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Mybatis源码分析之Cache一级缓存原理（四）

分类: 文章 • 2024-03-14 14:02:10

之前的文章我已经基本讲解到了SqlSessionFactory、SqlSession、Excutor以及Mpper执行SQL过程，下面我来了解下myabtis的缓存，

它的缓存分为一级缓存和二级缓存，本文我们主要分析下一级缓存。

先看一个例子，代码还是之前（第一篇）的的demo

 public static void main(String[] args) throws Exception {
SqlSessionFactory sessionFactory = ;String resource = "configuration.xml";sessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder.build(Resources.getResourceAsReader(resource));SqlSession sqlSession = sessionFactory.openSession;UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
System.out.println(userMapper.findUserById(1));
System.out.println(userMapper.findUserById(1));
}

上面代码我们执行了两次userMapper.findUserById(1)，结果如下图

Mybatis源码分析之Cache一级缓存原理（四）

从执行结果看，DB的查询只有1次，那么第二次的查询结果是在怎么来的呢？

 

一：什么是一级缓存

每当我们使用MyBatis开启一次和数据库的会话，MyBatis会创建出一个SqlSession对象表示一次数据库会话。 在对数据库的一次会话中，我们有可能会反复地执行完全相同的查询语句，如果不采取一些措施的话，每一次查询都会查询一次数据库,而我们在极短的时间内做了完全相同的查询，那么它们的结果极有可能完全相同，由于查询一次数据库的代价很大，这有可能造成很大的资源浪费。

为了解决这一问题，减少资源的浪费，MyBatis会在表示会话的SqlSession对象中建立一个简单的缓存，将每次查询到的结果结果缓存起来，当下次查询的时候，如果判断先前有个完全一样的查询，会直接从缓存中直接将结果取出，返回给用户，不需要再进行一次数据库查询了。

基本的流程示意图如下：

Mybatis源码分析之Cache一级缓存原理（四）

对于会话（Session）级别的数据缓存，我们称之为一级数据缓存，简称一级缓存。

 

二：如何执行缓存

我们知道mybatis的SQL执行最后是交给了Executor执行器来完成的，我们看下BaseExecutor类的源码

 @Override
public <E> List<E> 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);}@SuppressWarnings("unchecked")@Overridepublic <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 == ? (List<E>) localCache.getObject(key) : ;//localCache 本地缓存if (list != ) {handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);} else {list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql); //如果缓存没有就走DB}} finally {queryStack--;}if (queryStack == 0) {for (DeferredLoad deferredLoad : deferredLoads) {deferredLoad.load;}// issue #601deferredLoads.clear;if (configuration.getLocalCacheScope == LocalCacheScope.STATEMENT) {// issue #482clearLocalCache;}}return list;}private <E> List<E> queryFromDatabase(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException {
List<E> list;localCache.putObject(key, EXECUTION_PLACEHOLDER);try {list = doQuery(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);} finally {localCache.removeObject(key);//清空现有缓存数据}localCache.putObject(key, list);//新的结果集存入缓存if (ms.getStatementType == StatementType.CALLABLE) {localOutputParameterCache.putObject(key, parameter);}return list;}

通过上面的三个方法我们基本已经看明白了缓存的使用，它的本地缓存使用的是PerpetualCache类，内部其实还是一个HashMap，只是稍微做了封装而已。

我们再看下天的Key是如何生成的

 CacheKey key = createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql);
 @Override
public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {
if (closed) {throw new ExecutorException("Executor was closed.");}CacheKey cacheKey = new CacheKey;cacheKey.update(ms.getId);cacheKey.update(Integer.valueOf(rowBounds.getOffset));cacheKey.update(Integer.valueOf(rowBounds.getLimit));cacheKey.update(boundSql.getSql);List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings;
TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration.getTypeHandlerRegistry;// mimic DefaultParameterHandler logicfor (int i = 0; i < parameterMappings.size; i++) {
ParameterMapping parameterMapping = parameterMappings.get(i);
if (parameterMapping.getMode != ParameterMode.OUT) {
Object value;String propertyName = parameterMapping.getProperty;
if (boundSql.hasAdditionalParameter(propertyName)) {value = boundSql.getAdditionalParameter(propertyName);} else if (parameterObject == ) {value = ;} else if (typeHandlerRegistry.hasTypeHandler(parameterObject.getClass)) {value = parameterObject;} else {MetaObject metaObject = configuration.newMetaObject(parameterObject);value = metaObject.getValue(propertyName);}cacheKey.update(value);}}if (configuration.getEnvironment != ) {// issue #176cacheKey.update(configuration.getEnvironment.getId);}return cacheKey;}

它是通过statementId,params,rowBounds，BoundSql来构建一个key值，根据这个key值去缓存Cache中取出对应的key值存储的缓存结果。

我们用一张图来看清楚一级缓存的基本流程（本图网上早来的，自己懒得画了）

Mybatis源码分析之Cache一级缓存原理（四）

 

三：一级缓存生命周期

1. MyBatis在开启一个数据库会话时，会创建一个新的SqlSession对象，SqlSession对象中会有一个新的Executor对象，

Executor对象中持有一个新的PerpetualCache对象；当会话结束时，SqlSession对象及其内部的Executor对象还有PerpetualCache对象也一并释放掉。

2. 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。

3. 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。

4.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。

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