缓存

原创

后端码匠

修改于 2021-08-20 10:11:16

3140

文章被收录于专栏：后端码匠后端码匠

简介

查询: 连接数据库耗资源
一次查询的结果, 给他暂时存在一个可以直接存放的地方!-->内存: 缓存
我们再次查询相同数据的时候, 直接走缓存, 就不走数据库了

什么是缓存 Cache ？

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次数，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。

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。 -为了提高扩展性，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

一级缓存

一级缓存也叫本地缓存：

与数据库同一次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，没必须再去查询数据库；

测试

在mybatis中加入日志，方便测试结果
编写接口方法

    //根据id查询用户
    User queryUserById(@Param("id") int id);

接口对应的Mapper文件

    <select id="queryUserById" resultType="user">
        select * from user where id = #{id}
    </select>

测试

    @Test
    public void testQueryUserById(){
        SqlSession session = MybatisUtils.getSession();
        UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);

        User user = mapper.queryUserById(1);
        System.out.println(user);

        User user2 = mapper.queryUs一级缓存失效的四种情况erById(1);
        System.out.println(user2);

        System.out.println(user==use)
        一级缓存是SqlSession级别的缓存，是一直开启的，我们关闭不了它；
        一级缓存失效情况：没有使用到当前的一级缓存，效果就是，还需要再向数据库中发起一次查询请求！r2);
        session.close();
    }

一级缓存失效的四种情况

一级缓存是SqlSession级别的缓存，是一直开启的，我们关闭不了它；

一级缓存失效情况：没有使用到当前的一级缓存，效果就是，还需要再向数据库中发起一次查询请求！

sqlSession不同

    @Test
    public void testQueryUserById(){
        SqlSession session = MybatisUtils.getSession();
        SqlSession session2 = MybatisUtils.getSession();

        UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);
        UserMapper mapper2 = session2.getMapper(UserMapper.class);

        User user = mapper.queryUserById(1);
        System.out.println(user);

        User user2 = mapper2.queryUserById(1);
        System.out.println(user2);

        System.out.println(user==user2);

        session.close();
        session2.close();
    }

观察结果：发现发送了两条SQL语句！

结论：每个sqlSession中的缓存相互独立

sqlSession相同，查询条件不同

    @Test
    public void testQueryUserById(){
        SqlSession session = MybatisUtils.getSession();
        UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);
        UserMapper mapper2 = session.getMapper(UserMapper.class);

        User user = mapper.queryUserById(1);
        System.out.println(user);

        User user2 = mapper2.queryUserById(2);
        System.out.println(user2);

        System.out.println(user==user2);
        session.close();
    }

观察结果：发现发送了两条SQL语句！很正常的理解

结论：当前缓存中，不存在这个数据

sqlSession相同，两次查询之间执行了增删改操作！

增加方法

    //修改用户
    int updateUser(Map map);

编写SQL

    <update id="updateUser" parameterType="map">
        update user set name = #{name} where id = #{id}
    </update>

测试

    @Test
    public void testQueryUserById(){
        SqlSession session = MybatisUtils.getSession();
        UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);
        User user = mapper.queryUserById(1);
        System.out.println(user);

        HashMap map = new HashMap();
        map.put("name","kuangshen");
        map.put("id",4);
        mapper.updateUser(map);

        User user2 = mapper.queryUserById(1);
        System.out.println(user2);

        System.out.println(user==user2);
        session.close();
    }

观察结果：查询在中间执行了增删改操作后，重新执行了

结论：因为增删改操作可能会对当前数据产生影响

sqlSession相同，手动清除一级缓存

    @Test
    public void testQueryUserById(){
        SqlSession session = MybatisUtils.getSession();
        UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);
        User user = mapper.queryUserById(1);

        System.out.println(user);
        session.clearCache();//手动清除缓存

        User user2 = mapper.queryUserById(1);
        System.out.println(user2);

        System.out.println(user==user2);
        session.close();
    }

一级缓存就是一个map

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
- 一个会话查询一条数据，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；

使用步骤

开启全局缓存【mybatis-config.xml】

    <setting name="cacheEnabled" value="true"/>

去每个mapper.xml中配置使用二级缓存，这个配置非常简单；【xxxMapper.xml】

    <cache/>

    官方示例=====>查看官方文档
    <cache
    eviction="FIFO"
    flushInterval="60000"
    size="512"
    readOnly="true"/>
    这个更高级的配置创建了一个 FIFO 缓存，每隔 60 秒刷新，最多可以存储结果对象或列表的 512 个引用，而且返回的对象被认为是只读的，因此对它们进行修改可能会在不同线程中的调用者产生冲突。

代码测试所有的实体类先实现序列化接口测试代码

    @Test
    public void testQueryUserById(){
        SqlSession session = MybatisUtils.getSession();
        SqlSession session2 = MybatisUtils.getSession();

        UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);
        UserMapper mapper2 = session2.getMapper(UserMapper.class);

        User user = mapper.queryUserById(1);
        System.out.println(user);
        session.close();

        User user2 = mapper2.queryUserById(1);
        System.out.println(user2);
        System.out.println(user==user2);

        session2.close();
    }

结论

只要开启了二级缓存，我们在同一个Mapper中的查询，可以在二级缓存中拿到数据
查出的数据都会被默认先放在一级缓存中
只有会话提交或者关闭以后，一级缓存中的数据才会转到二级缓存中

缓存原理图

EhCache

第三方缓存实现--EhCache: 查看百度百科

Ehcache是一种广泛使用的java分布式缓存，用于通用缓存；

要在应用程序中使用Ehcache，需要引入依赖的jar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>`

在mapper.xml中使用对应的缓存即可

    <mapper namespace = “org.acme.FooMapper” >
    <cache type = “org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache” />
    </mapper>

编写ehcache.xml文件，如果在加载时未找到/ehcache.xml资源或出现问题，则将使用默认配置。

    <?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="./tmpdir/Tmp_EhCache"/>
    
    <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"/>
    <!--
        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。
    -->

    </ehcache>

合理的使用缓存，可以让我们程序的性能大大提升！

文章已上传gitee https://gitee.com/codingce/hexo-blog
项目地址: https://github.com/xzMhehe/codingce-java

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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