深入理解MyBatis缓存机制：一二级缓存全解析
引言在现代Web应用中，数据库访问往往是性能瓶颈之一。MyBatis作为流行的持久层框架，其缓存机制是提升应用性能的关键特性。理解MyBatis的一二级缓存不仅有助于优化应用性能，还能避免因缓存不当导致的数据一致性问题。本文将从基础概念到高级原理，全方位解析MyBatis缓存机制。
一、缓存的基本概念：为什么需要缓存？
1.1 缓存的价值
想象一下，如果你每次需要知道时间都去天文台查询，效率会很低。相反，看一眼手表（缓存）就能立即获取时间。MyBatis缓存扮演的就是这个“手表”的角色，它避免了频繁访问数据库（天文台），极大提升了查询效率。
1.2 缓存的经济学原理
[*]时间局部性：刚被访问的数据很可能再次被访问
[*]空间局部性：相邻的数据很可能被一起访问
[*]访问成本：内存访问（纳秒级）vs 磁盘/网络访问（毫秒级）
二、一级缓存：SqlSession级别的缓存
2.1 什么是SqlSession？
在深入一级缓存前，需要先理解SqlSession。SqlSession不是数据库连接（Connection），而是一次数据库对话的抽象：
// SqlSession相当于一次完整对话，不是一通电话
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
try {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 对话中的多次查询
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>userMapper.getUser(1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 第一次查询
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>orderMapper.getOrders(1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 第二次查询
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>accountMapper.getBalance(1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 第三次查询
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>session.commit();<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 确认对话内容
} finally {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>session.close();<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 结束对话
}2.2 一级缓存的核心特性
作用范围：SqlSession内部（一次对话）
默认状态：自动开启，无法关闭
生命周期：随SqlSession创建而创建，随其关闭而销毁
2.3 一级缓存的工作原理
// 示例代码展示一级缓存行为
public void demonstrateLevel1Cache() {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>System.out.println("第一次查询用户1:");
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>User user1 = mapper.selectById(1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 发SQL：SELECT * FROM user WHERE id=1
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>System.out.println("第二次查询用户1:");
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>User user2 = mapper.selectById(1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 不发SQL！从一级缓存读取
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>System.out.println("查询用户2:");
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>User user3 = mapper.selectById(2);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 发SQL：参数不同，缓存未命中
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>System.out.println("修改用户1:");
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>mapper.updateUser(user1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 清空一级缓存
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>System.out.println("再次查询用户1:");
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>User user4 = mapper.selectById(1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 发SQL：缓存被清空
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>session.close();
}2.4 一级缓存的数据结构
一级缓存的实现非常简单直接：
// 一级缓存的核心实现类
public class PerpetualCache implements Cache {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 核心：就是一个ConcurrentHashMap！
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>private final Map<Object, Object> cache = new ConcurrentHashMap<>();
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>@Override
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>public void putObject(Object key, Object value) {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>cache.put(key, value);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 简单的Map.put()
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>@Override
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>public Object getObject(Object key) {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>return cache.get(key);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 简单的Map.get()
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}
}缓存Key的生成规则：
// CacheKey包含以下要素，决定两个查询是否"相同"
// 1. Mapper Id（namespace + method）
// 2. 分页参数（offset, limit）
// 3. SQL语句
// 4. 参数值
// 5. 环境Id
// 这意味着：即使SQL相同，参数不同，也会生成不同的CacheKey2.5 一级缓存的失效场景
[*]执行任何UPDATE/INSERT/DELETE操作
[*]手动调用clearCache()
[*]设置flushCache="true"
[*]SqlSession关闭
[*]查询参数变化（因为CacheKey不同）
三、二级缓存：Mapper级别的全局缓存
3.1 二级缓存的核心特性
作用范围：Mapper级别（跨SqlSession共享）
默认状态：默认关闭，需要手动开启
生命周期：随应用运行而存在
3.2 二级缓存的配置
<settings>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><setting name="cacheEnabled" value="true"/>
</settings>
<mapper namespace="com.example.UserMapper">
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>eviction="LRU"<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>flushInterval="60000"<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>size="1024"<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>readOnly="true"<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>blocking="false"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
</mapper>
<select id="selectById" resultType="User" useCache="true">
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>SELECT * FROM user WHERE id = #{id}
</select>
<update id="updateUser" flushCache="true">
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>UPDATE user SET name = #{name} WHERE id = #{id}
</update>3.3 二级缓存的数据结构
二级缓存不像一级缓存那么简单，它采用了装饰器模式：
二级缓存装饰器链（层层包装）：
┌─────────────────────────┐
│<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>SerializedCache<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>│ ← 序列化存储
│<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>LoggingCache<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/> │ ← 日志统计
│<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>SynchronizedCache<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>│ ← 线程安全
│<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>LruCache<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/> │ ← LRU淘汰
│<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>PerpetualCache<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/> │ ← 基础HashMap
└─────────────────────────┘每个装饰器都有特定功能：
[*]PerpetualCache：基础存储，使用HashMap
[*]LruCache：最近最少使用淘汰
[*]SynchronizedCache：保证线程安全
[*]LoggingCache：记录命中率
[*]SerializedCache：序列化对象，防止修改
3.4 二级缓存的工作流程
public void demonstrateLevel2Cache() {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 用户A查询（第一个访问者）
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>SqlSession sessionA = sqlSessionFactory.openSession();
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>UserMapper mapperA = sessionA.getMapper(UserMapper.class);
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>User user1 = mapperA.selectById(1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 查询数据库
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>sessionA.close();<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 关键：关闭时才会写入二级缓存
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 用户B查询（不同SqlSession）
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>SqlSession sessionB = sqlSessionFactory.openSession();
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>UserMapper mapperB = sessionB.getMapper(UserMapper.class);
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>User user2 = mapperB.selectById(1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 从二级缓存读取，不发SQL
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 管理员更新数据
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>SqlSession sessionC = sqlSessionFactory.openSession();
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>UserMapper mapperC = sessionC.getMapper(UserMapper.class);
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>mapperC.updateUser(user1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 清空相关二级缓存
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>sessionC.commit();
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>sessionC.close();
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 用户D再次查询
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>SqlSession sessionD = sqlSessionFactory.openSession();
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>UserMapper mapperD = sessionD.getMapper(UserMapper.class);
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>User user3 = mapperD.selectById(1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 缓存被清，重新查询数据库
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>sessionD.close();
}3.5 二级缓存的同步机制
二级缓存有一个重要特性：事务提交后才更新。这意味着：
// 场景：事务内查询，事务提交前其他会话看不到更新
SqlSession session1 = sqlSessionFactory.openSession();
UserMapper mapper1 = session1.getMapper(UserMapper.class);
// 修改数据，但未提交
mapper1.updateUser(user);
// 此时二级缓存还未更新
// 另一个会话查询
SqlSession session2 = sqlSessionFactory.openSession();
UserMapper mapper2 = session2.getMapper(UserMapper.class);
User user2 = mapper2.selectById(1);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 可能读到旧数据！
session1.commit();<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 提交后，二级缓存才会更新
// 之后的新查询才会看到新数据四、一二级缓存的对比与选择
4.1 核心差异对比
特性一级缓存二级缓存作用范围SqlSession内部Mapper级别，跨SqlSession默认状态开启关闭数据结构简单HashMap装饰器链共享性私有，不共享公共，所有会话共享生命周期随SqlSession创建销毁随应用运行持久存在性能影响极小（内存访问）中等（可能有序列化开销）适用场景会话内重复查询跨会话共享查询4.2 生活化比喻
一级缓存 = 私人对话记忆
[*]你和朋友的聊天内容，只有你们两人知道
[*]聊天结束（SqlSession关闭），记忆逐渐模糊
二级缓存 = 公司公告栏
[*]重要通知写在公告栏，所有员工都能看到
[*]通知更新时，需要擦掉旧的，写上新的
[*]公告栏内容持久存在，直到被更新
4.3 使用场景建议
适合一级缓存的场景：
// 场景1：方法内多次查询相同数据
public void processOrder(Long orderId) {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>Order order1 = validateOrder(orderId);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 第一次查数据库
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>Order order2 = calculateDiscount(orderId);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 走一级缓存
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>Order order3 = generateInvoice(orderId);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 走一级缓存
}
// 场景2：循环内查询
for (int i = 0; i < 100; i++) {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>Config config = configMapper.getConfig("system_timeout");
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 只有第一次查数据库，后续99次走缓存
}适合二级缓存的场景：
// 场景1：读多写少的配置数据
SystemConfig config = configMapper.getConfig("app_settings");
// 多个用户频繁读取，很少修改
// 场景2：热门商品信息
Product product = productMapper.getHotProduct(666);
// 商品详情页，大量用户访问同一商品
// 场景3：静态字典数据
List<City> cities = addressMapper.getAllCities();
// 城市列表，很少变化不适合缓存的场景：
// 场景1：实时性要求高的数据
Stock stock = stockMapper.getRealTimeStock(productId);
// 库存信息，需要实时准确
// 场景2：频繁更新的数据
UserBalance balance = accountMapper.getBalance(userId);
// 用户余额，每次交易都变化
// 场景3：大数据量查询
List<Log> logs = logMapper.getTodayLogs();
// 数据量大，缓存占用内存过多五、缓存的高级特性与原理
5.1 缓存淘汰策略
MyBatis提供了多种淘汰策略：
可用策略：
[*]LRU（Least Recently Used）：最近最少使用（默认）
[*]FIFO（First In First Out）：先进先出
[*]SOFT：软引用，内存不足时被GC回收
[*]WEAK：弱引用，GC时立即回收
5.2 LRU缓存的实现原理
public class LruCache implements Cache {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>private final Cache delegate;
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 使用LinkedHashMap实现LRU
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>private Map<Object, Object> keyMap;
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>private Object eldestKey;
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>public void setSize(final int size) {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>keyMap = new LinkedHashMap<Object, Object>(size, .75F, true) {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>@Override
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Object, Object> eldest) {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>boolean tooBig = size() > size;
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>if (tooBig) {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>eldestKey = eldest.getKey();
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>return tooBig;
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>};
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>@Override
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>public Object getObject(Object key) {
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 访问时更新顺序
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>keyMap.get(key);
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>return delegate.getObject(key);
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}
}5.3 缓存查询的完整流程
查询执行流程：
1. 请求到达CachingExecutor（二级缓存入口）
2. 生成CacheKey（包含SQL、参数等信息）
3. 查询二级缓存
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/> └─ 命中 → 返回结果
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/> └─ 未命中 → 继续
4. 查询一级缓存
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/> └─ 命中 → 返回结果，并放入二级缓存（事务提交时）
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/> └─ 未命中 → 继续
5. 查询数据库
6. 结果存入一级缓存
7. 事务提交时，一级缓存刷入二级缓存
8. 返回结果六、缓存的最佳实践与避坑指南
6.1 最佳实践
1. 合理配置缓存大小
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>2. 设置合理的刷新间隔
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>3. 选择性使用缓存
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>SELECT * FROM realtime_table<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>SELECT * FROM important_table4. 关联查询的缓存策略
<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>6.2 常见问题与解决方案
问题1：脏读问题
场景：一个会话修改数据但未提交，另一个会话从二级缓存读取到旧数据。
解决方案：
// 设置事务隔离级别@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED)public void updateUser(User user) {<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>userMapper.updateUser(user);}// 或者在Mapper中设置flushCache@Update("UPDATE user SET name=#{name} WHERE id=#{id}")@Options(flushCache = Options.FlushCachePolicy.TRUE)int updateUser(User user);问题2：内存溢出
场景：缓存大量数据导致JVM内存不足。
解决方案：
[*]设置合理的缓存大小和淘汰策略
[*]使用软引用/弱引用缓存
[*]定期清理不活跃的缓存
问题3：分布式环境缓存不一致
场景：多台服务器，每台有自己的缓存，数据不一致。
解决方案：
[*]使用集中式缓存（Redis、Memcached）替代默认二级缓存
[*]实现自定义Cache接口：
public class RedisCache implements Cache {<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>private JedisPool jedisPool;<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>@Override<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>public void putObject(Object key, Object value) {<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>jedis.set(serialize(key), serialize(value));<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>@Override<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>public Object getObject(Object key) {<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>byte[] value = jedis.get(serialize(key));<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>return deserialize(value);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}}问题4：缓存穿透
场景：查询不存在的数据，每次都查数据库。
解决方案：
// 缓存空对象public User getUser(Long id) {<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>User user = userMapper.selectById(id);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>if (user == null) {<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>// 缓存空值，设置短过期时间<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>cacheNullValue(id);<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>return null;<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>}<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>return user;}6.3 监控与调试
开启缓存日志
# 查看缓存命中情况
logging.level.org.mybatis=DEBUG
logging.level.com.example.mapper=TRACE监控缓存命中率
// 获取缓存统计信息Cache cache = sqlSession.getConfiguration()<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>.getCache("com.example.UserMapper");if (cache instanceof LoggingCache) {<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>LoggingCache loggingCache = (LoggingCache) cache;<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>System.out.println("命中次数: " + loggingCache.getHitCount());<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>System.out.println("未命中次数: " + loggingCache.getMissCount());<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>System.out.println("命中率: " +<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/> (loggingCache.getHitCount() * 100.0 /<cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/><cache size="1024"/><cache flushInterval="1800000"/>(loggingCache.getHitCount() + loggingCache.getMissCount())) + "%");}七、总结与思考
7.1 核心要点回顾
[*]一级缓存：SqlSession级别，自动开启，基于HashMap，简单高效
[*]二级缓存：Mapper级别，需手动开启，基于装饰器模式，功能丰富
[*]缓存Key：由SQL、参数等要素生成，决定查询是否"相同"
[*]事务同步：二级缓存在事务提交后才更新，避免脏读
[*]适用场景：根据数据特点选择合适的缓存策略
7.2 设计思想启示
MyBatis缓存设计体现了几个重要软件设计原则：
[*]单一职责原则：每个缓存装饰器只负责一个功能
[*]开闭原则：通过装饰器模式，无需修改原有代码即可扩展功能
[*]接口隔离：Cache接口定义清晰，便于自定义实现
7.3 实际应用建议
在实际项目中：
[*]从小开始：先使用一级缓存，确有需要再开启二级缓存
[*]测试验证：上线前充分测试缓存效果和内存占用
[*]监控调整：生产环境监控缓存命中率，根据实际情况调整配置
[*]文档记录：记录缓存配置和策略，便于团队协作和维护
7.4 未来展望
随着微服务和云原生架构的普及，MyBatis缓存也在演进：
[*]分布式缓存集成：更好支持Redis等分布式缓存
[*]多级缓存策略：本地缓存+分布式缓存的组合使用
[*]智能缓存管理：基于访问模式的自动缓存优化
结语
MyBatis缓存机制是一个看似简单实则精妙的设计。理解它不仅能帮助我们优化应用性能，还能加深对缓存设计模式的理解。记住，缓存是提升性能的利器，但也可能成为数据一致的陷阱。合理使用、谨慎配置、持续监控，才能让缓存真正为应用赋能。
缓存不是银弹，而是需要精心调校的利器。 在实际开发中，应根据业务特点、数据特性和访问模式，选择最合适的缓存策略，在性能与一致性之间找到最佳平衡点。
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