0.寫在前面

        MyBatis是一個簡單，小巧但功能非常強大的ORM開源框架，它的功能強大也體現在它的快取機制上。MyBatis提供了一級快取、二級快取 這兩個快取機制，能夠很好地處理和維護快取，以提高系統的效能。本文的目的則是向讀者詳細介紹MyBatis的一級快取，深入原始碼，解析MyBatis一級快取的實現原理，並且針對一級快取的特點提出了在實際使用過程中應該注意的事項。

讀完本文，你將會學到：

1、什麼是一級快取？為什麼使用一級快取？

2、MyBatis的一級快取是怎樣組織的？（即SqlSession物件中的快取是怎樣組織的？）

3、一級快取的生命週期有多長？

4、Cache介面的設計以及CacheKey的定義

5、一級快取的效能分析以及應該注意的事項

        

1. 什麼是一級快取？ 為什麼使用一級快取？

     每當我們使用MyBatis開啟一次和資料庫的會話，MyBatis會創建出一個SqlSession物件表示一次資料庫會話。

      在對資料庫的一次會話中，我們有可能會反覆地執行完全相同的查詢語句，如果不採取一些措施的話，每一次查詢都會查詢一次資料庫,而我們在極短的時間內做了完全相同的查詢，那麼它們的結果極有可能完全相同，由於查詢一次資料庫的代價很大，這有可能造成很大的資源浪費。

      為了解決這一問題，減少資源的浪費，MyBatis會在表示會話的SqlSession

物件中建立一個簡單的快取，將每次查詢到的結果結果快取起來，當下次查詢的時候，如果判斷先前有個完全一樣的查詢，會直接從快取中直接將結果取出，返回給使用者，不需要再進行一次資料庫查詢了。

     如下圖所示，MyBatis會在一次會話的表示----一個SqlSession物件中建立一個本地快取(local cache)，對於每一次查詢，都會嘗試根據查詢的條件去本地快取中查詢是否在快取中，如果在快取中，就直接從快取中取出，然後返回給使用者；否則，從資料庫讀取資料，將查詢結果存入快取並返回給使用者。

      對於會話（Session）級別的資料快取，我們稱之為一級資料快取，簡稱一級快取。

2. MyBatis中的一級快取是怎樣組織的？（即SqlSession中的快取是怎樣組織的？）

      由於MyBatis使用SqlSession物件表示一次資料庫的會話，那麼，對於會話級別的一級快取也應該是在SqlSession中控制的。

      實際上, MyBatis只是一個MyBatis對外的介面，SqlSession將它的工作交給了Executor執行器這個角色來完成，負責完成對資料庫的各種操作。當建立了一個SqlSession物件時，MyBatis會為這個SqlSession物件建立一個新的Executor執行器，而快取資訊就被維護在這個Executor執行器中，MyBatis將快取和對快取相關的操作封裝成了Cache介面中。SqlSession、Executor、Cache之間的關係如下列類圖所示：

      如上述的類圖所示，Executor介面的實現類BaseExecutor中擁有一個Cache介面的實現類PerpetualCache，則對於BaseExecutor物件而言，它將使用PerpetualCache物件維護快取。

綜上，SqlSession物件、Executor物件、Cache物件之間的關係如下圖所示：

由於Session級別的一級快取實際上就是使用PerpetualCache維護的，那麼PerpetualCache是怎樣實現的呢？

PerpetualCache實現原理其實很簡單，其內部就是通過一個簡單的HashMap<k,v> 來實現的，沒有其他的任何限制。如下是PerpetualCache的實現程式碼：

[java] view plain copy print?

1. package org.apache.ibatis.cache.impl;  
2. import java.util.HashMap;  
3. import java.util.Map;  
4. import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;  
5. import org.apache.ibatis.cache.Cache;  
6. import org.apache.ibatis.cache.CacheException;  
7. /** 
8.  * 使用簡單的HashMap來維護快取 
9.  * @author Clinton Begin 
10.  */
11. publicclass PerpetualCache implements Cache {  
12.   private String id;  
13.   private Map<Object, Object> cache = new HashMap<Object, Object>();  
14.   public PerpetualCache(String id) {  
15.     this.id = id;  
16.   }  
17.   public String getId() {  
18.     return id;  
19.   }  
20.   publicint getSize() {  
21.     return cache.size();  
22.   }  
23.   publicvoid putObject(Object key, Object value) {  
24.     cache.put(key, value);  
25.   }  
26.   public Object getObject(Object key) {  
27.     return cache.get(key);  
28.   }  
29.   public Object removeObject(Object key) {  
30.     return cache.remove(key);  
31.   }  
32.   publicvoid clear() {  
33.     cache.clear();  
34.   }  
35.   public ReadWriteLock getReadWriteLock() {  
36.     returnnull;  
37.   }  
38.   publicboolean equals(Object o) {  
39.     if (getId() == null) thrownew CacheException("Cache instances require an ID.");  
40.     if (this == o) returntrue;  
41.     if (!(o instanceof Cache)) returnfalse;  
42.     Cache otherCache = (Cache) o;  
43.     return getId().equals(otherCache.getId());  
44.   }  
45.   publicint hashCode() {  
46.     if (getId() == null) thrownew CacheException("Cache instances require an ID.");  
47.     return getId().hashCode();  
48.   }  
49. }  

package org.apache.ibatis.cache.impl;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;

import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import org.apache.ibatis.cache.CacheException;

/**
 * 使用簡單的HashMap來維護快取
 * @author Clinton Begin
 */
public class PerpetualCache implements Cache {

  private String id;

  private Map<Object, Object> cache = new HashMap<Object, Object>();

  public PerpetualCache(String id) {
    this.id = id;
  }

  public String getId() {
    return id;
  }

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

  public void putObject(Object key, Object value) {
    cache.put(key, value);
  }

  public Object getObject(Object key) {
    return cache.get(key);
  }

  public Object removeObject(Object key) {
    return cache.remove(key);
  }

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

  public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
    return null;
  }

  public boolean equals(Object o) {
    if (getId() == null) throw new CacheException("Cache instances require an ID.");
    if (this == o) return true;
    if (!(o instanceof Cache)) return false;

    Cache otherCache = (Cache) o;
    return getId().equals(otherCache.getId());
  }

  public int hashCode() {
    if (getId() == null) throw new CacheException("Cache instances require an ID.");
    return getId().hashCode();
  }

}

3.一級快取的生命週期有多長？

a. MyBatis在開啟一個數據庫會話時，會 建立一個新的SqlSession物件，SqlSession物件中會有一個新的Executor物件，Executor物件中持有一個新的PerpetualCache物件；當會話結束時，SqlSession物件及其內部的Executor物件還有PerpetualCache物件也一併釋放掉。

b. 如果SqlSession呼叫了close()方法，會釋放掉一級快取PerpetualCache物件，一級快取將不可用；

c. 如果SqlSession呼叫了clearCache()，會清空PerpetualCache物件中的資料，但是該物件仍可使用；

d.SqlSession中執行了任何一個update操作(update()、delete()、insert()) ，都會清空PerpetualCache物件的資料，但是該物件可以繼續使用；

4. SqlSession 一級快取的工作流程：

1.對於某個查詢，根據statementId,params,rowBounds來構建一個key值，根據這個key值去快取Cache中取出對應的key值儲存的快取結果；

2. 判斷從Cache中根據特定的key值取的資料資料是否為空，即是否命中；

3. 如果命中，則直接將快取結果返回；

4. 如果沒命中：

        4.1  去資料庫中查詢資料，得到查詢結果；

        4.2  將key和查詢到的結果分別作為key,value對儲存到Cache中；

        4.3. 將查詢結果返回；

5. 結束。

[關於上述工作過程中 key值的構建，我們將在第下一節中重點探討，這也是MyBatis快取機制中非常重要的一個概念。]

5. Cache介面的設計以及CacheKey的定義（非常重要）

      如下圖所示，MyBatis定義了一個org.apache.ibatis.cache.Cache介面作為其Cache提供者的SPI(Service Provider Interface) ，所有的MyBatis內部的Cache快取，都應該實現這一介面。MyBatis定義了一個PerpetualCache實現類實現了Cache介面，實際上，在SqlSession物件裡的Executor 物件內維護的Cache型別例項物件，就是PerpetualCache子類建立的。

    （MyBatis內部還有很多Cache介面的實現，一級快取只會涉及到這一個PerpetualCache子類，Cache的其他實現將會放到二級快取中介紹）。

我們知道，Cache最核心的實現其實就是一個Map，將本次查詢使用的特徵值作為key，將查詢結果作為value儲存到Map中。

現在最核心的問題出現了：怎樣來確定一次查詢的特徵值？

換句話說就是：怎樣判斷某兩次查詢是完全相同的查詢？

也可以這樣說：如何確定Cache中的key值？

MyBatis認為，對於兩次查詢，如果以下條件都完全一樣，那麼就認為它們是完全相同的兩次查詢：

1. 傳入的 statementId

2. 查詢時要求的結果集中的結果範圍 （結果的範圍通過rowBounds.offset和rowBounds.limit表示）；

3. 這次查詢所產生的最終要傳遞給JDBC Java.sql.Preparedstatement的Sql語句字串（boundSql.getSql()）

4. 傳遞給java.sql.Statement要設定的引數值

現在分別解釋上述四個條件：

1. 傳入的statementId，對於MyBatis而言，你要使用它，必須需要一個statementId，它代表著你將執行什麼樣的Sql；

2. MyBatis自身提供的分頁功能是通過RowBounds來實現的，它通過rowBounds.offset和rowBounds.limit來過濾查詢出來的結果集，這種分頁功能是基於查詢結果的再過濾，而不是進行資料庫的物理分頁；

由於MyBatis底層還是依賴於JDBC實現的，那麼，對於兩次完全一模一樣的查詢，MyBatis要保證對於底層JDBC而言，也是完全一致的查詢才行。而對於JDBC而言，兩次查詢，只要傳入給JDBC的SQL語句完全一致，傳入的引數也完全一致，就認為是兩次查詢是完全一致的。

上述的第3個條件正是要求保證傳遞給JDBC的SQL語句完全一致；第4條則是保證傳遞給JDBC的引數也完全一致；

3、4講的有可能比較含糊，舉一個例子：

[html] view plain copy print?

1. <selectid="selectByCritiera"parameterType="java.util.Map"resultMap="BaseResultMap">
2.       select employee_id,first_name,last_name,email,salary  
3.       from louis.employees  
4.       where  employee_id = #{employeeId}  
5.       and first_name= #{firstName}  
6.       and last_name = #{lastName}  
7.       and email = #{email}  
8. </select>

  <select id="selectByCritiera" parameterType="java.util.Map" resultMap="BaseResultMap">
        select employee_id,first_name,last_name,email,salary
        from louis.employees
        where  employee_id = #{employeeId}
        and first_name= #{firstName}
        and last_name = #{lastName}
        and email = #{email}
  </select>

如果使用上述的"selectByCritiera"進行查詢，那麼，MyBatis會將上述的SQL中的#{}都替換成 ? 如下： [sql] view plain copy print?

1. select employee_id,first_name,last_name,email,salary  
2. from louis.employees  
3. where  employee_id = ?  
4. and first_name= ?  
5. and last_name = ?  
6. and email = ?  

        select employee_id,first_name,last_name,email,salary
        from louis.employees
        where  employee_id = ?
        and first_name= ?
        and last_name = ?
        and email = ?

MyBatis最終會使用上述的SQL字串建立JDBC的java.sql.PreparedStatement物件，對於這個PreparedStatement物件，還需要對它設定引數，呼叫setXXX()來完成設值，第4條的條件，就是要求對設定JDBC的PreparedStatement的引數值也要完全一致。

          即3、4兩條MyBatis最本質的要求就是：

                  呼叫JDBC的時候，傳入的SQL語句要完全相同，傳遞給JDBC的引數值也要完全相同。

綜上所述,CacheKey由以下條件決定：

                                     statementId  + rowBounds  + 傳遞給JDBC的SQL  + 傳遞給JDBC的引數值

CacheKey的建立

對於每次的查詢請求，Executor都會根據傳遞的引數資訊以及動態生成的SQL語句，將上面的條件根據一定的計算規則，建立一個對應的CacheKey物件。

我們知道建立CacheKey的目的，就兩個：

    1. 根據CacheKey作為key,去Cache快取中查詢快取結果；

    2. 如果查詢快取命中失敗，則通過此CacheKey作為key，將從資料庫查詢到的結果作為value，組成key,value對儲存到Cache快取中。

CacheKey的構建被放置到了Executor介面的實現類BaseExecutor中，定義如下：

[java] view plain copy print?

1. /** 
2.  * 所屬類:  org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor 
3.  * 功能   :   根據傳入資訊構建CacheKey 
4.  */
5. public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {  
6.   if (closed) thrownew ExecutorException("Executor was closed.");  
7.   CacheKey cacheKey = new CacheKey();  
8.   //1.statementId
9.   cacheKey.update(ms.getId());  
10.   //2. rowBounds.offset
11.   cacheKey.update(rowBounds.getOffset());  
12.   //3. rowBounds.limit
13.   cacheKey.update(rowBounds.getLimit());  
14.   //4. SQL語句
15.   cacheKey.update(boundSql.getSql());  
16.   //5. 將每一個要傳遞給JDBC的引數值也更新到CacheKey中
17.   List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();  
18.   TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();  
19.   for (int i = 0; i < parameterMappings.size(); i++) { // mimic DefaultParameterHandler logic
20.     ParameterMapping parameterMapping = parameterMappings.get(i);  
21.     if (parameterMapping.getMode() != ParameterMode.OUT) {  
22.       Object value;  
23.       String propertyName = parameterMapping.getProperty();  
24.       if (boundSql.hasAdditionalParameter(propertyName)) {  
25.         value = boundSql.getAdditionalParameter(propertyName);  
26.       } elseif (parameterObject == null) {  
27.         value = null;  
28.       } elseif (typeHandlerRegistry.hasTypeHandler(parameterObject.getClass())) {  
29.         value = parameterObject;  
30.       } else {  
31.         MetaObject metaObject = configuration.newMetaObject(parameterObject);  
32.         value = metaObject.getValue(propertyName);  
33.       }  
34.       //將每一個要傳遞給JDBC的引數值也更新到CacheKey中
35.       cacheKey.update(value);  
36.     }  
37.   }  
38.   return cacheKey;  
39. }      

  /**
   * 所屬類:  org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor
   * 功能   :   根據傳入資訊構建CacheKey
   */
  public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {
    if (closed) throw new ExecutorException("Executor was closed.");
    CacheKey cacheKey = new CacheKey();
    //1.statementId
    cacheKey.update(ms.getId());
    //2. rowBounds.offset
    cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
    //3. rowBounds.limit
    cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
    //4. SQL語句
    cacheKey.update(boundSql.getSql());
    //5. 將每一個要傳遞給JDBC的引數值也更新到CacheKey中
    List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();
    TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();
    for (int i = 0; i < parameterMappings.size(); i++) { // mimic DefaultParameterHandler logic
      ParameterMapping parameterMapping = parameterMappings.get(i);
      if (parameterMapping.getMode() != ParameterMode.OUT) {
        Object value;
        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);
        }
        //將每一個要傳遞給JDBC的引數值也更新到CacheKey中
        cacheKey.update(value);
      }
    }
    return cacheKey;
  }    

CacheKey的hashcode生成演算法

剛才已經提到，Cache介面的實現，本質上是使用的HashMap<k,v>,而構建CacheKey的目的就是為了作為HashMap<k,v>中的key值。而HashMap是通過key值的hashcode 來組織和儲存的，那麼，構建CacheKey的過程實際上就是構造其hashCode的過程。下面的程式碼就是CacheKey的核心hashcode生成演算法，感興趣的話可以看一下：

[java] view plain copy print?

1. publicvoid update(Object object) {  
2.    if (object != null && object.getClass().isArray()) {  
3.      int length = Array.getLength(object);  
4.      for (int i = 0; i < length; i++) {  
5.        Object element = Array.get(object, i);  
6.        doUpdate(element);  
7.      }  
8.    } else {  
9.      doUpdate(object);  
10.    }  
11.  }  
12.  privatevoid doUpdate(Object object) {  
13. //1. 得到物件的hashcode;  
14.    int baseHashCode = object == null ? 1 : object.hashCode();  
15.    //物件計數遞增
16.    count++;  
17.    checksum += baseHashCode;  
18.    //2. 物件的hashcode 擴大count倍
19.    baseHashCode *= count;  
20.    //3. hashCode * 拓展因子（預設37）+拓展擴大後的物件hashCode值
21.    hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;  
22.    updateList.add(object);  
23.  }  

  public void update(Object object) {
    if (object != null && object.getClass().isArray()) {
      int length = Array.getLength(object);
      for (int i = 0; i < length; i++) {
        Object element = Array.get(object, i);
        doUpdate(element);
      }
    } else {
      doUpdate(object);
    }
  }

  private void doUpdate(Object object) {
	
	//1. 得到物件的hashcode;  
    int baseHashCode = object == null ? 1 : object.hashCode();
    //物件計數遞增
    count++;
    checksum += baseHashCode;
    //2. 物件的hashcode 擴大count倍
    baseHashCode *= count;
    //3. hashCode * 拓展因子（預設37）+拓展擴大後的物件hashCode值
    hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;
    updateList.add(object);
  }

一級快取的效能分析

我將從兩個 一級快取的特性來討論SqlSession的一級快取效能問題：

1.MyBatis對會話（Session）級別的一級快取設計的比較簡單，就簡單地使用了HashMap來維護，並沒有對HashMap的容量和大小進行限制。

讀者有可能就覺得不妥了：如果我一直使用某一個SqlSession物件查詢資料，這樣會不會導致HashMap太大，而導致 java.lang.OutOfMemoryError錯誤啊？ 讀者這麼考慮也不無道理，不過MyBatis的確是這樣設計的。

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MyBatis 一級快取、二級快取全詳解(一)

目錄 MyBatis 一級快取、二級快取全詳解(一) 什麼是快取 什麼是MyBatis中的快取 MyBatis 中的一級快取 初探一級快取 探究一級快取是如何失效的

mybatis原始碼學習：一級快取和二級快取分析

[toc] 前文傳送門：[mybatis原始碼學習：從SqlSessionFactory到代理物件的生成](https://www.cnblogs.com/summerday152/p/12773121.html) # 零、一級快取和二級快取的流程 > 以這裡的查詢語句為例。 ## 一級快取總結 -