);
    CacheKey key = createCacheKey(ms, parameterObject, rowBounds, boundSql);
    //這個跟進去看戲,應該是真正的jdbc操作了
    return query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
  }

我們可以看到,上面的生成了一個緩存的key,具體怎么實現的就先不看了,看下key這個對象有什么屬性吧

 

 我們可以看到,key對象有這條sql語句除了結果之外的所有信息,還有hashcode等等,我們繼續跟進去

public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql)
      throws SQLException {
    //MappedStatement的作用域是全局共享的,這里的cache是接口,有多個實現類
    Cache cache = ms.getCache();
    if (cache != null) {
      flushCacheIfRequired(ms);
      if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {
        ensureNoOutParams(ms, boundSql);
        @SuppressWarnings("unchecked")
        List<E> list = (List<E>) tcm.getObject(cache, key);
        if (list == null) {
          list = delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
          tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578 and #116
        }
        return list;
      }
    }
    //前面是緩存處理跟進去
    return delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
  }

我們看下Cache 的實現類

 

有很多,這里就不深究了,繼續往下看,我們看下list = delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql)這行代碼,這是處理一級緩存的方法,點進去看下

這里用到我們前面生成的key了

public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException {
    ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing a query").object(ms.getId());
    if (closed) {
      throw new ExecutorException("Executor was closed.");
    }
    if (queryStack == 0 && ms.isFlushCacheRequired()) {
      clearLocalCache();
    }
    List<E> list;
    try {
      queryStack++;
      list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;
      if (list != null) {
        handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);
      } else {
        //進這里,繼續跟
        list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
      }
    } finally {
      queryStack--;
    }
    if (queryStack == 0) {
      for (DeferredLoad deferredLoad : deferredLoads) {
        deferredLoad.load();
      }
      // issue #601
      deferredLoads.clear();
      if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) {
        // issue #482
        clearLocalCache();
      }
    }
    return list;
  }

我們關注下list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;這行代碼,點進去看下

@Override
  public Object getObject(Object key) {
    return cache.get(key);
  }

我截個圖,看下上圖的PerpetualCache對象底層是怎么實現的

 

 好,很明顯了,這里一級緩存是用的hashmap實現的.

 

下面我們看下二級緩存的代碼,上面的List<E> list = (List<E>) tcm.getObject(cache, key);這行代碼跟進去

public Object getObject(Cache cache, CacheKey key) {
    return getTransactionalCache(cache).getObject(key);
  }

 繼續跟

@Override
  public Object getObject(Object key) {
    // issue #116
    Object object = delegate.getObject(key);
    if (object == null) {
      entriesMissedInCache.add(key);
    }
    // issue #146
    if (clearOnCommit) {
      return null;
    } else {
      return object;
    }
  }

截個圖看下delegate對象的屬性,很多層

 

 我們可以看到所有數據都在這里了.網上找的圖

 再來一段緩存的關鍵代碼,這里就是包裝了一層層對象的代碼

private Cache setStandardDecorators(Cache cache) {
    try {
      MetaObject metaCache = SystemMetaObject.forObject(cache);
      if (size != null && metaCache.hasSetter("size")) {
        metaCache.setValue("size", size);
      }
      if (clearInterval != null) {
        cache = new ScheduledCache(cache);
        ((ScheduledCache) cache).setClearInterval(clearInterval);
      }
      if (readWrite) {
        cache = new SerializedCache(cache);
      }
      cache = new LoggingCache(cache);
      cache = new SynchronizedCache(cache);
      if (blocking) {
        cache = new BlockingCache(cache);
      }
      return cache;
    } catch (Exception e) {
      throw new CacheException("Error building standard cache decorators.  Cause: " + e, e);
    }
  }

好,再來張圖總結一下

 

 最后,如果我們和spring整合,那么此時mybatis一級緩存就會失效,因為sqlsession交給spring管理,會自動關閉session.

關于如何和spring整合就后面再來講吧,下面一段時間,我會先研究一下spring源碼,spring專題見啦

 

posted on 2019-10-14 16:02 路仁甲 閱讀(...) 評論(...) 編輯 收藏