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Mybaits 源码解析 (九)----- 全网最详细,没有之一:一级缓存和二级缓存源码分析

时间:2019-11-09 12:00:00 来源:互联网 作者: 神秘的大神 字体:

像Mybatis、Hibernate这样的ORM框架,封装了JDBC的大部分操作,极大的简化了我们对数据库的操作。

在实际项目中,我们发现在一个事务中查询同样的语句两次的时候,第二次没有进行数据库查询,直接返回了结果,实际这种情况我们就可以称为缓存。

Mybatis的缓存级别

 一级缓存

  • MyBatis的一级查询缓存(也叫作本地缓存)是基于org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache 类的 HashMap本地缓存,其作用域是SqlSession,myBatis 默认一级查询缓存是开启状态,且不能关闭。
  • 在同一个SqlSession中两次执行相同的 sql查询语句,第一次执行完毕后,会将查询结果写入到缓存中,第二次会从缓存中直接获取数据,而不再到数据库中进行查询,这样就减少了数据库的访问,从而提高查询效率。
  • 基于PerpetualCache 的 HashMap本地缓存,其存储作用域为 Session,PerpetualCache 对象是在SqlSession中的Executor的localcache属性当中存放,当 Session flush 或 close 之后,该Session中的所有 Cache 就将清空。

二级缓存

  • 二级缓存与一级缓存其机制相同,默认也是采用 PerpetualCache,HashMap存储,不同在于其存储作用域为 Mapper(Namespace),每个Mapper中有一个Cache对象,存放在Configration中,并且将其放进当前Mapper的所有MappedStatement当中,并且可自定义存储源,如 Ehcache。
  • Mapper级别缓存,定义在Mapper文件的标签并需要开启此缓存

用下面这张图描述一级缓存和二级缓存的关系。

CacheKey

在 MyBatis 中,引入缓存的目的是为提高查询效率,降低数据库压力。既然 MyBatis 引入了缓存,那么大家思考过缓存中的 key 和 value 的值分别是什么吗?大家可能很容易能回答出 value 的内容,不就是 SQL 的查询结果吗。那 key 是什么呢?是字符串,还是其他什么对象?如果是字符串的话,那么大家首先能想到的是用 SQL 语句作为 key。但这是不对的,比如:

SELECT * FROM user where id > ?

id > 1 和 id > 10 查出来的结果可能是不同的,所以我们不能简单的使用 SQL 语句作为 key。从这里可以看出来,运行时参数将会影响查询结果,因此我们的 key 应该涵盖运行时参数。除此之外呢,如果进行分页查询也会导致查询结果不同,因此 key 也应该涵盖分页参数。综上,我们不能使用简单的 SQL 语句作为 key。应该考虑使用一种复合对象,能涵盖可影响查询结果的因子。在 MyBatis 中,这种复合对象就是 CacheKey。下面来看一下它的定义。

public class CacheKey implements Cloneable, Serializable {

    private static final int DEFAULT_MULTIPLYER = 37;
    private static final int DEFAULT_HASHCODE = 17;

    // 乘子,默认为37
    private final int multiplier;
    // CacheKey 的 hashCode,综合了各种影响因子
    private int hashcode;
    // 校验和
    private long checksum;
    // 影响因子个数
    private int count;
    // 影响因子集合
    private List updateList;

    public CacheKey() {
        this.hashcode = DEFAULT_HASHCODE;
        this.multiplier = DEFAULT_MULTIPLYER;
        this.count = 0;
        this.updateList = new ArrayList();
    }

    /** 每当执行更新操作时,表示有新的影响因子参与计算 
     *  当不断有新的影响因子参与计算时,hashcode 和 checksum 将会变得愈发复杂和随机。这样可降低冲突率,使 CacheKey 可在缓存中更均匀的分布。
     */
    public void update(Object object) {
            int baseHashCode = object == null ? 1 : ArrayUtil.hashCode(object);
        // 自增 count
        count++;
        // 计算校验和
        checksum += baseHashCode;
        // 更新 baseHashCode
        baseHashCode *= count;

        // 计算 hashCode
        hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;

        // 保存影响因子
        updateList.add(object);
    }

    /**
     *  CacheKey 最终要作为键存入 HashMap,因此它需要覆盖 equals 和 hashCode 方法
     */
    public boolean equals(Object object) {
        // 检测是否为同一个对象
        if (this == object) {
            return true;
        }
        // 检测 object 是否为 CacheKey
        if (!(object instanceof CacheKey)) {
            return false;
        }
        final CacheKey cacheKey = (CacheKey) object;

        // 检测 hashCode 是否相等
        if (hashcode != cacheKey.hashcode) {
            return false;
        }
        // 检测校验和是否相同
        if (checksum != cacheKey.checksum) {
            return false;
        }
        // 检测 coutn 是否相同
        if (count != cacheKey.count) {
            return false;
        }

        // 如果上面的检测都通过了,下面分别对每个影响因子进行比较
        for (int i = 0; i < updateList.size(); i++) {
            Object thisObject = updateList.get(i);
            Object thatObject = cacheKey.updateList.get(i);
            if (!ArrayUtil.equals(thisObject, thatObject)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    public int hashCode() {
        // 返回 hashcode 变量
        return hashcode;
    }
}

当不断有新的影响因子参与计算时,hashcode 和 checksum 将会变得愈发复杂和随机。这样可降低冲突率,使 CacheKey 可在缓存中更均匀的分布。CacheKey 最终要作为键存入 HashMap,因此它需要覆盖 equals 和 hashCode 方法。

一级缓存源码解析

一级缓存的测试

同一个session查询

public static void main(String[] args) {
    SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        Blog blog = (Blog)session.selectOne("queryById",1);
        Blog blog2 = (Blog)session.selectOne("queryById",1);
    } finally {
        session.close();
    }
}

结论:只有一个DB查询

两个session分别查询

public static void main(String[] args) {
    SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
    SqlSession session1 = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        Blog blog = (Blog)session.selectOne("queryById",17);
        Blog blog2 = (Blog)session1.selectOne("queryById",17);
    } finally {
        session.close();
    }
}

 结论:进行了两次DB查询

同一个session,进行update之后再次查询

public static void main(String[] args) {
    SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        Blog blog = (Blog)session.selectOne("queryById",17);
        blog.setName("llll");
       session.update("updateBlog",blog);

        Blog blog2 = (Blog)session.selectOne("queryById",17);
    } finally {
        session.close();
    }
}

结论:进行了两次DB查询

总结:在一级缓存中,同一个SqlSession下,查询语句相同的SQL会被缓存,如果执行增删改操作之后,该缓存就会被删除

创建缓存对象PerpetualCache

我们来回顾一下创建SqlSession的过程

SqlSession session = sessionFactory.openSession();

public SqlSession openSession() {
    return this.openSessionFromDataSource(this.configuration.getDefaultExecutorType(), (TransactionIsolationLevel)null, false);
}

private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) {
    Transaction tx = null;

    DefaultSqlSession var8;
    try {
        Environment environment = this.configuration.getEnvironment();
        TransactionFactory transactionFactory = this.getTransactionFactoryFromEnvironment(environment);
        tx = transactionFactory.newTransaction(environment.getDataSource(), level, autoCommit);
        //创建SQL执行器
        Executor executor = this.configuration.newExecutor(tx, execType);
        var8 = new DefaultSqlSession(this.configuration, executor, autoCommit);
    } catch (Exception var12) {
        this.closeTransaction(tx);
        throw ExceptionFactory.wrapException("Error opening session.  Cause: " + var12, var12);
    } finally {
        ErrorContext.instance().reset();
    }

    return var8;
}

public Executor newExecutor(Transaction transaction, ExecutorType executorType) {
    executorType = executorType == null ? this.defaultExecutorType : executorType;
    executorType = executorType == null ? ExecutorType.SIMPLE : executorType;
    Object executor;
    if (ExecutorType.BATCH == executorType) {
        executor = new BatchExecutor(this, transaction);
    } else if (ExecutorType.REUSE == executorType) {
        executor = new ReuseExecutor(this, transaction);
    } else {
        //默认创建SimpleExecutor
        executor = new SimpleExecutor(this, transaction);
    }

    if (this.cacheEnabled) {
        //开启二级缓存就会用CachingExecutor装饰SimpleExecutor
        executor = new CachingExecutor((Executor)executor);
    }

    Executor executor = (Executor)this.interceptorChain.pluginAll(executor);
    return executor;
}

public SimpleExecutor(Configuration configuration, Transaction transaction) {
    super(configuration, transaction);
}

protected BaseExecutor(Configuration configuration, Transaction transaction) {
    this.transaction = transaction;
    this.deferredLoads = new ConcurrentLinkedQueue();
    //创建一个缓存对象,PerpetualCache并不是线程安全的 //但SqlSession和Executor对象在通常情况下只能有一个线程访问,而且访问完成之后马上销毁。也就是session.close();
    this.localCache = new PerpetualCache("LocalCache"); this.localOutputParameterCache = new PerpetualCache("LocalOutputParameterCache");
    this.closed = false;
    this.configuration = configuration;
    this.wrapper = this;
}

我只是简单的贴了代码,大家可以看我之前的博客,我们可以看到DefaultSqlSession中有SimpleExecutor对象,SimpleExecutor对象中有一个PerpetualCache,一级缓存的数据就是存储在PerpetualCache对象中,SqlSession关闭的时候会清空PerpetualCache

一级缓存实现

再来看BaseExecutor中的query方法是怎么实现一级缓存的,executor默认实现为CachingExecutor

CachingExecutor

public  List query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException {
    BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameter);
    //利用sql和执行的参数生成一个key,如果同一sql不同的执行参数的话,将会生成不同的key
    CacheKey key = createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql); return query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}

@Override
public  List query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql)
    throws SQLException {
    // 这里是二级缓存的查询,我们暂且不看
    Cache cache = ms.getCache();
    if (cache != null) {
        flushCacheIfRequired(ms);
        if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {
            ensureNoOutParams(ms, parameterObject, boundSql);
            @SuppressWarnings("unchecked")
            List list = (List) tcm.getObject(cache, key);
            if (list == null) {
                list = delegate. query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
                tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578 and #116
            }
            return list;
        }
    }

    // 直接来到这里 // 实现为BaseExecutor.query()
    return delegate. query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}

如上,在访问一级缓存之前,MyBatis 首先会调用 createCacheKey 方法创建 CacheKey。下面我们来看一下 createCacheKey 方法的逻辑:

public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {
    if (closed) {
        throw new ExecutorException("Executor was closed.");
    }
    // 创建 CacheKey 对象
    CacheKey cacheKey = new CacheKey();
    // 将 MappedStatement 的 id 作为影响因子进行计算
    cacheKey.update(ms.getId());
    // RowBounds 用于分页查询,下面将它的两个字段作为影响因子进行计算
    cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
    cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
    // 获取 sql 语句,并进行计算
    cacheKey.update(boundSql.getSql());
    List parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();
    TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();
    for (ParameterMapping parameterMapping : parameterMappings) {
        if (parameterMapping.getMode() != ParameterMode.OUT) {
            // 运行时参数
            Object value;    
            // 当前大段代码用于获取 SQL 中的占位符 #{xxx} 对应的运行时参数,
            // 前文有类似分析,这里忽略了
            String propertyName = parameterMapping.getProperty();
            if (boundSql.hasAdditionalParameter(propertyName)) {
                value = boundSql.getAdditionalParameter(propertyName);
            } else if (parameterObject == null) {
                value = null;
            } else if (typeHandlerRegistry.hasTypeHandler(parameterObject.getClass())) {
                value = parameterObject;
            } else {
                MetaObject metaObject = configuration.newMetaObject(parameterObject);
                value = metaObject.getValue(propertyName);
            }

            // 让运行时参数参与计算
            cacheKey.update(value);
        }
    }
    if (configuration.getEnvironment() != null) {
        // 获取 Environment id 遍历,并让其参与计算
        cacheKey.update(configuration.getEnvironment().getId());
    }
    return cacheKey;
}

如上,在计算 CacheKey 的过程中,有很多影响因子参与了计算。比如 MappedStatement 的 id 字段,SQL 语句,分页参数,运行时变量,Environment 的 id 字段等。通过让这些影响因子参与计算,可以很好的区分不同查询请求。所以,我们可以简单的把 CacheKey 看做是一个查询请求的 id。有了 CacheKey,我们就可以使用它读写缓存了。

SimpleExecutor(BaseExecutor)

@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public  List 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 list;
    try {
        queryStack++;
        // 看这里,先从localCache中获取对应CacheKey的结果值
        list = resultHandler == null ? (List) localCache.getObject(key) : null; if (list != null) {
            handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);
        } else {
            // 如果缓存中没有值,则从DB中查询
            list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
        }
    } finally {
        queryStack--;
    }
    if (queryStack == 0) {
        for (DeferredLoad deferredLoad : deferredLoads) {
            deferredLoad.load();
        }
        deferredLoads.clear();
        if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) {
            clearLocalCache();
        }
    }
    return list;
}

BaseExecutor.queryFromDatabase()

我们先来看下这种缓存中没有值的情况,看一下查询后的结果是如何被放置到缓存中的

private  List queryFromDatabase(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException {
    List list;
    localCache.putObject(key, EXECUTION_PLACEHOLDER);
    try {
        // 1.执行查询,获取list
        list = doQuery(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);
    } finally {
        localCache.removeObject(key);
    }
    // 2.将查询后的结果放置到localCache中,key就是我们刚才封装的CacheKey,value就是从DB中查询到的list
 localCache.putObject(key, list); if (ms.getStatementType() == StatementType.CALLABLE) {
        localOutputParameterCache.putObject(key, parameter);
    }
    return list;
}

我们来看看 localCache.putObject(key, list);

PerpetualCache

PerpetualCache 是一级缓存使用的缓存类,内部使用了 HashMap 实现缓存功能。它的源码如下:

public class PerpetualCache implements Cache {

    private final String id;

    private Map cache = new HashMap(); public PerpetualCache(String id) {
        this.id = id;
    }

    @Override
    public String getId() {
        return id;
    }

    @Override
    public int getSize() {
        return cache.size();
    }

    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        // 存储键值对到 HashMap
        cache.put(key, value);
    }

    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        // 查找缓存项
        return cache.get(key);
    }

    @Override
    public Object removeObject(Object key) {
        // 移除缓存项
        return cache.remove(key);
    }

    @Override
    public void clear() {
        cache.clear();
    }

    // 省略部分代码
}

总结:可以看到localCache本质上就是一个Map,key为我们的CacheKey,value为我们的结果值,是不是很简单,只是封装了一个Map而已。

清除缓存

SqlSession.update()

当我们进行更新操作时,会执行如下代码

@Override
public int update(MappedStatement ms, Object parameter) throws SQLException {
    ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing an update").object(ms.getId());
    if (closed) {
        throw new ExecutorException("Executor was closed.");
    }
    //每次执行update/insert/delete语句时都会清除一级缓存。
 clearLocalCache(); // 然后再进行更新操作
    return doUpdate(ms, parameter);
}

@Override
public void clearLocalCache() {
    if (!closed) {
        // 直接将Map清空
 localCache.clear();
        localOutputParameterCache.clear();
    }
}

session.close();

//DefaultSqlSession
public void close() {
    try {
        this.executor.close(this.isCommitOrRollbackRequired(false)); this.closeCursors();
        this.dirty = false;
    } finally {
        ErrorContext.instance().reset();
    }

}

//BaseExecutor
public void close(boolean forceRollback) {
    try {
        try {
            this.rollback(forceRollback);
        } finally {
            if (this.transaction != null) {
                this.transaction.close();
            }

        }
    } catch (SQLException var11) {
        log.warn("Unexpected exception on closing transaction.  Cause: " + var11);
    } finally {
        this.transaction = null;
        this.deferredLoads = null;
        this.localCache = null;
        this.localOutputParameterCache = null;
        this.closed = true;
    }

}

public void rollback(boolean required) throws SQLException {
    if (!this.closed) {
        try {
            this.clearLocalCache(); this.flushStatements(true);
        } finally {
            if (required) {
                this.transaction.rollback();
            }

        }
    }

}

public void clearLocalCache() {
    if (!this.closed) {
        // 直接将Map清空
        this.localCache.clear(); this.localOutputParameterCache.clear();
    }
}

当关闭SqlSession时,也会清楚SqlSession中的一级缓存

总结

  1. 一级缓存只在同一个SqlSession中共享数据
  2. 在同一个SqlSession对象执行相同的sql并参数也要相同,缓存才有效。
  3. 如果在SqlSession中执行update/insert/detete语句或者session.close();的话,SqlSession中的executor对象会将一级缓存清空。

二级缓存源码解析

二级缓存构建在一级缓存之上,在收到查询请求时,MyBatis 首先会查询二级缓存。若二级缓存未命中,再去查询一级缓存。与一级缓存不同,二级缓存和具体的命名空间绑定,一个Mapper中有一个Cache,相同Mapper中的MappedStatement公用一个Cache,一级缓存则是和 SqlSession 绑定。一级缓存不存在并发问题二级缓存可在多个命名空间间共享,这种情况下,会存在并发问题,比喻多个不同的SqlSession 会同时执行相同的SQL语句,参数也相同,那么CacheKey是相同的,就会造成多个线程并发访问相同CacheKey的值,下面首先来看一下访问二级缓存的逻辑。

二级缓存的测试

二级缓存需要在Mapper.xml中配置标签




    
    
        update Blog set name = #{name},url = #{url} where id=#{id}
    
    
    

不同的session进行相同的查询

public static void main(String[] args) {
    SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
    SqlSession session1 = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        Blog blog = (Blog)session.selectOne("queryById",17);
        Blog blog2 = (Blog)session1.selectOne("queryById",17);
    } finally {
        session.close();
    }
}

结论:执行两次DB查询

第一个session查询完成之后,手动提交,在执行第二个session查询

public static void main(String[] args) {
    SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
    SqlSession session1 = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
        Blog blog = (Blog)session.selectOne("queryById",17); session.commit();

      Blog blog2 = (Blog)session1.selectOne("queryById",17);
    } finally {
        session.close();
    }
}

结论:执行一次DB查询

第一个session查询完成之后,手动关闭,在执行第二个session查询

public static void main(String[] args) {
    SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
    SqlSession session1 = sqlSessionFactory.openSession();
    try {
       Blog blog = (Blog)session.selectOne("queryById",17); session.close(); Blog blog2 = (Blog)session1.selectOne("queryById",17);
    } finally {
        session.close();
    }
}

结论:执行一次DB查询

总结:二级缓存的生效必须在session提交或关闭之后才会生效

标签的解析

按照之前的对Mybatis的分析,对blog.xml的解析工作主要交给XMLConfigBuilder.parse()方法来实现的

 1 // XMLConfigBuilder.parse()
 2 public Configuration parse() {
 3     if (parsed) {
 4         throw new BuilderException("Each XMLConfigBuilder can only be used once.");
 5     }
 6     parsed = true;
 7     parseConfiguration(parser.evalNode("/configuration"));// 在这里
 8     return configuration;
 9 }
10  
11 // parseConfiguration()
12 // 既然是在blog.xml中添加的,那么我们就直接看关于mappers标签的解析
13 private void parseConfiguration(XNode root) {
14     try {
15         Properties settings = settingsAsPropertiess(root.evalNode("settings"));
16         propertiesElement(root.evalNode("properties"));
17         loadCustomVfs(settings);
18         typeAliasesElement(root.evalNode("typeAliases"));
19         pluginElement(root.evalNode("plugins"));
20         objectFactoryElement(root.evalNode("objectFactory"));
21         objectWrapperFactoryElement(root.evalNode("objectWrapperFactory"));
22         reflectionFactoryElement(root.evalNode("reflectionFactory"));
23         settingsElement(settings);
24         // read it after objectFactory and objectWrapperFactory issue #631
25         environmentsElement(root.evalNode("environments"));
26         databaseIdProviderElement(root.evalNode("databaseIdProvider"));
27         typeHandlerElement(root.evalNode("typeHandlers"));
28         // 就是这里
29         mapperElement(root.evalNode("mappers"));
30     } catch (Exception e) {
31         throw new BuilderException("Error parsing SQL Mapper Configuration. Cause: " + e, e);
32     }
33 }
34 
35 
36 // mapperElement()
37 private void mapperElement(XNode parent) throws Exception {
38     if (parent != null) {
39         for (XNode child : parent.getChildren()) {
40             if ("package".equals(child.getName())) {
41                 String mapperPackage = child.getStringAttribute("name");
42                 configuration.addMappers(mapperPackage);
43             } else {
44                 String resource = child.getStringAttribute("resource");
45                 String url = child.getStringAttribute("url");
46                 String mapperClass = child.getStringAttribute("class");
47                 // 按照我们本例的配置,则直接走该if判断
48                 if (resource != null && url == null && mapperClass == null) {
49                     ErrorContext.instance().resource(resource);
50                     InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource);
51                     XMLMapperBuilder mapperParser = new XMLMapperBuilder(inputStream, configuration, resource, configuration.getSqlFragments());
52                     // 生成XMLMapperBuilder,并执行其parse方法
53                     mapperParser.parse();
54                 } else if (resource == null && url != null && mapperClass == null) {
55                     ErrorContext.instance().resource(url);
56                     InputStream inputStream = Resources.getUrlAsStream(url);
57                     XMLMapperBuilder mapperParser = new XMLMapperBuilder(inputStream, configuration, url, configuration.getSqlFragments());
58                     mapperParser.parse();
59                 } else if (resource == null && url == null && mapperClass != null) {
60                     Class mapperInterface = Resources.classForName(mapperClass);
61                     configuration.addMapper(mapperInterface);
62                 } else {
63                     throw new BuilderException("A mapper element may only specify a url, resource or class, but not more than one.");
64                 }
65             }
66         }
67     }
68 }

我们来看看解析Mapper.xml

// XMLMapperBuilder.parse()
public void parse() {
    if (!configuration.isResourceLoaded(resource)) {
        // 解析mapper属性
        configurationElement(parser.evalNode("/mapper"));
        configuration.addLoadedResource(resource);
        bindMapperForNamespace();
    }

    parsePendingResultMaps();
    parsePendingChacheRefs();
    parsePendingStatements();
}

// configurationElement()
private void configurationElement(XNode context) {
    try {
        String namespace = context.getStringAttribute("namespace");
        if (namespace == null || namespace.equals("")) {
            throw new BuilderException("Mapper's namespace cannot be empty");
        }
        builderAssistant.setCurrentNamespace(namespace);
        cacheRefElement(context.evalNode("cache-ref"));
        // 最终在这里看到了关于cache属性的处理
        cacheElement(context.evalNode("cache"));
        parameterMapElement(context.evalNodes("/mapper/parameterMap"));
        resultMapElements(context.evalNodes("/mapper/resultMap"));
        sqlElement(context.evalNodes("/mapper/sql"));
        // 这里会将生成的Cache包装到对应的MappedStatement
        buildStatementFromContext(context.evalNodes("select|insert|update|delete"));
    } catch (Exception e) {
        throw new BuilderException("Error parsing Mapper XML. Cause: " + e, e);
    }
}

// cacheElement()
private void cacheElement(XNode context) throws Exception {
    if (context != null) {
        //解析标签的type属性,这里我们可以自定义cache的实现类,比如redisCache,如果没有自定义,这里使用和一级缓存相同的PERPETUAL
        String type = context.getStringAttribute("type", "PERPETUAL"); Classextends Cache> typeClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(type);
        String eviction = context.getStringAttribute("eviction", "LRU");
        Classextends Cache> evictionClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(eviction);
        Long flushInterval = context.getLongAttribute("flushInterval");
        Integer size = context.getIntAttribute("size");
        boolean readWrite = !context.getBooleanAttribute("readOnly", false);
        boolean blocking = context.getBooleanAttribute("blocking", false);
        Properties props = context.getChildrenAsProperties();
        // 构建Cache对象
 builderAssistant.useNewCache(typeClass, evictionClass, flushInterval, size, readWrite, blocking, props);
    }
}

先来看看是如何构建Cache对象的

MapperBuilderAssistant.useNewCache()

public Cache useNewCache(Classextends Cache> typeClass,
                         Classextends Cache> evictionClass,
                         Long flushInterval,
                         Integer size,
                         boolean readWrite,
                         boolean blocking,
                         Properties props) {
    // 1.生成Cache对象
    Cache cache = new CacheBuilder(currentNamespace)
         //这里如果我们定义了中的type,就使用自定义的Cache,否则使用和一级缓存相同的PerpetualCache
        .implementation(valueOrDefault(typeClass, PerpetualCache.class))
        .addDecorator(valueOrDefault(evictionClass, LruCache.class))
        .clearInterval(flushInterval)
        .size(size)
        .readWrite(readWrite)
        .blocking(blocking)
        .properties(props)
        .build();
    // 2.添加到Configuration中
    configuration.addCache(cache);
    // 3.并将cache赋值给MapperBuilderAssistant.currentCache
    currentCache = cache;
    return cache;
}

我们看到一个Mapper.xml只会解析一次标签,也就是只创建一次Cache对象,放进configuration中,并将cache赋值给MapperBuilderAssistant.currentCache

buildStatementFromContext(context.evalNodes("select|insert|update|delete"));将Cache包装到MappedStatement

// buildStatementFromContext()
private void buildStatementFromContext(List list) {
    if (configuration.getDatabaseId() != null) {
        buildStatementFromContext(list, configuration.getDatabaseId());
    }
    buildStatementFromContext(list, null);
}

//buildStatementFromContext()
private void buildStatementFromContext(List list, String requiredDatabaseId) {
    for (XNode context : list) {
        final XMLStatementBuilder statementParser = new XMLStatementBuilder(configuration, builderAssistant, context, requiredDatabaseId);
        try {
            // 每一条执行语句转换成一个MappedStatement
            statementParser.parseStatementNode();
        } catch (IncompleteElementException e) {
            configuration.addIncompleteStatement(statementParser);
        }
    }
}

// XMLStatementBuilder.parseStatementNode();
public void parseStatementNode() {
    String id = context.getStringAttribute("id");
    String databaseId = context.getStringAttribute("databaseId");
    ...

    Integer fetchSize = context.getIntAttribute("fetchSize");
    Integer timeout = context.getIntAttribute("timeout");
    String parameterMap = context.getStringAttribute("parameterMap");
    String parameterType = context.getStringAttribute("parameterType");
    Class parameterTypeClass = resolveClass(parameterType);
    String resultMap = context.getStringAttribute("resultMap");
    String resultType = context.getStringAttribute("resultType");
    String lang = context.getStringAttribute("lang");
    LanguageDriver langDriver = getLanguageDriver(lang);

    ...
    // 创建MappedStatement对象
    builderAssistant.addMappedStatement(id, sqlSource, statementType, sqlCommandType,
                                        fetchSize, timeout, parameterMap, parameterTypeClass, resultMap, resultTypeClass,
                                        resultSetTypeEnum, flushCache, useCache, resultOrdered, 
                                        keyGenerator, keyProperty, keyColumn, databaseId, langDriver, resultSets);
}

// builderAssistant.addMappedStatement()
public MappedStatement addMappedStatement(
    String id,
    ...) {

    if (unresolvedCacheRef) {
        throw new IncompleteElementException("Cache-ref not yet resolved");
    }

    id = applyCurrentNamespace(id, false);
    boolean isSelect = sqlCommandType == SqlCommandType.SELECT;
    //创建MappedStatement对象
    MappedStatement.Builder statementBuilder = new MappedStatement.Builder(configuration, id, sqlSource, sqlCommandType)
        ...
        .flushCacheRequired(valueOrDefault(flushCache, !isSelect))
        .useCache(valueOrDefault(useCache, isSelect))
        .cache(currentCache);// 在这里将之前生成的Cache封装到MappedStatement
 
    ParameterMap statementParameterMap = getStatementParameterMap(parameterMap, parameterType, id);
    if (statementParameterMap != null) {
        statementBuilder.parameterMap(statementParameterMap);
    }

    MappedStatement statement = statementBuilder.build();
    configuration.addMappedStatement(statement);
    return statement;
}

我们看到将Mapper中创建的Cache对象,加入到了每个MappedStatement对象中,也就是同一个Mapper中所有的MappedStatement 中的cache属性引用是同一个

有关于标签的解析就到这了。

查询源码分析

CachingExecutor

// CachingExecutor
public  List query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException {
    BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameterObject);
    // 创建 CacheKey
    CacheKey key = createCacheKey(ms, parameterObject, rowBounds, boundSql); return query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}

public  List query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql)
    throws SQLException {
    // 从 MappedStatement 中获取 Cache,注意这里的 Cache 是从MappedStatement中获取的 // 也就是我们上面解析Mapper中标签中创建的,它保存在Configration中 // 我们在上面解析blog.xml时分析过每一个MappedStatement都有一个Cache对象,就是这里
    Cache cache = ms.getCache(); // 如果配置文件中没有配置 ,则 cache 为空
    if (cache != null) { //如果需要刷新缓存的话就刷新:flushCache="true"
 flushCacheIfRequired(ms); if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {
            ensureNoOutParams(ms, boundSql);
            // 访问二级缓存
            List list = (List) tcm.getObject(cache, key);
            // 缓存未命中
            if (list == null) {
                // 如果没有值,则执行查询,这个查询实际也是先走一级缓存查询,一级缓存也没有的话,则进行DB查询
                list = delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql); // 缓存查询结果
 tcm.putObject(cache, key, list);
            }
            return list;
        }
    }
    return delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}

如果设置了flushCache="true",则每次查询都会刷新缓存

flushCache="true" >
    select * from t_demo

如上,注意二级缓存是从 MappedStatement 中获取的。由于 MappedStatement 存在于全局配置中,可以多个 CachingExecutor 获取到,这样就会出现线程安全问题。除此之外,若不加以控制,多个事务共用一个缓存实例,会导致脏读问题。至于脏读问题,需要借助其他类来处理,也就是上面代码中 tcm 变量对应的类型。下面分析一下。

TransactionalCacheManager

/** 事务缓存管理器 */
public class TransactionalCacheManager {

    // Cache 与 TransactionalCache 的映射关系表
    private final Map transactionalCaches = new HashMap();

    public void clear(Cache cache) {
        // 获取 TransactionalCache 对象,并调用该对象的 clear 方法,下同
        getTransactionalCache(cache).clear();
    }

    public Object getObject(Cache cache, CacheKey key) {
        // 直接从TransactionalCache中获取缓存
        return getTransactionalCache(cache).getObject(key);
    }

    public void putObject(Cache cache, CacheKey key, Object value) {
        // 直接存入TransactionalCache的缓存中
        getTransactionalCache(cache).putObject(key, value);
    }

    public void commit() {
        for (TransactionalCache txCache : transactionalCaches.values()) {
            txCache.commit();
        }
    }

    public void rollback() {
        for (TransactionalCache txCache : transactionalCaches.values()) {
            txCache.rollback();
        }
    }

    private TransactionalCache getTransactionalCache(Cache cache) {
        // 从映射表中获取 TransactionalCache
        TransactionalCache txCache = transactionalCaches.get(cache);
        if (txCache == null) {
            // TransactionalCache 也是一种装饰类,为 Cache 增加事务功能
            // 创建一个新的TransactionalCache,并将真正的Cache对象存进去
            txCache = new TransactionalCache(cache);
            transactionalCaches.put(cache, txCache);
        }
        return txCache;
    }
}

TransactionalCacheManager 内部维护了 Cache 实例与 TransactionalCache 实例间的映射关系,该类也仅负责维护两者的映射关系,真正做事的还是 TransactionalCache。TransactionalCache 是一种缓存装饰器,可以为 Cache 实例增加事务功能。我在之前提到的脏读问题正是由该类进行处理的。下面分析一下该类的逻辑。

TransactionalCache

public class TransactionalCache implements Cache {
    //真正的缓存对象,和上面的Map中的Cache是同一个
    private final Cache delegate; private boolean clearOnCommit;
    // 在事务被提交前,所有从数据库中查询的结果将缓存在此集合中
    private final Map entriesToAddOnCommit; // 在事务被提交前,当缓存未命中时,CacheKey 将会被存储在此集合中
    private final Set entriesMissedInCache;

    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        // 查询的时候是直接从delegate中去查询的,也就是从真正的缓存对象中查询
        Object object = delegate.getObject(key); if (object == null) {
            // 缓存未命中,则将 key 存入到 entriesMissedInCache 中
            entriesMissedInCache.add(key);
        }

        if (clearOnCommit) {
            return null;
        } else {
            return object;
        }
    }

    @Override
    public void putObject(Object key, Object object) {
        // 将键值对存入到 entriesToAddOnCommit 这个Map中中,而非真实的缓存对象 delegate 中
 entriesToAddOnCommit.put(key, object);
    }

    @Override
    public Object removeObject(Object key) {
        return null;
    }

    @Override
    public void clear() {
        clearOnCommit = true;
        // 清空 entriesToAddOnCommit,但不清空 delegate 缓存
        entriesToAddOnCommit.clear();
    }

    public void commit() {
        // 根据 clearOnCommit 的值决定是否清空 delegate
        if (clearOnCommit) {
            delegate.clear();
        }

        // 刷新未缓存的结果到 delegate 缓存中
 flushPendingEntries(); // 重置 entriesToAddOnCommit 和 entriesMissedInCache
        reset();
    }

    public void rollback() {
        unlockMissedEntries();
        reset();
    }

    private void reset() {
        clearOnCommit = false;
        // 清空集合
        entriesToAddOnCommit.clear();
        entriesMissedInCache.clear();
    }

    private void flushPendingEntries() { for (Map.Entry entry : entriesToAddOnCommit.entrySet()) { // 将 entriesToAddOnCommit 中的内容转存到 delegate 中
 delegate.putObject(entry.getKey(), entry.getValue()); } for (Object entry : entriesMissedInCache) { if (!entriesToAddOnCommit.containsKey(entry)) { // 存入空值
                delegate.putObject(entry, null); } } } private void unlockMissedEntries() {
        for (Object entry : entriesMissedInCache) {
            try {
                // 调用 removeObject 进行解锁
                delegate.removeObject(entry);
            } catch (Exception e) {
                log.warn("...");
            }
        }
    }

}

存储二级缓存对象的时候是放到了TransactionalCache.entriesToAddOnCommit这个map中,但是每次查询的时候是直接从TransactionalCache.delegate中去查询的,所以这个二级缓存查询数据库后,设置缓存值是没有立刻生效的,主要是因为直接存到 delegate 会导致脏数据问题。

为何只有SqlSession提交或关闭之后二级缓存才会生效?

那我们来看下SqlSession.commit()方法做了什么

SqlSession

@Override
public void commit(boolean force) {
    try {
        // 主要是这句
        executor.commit(isCommitOrRollbackRequired(force));
        dirty = false;
    } catch (Exception e) {
        throw ExceptionFactory.wrapException("Error committing transaction.  Cause: " + e, e);
    } finally {
        ErrorContext.instance().reset();
    }
}

// CachingExecutor.commit()
@Override
public void commit(boolean required) throws SQLException {
    delegate.commit(required);
   tcm.commit();// 在这里
}

// TransactionalCacheManager.commit()
public void commit() {
    for (TransactionalCache txCache : transactionalCaches.values()) {
       txCache.commit();// 在这里
    }
}

// TransactionalCache.commit()
public void commit() {
    if (clearOnCommit) {
        delegate.clear();
    }
    flushPendingEntries();//这一句
    reset();
}

// TransactionalCache.flushPendingEntries()
private void flushPendingEntries() {
    for (Map.Entry entry : entriesToAddOnCommit.entrySet()) {
        // 在这里真正的将entriesToAddOnCommit的对象逐个添加到delegate中,只有这时,二级缓存才真正的生效
 delegate.putObject(entry.getKey(), entry.getValue());
    }
    for (Object entry : entriesMissedInCache) {
        if (!entriesToAddOnCommit.containsKey(entry)) {
            delegate.putObject(entry, null);
        }
    }
}

如果从数据库查询到的数据直接存到 delegate 会导致脏数据问题。下面通过一张图演示一下脏数据问题发生的过程,假设两个线程开启两个不同的事务,它们的执行过程如下:

如上图,时刻2,事务 A 对记录 A 进行了更新。时刻3,事务 A 从数据库查询记录 A,并将记录 A 写入缓存中。时刻4,事务 B 查询记录 A,由于缓存中存在记录 A,事务 B 直接从缓存中取数据。这个时候,脏数据问题就发生了。事务 B 在事务 A 未提交情况下,读取到了事务 A 所修改的记录。为了解决这个问题,我们可以为每个事务引入一个独立的缓存。查询数据时,仍从 delegate 缓存(以下统称为共享缓存)中查询。若缓存未命中,则查询数据库。存储查询结果时,并不直接存储查询结果到共享缓存中,而是先存储到事务缓存中,也就是 entriesToAddOnCommit 集合。当事务提交时,再将事务缓存中的缓存项转存到共享缓存中。这样,事务 B 只能在事务 A 提交后,才能读取到事务 A 所做的修改,解决了脏读问题。

二级缓存的刷新

我们来看看SqlSession的更新操作

public int update(String statement, Object parameter) {
    int var4;
    try {
        this.dirty = true;
        MappedStatement ms = this.configuration.getMappedStatement(statement);
        var4 = this.executor.update(ms, this.wrapCollection(parameter));
    } catch (Exception var8) {
        throw ExceptionFactory.wrapException("Error updating database.  Cause: " + var8, var8);
    } finally {
        ErrorContext.instance().reset();
    }

    return var4;
}

public int update(MappedStatement ms, Object parameterObject) throws SQLException {
    this.flushCacheIfRequired(ms); return this.delegate.update(ms, parameterObject);
}

private void flushCacheIfRequired(MappedStatement ms) {
    //获取MappedStatement对应的Cache,进行清空
    Cache cache = ms.getCache(); //SQL需设置flushCache="true" 才会执行清空
    if (cache != null && ms.isFlushCacheRequired()) { this.tcm.clear(cache); }
}

MyBatis二级缓存只适用于不常进行增、删、改的数据,比如国家行政区省市区街道数据。一但数据变更,MyBatis会清空缓存。因此二级缓存不适用于经常进行更新的数据。

使用redis存储二级缓存

通过上面代码分析,我们知道二级缓存默认和一级缓存都是使用的PerpetualCache存储结果,一级缓存只要SQLSession关闭就会清空,其内部使用HashMap实现,所以二级缓存无法实现分布式,并且服务器重启后就没有缓存了。此时就需要引入第三方缓存中间件,将缓存的值存到外部,如redis和ehcache

修改mapper.xml中的配置。





     flushInterval="0" readOnly="true" size="1024" eviction="FIFO"/>

    

依然很简单, RedisCache 在保存缓存数据和获取缓存数据时,使用了Java的序列化和反序列化,因此需要保证被缓存的对象必须实现Serializable接口。

也可以自己实现cache

实现自己的cache

package com.chenhao.mybatis.cache;

import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

/**
 * @author chenhao
 * @date 2019/10/31.
 */
public class RedisCache implements Cache {

    private final String id;

    private static ValueOperations valueOs;

    private static RedisTemplate template;

    public static void setValueOs(ValueOperations valueOs) {
        RedisCache.valueOs = valueOs;
    }

    public static void setTemplate(RedisTemplate template) {
        RedisCache.template = template;
    }

    private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();

    public RedisCache(String id) {
        if (id == null) {
            throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
        }
        this.id = id;
    }

    @Override
    public String getId() {
        return this.id;
    }

    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        valueOs.set(key.toString(), value, 10, TimeUnit.MINUTES);
    }

    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        return valueOs.get(key.toString());
    }

    @Override
    public Object removeObject(Object key) {
        valueOs.set(key.toString(), "", 0, TimeUnit.MINUTES);
        return key;
    }

    @Override
    public void clear() {
        template.getConnectionFactory().getConnection().flushDb();
    }

    @Override
    public int getSize() {
        return template.getConnectionFactory().getConnection().dbSize().intValue();
    }

    @Override
    public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
        return this.readWriteLock;
    }
}

Mapper中配置自己实现的Cache