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  • 一级缓存 : 作用域 在: SqlSession:(默认的缓存) 当第一次的 访问数据库的时候 就会启动了一级缓存 当执行了 增删改的操作的时候 这次的缓存就结束 了 一次与SqlSession 与 数据库 的会话 就后 (依赖一去 的...

    一级缓存

    : 作用域 在: SqlSession:(默认的缓存)
    当第一次的 访问数据库的时候 就会启动了一级缓存
    当执行了 增删改的操作的时候 这次的缓存就结束 了
    一次与SqlSession 与 数据库 的会话 就后 (依赖一去 的产生 缓存 到内存)
    sqlSession中执行两次相同的sql语句时,第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存(内存),
    第二次查询时会从缓存中获取数据,不再去底层数据库查询,从而提高查询效率。

    一级缓存很常见:宏观上见到的是:比如通过浏览器:的网页的缓存

    二级缓存

    : mapper 数据同步有问题 会有脏读
    引用***
    不同的sqlSession两次执行相同的namespace下的sql语句,且向sql中传递的参数也相同,即最终执行相同的sql语句,则第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存,第二次查询会从缓存中获取数据,不再去底层数据库查询,从而提高效率。
    在MyBatis配置文件(mybatis-config.xml)中开启二级缓存(详细过程自己百度搜索开启)
    //value属性默认为false
    在**Mapper.xml中开启当前mapper的namespace下的二级缓存

    代表创建了一个LRU缓存,并每隔60秒刷新,最大存储512个对象,而且返回的对象被认为是只读的。
    evicition收回策略,默认是LRU
    (1)LRU最近最少使用策略,一处做长时间不被使用的对象。
    (2)FIFO先进先出策略,按对象进入缓存的顺序来移除它们。
    (3)SOFT软引用策略,移除基于垃圾回收器状态和软引用规则的对象。
    (4)WEAK弱引用策略,更积极地移除基于垃圾收集器状态和弱引用规则的对象

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  • MyBatis一级缓存二级缓存

    万次阅读 多人点赞 2018-09-05 22:44:30
    MyBatis自带的缓存有一级缓存二级缓存 一级缓存 Mybatis的一级缓存是指Session缓存。一级缓存的作用域默认是一个SqlSession。Mybatis默认开启一级缓存。 也就是在同一个SqlSession中,执行相同的查询SQL,第一次...

    MyBatis自带的缓存有一级缓存和二级缓存

    一级缓存

    Mybatis的一级缓存是指Session缓存。一级缓存的作用域默认是一个SqlSession。Mybatis默认开启一级缓存。
    也就是在同一个SqlSession中,执行相同的查询SQL,第一次会去数据库进行查询,并写到缓存中;
    第二次以后是直接去缓存中取。
    当执行SQL查询中间发生了增删改的操作,MyBatis会把SqlSession的缓存清空。

    一级缓存的范围有SESSION和STATEMENT两种,默认是SESSION,如果不想使用一级缓存,可以把一级缓存的范围指定为STATEMENT,这样每次执行完一个Mapper中的语句后都会将一级缓存清除。
    如果需要更改一级缓存的范围,可以在Mybatis的配置文件中,在下通过localCacheScope指定。

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    <setting name="localCacheScope" value="STATEMENT"/>

    建议不需要修改

    需要注意的是
    当Mybatis整合Spring后,直接通过Spring注入Mapper的形式,如果不是在同一个事务中每个Mapper的每次查询操作都对应一个全新的SqlSession实例,这个时候就不会有一级缓存的命中,但是在同一个事务中时共用的是同一个SqlSession。
    如有需要可以启用二级缓存。

    二级缓存

    Mybatis的二级缓存是指mapper映射文件。二级缓存的作用域是同一个namespace下的mapper映射文件内容,多个SqlSession共享。Mybatis需要手动设置启动二级缓存。

    二级缓存是默认启用的(要生效需要对每个Mapper进行配置),如想取消,则可以通过Mybatis配置文件中的元素下的子元素来指定cacheEnabled为false。

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    <settings>

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

    </settings>

    cacheEnabled默认是启用的,只有在该值为true的时候,底层使用的Executor才是支持二级缓存的CachingExecutor。具体可参考Mybatis的核心配置类org.apache.ibatis.session.Configuration的newExecutor方法实现。
    可以通过源码看看

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    ...

        public Executor newExecutor(Transaction transaction) {

            return this.newExecutor(transaction, this.defaultExecutorType);

        }

     

        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 {

                executor = new SimpleExecutor(this, transaction);

            }

     

            if (this.cacheEnabled) {//设置为true才执行的

                executor = new CachingExecutor((Executor)executor);

            }

     

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

            return executor;

        }

    ...

    要使用二级缓存除了上面一个配置外,我们还需要在我们每个DAO对应的Mapper.xml文件中定义需要使用的cache

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    ...

    <mapper namespace="...UserMapper">

        <cache/><!-- 加上该句即可,使用默认配置、还有另外一种方式,在后面写出 -->

        ...

    </mapper>

    具体可以看org.apache.ibatis.executor.CachingExecutor类的以下实现
    其中使用的cache就是我们在对应的Mapper.xml中定义的cache。

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    public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException {

        BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameterObject);

        CacheKey key = this.createCacheKey(ms, parameterObject, rowBounds, boundSql);

        return this.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);

    }

     

    public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException {

        Cache cache = ms.getCache();

        if (cache != null) {//第一个条件 定义需要使用的cache 

            this.flushCacheIfRequired(ms);

            if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {//第二个条件 需要当前的查询语句是配置了使用cache的,即下面源码的useCache()是返回true的  默认是true

                this.ensureNoOutParams(ms, parameterObject, boundSql);

                List<E> list = (List)this.tcm.getObject(cache, key);

                if (list == null) {

                    list = this.delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);

                    this.tcm.putObject(cache, key, list);

                }

     

                return list;

            }

        }

     

        return this.delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);

    }

    还有一个条件就是需要当前的查询语句是配置了使用cache的,即上面源码的useCache()是返回true的,默认情况下所有select语句的useCache都是true,如果我们在启用了二级缓存后,有某个查询语句是我们不想缓存的,则可以通过指定其useCache为false来达到对应的效果。
    如果我们不想该语句缓存,可使用useCache="false

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    <select id="selectByPrimaryKey" resultMap="BaseResultMap" parameterType="java.lang.String" useCache="false">

            select

            <include refid="Base_Column_List"/>

            from tuser

            where id = #{id,jdbcType=VARCHAR}

        </select>

    cache定义的两种使用方式

    上面说了要想使用二级缓存,需要在每个DAO对应的Mapper.xml文件中定义其中的查询语句需要使用cache来缓存数据的。
    这有两种方式可以定义,一种是通过cache元素定义,一种是通过cache-ref元素来定义。
    需要注意的是
    对于同一个Mapper来讲,只能使用一个Cache,当同时使用了和时,定义的优先级更高(后面的代码会给出原因)。
    Mapper使用的Cache是与我们的Mapper对应的namespace绑定的,一个namespace最多只会有一个Cache与其绑定。

    cache元素定义

    使用cache元素来定义使用的Cache时,最简单的做法是直接在对应的Mapper.xml文件中指定一个空的元素(看前面的代码),这个时候Mybatis会按照默认配置创建一个Cache对象,准备的说是PerpetualCache对象,更准确的说是LruCache对象(底层用了装饰器模式)。
    具体的可看org.apache.ibatis.builder.xml.XMLMapperBuilder中的cacheElement()方法解析cache元素的逻辑。

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    ...

        private void configurationElement(XNode context) {

            try {

                String namespace = context.getStringAttribute("namespace");

                if (namespace.equals("")) {

                    throw new BuilderException("Mapper's namespace cannot be empty");

                else {

                    this.builderAssistant.setCurrentNamespace(namespace);

                    this.cacheRefElement(context.evalNode("cache-ref"));

                    this.cacheElement(context.evalNode("cache"));//执行在后面

                    this.parameterMapElement(context.evalNodes("/mapper/parameterMap"));

                    this.resultMapElements(context.evalNodes("/mapper/resultMap"));

                    this.sqlElement(context.evalNodes("/mapper/sql"));

                    this.buildStatementFromContext(context.evalNodes("select|insert|update|delete"));

                }

            catch (Exception var3) {

                throw new BuilderException("Error parsing Mapper XML. Cause: " + var3, var3);

            }

        }

    ...

        private void cacheRefElement(XNode context) {

            if (context != null) {

                this.configuration.addCacheRef(this.builderAssistant.getCurrentNamespace(), context.getStringAttribute("namespace"));

                CacheRefResolver cacheRefResolver = new CacheRefResolver(this.builderAssistant, context.getStringAttribute("namespace"));

     

                try {

                    cacheRefResolver.resolveCacheRef();

                catch (IncompleteElementException var4) {

                    this.configuration.addIncompleteCacheRef(cacheRefResolver);

                }

            }

     

        }

     

        private void cacheElement(XNode context) throws Exception {

            if (context != null) {

                String type = context.getStringAttribute("type""PERPETUAL");

                Class<? extends Cache> typeClass = this.typeAliasRegistry.resolveAlias(type);

                String eviction = context.getStringAttribute("eviction""LRU");

                Class<? extends Cache> evictionClass = this.typeAliasRegistry.resolveAlias(eviction);

                Long flushInterval = context.getLongAttribute("flushInterval");

                Integer size = context.getIntAttribute("size");

                boolean readWrite = !context.getBooleanAttribute("readOnly"false).booleanValue();

                Properties props = context.getChildrenAsProperties();

                this.builderAssistant.useNewCache(typeClass, evictionClass, flushInterval, size, readWrite, props);

    //如果同时存在<cache>和<cache-ref>,这里的设置会覆盖前面的cache-ref的缓存

            }

     

        }

    空cache元素定义会生成一个采用最近最少使用算法最多只能存储1024个元素的缓存,而且是可读写的缓存,即该缓存是全局共享的,任何一个线程在拿到缓存结果后对数据的修改都将影响其它线程获取的缓存结果,因为它们是共享的,同一个对象。

    cache元素可指定如下属性,每种属性的指定都是针对都是针对底层Cache的一种装饰,采用的是装饰器的模式。

    1. blocking:默认为false,当指定为true时将采用BlockingCache进行封装,blocking,阻塞的意思,使用BlockingCache会在查询缓存时锁住对应的Key,如果缓存命中了则会释放对应的锁,否则会在查询数据库以后再释放锁,这样可以阻止并发情况下多个线程同时查询数据,详情可参考BlockingCache的源码。
      简单理解,也就是设置true时,在进行增删改之后的并发查询,只会有一条去数据库查询,而不会并发

       

    2. eviction:eviction,驱逐的意思。也就是元素驱逐算法,默认是LRU,对应的就是LruCache,其默认只保存1024个Key,超出时按照最近最少使用算法进行驱逐,详情请参考LruCache的源码。如果想使用自己的算法,则可以将该值指定为自己的驱逐算法实现类,只需要自己的类实现Mybatis的Cache接口即可。除了LRU以外,系统还提供了FIFO(先进先出,对应FifoCache)、SOFT(采用软引用存储Value,便于垃圾回收,对应SoftCache)和WEAK(采用弱引用存储Value,便于垃圾回收,对应WeakCache)这三种策略。
      这里,根据个人需求选择了,没什么要求的话,默认的LRU即可

    3. flushInterval:清空缓存的时间间隔,单位是毫秒,默认是不会清空的。当指定了该值时会再用ScheduleCache包装一次,其会在每次对缓存进行操作时判断距离最近一次清空缓存的时间是否超过了flushInterval指定的时间,如果超出了,则清空当前的缓存,详情可参考ScheduleCache的实现。

    4. readOnly:是否只读
      默认为false。当指定为false时,底层会用SerializedCache包装一次,其会在写缓存的时候将缓存对象进行序列化,然后在读缓存的时候进行反序列化,这样每次读到的都将是一个新的对象,即使你更改了读取到的结果,也不会影响原来缓存的对象,即非只读,你每次拿到这个缓存结果都可以进行修改,而不会影响原来的缓存结果;
      当指定为true时那就是每次获取的都是同一个引用,对其修改会影响后续的缓存数据获取,这种情况下是不建议对获取到的缓存结果进行更改,意为只读(不建议设置为true)。
      这是Mybatis二级缓存读写和只读的定义,可能与我们通常情况下的只读和读写意义有点不同。每次都进行序列化和反序列化无疑会影响性能,但是这样的缓存结果更安全,不会被随意更改,具体可根据实际情况进行选择。详情可参考SerializedCache的源码。

    5. size:用来指定缓存中最多保存的Key的数量。其是针对LruCache而言的,LruCache默认只存储最多1024个Key,可通过该属性来改变默认值,当然,如果你通过eviction指定了自己的驱逐算法,同时自己的实现里面也有setSize方法,那么也可以通过cache的size属性给自定义的驱逐算法里面的size赋值。

    6. type:type属性用来指定当前底层缓存实现类,默认是PerpetualCache,如果我们想使用自定义的Cache,则可以通过该属性来指定,对应的值是我们自定义的Cache的全路径名称。

    cache-ref元素定义

    cache-ref元素可以用来指定其它Mapper.xml中定义的Cache,有的时候可能我们多个不同的Mapper需要共享同一个缓存的
    是希望在MapperA中缓存的内容在MapperB中可以直接命中的,这个时候我们就可以考虑使用cache-ref,这种场景只需要保证它们的缓存的Key是一致的即可命中,二级缓存的Key是通过Executor接口的createCacheKey()方法生成的,其实现基本都是BaseExecutor,源码如下。

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    public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {

        if (this.closed) {

            throw new ExecutorException("Executor was closed.");

        else {

            CacheKey cacheKey = new CacheKey();

            cacheKey.update(ms.getId());

            cacheKey.update(rowBounds.getOffset());

            cacheKey.update(rowBounds.getLimit());

            cacheKey.update(boundSql.getSql());

            List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();

            TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();

     

            for(int i = 0; i < parameterMappings.size(); ++i) {

                ParameterMapping parameterMapping = (ParameterMapping)parameterMappings.get(i);

                if (parameterMapping.getMode() != ParameterMode.OUT) {

                    String propertyName = parameterMapping.getProperty();

                    Object value;

                    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 = this.configuration.newMetaObject(parameterObject);

                        value = metaObject.getValue(propertyName);

                    }

     

                    cacheKey.update(value);

                }

            }

     

            return cacheKey;

        }

    }

    打个比方我想在MenuMapper.xml中的查询都使用在UserMapper.xml中定义的Cache,则可以通过cache-ref元素的namespace属性指定需要引用的Cache所在的namespace,即UserMapper.xml中的定义的namespace,假设在UserMapper.xml中定义的namespace是cn.chenhaoxiang.dao.UserMapper,则在MenuMapper.xml的cache-ref应该定义如下。

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    <cache-ref namespace="cn.chenhaoxiang.dao.UserMapper"/>

    这样这两个Mapper就共享同一个缓存了

    自定义cache就不介绍了。

    测试二级缓存

    查询测试

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     * Created with IntelliJ IDEA.

     * User: 陈浩翔.

     * Date: 2018/1/10.

     * Time: 下午 10:15.

     * Explain:

     */

    @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)

    //配置了@ContextConfiguration注解并使用该注解的locations属性指明spring和配置文件之后

    @ContextConfiguration(locations = {"classpath:spring.xml","classpath:spring-mybatis.xml"})

    public class MyBatisTestBySpringTestFramework {

     

        //注入userService

        @Autowired

        private UserService userService;

     

        @Test

        public void testGetUserId(){

            String userId = "4e07f3963337488e81716cfdd8a0fe04";

            User user = userService.getUserById(userId);

            System.out.println(user);

     

     

            //前面说到spring和MyBatis整合

            User user2 = userService.getUserById(userId);

            System.out.println("user2:"+user2);

        }

    }

    接下来我们把Mapper中的cache元素删除,不使用二级缓存

    再运行测试

    对二级缓存进行了以下测试,获取两个不同的SqlSession(前面有说,Spring和MyBatis集成,每次都是不同的SqlSession)执行两条相同的SQL,在未指定Cache时Mybatis将查询两次数据库,在指定了Cache时Mybatis只查询了一次数据库,第二次是从缓存中拿的。

    Cache Hit Ratio 表示缓存命中率。
    开启二级缓存后,每执行一次查询,系统都会计算一次二级缓存的命中率。
    第一次查询也是先从缓存中查询,只不过缓存中一定是没有的。
    所以会再从DB中查询。由于二级缓存中不存在该数据,所以命中率为0.但第二次查询是从二级缓存中读取的,所以这一次的命中率为1/2=0.5。
    当然,若有第三次查询,则命中率为1/3=0.66
    0.5这个值可以从上面开启cache的图看出来,0.0的值未截取到~漏掉了~

    注意:
    增删改操作,无论是否进行提交sqlSession.commit(),均会清空一级、二级缓存,使查询再次从DB中select。
    说明:
    二级缓存的清空,实质上是对所查找key对应的value置为null,而非将对,即entry对象删除。
    从DB中进行select查询的条件是:缓存中根本不存在这个key或者缓存中存在该key所对应的entry对象,但value为null。

    设置增删改操作不刷新二级缓存:
    若要使某个增、删或改操作不清空二级缓存,则需要在其或或中添加属性flushCache="false",默认为true。

    二级缓存的使用原则

    1. 只能在一个命名空间下使用二级缓存
      由于二级缓存中的数据是基于namespace的,即不同namespace中的数据互不干扰。在多个namespace中若均存在对同一个表的操作,那么这多个namespace中的数据可能就会出现不一致现象。
    2. 在单表上使用二级缓存
      如果一个表与其它表有关联关系,那么久非常有可能存在多个namespace对同一数据的操作。而不同namespace中的数据互补干扰,所以就有可能出现多个namespace中的数据不一致现象。
    3. 查询多于修改时使用二级缓存
      在查询操作远远多于增删改操作的情况下可以使用二级缓存。因为任何增删改操作都将刷新二级缓存,对二级缓存的频繁刷新将降低系统性能。
    展开全文
  • hibernate二级缓存(一)一级缓存二级缓存 1.hibernate一级缓存 hibernate的一级缓存是session级别的缓存,一级缓存hibernate默认启用且不能被卸载,一个事务内有效。 特点: 使用一级缓存的目的是为了...

    hibernate二级缓存(一)一级缓存与二级缓存

    1.hibernate一级缓存

    hibernate的一级缓存是session级别的缓存,一级缓存hibernate默认启用且不能被卸载,一个事务内有效。
    特点:

    1. 使用一级缓存的目的是为了减少对数据库的访问次数,从而提升hibernate的执行效率;(当执行一次查询操作的时候,执行第二次查询操作,先检查缓存中是否有数据,如果有数据就不查询数据库,直接从缓存中获取数据);

    2. Hibernate中的一级缓存,也叫做session的缓存,它可以在session范围内减少数据库的访问次数,只在session范围内有效,session关闭,一级缓存失败;

    3. 一级缓存的特点,只在session范围有效,作用时间短,效果不是特别明显,在短时间内多次操作数据库,效果比较明显。

    4. 当调用session的save/saveOrUpdate/get/load/list/iterator方法的时候,都会把对象放入session缓存中;

    5. session的缓存是由hibernate维护的,用户不能操作缓存内容;如果想操作缓存内容,必须通过hibernate提供的evict/clear方法操作

    6. 缓存相关的方法(在什么情况下使用上面方法呢?批量操作情况下使用,如Session.flush();先与数据库同步,Session.clear();再清空一级缓存内容):

        session.flush();让一级缓存与数据库同步;
        session.evict();清空一级缓存中指定的对象;
        session.clear();清空一级缓存中所有的对象;
      

    综上: 一级缓存的生命周期和session的生命周期一致,当前session一旦关闭,一级缓存就消失了,因此一级缓存也叫session级的缓存或事务级缓存,一级缓存只存实体对象,它不会缓存一般的对象属性(查询缓存可以),即当获得对象后,就将该对象缓存起来,如果在同一session中再去获取这个对象时,它会先判断在缓存中有没有该对象的id,如果有则直接从缓存中获取此对象,反之才去数据库中取,取的同时再将此对象作为一级缓存处理。

    2.二级缓存

    Hibernate的二级缓存又称为"SessionFactory的缓存",由于SessionFactory对象的生命周期和应用的整个过程对应,他是可选的,是一个可配置的插件,默认情况下SessionFactory不会启用这个插件。
    由于二级缓存是被各session共享的,那么多个事务或者说线程同时访问修改二级缓存可能会会造成数据不一致问题。所以二级缓存只适合多读少写的场景。

    那么什么样的数据适合放在二级缓存中呢?

    • 多读少写的数据
    • 不是很重要的数据
    • 常量数据

    什么样的数据不适合放在二级缓存中呢?

    • 经常被修改的数据
    • 绝对不允许出现并发访问的数据。如财务数据,绝对不允许出现并发
    • 与其他应用共享的数据

    3. 二级缓存的配置

    这里只展示纯hibernate的二级缓存配置,如果要如spring结合,请参考spring sessionFactory配置里面的hibernate二级缓存参数。
    下面的配置是基于hibernate5.3.7.Final版本

    3.1 SessionFactory的配置

    该版本的SessionFactory获取的最新方式如下:

    public class SessionFactoryUtil {
    
        private SessionFactory sessionFactory;
    
        public SessionFactoryUtil() {
            setUp();
        }
    
        private void setUp() {
            // A SessionFactory is set up once for an application!
            final StandardServiceRegistry registry = new StandardServiceRegistryBuilder()
                    .configure() // configures settings from hibernate.cfg.xml
                    .build();
            try {
                sessionFactory = new MetadataSources(registry).buildMetadata().buildSessionFactory();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                // The registry would be destroyed by the SessionFactory, but we had trouble building the SessionFactory
                // so destroy it manually.
                StandardServiceRegistryBuilder.destroy(registry);
            }
        }
        public SessionFactory getSessionFactory() {
            return sessionFactory;
        }
    }
    

    registry 会自动加载resources路径下的hibernate.cfg.xml配置文件。hibernate.cfg.xml配置如下:

    <!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN"
            "http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-configuration-3.0.dtd">
    <hibernate-configuration>
        <session-factory>
            <!-- 数据库连接配置 -->
            <property name="connection.driver_class">com.mysql.jdbc.Driver</property>
            <property name="connection.url">jdbc:mysql://localhost:3306/test</property>
            <property name="connection.username">root</property>
            <property name="connection.password">123456</property>
            <!-- 数据库连接池的大小 -->
            <property name="connection.pool_size">5</property>
            <!-- 每次从数据库中取出并放到JDBC的Statement中的记录条数。Fetch Size设的越大,读数据库的次数越少,速度越快,Fetch Size越小,读数据库的次数越多,速度越慢-->
            <property name="jdbc.fetch_size">50</property>
            <!--批量插入,删除和更新时每次操作的记录数。Batch Size越大,批量操作的向数据库发送Sql的次数越少,速度就越快,同样耗用内存就越大-->
            <property name="jdbc.batch_size">23</property>
            <!-- SQL 方言 -->
            <property name="dialect">org.hibernate.dialect.MySQLDialect</property>
            <!-- Enable Hibernate's automatic session context management -->
            <property name="current_session_context_class">thread</property>
            <!-- 在控制台输出sql语句 -->
            <property name="show_sql">true</property>
            <!-- 在启动时根据配置更新数据库 -->
            <property name="hbm2ddl.auto">update</property>
    
            <!-- 二级缓存配置 -->
            <property name="hibernate.cache.use_second_level_cache">true</property>
            <property name="hibernate.cache.region.factory_class">org.hibernate.cache.ehcache.internal.EhcacheRegionFactory</property>
            <property name="hibernate.cache.use_minimal_puts">true</property>
            <property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>
            <property name="hibernate.cache.region_prefix">customer-hibernate-cache</property>
            <property name="hibernate.cache.default_cache_concurrency_strategy">nonstrict-read-write</property>
    
    
            <mapping class="com.foo.model.Event"/><!-- 注册我们的实体映射类-->
        </session-factory>
    </hibernate-configuration>
    

    3.2 基本的代码示例

    有了SessionFactory后通过session进行增删改查等操作

    public class Main {
    
        public static void main(String[] args) {
            SessionFactoryUtil sessionFactoryUtil = new SessionFactoryUtil();
            SessionFactory sessionFactory = sessionFactoryUtil.getSessionFactory();
            //1.查询单个实体
            doExecute(sessionFactory, new HibernateExecuteCallBack() {
                @Override
                public void execute(Session session) {
                    Event event = session.get(Event.class, 7L);
                    System.out.println(event);
                }
            });
             //2.查询单个实体
            doExecute(sessionFactory, new HibernateExecuteCallBack() {
                @Override
                public void execute(Session session) {
                    Event event = session.get(Event.class, 7L);
                    System.out.println(event);
                }
            });
        }
    	public static void doExecute(SessionFactory sessionFactory, HibernateExecuteCallBack executeCallBack) {
            Session session = sessionFactory.openSession();
            session.beginTransaction();
    
            executeCallBack.execute(session);
    
            session.getTransaction().commit();
            session.close();
        }
    
        interface HibernateExecuteCallBack {
            void execute(Session session);
        }
    
    

    上面的代码中首先得到一个sessionFactory ,然后通过doExecute封装session的整个执行流程的模版代码,HibernateExecuteCallBack 回调接口将实际执行操作分离,整个过程类似jdbcTemplate。

    package com.foo.model;
    
    import org.hibernate.annotations.CacheConcurrencyStrategy;
    
    import javax.persistence.*;
    import java.util.Date;
    
    /**
     * @author JasonLin
     * @version V1.0
     * @date 2019/3/11
     */
    @Entity
    @Table(name = "event")
    @Cacheable
    @org.hibernate.annotations.Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.NONSTRICT_READ_WRITE)
    public class Event {
    
        @Id
        @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
        private Long id;
    
        @Column
        private String title;
    
        @Column(name = "_date")
        private Date date;
    
        public Event(){
    
        }
    
        public Event(String title, Date date) {
            this.title = title;
            this.date = date;
        }
    
        public String getTitle() {
            return title;
        }
    
        public void setTitle(String title) {
            this.title = title;
        }
    
        public Date getDate() {
            return date;
        }
    
        public void setDate(Date date) {
            this.date = date;
        }
    
        public Long getId() {
            return id;
        }
    
        public void setId(Long id) {
            this.id = id;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return "Event{" +
                    "id=" + id +
                    ", title='" + title + '\'' +
                    ", date=" + date +
                    '}';
        }
    }
    
    

    Event的代码随意,是通过注解配置实体,但是必须注意在hibernate.cfg.xml里面必须配置:

    <mapping class="com.foo.model.Event"/><!-- 注册我们的实体映射类-->
    

    3.2 二级缓存的配置

    在上面的配置里面其实已经加上了二级缓存

    		<!--是否启用二级缓存-->
            <property name="hibernate.cache.use_second_level_cache">true</property>
            <!--缓存的具体实现-->
            <property name="hibernate.cache.region.factory_class">org.hibernate.cache.ehcache.internal.EhcacheRegionFactory</property>
            <!--以频繁的读操作为代价, 优化二级缓存来最小化写操作-->
            <property name="hibernate.cache.use_minimal_puts">true</property>
            <!--是否使用查询缓存-->
            <property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>
            <!--缓存的前缀-->
            <property name="hibernate.cache.region_prefix">customer-hibernate-cache</property>
            <!--缓存的策略-->
            <property name="hibernate.cache.default_cache_concurrency_strategy">nonstrict-read-write</property>
    

    这里我们使用的是EhcacheRegionFactory来作为二级缓存的具体实现。当然也可以自己实现RegionFactory,比如通过redis来作为hibernate的二级缓存。

    hibernate.cache.default_cache_concurrency_strategy指定hibernate二级缓存策略,hibernate共有五种缓存策略

    public enum CacheConcurrencyStrategy {
    	/**
    	 * Indicates no concurrency strategy should be applied.
    	 */
    	NONE( null ),
    	/**
    	 * Indicates that read-only strategy should be applied.
    	 *
    	 * @see AccessType#READ_ONLY
    	 */
    	READ_ONLY( AccessType.READ_ONLY ),
    	/**
    	 * Indicates that the non-strict read-write strategy should be applied.
    	 *
    	 * @see AccessType#NONSTRICT_READ_WRITE
    	 */
    	NONSTRICT_READ_WRITE( AccessType.NONSTRICT_READ_WRITE ),
    	/**
    	 * Indicates that the read-write strategy should be applied.
    	 *
    	 * @see AccessType#READ_WRITE
    	 */
    	READ_WRITE( AccessType.READ_WRITE ),
    	/**
    	 * Indicates that the transaction strategy should be applied.
    	 *
    	 * @see AccessType#TRANSACTIONAL
    	 */
    	TRANSACTIONAL( AccessType.TRANSACTIONAL );
    
    • CacheConcurrencyStrategy.None 不使用缓存
    • CacheConcurrencyStrategy.READ_ONLY:只读模式,在此模式下,如果对数据进行更新操作,会抛出异常。
    • CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE:读写模式在更新缓存的时候会对缓存里的数据加锁,其他事物如果去取相应缓存中的数据,发现被锁了,直接去数据库中取。
    • CacheConcurrencyStrategy.NONSTRICT_READ_WRITE:不严格的读写模式则不会对缓存数据加锁
    • CacheConcurrencyStrategy.TRANSACTIONAL:事务模式指缓存支持事务,当事务回滚,缓存也回滚,只支持JTA环境

    一切配置完毕,下面来看下具体的执行结果,

    Hibernate: select event0_.id as id1_0_0_, event0_._date as _date2_0_0_, event0_.title as title3_0_0_ from event event0_ where event0_.id=?
    Event{id=7, title='Our very first event!', date=2019-03-11 13:45:21.0}
    Event{id=7, title='Our very first event!', date=2019-03-11 13:45:21.0}
    

    由于我们的第一次操作是在不同的session里面,我们看到配置了缓存之后只发送了一条sql语句。代表缓存配置成功。在后面我们将具体讲解hibernate二级缓存的实现原理并自己用map实现一个简单的RegionFactory。

    展开全文
  • Mybatis对缓存提供支持,但是在没有配置的默认情况下,它只开启一级缓存,也就是说一级缓存默认是开启的,一级缓存只是相对于同一个SqlSession而言。所以在参数和SQL完全一样的情况下,我们使用同一个SqlSession对象...

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    1.一级缓存

    Mybatis对缓存提供支持,但是在没有配置的默认情况下,它只开启一级缓存,也就是说一级缓存默认是开启的,一级缓存只是相对于同一个SqlSession而言。所以在参数和SQL完全一样的情况下,我们使用同一个SqlSession对象调用一个Mapper方法,往往只执行一次SQL,因为使用SqlSession第一次查询后,MyBatis会将其放在缓存中,以后再查询的时候,如果没有声明需要刷新,并且缓存没有超时的情况下,SqlSession都会取出当前缓存的数据,而不会再次发送SQL到数据库。
    在这里插入图片描述

    一级缓存周期

    1.一级缓存的生命周期有多长?

    • MyBatis在开启一个数据库会话时,会创建一个新的SqlSession对象,SqlSession对象中会有一个新的Executor对象。Executor对象中持有一个新的PerpetualCache对象;当会话结束时,SqlSession对象及其内部的Executor对象还有PerpetualCache对象也一并释放掉。
    • 如果SqlSession调用了commit()方法,则会清空这个SqlSession中的一级缓存,目的是为了防止脏读
    • 如果SqlSession调用了close()方法,会释放掉一级缓存PerpetualCache对象,一级缓存将不可用。
    • 如果SqlSession调用了clearCache(),会清空PerpetualCache对象中的数据,但是该对象仍可使用。
    • SqlSession中执行了任何一个update操作(update()、delete()、insert()) ,都会清空PerpetualCache对象的数据,但是该对象可以继续使用。

    2.怎么判断某两次查询是完全相同的查询?
    mybatis认为,对于两次查询,如果以下条件都完全一样,那么就认为它们是完全相同的两次查询。

    • 传入的statementId
    • 查询时要求的结果集中的结果范围
    • 这次查询所产生的最终要传递给JDBC java.sql.Preparedstatement的Sql语句字符串(boundSql.getSql() )
    • 传递给java.sql.Statement要设置的参数值

    2.二级缓存:

    MyBatis的二级缓存是Application级别的缓存,它可以提高对数据库查询的效率,以提高应用的性能。
    MyBatis的缓存机制整体设计以及二级缓存的工作模式
    在这里插入图片描述
    SqlSessionFactory层面上的二级缓存默认是不开启的,二级缓存的开席需要进行配置,实现二级缓存的时候,MyBatis要求返回的POJO必须是可序列化的。 也就是要求实现Serializable接口,配置方法很简单,只需要在映射XML文件配置就可以开启缓存了<cache/>,如果我们配置了二级缓存就意味着:

    • 映射语句文件中的所有select语句将会被缓存。
    • 映射语句文件中的所欲insert、update和delete语句会刷新缓存。
    • 缓存会使用默认的Least Recently Used(LRU,最近最少使用的)算法来收回。
    • 根据时间表,比如No Flush Interval,(CNFI没有刷新间隔),缓存不会以任何时间顺序来刷新。
    • 缓存会存储列表集合或对象(无论查询方法返回什么)的1024个引用
    • 缓存会被视为是read/write(可读/可写)的缓存,意味着对象检索不是共享的,而且可以安全的被调用者修改,不干扰其他调用者或线程所做的潜在修改。

    3.实践:

    一、创建一个POJO Bean并序列化
    由于二级缓存的数据不一定都是存储到内存中,它的存储介质多种多样,所以需要给缓存的对象执行序列化。(如果存储在内存中的话,实测不序列化也可以的。)

    import lombok.AllArgsConstructor;
    import lombok.Data;
    import lombok.NoArgsConstructor;
    import lombok.experimental.Accessors;
    
    import java.io.Serializable;
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    @Data
    @Accessors(chain = true)
    public class Itresources implements Serializable {
        private Integer id;
        private String title;
        private String link;
        private String pwd;
    }
    

    二、在映射文件中开启二级缓存

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
    <mapper namespace="lmknamespace">
        <!--开启本mapper的namespace下的二级缓存-->
        <!--
            eviction:代表的是缓存回收策略,目前MyBatis提供以下策略。
            (1) LRU,最近最少使用的,一处最长时间不用的对象
            (2) FIFO,先进先出,按对象进入缓存的顺序来移除他们
            (3) SOFT,软引用,移除基于垃圾回收器状态和软引用规则的对象
            (4) WEAK,弱引用,更积极的移除基于垃圾收集器状态和弱引用规则的对象。这里采用的是LRU,
                    移除最长时间不用的对形象
    
            flushInterval:刷新间隔时间,单位为毫秒,这里配置的是2分钟刷新,如果你不配置它,那么当
            SQL被执行的时候才会去刷新缓存。
    
            size:引用数目,一个正整数,代表缓存最多可以存储多少个对象,不宜设置过大。设置过大会导致内存溢出。
            这里配置的是1024个对象
    
            readOnly:只读,意味着缓存数据只能读取而不能修改,这样设置的好处是我们可以快速读取缓存,缺点是我们没有
            办法修改缓存,他的默认值是false,不允许我们修改
        -->
        <cache eviction="LRU" flushInterval="120000" readOnly="true" size="1024"/>
        <!--根据关键字查询资源列表-->
        <select id="lookItResoureByKey" resultType="me.cqp.xzlmk.mxtest.bean.Itresources" parameterType="java.lang.String">
            select title,link,pwd from itresources where title like concat('%',#{title},'%')
        </select>
    </mapper>
    

    三、在 mybatis-config.xml中开启二级缓存

    注意配置顺序,否则出现:The content of element type “configuration” must match "(properties?,setting

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
    <!DOCTYPE configuration
            PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
            "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
    <!--注意配置顺序 settings、environments、mappers-->
    <configuration>
        <settings>
            <!--这个配置使全局的映射器(二级缓存)启用或禁用缓存-->
            <setting name="cacheEnabled" value="true" />
        </settings>
        .....
    </configuration>
    

    四、测试二级缓存

    如下图可以看到,使用了二级缓存之后只查询了一遍。
    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述

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    万次阅读 2021-01-19 10:28:52
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    千次阅读 多人点赞 2019-11-30 09:49:01
    这篇博客对Mybatis中的一级缓存二级缓存做了比较详细的阐述,并有完整的代码实现。

空空如也

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一级缓存二级缓存的区别