本文是作者原创,版权归作者所有.若要转载,请注明出处.本文只贴我觉得比较重要的源码,其他不重要非关键的就不贴了
我们知道.使用缓存可以更快的获取数据,避免频繁直接查询数据库,节省资源.
MyBatis缓存有一级缓存和二级缓存.
1.一级缓存也叫本地缓存,默认开启,在一个sqlsession内有效.当在同一个sqlSession里面发出同样的sql查询请求，Mybatis会直接从缓存中查找。如果没有则从数据库查找
下面我们贴一下一级缓存的测试结果
String resource = "mybatis.xml";
//读取配置文件,生成读取流
InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource);
//返回的DefaultSqlSessionFactory是SqlSessionFactory接口的实现类,
//这个类只有一个属性,就是Configuration对象,Configuration对象用来存放读取xml配置的信息
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
//SqlSession是与数据库打交道的对象 SqlSession对象中有上面传来的Configuration对象,
//SqlSession对象还有executor处理器对象,executor处理器有一个dirty属性,默认为false
//返回的DefaultSqlSession是SqlSession接口的实现类
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
//SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
//通过动态代理实现接口 ,用动态代理对象去帮我们执行SQL
//这里生成mapper实际类型是org.apache.ibatis.binding.MapperProxy
DemoMapper mapper = sqlSession.getMapper(DemoMapper.class);
DemoMapper mapper2 = sqlSession.getMapper(DemoMapper.class);
//这里用生成的动态代理对象执行
String projId="0124569b738e405fb20b68bfef37f487";
String sectionName="标段";
List<ProjInfo> projInfos = mapper.selectAll(projId, sectionName);
List<ProjInfo> projInfos2 = mapper2.selectAll(projId, sectionName);
System.out.println(projInfos.hashCode());//这里和下面那条的查询结果的hashcode是一样的
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());//这里和上面两条的查询结果的hashcode是不一样的
好,我们可以看到,上面两条的查询结果的hashcode一样,第三条不一样,一级缓存生效了
2.二级缓存是mapper级别的，就是说二级缓存是以Mapper配置文件的namespace为单位创建的。
二级缓存默认是不开启的，需要手动开启二级缓存,如下需要在mybatis配置文件中的settting标签里面加入开启
<settings>
<!-- 开启二级缓存。value值填true -->
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>
<!-- 配置默认的执行器。SIMPLE 就是普通的执行器；
REUSE 执行器会重用预处理语句（prepared statements）； BATCH 执行器将重用语句并执行批量更新。默认SIMPLE -->
<setting name="defaultExecutorType" value="SIMPLE"/>
</settings>
实现二级缓存的时候，MyBatis要求返回的对象必须是可序列化的,如图
还要在mapper,xml文件中添加cache标签,标签里的readOnly属性需填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>
我们再来看下二级缓存的运行结果
我们可以看到二级缓存也生效了.
下面来看看缓存的源码,大家猜底层是使用什么实现的,前面的流程就不一一看了,主要贴一下缓存的代码,
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);
//这个跟进去看戏,应该是真正的jdbc操作了
return query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}
我们可以看到,上面的生成了一个缓存的key,具体怎么实现的就先不看了,看下key这个对象有什么属性吧
我们可以看到,key对象有这条sql语句除了结果之外的所有信息,还有hashcode等等,我们继续跟进去
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,这里的cache是接口,有多个实现类
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;
}
}
//前面是缓存处理跟进去
return delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}
我们看下Cache 的实现类
有很多,这里就不深究了,继续往下看,我们看下list = delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql)这行代码,这是处理一级缓存的方法,点进去看下
这里用到我们前面生成的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 {
//进这里,继续跟
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;
}
我们关注下list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;这行代码,点进去看下
@Override
public Object getObject(Object key) {
return cache.get(key);
}
我截个图,看下上图的PerpetualCache对象底层是怎么实现的
好,很明显了,这里一级缓存是用的hashmap实现的.
下面我们看下二级缓存的代码,上面的List<E> list = (List<E>) tcm.getObject(cache, key);这行代码跟进去
public Object getObject(Cache cache, CacheKey key) {
return getTransactionalCache(cache).getObject(key);
}
继续跟
@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;
}
}
截个图看下delegate对象的属性,很多层
我们可以看到所有数据都在这里了.网上找的图
再来一段缓存的关键代码,这里就是包装了一层层对象的代码
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,再来张图总结一下
最后,如果我们和spring整合,那么此时mybatis一级缓存就会失效，因为sqlsession交给spring管理,会自动关闭session.
关于如何和spring整合就后面再来讲吧,下面一段时间,我会先研究一下spring源码,spring专题见啦