mybatis的缓存机制

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在实际项目中，通常对数据库查询的性能要求很高，而MyBatis提供了查询缓存来缓存数据，从而达到提高性能的要求。

MyBatis的查询缓存分为一级缓存和二级缓存。一级缓存是sqlsession级别的缓存，二级缓存是mapper级别的缓存，二级缓存是多个sqlsession共享的。

一级缓存可用性：

一级缓存基于sqlsession，sqlsession又是单线程不共享的。所以只能在本次请求中使用，而如果本次请求有commit操作，比如update、insert、delete，那么缓存就会被刷新。简单来说，只有连续两次执行相同语句，一级缓存才有效果，比如：

select * from tb_user // 执行一次SQL语句

select * from tb_user // 缓存查询

而如果有commit操作

select * from tb_user // 执行一次SQL语句

update tb_user set name = ‘lay‘ where id = 1 // commit 操作，清除了缓存

select * from tb_user // 第二次执行查询SQL

第一种情况，个人认为基本上不太会出现。所以一级缓存在一定程度上来说，基本上没有用。

二级缓存可用性：

二级缓存是基于mapper的，也就是说，一个mapper会有一个缓存，多个mapper会有多个缓存。并且mapper的缓存是被所有sqlsession共享的，不会因为sqlsession的关闭而清空。

select * from tb_user // 第一个sqlsession进来

select * from tb_user // 第二个sqlsession进来，查询到的是第一个sqlsession的缓存数据

缓存清空的情况

select * from tb_user  // 一个sqlsession进来

update tb_user set name = ‘lay‘ where id = 1 // 执行了commit操作，清空缓存
 
select * from tb_user // 第二个sqlsession进来，得重新执行sql

二级缓存属于一个mapper，也就是当前mapper中如果执行了commit操作，当前mapper才会被清空，那么显而易见的问题就出现了。如果有多表关联查询，commit操作只清空当前的mapper，其它mapper有关联的数据就还是旧的数据，不是出现了数据不一致的情况了吗？

比如：

select * from tb_user // 第一个mapper缓存了数据

select * from tb_class A
left join tb_user B on A.userId = B.id // 第二个mapper缓存了数据，并关联tb_user的数据

update tb_user set name = ‘lay‘ where id = 1 // 第一个mapper中执行了commit操作，清空了第一个mapper的缓存数据

select * from tb_class A
left join tb_user B on A.userId = B.id // 第二个mapper的数据，查询到的是缓存，而且是旧的数据

所以，由于mybatis的二级缓存的机制，多表查询容易出现数据不一致问题，这点需要注意。当然网上也有一些解决方案，不过个人觉得那些方案会增加项目的复杂度，如果项目越来越大mapper的关联越复杂，那些解决方案最终可能导致项目难以理解的问题。

因此，如果对数据的实时性要求不高，查询频率却很高，比如某些排行榜？那么当前mapper使用二级缓存能大大提高性能。如果对数据实时性要求很高，频繁地执行commit操作，那么当前mapper还是不使用二级缓存了。简单来说，根据当前mapper的数据实时性来判断是否使用二级缓存。

mybatis的缓存机制

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原文地址：http://www.cnblogs.com/lay2017/p/7487851.html