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2020
09-24

MyBatis缓存功能原理及实例解析

缓存

1、简介

查询 : 连接数据库,耗资源!

一次查询的结果,给他暂存在一个可以直接取到的地方!--->内存 : 缓存

我们再次查询相同数据的时候,直接走缓存,就不用走数据库了

什么是缓存:

  • 存在内存中的临时数据
  • 将用户经常查询的数据放在缓存(内存)中,用户去查询数据就不用从磁盘上(关系型数据库数据文件)查询
  • 从缓存中查询,从而提高查询效率,解决了高并发系统的性能问题

为什么使用缓存:

  • 减少和数据库的交互此数,减少系统开销,提高系统效率
  • 什么样的数据能使用缓存:
  • 经常查询并且不经常改变的数据

2、MyBatis缓存

  • MyBatis包含一个非常强大的查询缓存特性,它可以非常方便地定制和配置缓存。缓存可以极大的提升查询效率
  • MyBatis系统中默认定义了两级缓存:一级缓存和二级缓存
    • 默认情况下,只有一级缓存开启。(SqlSession级别的缓存,也称为本地缓存)
    • 二级缓存需要手动开启和配置,他是基于namespace级别的缓存
    • 未来提高扩展性,MyBatis定义了缓存接口Cache。我们可以通过实现Cache接口来自定义二级缓存

3、一级缓存

  • 一级缓存也叫本地缓存:SqlSession
  • 与数据同义词会话期间查询到的数据会放在本地缓存中
  • 以后如果需要获取相同的数据,直接从缓存中拿,没有必要再去查询数据

测试步骤

  • 开启日志
  • 测试在一个Session中查询两次相同的记录
  • 查看日志输出

缓存失效的情况:

  • 查询不同的东西
  • 增删改操作,可能会改变原来的数据,所以必定会刷新缓存
  • 查询不同的Mapper.xml
  • 手动清理缓存

sqlsession.clearCache(); //手动清理缓存

小结:一级缓存默认是开启的,只在一次SqlSession中有效,也就是拿到连接到关闭连接这个区间段

一级缓存就是一个Map

4、二级缓存

  • 二级缓存也叫全局缓存,一级缓存作用域太低了,所以诞生了二级缓存
  • 基于namespace级别的缓存,一个名称空间,对应一个二级缓存
  • 工作机制
    • 一个会话查询一条记录,这个数据就会被放在当前会话的一级缓存中
    • 如果当前会话关闭了,这个会话对应的一级缓存就没了;但是我们想要的是,会话关闭了,一级缓存中的数据会被保存到二级缓存中
    • 新的会话查询信息,就可以从二级缓存中获取内容
    • 不同的mapper查出的数据会放在自己对应的缓存(map)中

步骤:

开启全局缓存

<!--显式的开启全局缓存-->
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>

在要使用二级缓存的Mapper中开启

<!--在当前Mapper.xml中使用二级缓存-->
<cache/>
也可以自定义参数
<cache eviction="FIFO"
flushInterval="60000"
size="512"
readOnly="true"/>

测试

问题:我们需要将实体类序列化!否则就会报错

java.io.NotSerializableException: com.rui.pojo.User

小结:

  • 只有开启了二级缓存,在同一个Mapper下就有效
  • 所有的数据都会先放在一级缓存中
  • 只有当会话提交,或者关闭的时候,才会提交到二级缓存中

5、缓存原理

6、自定义缓存——ehcache

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider

要在程序中使用ehcache,先要导包

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.mybatis.caches/mybatis-ehcache -->
<dependency>
  <groupId>org.mybatis.caches</groupId>
  <artifactId>mybatis-ehcache</artifactId>
  <version>1.1.0</version>
</dependency>

然后在mapper中指定使用ehcache缓存实现

<!--在当前Mapper.xml中使用二级缓存-->
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"/>

导入配置文件 ehcache.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
     xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
     updateCheck="false">
  <!--
    diskStore:为缓存路径,ehcache分为内存和磁盘两级,此属性定义磁盘的缓存位置。参数解释如下:
    user.home ? 用户主目录
    user.dir ? 用户当前工作目录
    java.io.tmpdir ? 默认临时文件路径
   -->
  <diskStore path="java.io.tmpdir/Tmp_EhCache"/>
  <!--
    defaultCache:默认缓存策略,当ehcache找不到定义的缓存时,则使用这个缓存策略。只能定义一个。
   -->
  <!--
   name:缓存名称。
   maxElementsInMemory:缓存最大数目
   maxElementsOnDisk:硬盘最大缓存个数。
   eternal:对象是否永久有效,一但设置了,timeout将不起作用。
   overflowToDisk:是否保存到磁盘,当系统当机时
   timeToIdleSeconds:设置对象在失效前的允许闲置时间(单位:秒)。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用,可选属性,默认值是0,也就是可闲置时间无穷大。
   timeToLiveSeconds:设置对象在失效前允许存活时间(单位:秒)。最大时间介于创建时间和失效时间之间。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用,默认是0.,也就是对象存活时间无穷大。
   diskPersistent:是否缓存虚拟机重启期数据 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false.
   diskSpoolBufferSizeMB:这个参数设置DiskStore(磁盘缓存)的缓存区大小。默认是30MB。每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。
   diskExpiryThreadIntervalSeconds:磁盘失效线程运行时间间隔,默认是120秒。
   memoryStoreEvictionPolicy:当达到maxElementsInMemory限制时,Ehcache将会根据指定的策略去清理内存。默认策略是LRU(最近最少使用)。你可以设置为FIFO(先进先出)或是LFU(较少使用)。
   clearOnFlush:内存数量最大时是否清除。
   memoryStoreEvictionPolicy:可选策略有:LRU(最近最少使用,默认策略)、FIFO(先进先出)、LFU(最少访问次数)。
   FIFO,first in first out,这个是大家最熟的,先进先出。
   LFU, Less Frequently Used,就是上面例子中使用的策略,直白一点就是讲一直以来最少被使用的。如上面所讲,缓存的元素有一个hit属性,hit值最小的将会被清出缓存。
   LRU,Least Recently Used,最近最少使用的,缓存的元素有一个时间戳,当缓存容量满了,而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候,那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存。
  -->
  <defaultCache
      eternal="false"
      maxElementsInMemory="10000"
      overflowToDisk="false"
      diskPersistent="false"
      timeToIdleSeconds="1800"
      timeToLiveSeconds="259200"
      memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
 
  <cache
      name="cloud_user"
      eternal="false"
      maxElementsInMemory="5000"
      overflowToDisk="false"
      diskPersistent="false"
      timeToIdleSeconds="1800"
      timeToLiveSeconds="1800"
      memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
 
</ehcache>

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持自学编程网。

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