MyBatis 的一次缓存与二次缓存

在数据访问层的开发中，MyBatis 是一款极为流行的持久层框架，它有效地简化了数据库操作的复杂性。而 MyBatis 的缓存机制更是其一大亮点，能够显著提升数据查询的效率，减少数据库的访问次数，从而优化系统性能。本文将深入探讨 MyBatis 的一次缓存和二次缓存，剖析它们的工作原理、应用场景以及如何合理地使用它们。

一、MyBatis 一次缓存：SqlSession 级别的缓存

（一）默认开启的守护者

一次缓存，也被称为一级缓存，是 MyBatis 自带的缓存功能，默认情况下就已经开启，而且是无法关闭的。它的作用范围仅限于同一个 SqlSession。简单来说，只要是在同一个 SqlSession 中进行的多次相同查询，MyBatis 就会智能地利用一次缓存，避免重复查询数据库。

当我们在一个 SqlSession 中执行一条查询语句时，MyBatis 会先检查缓存中是否存在相应的数据。如果存在，就直接从缓存中获取数据并返回，无需再次访问数据库；如果不存在，才会去数据库中查询数据，并将查询结果缓存起来，以供后续相同的查询使用。这种机制在同一个会话中多次查询相同数据时非常有效，能够显著减少数据库的访问次数，提升查询效率。

（二）存储结构揭秘

一次缓存的存储结构是基于 PerpetualCache 的，它使用 HashMap 来存储缓存对象。PerpetualCache 是 MyBatis 缓存框架的一个实现类，它的特点是永久缓存，不会自动进行缓存的淘汰操作。这意味着，只要 SqlSession 未被关闭，一次缓存中的数据就会一直存在，直到 SqlSession 关闭时才会被清空。

这种存储结构简单高效，适用于同一个 SqlSession 内的短期缓存需求。由于其基于内存的特性，数据访问速度非常快，能够很好地满足在一个会话中多次查询相同数据的场景。

（三）使用场景与优势

一次缓存特别适用于在同一个会话中多次查询相同数据的情况。例如，在一个事务中，我们可能需要多次获取某个用户的详细信息。通过一次缓存，我们只需真正查询一次数据库，后续的查询都可以直接从缓存中获取数据，从而节省了宝贵的数据库资源和查询时间。

此外，在一些需要多次关联查询的场景中，一次缓存也能发挥重要作用。比如，先查询用户基本信息，再根据用户 ID 查询其相关的订单信息。如果这些查询都在同一个 SqlSession 中进行，一次缓存可以确保用户基本信息的查询结果被缓存，减少重复查询的开销。

（四）失效条件：缓存的边界

然而，一次缓存并非万能，在以下几种情况下，它会失效：

1. 不同的 SqlSession：如果两个不同的 SqlSession 查询相同的 SQL，即使查询条件完全一致，一次缓存也无法发挥作用，因为它们彼此独立，各自维护自己的缓存空间。

2. 执行更新操作：在查询过程中，如果进行了 insert、update 或 delete 等更新操作，MyBatis 会认为缓存的数据可能已经过期，因此会清空一次缓存。这是为了确保数据的一致性，避免缓存中的数据与数据库中的数据不一致。

3. 手动清除缓存：通过调用 SqlSession 的 clearCache() 方法，我们可以手动清除一次缓存。这在某些特定场景下非常有用，比如在执行了一些可能影响缓存数据的操作后，需要及时清空缓存以确保后续查询的数据是最新的。

二、MyBatis 二次缓存：Mapper 级别的缓存

（一）手动开启的性能 booster

二次缓存，也称为二级缓存，是 MyBatis 提供的另一种缓存机制，它的作用范围比一次缓存更广。二次缓存是基于 Mapper 级别的，也就是说，只要是在同一个 Mapper 中进行的查询，无论使用多少个不同的 SqlSession，都可以共享二次缓存中的数据。

与一次缓存不同，二次缓存默认是关闭的，需要我们手动开启。开启二次缓存通常需要以下步骤：

1. 在 MyBatis 的全局配置文件（如 mybatis-config.xml）中，将 cacheEnabled 设置为 true，以启用二级缓存。这是全局性的配置，决定了整个应用是否使用二级缓存功能。

2. 在具体的 Mapper XML 文件中，添加 <cache /> 标签，表明该 Mapper 使用二级缓存。还可以根据需要配置缓存的类型、大小等属性，例如可以指定缓存的实现类为 PerpetualCache、FifoCache 等，或者设置缓存的大小限制。

（二）存储结构与实现原理

二次缓存的存储结构相对较为灵活，可以根据配置选择不同的缓存实现类。常见的缓存实现类包括：

• PerpetualCache：永久缓存，使用 HashMap 存储缓存对象，不会自动进行缓存的淘汰操作。这种缓存适合数据量较小且更新不频繁的场景。

• FifoCache：先进先出缓存，使用 LinkedList 存储缓存对象，当缓存数量超过设置的值时，会将最先放入的缓存淘汰。这种缓存机制适合对缓存大小有一定限制的场景，能够有效控制内存的使用。

• LruCache：最近最少使用缓存，使用 LinkedHashMap 存储缓存对象，当缓存数量超过设置的值时，会将最近最少使用的缓存淘汰。这种缓存机制在性能和内存使用之间取得了较好的平衡，能够有效地利用有限的缓存空间。

二次缓存的工作原理是基于 Mapper 接口的。当我们在同一个 Mapper 中进行查询操作时，MyBatis 会先检查二级缓存中是否存在相应的数据。如果存在，就直接从二级缓存中获取数据并返回；如果不存在，才会去数据库中查询数据，并将查询结果缓存到二级缓存中，以供后续相同的查询使用。由于二级缓存可以被多个 SqlSession 共享，因此它在查询热点数据时具有显著的优势，能够极大地减少对数据库的查询压力。

（三）使用场景与优势

二次缓存特别适合那些查询频繁但数据相对稳定的场景，比如字典表、菜单表、权限表等静态数据。这些数据通常在系统运行过程中很少发生变化，但会被频繁地查询。通过使用二次缓存，我们可以在多个不同的 SqlSession 之间共享这些热点数据的缓存，从而极大地减少对数据库的查询次数，提升系统的整体性能。

此外，二次缓存还可以与一次缓存结合使用，形成多级缓存机制，进一步优化查询性能。在实际开发中，对于一些复杂的查询业务，合理地利用二级缓存可以显著提高系统的响应速度和资源利用率。

（四）失效与清除机制

需要注意的是，二次缓存也有其失效和清除的机制。当对数据进行更新操作（如 insert、update、delete）并且提交事务后，MyBatis 会自动清空对应的二级缓存，以确保数据的一致性。这是为了防止缓存中的数据与数据库中的数据不一致，导致查询结果错误。

此外，我们也可以通过编程方式手动清除二级缓存。例如，在某些特定的业务场景下，当数据被修改后，需要立即清空相关的缓存，以便后续的查询能够获取到最新的数据。通过手动清除缓存，可以更好地控制缓存的生命周期，确保系统的稳定性和数据的准确性。

三、一次缓存与二次缓存的区别

为了更清晰地理解 MyBatis 的一次缓存和二次缓存，我们可以从以下几个方面进行对比：

（一）作用范围

• 一次缓存：局限于同一个 SqlSession。它只能在同一个会话中被多次查询所共享，不同的 SqlSession 之间无法共享一次缓存中的数据。

• 二次缓存：跨越多个 SqlSession，作用于同一个 Mapper。只要是在同一个 Mapper 中进行的查询，无论使用多少个不同的 SqlSession，都可以共享二级缓存中的数据。这种更广泛的作用范围使得二级缓存能够更好地应对复杂的查询场景。

（二）生命周期

• 一次缓存：与 SqlSession 的生命周期一致。当 SqlSession 关闭时，一次缓存中的数据也会被清空，缓存失效。因此，一次缓存主要适用于短生命周期的会话中的数据缓存。

• 二次缓存：与 MapperFactory 的生命周期一致。应用程序关闭时缓存被清空。由于 MapperFactory 的生命周期通常与整个应用的生命周期相同，因此二级缓存可以长期存在，持续为多个 SqlSession 提供缓存服务。

（三）线程安全性

• 一次缓存：线程私有，不同的 SqlSession 之间互不干扰。由于每个 SqlSession 都有自己的缓存空间，因此在多线程环境下，一次缓存不存在线程安全问题。

• 二次缓存：线程共享，需要考虑多线程环境下的数据安全问题。由于多个 SqlSession 可能同时访问同一个二级缓存，因此在高并发场景下，需要确保缓存的实现类是线程安全的，或者通过其他机制来保证数据的一致性和安全性。

（四）配置与使用

• 一次缓存：无需配置，自动开启。MyBatis 默认就启用了一级缓存，开发者无需进行额外的配置，使用起来非常方便。

• 二次缓存：需要手动配置，相对复杂一些。需要在全局配置文件中启用二级缓存，并在具体的 Mapper 文件中进行相应的配置，指定缓存的实现类、大小等参数。这种灵活性也使得二级缓存能够更好地适应不同的业务需求。

四、总结

MyBatis 的一次缓存和二次缓存各有特点，适用于不同的场景。一次缓存简单易用，适合在同一个会话中多次查询相同数据；二次缓存功能更强大，适合查询热点数据且数据不经常修改的场景。在实际开发中，我们可以根据具体的需求灵活选择和使用这两种缓存机制，从而优化数据库访问性能，提升系统的整体效率。

通过合理地利用 MyBatis 的缓存机制，我们能够在保证数据一致性的前提下，最大限度地减少数据库的访问次数，提高系统的响应速度和资源利用率。然而，需要注意的是，缓存并非万能，过度使用缓存可能导致系统复杂度增加、数据一致性问题等。因此，在使用缓存时，我们需要权衡利弊，根据实际业务需求做出合理的选择。