Mybatis 缓存机制解析

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本文作者：Kevin

引言：

Mybatis是一款常用的Java数据库访问层框架，他很好的封装了数据层的jdbc操作，也将Java的对象与数据库数据进行了转换，为数据调用提供了便捷。

作为数据持久化框架，Mybatis也有着自己的缓存机制，缓存在提高重复查询效率的同时，也带来了读脏数据的风险，充分理解Mybatis的缓存机制才能让我们在开发中正确使用Mybatis缓存。

1. Mybatis缓存总览：
在讨论缓存前，先看看Mybatis总体的实现原理
Mybatis的实现流程大致如下图所示：
1.1 Mybatis流程图.jpg

Mybatis在通过config配置文件创建SqlSessionFactory，随后使用SqlSessionFactory开启SqlSession，再获得Mapper并映射Sql语句，进入Executor进行查询。通过各类Handler处理参数等，调用底层原生Jdbc完成查询，最后如果有返回数据，使用MappedStatement完成结果的映射，转化成Java对象。

可以看到缓存在整个流程的Executor处被使用，Executor会先判断缓存，如果命中了缓存，将直接返回缓存中的结果。反之，如果没有命中，就会继续之后的步骤去数据库查询。

2. 缓存对象的实现：
Mybatis缓存使用一个Cache对象，一级二级缓存通用。通过阅读源码可以看到，Mybatis的Cache的底层依然是一个HashMap。
2.1 底层实现PerpetualCache.jpg

随后通过各种装饰类对缓存进行层层装饰，以实现各种功能，也隔离了不同功能逻辑。
2.2 cache装饰类.jpg

比如SynchronizeCache实现了线程同步cache，内部方法使用synchronized进行了修饰，LoggingCache实现了日志功能，LruCache实现了最近最少使用算法，FifoCache实现了先进先出算法。

缓存Cache的Key值是通过mappedStementId + offset + limit + SQL + queryParams + environment来生成的CacheKey对象。CacheKey类内包含属性哈希值(hashcode)，校验和(checksum)，count计数与对象列表。在判断命中时会优先判断哈希，校验和与计数，提高判断效率，如果都一样再对对象列表进行逐一判断。
2.3 CecheKey内部属性.jpg

3. 一级缓存：
Mybatis默认开启一级缓存，缓存默认是session级别，同一个会话中的重复Sql语句都可以使用缓存。同样要注意的是，两个session的缓存是不会相互影响的，所以要注意分布式查询可能会引起读脏数据的情况。

每个Executor都拥有自己的localCache.在得到Sql语句后，先匹配缓存，如果缓存命中就不会继续执行，直接返回缓存结果。如果没有命中，查询数据库后会将结果写入localCache。

之前说过，缓存在Executor被使用，SqlSession在执行update/insert/delete时都会执行Excutor的update方法，并在其中清空localCache。
3.1.jpg

而在查询(query)时，会先生成CacheKey对象，对查询数据进行缓存匹配。在最后完成全部的查询操作后，如果缓存的级别是statement将会清空localCache，而如果是session级别缓存就会被保留，供session再次调用。

总的来说，Mybatis的一级缓存的实现还是比较简单的，每个SqlSession都持有一个Executor。并在Executor维护一个Local Cache（HashMap）来实现SqlSession级别的缓存，相对的对于分布式多SqlSession的支持就比较差，甚至可能造成脏数据问题。

多SqlSession脏数据问题实验：


public void test() {
   SqlSession sqlSession1 = sqlSessionFactory.openSession(true);
   SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession(true);

   BanIpMapper banIpMapper1 = sqlSession1.getMapper(BanIpMapper.class);
   BanIpMapper banIpMapper2 = sqlSession2.getMapper(BanIpMapper.class);

   System.out.println("session1 read" + banIpMapper1.selectByPrimaryKey(1));
   System.out.println("session1 read" + banIpMapper1.selectByPrimaryKey(1));
   System.out.println("session2 update" + banIpMapper2.updateByPrimaryKey(new BanIp(1, "1.2.3.4")));
   System.out.println("session1 read" + banIpMapper1.selectByPrimaryKey(1));
   System.out.println("session2 read" + banIpMapper2.selectByPrimaryKey(1));
}

3.2.jpg

可以看到在session2更新后session1读到了脏数据。

4. 二级缓存
Mybatis也提供了二级缓存功能，主要解决了跨SqlSession的缓存问题，让我们来看看他是如何实现的。

二级缓存的实现主要是通过CachingExecutor类来实现的，如果开启了二级缓存，会使用CachingExecutor包装Executor，CachingExecutor负责与全局二级缓存交互。
4.1 二级缓存流程图.jpg

CachingExecutor会优先查询二级缓存，如果没有匹配在委托给它包装的Executor匹配一级缓存或查询数据库。所以数据查询的优先级是二级缓存->一级缓存->数据库。
4.2 Executor.jpg

二级缓存的范围不再是session或statement而是全局，通过为每个语句设置不同的namespace（cache标签）来规划缓存的更新等。同一个namespace的缓存是同时清除，同时提交的。二级缓存通过TransactionalCacheManager管理，内部是一个HashMap来储存多个namespace的事务缓存。在进行Executer提交与回滚时，TransactionalCacheManager内的缓存也会全部进行提交与回滚。
4.3.jpg
4.4.jpg
4.5.jpg

TansactionalCache对象包含几个特殊属性，entriesMissedInCache用于储存未命中的Key，用于计算命中率。作为二级缓存内的缓存单元，TansactionalCache是基于事务的缓存，在事务提交之前，缓存不会被清除，防止事务回滚后缓存失效。通过阅读源码可以发现，这一控制通过clearOnCommit标志实现，在执行clear() 时将标志设为true，而不是直接删除。等到事务提交，调用缓存commit() 时判断标志，如果clearOnCommit为true，才真正清除缓存。同样的，缓存在被存入后会先暂存在entriesToAddOnCommit中，等到事务提交后，才会将其中的数据推给delegate缓存存储。
4.6.jpg

先对一级缓存，二级缓存通过namespace来管控全局缓存，细化了缓存的控制，同时也实现了缓存在session间的共享。但是同时，由于不同namespace之间的隔离，在多表查询时，非常容易出现脏数据（多表查询与各个表的更新语句在不同一个namespace时，单个表更新不会刷新多表查询的缓存）。如果为了解决多表查询脏数据问题，而将多个表格的操作放在同一个namespace中，又会导致缓存颗粒度很大，导致频繁刷新缓存。二级缓存也没有解决分布式调用的脏数据问题

总结：
Mybatis作为一个数据访问层框架，在缓存部分使用了较为简单的设计，基本实现了本地缓存的能力，也实现了多功能缓存与多SqlSession缓存共享。但是对分布式环境的支持较差，二级缓存设计也存在缺陷。建议使用第三方缓存，而不是直接使用Mybatis的缓存功能。当然Mybatis在缓存设计中的一些方法，比如使用装饰类分离功能逻辑，对事务逻辑的处理还是值得学习借鉴的。

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