回顧上一章：MyBatis06：動態SQL
簡介
1、什麼是緩存 [ Cache ]？
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存在內存中的臨時數據。
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將用戶經常查詢的數據放在緩存（內存）中，用戶去查詢數據就不用從磁盤上(關係型數據庫數據文件)查詢，從緩存中查詢，從而提高查詢效率，解決了高併發系統的性能問題。
2、爲什麼使用緩存？
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減少和數據庫的交互次數，減少系統開銷，提高系統效率。
3、什麼樣的數據能使用緩存？
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經常查詢並且不經常改變的數據。
Mybatis緩存
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MyBatis包含一個非常強大的查詢緩存特性，它可以非常方便地定製和配置緩存。緩存可以極大的提升查詢效率。
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MyBatis系統中默認定義了兩級緩存：一級緩存和二級緩存
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默認情況下，只有一級緩存開啓。（SqlSession級別的緩存，也稱爲本地緩存）
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二級緩存需要手動開啓和配置，他是基於namespace級別的緩存。
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爲了提高擴展性，MyBatis定義了緩存接口Cache。我們可以通過實現Cache接口來自定義二級緩存
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一級緩存
一級緩存也叫本地緩存：
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與數據庫同一次會話期間查詢到的數據會放在本地緩存中。
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以後如果需要獲取相同的數據，直接從緩存中拿，沒必須再去查詢數據庫；
測試
1、在mybatis中加入日誌，方便測試結果
2、編寫接口方法
//根據id查詢用戶
User queryUserById(@Param("id") int id);
3、接口對應的Mapper文件
<select id="queryUserById" resultType="user">
select * from user where id = #{id}
</select>
4、測試
@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.queryUserById(1);
System.out.println(user2);
System.out.println(user==user2);
session.close();
}
5、結果分析
一級緩存失效的四種情況
一級緩存是SqlSession級別的緩存，是一直開啓的，我們關閉不了它；
一級緩存失效情況：沒有使用到當前的一級緩存，效果就是，還需要再向數據庫中發起一次查詢請求！
1、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();
}
觀察結果：發現發送了兩條SQL語句！
結論：每個sqlSession中的緩存相互獨立
2、sqlSession相同，查詢條件不同
@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();
}
觀察結果：發現發送了兩條SQL語句！很正常的理解
結論：當前緩存中，不存在這個數據
3、sqlSession相同，兩次查詢之間執行了增刪改操作！
增加方法
//修改用戶
int updateUser(Map map);
編寫SQL
<update id="updateUser" parameterType="map">
update user set name = #{name} where id = #{id}
</update>
測試
@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();
}
觀察結果：查詢在中間執行了增刪改操作後，重新執行了
結論：因爲增刪改操作可能會對當前數據產生影響
4、sqlSession相同，手動清除一級緩存
@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();//手動清除緩存
User user2 = mapper.queryUserById(1);
System.out.println(user2);
System.out.println(user==user2);
session.close();
}
一級緩存就是一個map
二級緩存
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二級緩存也叫全局緩存，一級緩存作用域太低了，所以誕生了二級緩存
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基於namespace級別的緩存，一個名稱空間，對應一個二級緩存；
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工作機制
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一個會話查詢一條數據，這個數據就會被放在當前會話的一級緩存中；
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如果當前會話關閉了，這個會話對應的一級緩存就沒了；但是我們想要的是，會話關閉了，一級緩存中的數據被保存到二級緩存中；
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新的會話查詢信息，就可以從二級緩存中獲取內容；
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不同的mapper查出的數據會放在自己對應的緩存（map）中；
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使用步驟
1、開啓全局緩存 【mybatis-config.xml】
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>
2、去每個mapper.xml中配置使用二級緩存，這個配置非常簡單；【xxxMapper.xml】
<cache/>
官方示例=====>查看官方文檔
<cache
eviction="FIFO"
flushInterval="60000"
size="512"
readOnly="true"/>
這個更高級的配置創建了一個 FIFO 緩存，每隔 60 秒刷新，最多可以存儲結果對象或列表的 512 個引用，而且返回的對象被認爲是隻讀的，因此對它們進行修改可能會在不同線程中的調用者產生衝突。
3、代碼測試
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所有的實體類先實現序列化接口
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測試代碼
@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();
}
結論
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只要開啓了二級緩存，我們在同一個Mapper中的查詢，可以在二級緩存中拿到數據
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查出的數據都會被默認先放在一級緩存中
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只有會話提交或者關閉以後，一級緩存中的數據纔會轉到二級緩存中
緩存原理圖
EhCache
第三方緩存實現--EhCache: 查看百度百科
Ehcache是一種廣泛使用的java分佈式緩存，用於通用緩存；
要在應用程序中使用Ehcache，需要引入依賴的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中使用對應的緩存即可
<mapper namespace = “org.acme.FooMapper” >
<cache type = “org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache” />
</mapper>
編寫ehcache.xml文件，如果在加載時未找到/ehcache.xml資源或出現問題，則將使用默認配置。
<?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：爲緩存路徑，ehcache分爲內存和磁盤兩級，此屬性定義磁盤的緩存位置。參數解釋如下：
user.home – 用戶主目錄
user.dir – 用戶當前工作目錄
java.io.tmpdir – 默認臨時文件路徑
-->
<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：默認緩存策略，當ehcache找不到定義的緩存時，則使用這個緩存策略。只能定義一個。
-->
<!--
name:緩存名稱。
maxElementsInMemory:緩存最大數目
maxElementsOnDisk：硬盤最大緩存個數。
eternal:對象是否永久有效，一但設置了，timeout將不起作用。
overflowToDisk:是否保存到磁盤，當系統當機時
timeToIdleSeconds:設置對象在失效前的允許閒置時間（單位：秒）。僅當eternal=false對象不是永久有效時使用，可選屬性，默認值是0，也就是可閒置時間無窮大。
timeToLiveSeconds:設置對象在失效前允許存活時間（單位：秒）。最大時間介於創建時間和失效時間之間。僅當eternal=false對象不是永久有效時使用，默認是0.，也就是對象存活時間無窮大。
diskPersistent：是否緩存虛擬機重啓期數據 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false.
diskSpoolBufferSizeMB：這個參數設置DiskStore（磁盤緩存）的緩存區大小。默認是30MB。每個Cache都應該有自己的一個緩衝區。
diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盤失效線程運行時間間隔，默認是120秒。
memoryStoreEvictionPolicy：當達到maxElementsInMemory限制時，Ehcache將會根據指定的策略去清理內存。默認策略是LRU（最近最少使用）。你可以設置爲FIFO（先進先出）或是LFU（較少使用）。
clearOnFlush：內存數量最大時是否清除。
memoryStoreEvictionPolicy:可選策略有：LRU（最近最少使用，默認策略）、FIFO（先進先出）、LFU（最少訪問次數）。
FIFO，first in first out，這個是大家最熟的，先進先出。
LFU， Less Frequently Used，就是上面例子中使用的策略，直白一點就是講一直以來最少被使用的。如上面所講，緩存的元素有一個hit屬性，hit值最小的將會被清出緩存。
LRU，Least Recently Used，最近最少使用的，緩存的元素有一個時間戳，當緩存容量滿了，而又需要騰出地方來緩存新的元素的時候，那麼現有緩存元素中時間戳離當前時間最遠的元素將被清出緩存。
-->
</ehcache>
合理的使用緩存，可以讓我們程序的性能大大提升！