一、前言

MyBatis是一个简单，小巧但功能非常强大的ORM开源框架，它的功能强大也体现在它的缓存机制上。MyBatis提供了一级缓存、二级缓存这两个缓存机制，能够很好地处理和维护缓存，以提高系统的性能。本文主要讲解MyBatis非常棒的缓存机制的设计原理，给读者们介绍一下MyBatis的缓存机制的轮廓，然后会分别针对缓存机制中的方方面面展开讨论。

ORM框架：Hibernate、Mybatis,Mybatis比Hibernate更加小巧、轻便。

二、MyBatis缓存总述

MyBatis将数据缓存设计成两级结构，分为一级缓存、二级缓存：

一级缓存是Session会话级别的缓存，它的是生命周期很短，就是一次Session会话的声明周期，也就是说它的作用范围是这个Session。一级缓存位于表示一次数据库会话的SqlSession对象之中，又被称之为本地缓存。一级缓存是MyBatis内部实现的一个特性，用户不能配置，默认情况下自动支持的缓存，用户没有定制它的权利（不过这也不是绝对的，可以通过开发插件对它进行修改）；

二级缓存是Application应用级别的缓存，它的是生命周期很长，跟Application的声明周期一样，也就是说它的作用范围是整个Application应用。

一级缓存和二级缓存核心区别：
(1) 级别不同，生命周期和作用范围不同：一级缓存是SqlSession级别，生命周期和作用范围就是一个session会话，二级缓存是Application级别，生命周期和作用范围就是整个Application应用。
(2) 实体位置不同：
一级缓存是Excutor中的LocalCache，一级缓存是MyBatis内部实现的一个特性，用户不能配置，默认情况下自动支持的缓存，用户没有定制它的权利(在Mybatis四层架构中的一个查询实例源码解释中就解释过了);二级缓存是CachingExecutor，它是Executor对象的装饰者，默认不开启，需要程序员手动开启。

MyBatis中一级缓存和二级缓存的组织如下图所示：

一级缓存的工作机制：

一级缓存是Session会话级别的，一般而言，一个SqlSession对象会使用一个Executor对象来完成会话操作，Executor对象会维护一个Local Cache缓存，以提高查询性能。

二级缓存的工作机制：

如上所言，一个SqlSession对象会使用一个Executor对象来完成会话操作，MyBatis的二级缓存机制的关键就是对这个Executor对象做文章。如果用户配置了 “cacheEnabled=true”，那么MyBatis在为SqlSession对象创建Executor对象时，会对Executor对象加上一个装饰者：CachingExecutor，之后SqlSession使用CachingExecutor对象来完成操作请求。

使用：CachingExecutor对于查询请求，会先判断该查询请求在Application级别的二级缓存中是否有缓存结果，如果有查询结果，则直接返回缓存结果；如果缓存中没有，再交给真正的Executor对象来完成查询操作，之后CachingExecutor会将真正Executor返回的查询结果放置到缓存Cache中，然后再返回给用户。

二级缓存的实现：MyBatis的二级缓存设计得比较灵活，你可以使用MyBatis自己定义的二级缓存实现；你也可以通过实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口自定义缓存；还可以通过第三方内存缓存库，如Memcached等，这个我们会在后续的文章中详细讨论。

三、Mybatis一级缓存

本节的目的则是向读者详细介绍MyBatis的一级缓存，深入源码，解析MyBatis一级缓存的实现原理，并且针对一级缓存的特点提出了在实际使用过程中应该注意的事项。

3.1 一级缓存

每当我们使用MyBatis开启一次和数据库的会话，MyBatis会创建出一个SqlSession对象表示一次数据库会话（一个SqlSession对象会使用一个Executor对象来完成会话操作，Executor对象会维护一个Local Cache缓存，用来存放相同查询结果）。

在对数据库的一次会话中，我们有可能会反复地执行完全相同的查询语句，如果不采取一些措施的话，每一次查询都会查询一次数据库，而我们在极短的时间内做了完全相同的查询，那么它们的结果极有可能完全相同，由于查询一次数据库的代价很大，这有可能造成很大的资源浪费。

为了解决这一问题，减少资源的浪费，MyBatis会在表示会话的SqlSession对象中建立一个简单的缓存，将每次查询到的结果结果缓存起来，当下次查询的时候，如果判断先前有个完全一样的查询，会直接从缓存中直接将结果取出，返回给用户，不需要再进行一次数据库查询了。

如下图所示，MyBatis会在一次会话的表示----一个SqlSession对象中创建一个本地缓存(local cache)，对于每一次查询，都会尝试根据查询的条件去本地缓存中查找是否在缓存中，如果在缓存中，就直接从缓存中取出，然后返回给用户；否则，从数据库读取数据，将查询结果存入缓存并返回给用户。

注意：这个图不是很准确，应该是Mybatis中有一个SqlSession，SqlSession中有一个Executor，Executor中有一个Local Cache。三者区别是，SqlSession对象表示Mybatis一次与数据库的会话，Executor表示执行器，Local Cache里面存储着之前查询的缓存结果。

3.2 SqlSession中的一级缓存组织结构

由于MyBatis使用SqlSession对象表示一次数据库的会话，因此，对应会话级别的一级缓存也应该是在SqlSession中控制的。

实际上, SqlSession只是一个MyBatis对外的接口，SqlSession将它的工作交给了Executor执行器这个角色来完成，负责完成对数据库的各种操作。当创建了一个SqlSession对象时，MyBatis会为这个SqlSession对象创建一个新的Executor执行器，而缓存信息就被维护在这个Executor执行器中，MyBatis将缓存和对缓存相关的操作封装成了Cache接口中。

SqlSession、Executor、Cache之间的关系如下列类图所示：

SqlSession拥有Executor，Executor拥有Cache：如上述的类图所示，Executor接口的实现类BaseExecutor中拥有一个Cache接口的实现类PerpetualCache，则对于BaseExecutor对象而言，它将使用PerpetualCache对象维护缓存。

综上，SqlSession对象、Executor对象、Cache对象之间的关系如下图所示：

由上图左边可知，一次会话对应一个SqlSession，对应一个Executor对象，对应一个PerpetualCache对象；会话结束，全部消失，且未持久化，服务停止，全部消失。所以，Session级别的一级缓存实际上就是使用PerpetualCache维护的，那么PerpetualCache是怎样实现的呢？

PerpetualCache实现原理其实很简单，其内部就是通过一个简单的HashMap<k,V> 来实现的，没有其他的任何限制。所以，PerpetualCache所谓的缓存就一个hashmap，即：
1、内存中，未进行持久化，停止程序缓存消失。
2、hashmap，线程不安全。

类似的，eureka-server的双层map存放服务地址列表：
1、内存中，未进行持久化，停止程序缓存消失。
2、ConcurrentHashMap<String,Map<String,Instance>>,外层ConcurrentHashMap，线程安全。

如下是PerpetualCache的实现代码：

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;
 
/**
 * 使用简单的HashMap来维护缓存
 * @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();
  }
 
}

3.3 一级缓存的生命周期

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；

a. session.close()方法：如果SqlSession调用了close()方法，表示会话结束，SqlSession对象及其内部的Executor对象还有PerpetualCache对象也一并释放掉，即释放掉一级缓存PerpetualCache对象，一级缓存将不可用；

金手指：一次会话对应一个SqlSession，对应一个Executor对象，对应一个PerpetualCache对象；
会话结束，全部消失，且未持久化，服务停止，全部消失。

b. session.clearCache()方法：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(即一级缓存中没有数据，但是一级缓存仍然可以添加数据，再次使用)；

c. session.update()、session.delete()、session.insert()：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(即一级缓存中没有数据，但是一级缓存仍然可以添加数据，再次使用)。

小结：一级缓存生命周期，结束一级缓存PerpetualCache的三种方式：
(1) session.close()方法：如果SqlSession调用了close()方法，表示会话结束，SqlSession对象及其内部的Executor对象还有PerpetualCache对象也一并释放掉，即释放掉一级缓存PerpetualCache对象，一级缓存将不可用；
(2) session.clearCache()方法：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(即一级缓存中没有数据，但是一级缓存仍然可以添加数据，再次使用)；
(3) session.update()、session.delete()、session.insert()：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(即一级缓存中没有数据，但是一级缓存仍然可以添加数据，再次使用)。

3.4 SqlSession一级缓存的工作流程(构建cacheKey+根据cacheKey查询,已完成)

1、构建cacheKey：对于某个查询，根据statementId,rowBounds,boundSql,params来构建一个key值（源码依据：BaseExecutor类中的createCacheKey()方法）,就是CacheKey值。

2、根据cacheKey查询：根据Cachkey去缓存Cache中取出对应的key值存储的缓存结果(源码依据：BaseExecutor类中的query()方法调用PerpetualCache类中的getObject()方法)，判断从Cache中根据特定的key值取的数据数据是否为空，即是否命中（源码依据：BaseExecutor类中的query()方法）；

（1）如果命中，则直接将缓存结果返回；
（2）如果没命中：①去数据库中查询数据，得到查询结果；②然后将key和查询到的结果分别作为key,value对存储到Cache中；③最后将查询结果返回。

看源码一看就懂(构建cacheKey+根据cacheKey查询)，如下图：

3.5 一级缓存底层设计

如下图所示，MyBatis定义了一个org.apache.ibatis.cache.Cache接口作为其Cache提供者的SPI(Service Provider Interface) ，所有的MyBatis内部的Cache缓存，都应该实现这一接口。MyBatis定义了一个PerpetualCache实现类实现了Cache接口，实际上，在SqlSession对象里的Executor 对象内维护的Cache类型实例对象（面向接口，所以维护Cache类型），就是PerpetualCache子类创建的。

MyBatis内部还有很多Cache接口的实现，一级缓存只会涉及到这一个PerpetualCache子类，Cache的其他实现将会放到二级缓存中介绍。

3.5.1 CacheKey的两个作用

CacheKey的作用，就两个：

1、缓存命中，根据cachekey从HashMap中取出：根据CacheKey作为HashMap的key,去Cache缓存(就是HashMap)中查找缓存结果；

2、缓存未命中，更加cachekey从数据库中取出，并写入缓存，保证下次命中：如果查找缓存命中失败，则通过此CacheKey作为key，将从数据库查询到的结果作为value，组成key,value对存储到Cache缓存中。

3.5.2 CacheKey如何确定？怎样判断某两次查询是完全相同的查询？

我们知道，Cache最核心的实现其实就是一个Map，将本次查询使用的特征值作为key，将查询结果作为value存储到Map中。

现在最核心的问题出现了：怎样来确定一次查询的特征值？

换句话说就是：怎样判断某两次查询是完全相同的查询？

也可以这样说：如何确定Cache中的key值？

MyBatis认为，对于两次查询，如果以下四个条件都完全一样，那么就认为它们是完全相同的两次查询：

1、statementId：传入的 statementId

2、分页过滤：查询时要求的结果集中的结果范围 （结果的范围通过rowBounds.offset和rowBounds.limit表示）；

3、动态sql：这次查询所产生的最终要传递给JDBC java.sql.Preparedstatement的Sql语句字（boundSql.getSql() 动态sql）

4、参数值：传递给java.sql.Statement要设置的参数值

现在分别解释上述四个条件：

(1) 传入的statementId，对于MyBatis而言，你要使用它，必须需要一个statementId，它代表着你将执行什么样的Sql；

(2) MyBatis自身提供的分页功能是通过RowBounds来实现的，它通过rowBounds.offset和rowBounds.limit来过滤查询出来的结果集，这种分页功能是基于查询结果的再过滤，而不是进行数据库的物理分页；

(3) 保证传递给JDBC的SQL语句完全一致；

(4) 保证传递给JDBC的参数也完全一致；

由于MyBatis底层还是依赖于JDBC实现的，那么，对于两次完全一模一样的查询，MyBatis还要保证对于底层JDBC而言，也是完全一致的查询才行。而对于JDBC而言，两次查询，只要传入给JDBC的SQL语句完全一致，传入的参数也完全一致，就认为是两次查询是完全一致的。上述3、4讲的有可能比较含糊，举一个例子：

  <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"进行查询，那么，MyBatis会将上述的SQL中的#{} 都替换成 ? 如下：

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

MyBatis最终会使用上述的SQL字符串创建JDBC的java.sql.PreparedStatement对象，对于这个PreparedStatement对象，还需要对它设置参数，调用setXXX()来完成设值，第4条的条件，就是要求对设置JDBC的PreparedStatement的参数值也要完全一致。

即3、4两条MyBatis最本质的要求就是：调用JDBC的时候，传入的SQL语句要完全相同，传递给JDBC的参数值也要完全相同。

综上所述,CacheKey由以下条件决定：statementId + rowBounds + 传递给JDBC的SQL + 传递给JDBC的参数值。

3.5.3 CacheKey的构建算法(BaseExecutor类中的createCacheKey()方法)

对于每次的查询请求，Executor都会根据传递的参数信息以及动态生成的SQL语句，将上面的条件根据一定的计算规则（一定的计算规则，就是cachekey的构建算法，就是cacheKey的唯一签名），创建一个对应的CacheKey对象。

CacheKey的构建被放置到了Executor接口的实现类BaseExecutor中，定义如下：

  /**
   * 所属类:  org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor
   * 功能   :   根据传入信息构建CacheKey
   */
  public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {
    if (closed) throw new ExecutorException("Executor was closed.");
    // 下面的 1 2 3 4 就是上面的cachekey唯一签名，设置好cacheKey的唯一签名
    CacheKey cacheKey = new CacheKey();
    //1.statementId,参数MappedStatement对象中提供
    cacheKey.update(ms.getId());
    //2. rowBounds.offset 和 rowBounds.limit，参数RowBounds对象中提供
    cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
    cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
    //3. SQL语句，参数BoundSql对象提供
    cacheKey.update(boundSql.getSql());
    //4. 参数：将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中，参数parameterObject对象提供
    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);
        }
        //将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中
        cacheKey.update(value);
      }
    }
    // 设置cacheKey的唯一签名后，完成，返回
    return cacheKey;
  }    

cachekey的构建：createCacheKey()方法确定cachekey的唯一签名，cacheKey四个参数分别由createCacheKey()的四个参数提供，MappedStatement提供statementId，parameterObject提供sql参数, RowBounds提供分页过滤条件, BoundSql提供动态sql.

3.5.4 CacheKey的hashcode生成算法(update()方法)

Cache接口的实现，本质上是使用的HashMap<k,v>来存储的，而构建CacheKey的目的就是为了作为HashMap<k,v>中的key(CacheKey就是HashMap中的key)。而HashMap是通过key的hashcode 来组织和存储的，那么，构建CacheKey的过程实际上就是构造其hashCode的过程。下面的代码就是CacheKey的核心hashcode生成算法，感兴趣的话可以看一下：

  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. 得到对象的hashcode;  
    int baseHashCode = object == null ? 1 : object.hashCode();
    //2.对象计数递增，对象的hashcode 扩大count倍
    count++;
    checksum += baseHashCode;
    baseHashCode *= count;
    //3. 拓展因子（默认37）* hashCode + 拓展扩大后的对象hashCode值，得到新的hashcode值
    hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;
    updateList.add(object);
  }

Mybatis一级缓存底层设计

1、CacheKey的两个作用：
(1) 缓存命中，根据cachekey从HashMap中取出；
(2) 缓存未命中，更加cachekey从数据库中取出，并写入缓存，保证下次命中。

2、cachekey的确定四要素：statementId + rowBounds + 传递给JDBC的SQL + 传递给JDBC的参数值

3、cachekey的构建，createCacheKey()方法确定cachekey的唯一签名，cacheKey四个参数分别由createCacheKey()的四个参数提供，MappedStatement提供statementId，RowBounds提供分页过滤条件, BoundSql提供动态sql, parameterObject提供sql参数.

4、CacheKey的hashcode生成算法

//1. 得到对象的hashcode;  
int baseHashCode = object == null ? 1 : object.hashCode();

//2.对象计数递增，对象的hashcode 扩大count倍
count++;
checksum += baseHashCode;
baseHashCode *= count;

//3. 拓展因子（默认37）* hashCode + 拓展扩大后的对象hashCode值，得到新的hashcode值
hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;

3.6 一级缓存存在的问题

3.6.1 一直使用某一个SqlSession对象查询数据，会不会导致HashMap太大，而导致OOM错误

MyBatis对会话（Session）级别的一级缓存设计的比较简单，就简单地使用了HashMap来维护，并没有对HashMap的容量和大小进行限制。

读者有可能就觉得不妥了：如果我一直使用某一个SqlSession对象查询数据，这样会不会导致HashMap太大，而导致 java.lang.OutOfMemoryError错误啊？ 读者这么考虑也不无道理，不过MyBatis的确是这样设计的。

MyBatis这样设计也有它自己的理由：

a. 会话结束释放 session.close()方法：一般而言SqlSession的生存时间很短。一般情况下使用一个SqlSession对象执行的操作不会太多，执行完就会消亡；

b. 更新操作释放 session.update()/insert()/delete()方法：对于某一个SqlSession对象而言，只要执行update操作（update、insert、delete），都会将这个SqlSession对象中对应的一级缓存清空掉，所以一般情况下不会出现缓存过大，影响JVM内存空间的问题；

c. 可以手动释放 session.clearCache()方法：可以手动地释放掉SqlSession对象中的缓存。

3.6.2 一级缓存是hashmap，没有缓存过期，没有缓存更新

一级缓存是一个粗粒度的缓存，没有更新缓存和缓存过期的概念。MyBatis的一级缓存就是使用了简单的HashMap，MyBatis只负责将查询数据库的结果存储到缓存中去， 不会去判断缓存存放的时间是否过长、是否过期，因此也就没有对缓存的结果进行更新这一说了。

根据一级缓存的特性，在使用的过程中，我认为应该注意：
1、对于数据变化频率很大，并且需要高时效准确性的数据要求，我们使用SqlSession查询的时候，要控制好SqlSession的生存时间，SqlSession的生存时间越长，它其中缓存的数据有可能就越旧，从而造成和真实数据库的误差；同时对于这种情况，用户也可以手动地适时清空SqlSession中的缓存；
2、对于只执行、并且频繁执行大范围的select操作的SqlSession对象，SqlSession对象的生存时间不应过长。

举例：

例1、看下面这个例子，下面的例子使用了同一个SqlSession指令了两次完全一样的查询，将两次查询所耗的时间打印出来，结果如下：

package com.louis.mybatis.test;
 
import java.io.InputStream;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;
import org.apache.log4j.Logger;
 
import com.louis.mybatis.model.Employee;
 
/**
 * SqlSession 简单查询演示类
 * @author louluan
 */
public class SelectDemo1 {
 
	private static final Logger loger = Logger.getLogger(SelectDemo1.class);
	
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatisConfig.xml");
		SqlSessionFactoryBuilder builder = new SqlSessionFactoryBuilder();
		SqlSessionFactory factory = builder.build(inputStream);
		
		SqlSession sqlSession = factory.openSession();
		//3.使用SqlSession查询
		Map<String,Object> params = new HashMap<String,Object>();
		params.put("min_salary",10000);
		//a.查询工资低于10000的员工
		Date first = new Date();
		//第一次查询
		List<Employee> result = sqlSession.selectList("com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectByMinSalary",params);
		loger.info("first quest costs:"+ (new Date().getTime()-first.getTime()) +" ms");
		Date second = new Date();
		result = sqlSession.selectList("com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectByMinSalary",params);
		loger.info("second quest costs:"+ (new Date().getTime()-second.getTime()) +" ms");
	}
 
}

运行结果：

由上面的结果你可以看到，第一次查询耗时464ms，而第二次查询耗时不足1ms,这是因为第一次查询后，MyBatis会将查询结果存储到SqlSession对象的缓存中，当后来有完全相同的查询时，直接从缓存中将结果取出。

例2、对上面的例子做一下修改：在第二次调用查询前，对参数 HashMap类型的params多增加一些无关的值进去，然后再执行，看查询结果：

从结果上看，虽然第二次查询时传递的params参数不一致，但还是从一级缓存中取出了第一次查询的缓存。

所以，MyBatis认为的完全相同的查询，不是指使用sqlSession查询时传递给算起来Session的所有参数值完完全全相同，你只要保证statementId，rowBounds,最后生成的SQL语句，以及这个SQL语句所需要的参数完全一致就可以了。

不是所有参数完全相同，只要所有动态生成的sql所需要的参数相同即可。

四、Mybatis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。本文将全面分析MyBatis的二级缓存的设计原理。

4.1 MyBatis的缓存机制整体设计以及二级缓存的工作模式

如上图所示，当打开一个会话时，一个SqlSession对象会使用一个Executor对象来完成会话操作，MyBatis的二级缓存机制的关键就是对这个Executor对象做文章。如果用户配置了"cacheEnabled=true"，那么MyBatis在为SqlSession对象创建Executor对象时，会对Executor对象加上一个装饰者：CachingExecutor，这时SqlSession使用CachingExecutor对象来完成操作请求。

CachingExecutor对于查询请求，会先判断该查询请求在Application级别的二级缓存中是否有缓存结果，如果有查询结果，则直接返回缓存结果；如果缓存中没有，再交给真正的Executor对象来完成查询操作，之后CachingExecutor会将真正Executor返回的查询结果放置到缓存中，然后再返回给用户。

CachingExecutor是Executor的装饰者，以增强Executor的功能，使其具有缓存查询的功能，这里用到了设计模式中的装饰者模式，CachingExecutor和Executor的接口的关系如下类图所示：

4.2 二级缓存Mapper级别的操作

MyBatis并不是简单地对整个Application就只有一个Cache缓存对象，它将缓存划分的更细，是Mapper级别的，即每一个Mapper都可以拥有一个Cache对象，具体两种：

a.为每一个Mapper分配一个Cache缓存对象（使用<cache>节点配置）；

b.多个Mapper共用一个Cache缓存对象（使用<cache-ref>节点配置）；

如果你想让多个Mapper公用一个Cache的话，你可以使用<cache-ref namespace="">节点，来指定你的这个Mapper使用到了哪一个Mapper的Cache缓存。

二级缓存Mapper级别的操作(两种：一个Mapper一个cache缓存对象 + 多个Mapper公用一个cache缓存对象)

	一级缓存	二级缓存
粒度	粗粒度，所有请求都可以用，cachekey是statementId + rowBounds + 传递给JDBC的SQL + 传递给JDBC的参数值	细粒度，每个mapper只能用自己的二级缓存
生命周期	短生命周期，三种释放：会话结束释放、更新操作释放、手动释放	长生命周期，整个application/configuration结束释放
读操作	命中则取出，未命中则从数据库中取出并更新缓存	命中则取出，未命中则从数据库或一级缓存中取出并更新缓存
写操作	直接释放(对数据库写操作后，这个缓存里面的数据就没用了)	直接释放(对数据库写操作后，这个缓存里面的数据就没用了)
应用	1、对于数据变化频率很大，并且需要高时效准确性的数据要求，我们使用SqlSession查询的时候，要控制好SqlSession的生存时间，SqlSession的生存时间越长，它其中缓存的数据有可能就越旧，从而造成和真实数据库的误差；同时对于这种情况，用户也可以手动地适时清空SqlSession中的缓存；2、对于只执行、并且频繁执行大范围的select操作的SqlSession对象，SqlSession对象的生存时间不应过长。	略

附：redis读操作：命中则取出，未命中则从数据库中取出并更新缓存；
redis写操作：写直达法和写回法（下一次读请求再写redis）

4.3 二级缓存的使用条件

MyBatis对二级缓存的支持粒度很细，它会指定XxxMapper.xml中某一条查询语句是否使用二级缓存。

虽然在Mapper中配置了<cache>,并且为此Mapper分配了Cache对象，这并不表示我们使用Mapper中定义的查询语句查到的结果都会放置到Cache对象之中，我们必须指定Mapper中的某条选择语句是否支持缓存，即如下所示，在<select> 节点中配置useCache=“true”，Mapper才会对此Select的查询支持缓存特性，否则，不会对此Select查询，不会经过Cache缓存。如下所示，Select语句配置了useCache=“true”，则表明这条Select语句的查询会使用二级缓存。

 <select id="selectByMinSalary" resultMap="BaseResultMap" parameterType="java.util.Map" useCache="true">

总之，要想使某条Select查询支持二级缓存，你需要保证三点：

1. MyBatis支持二级缓存的总开关：全局配置变量参数 cacheEnabled=true

2. Mapper.xml级别：该select语句所在的Mapper，配置了<cache> 或<cached-ref>节点，并且有效

3. Mapper.xml中的SQL级别：该select语句的参数 useCache=true

4.4 一级缓存和二级缓存的使用顺序

请注意，如果你的MyBatis使用了二级缓存，并且你的Mapper和select语句也配置使用了二级缓存，那么在执行select查询的时候，MyBatis会先从二级缓存中取输入，其次才是一级缓存，即MyBatis查询数据的顺序是：二级缓存 ———> 一级缓存——> 数据库。

4.5 二级缓存三种实现方式

MyBatis对二级缓存的设计非常灵活，

第一，它自己内部实现了一系列的Cache缓存实现类，并提供了各种缓存刷新策略如LRU，FIFO等等；

第二，MyBatis还允许用户自定义Cache接口实现，用户是需要实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口，然后将Cache实现类配置在<cache type="">节点的type属性上即可；

第三，MyBatis还支持跟第三方内存缓存库如Memecached的集成。

总之，使用MyBatis的二级缓存有三个选择:
（1）MyBatis自身提供的缓存实现；
（2）用户自定义的Cache接口实现；
（3）跟第三方内存缓存库的集成。

4.6 MyBatis自身提供的二级缓存的实现

MyBatis自身提供了丰富的，并且功能强大的二级缓存的实现，它拥有一系列的Cache接口装饰者，可以满足各种对缓存操作和更新的策略。

MyBatis定义了大量的Cache的装饰器来增强Cache缓存的功能，如下类图所示。

上图不大准确，只有9个，二级缓存有10个实现类，缺少BlockingCache。

对于Mybatis自带的一级缓存和二级缓存是不同的
相同点：一级缓存PerpetualCache和二级缓存10个实现类都是实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口，
不同点：
一级缓存PerpetualCache在org.apache.ibatis.cache.impl包中，
二级缓存10个实现类在org.apache.ibatis.cache.decorators包中。

二级缓存不同的实现类本质上是缓存策略不同

对于每个Cache而言，都有一个容量限制，MyBatis各供了各种策略来对Cache缓存的容量进行控制，以及对Cache中的数据进行刷新和置换。

MyBatis主要提供了以下几个刷新和置换策略：

LRU：（Least Recently Used）,最近最少使用算法，即如果缓存中容量已经满了，会将缓存中最近做少被使用的缓存记录清除掉，然后添加新的记录，如LruCache类；

FIFO：（First in first out）,先进先出算法，如果缓存中的容量已经满了，那么会将最先进入缓存中的数据清除掉，如FifoCache类；

Scheduled：指定时间间隔清空算法，该算法会以指定的某一个时间间隔将Cache缓存中的数据清空，如ScheduledCache类。

小结：第一个实现方式：MyBatis自身提供的二级缓存的实现
第一，对于Mybatis自带的一级缓存和二级缓存是不同的
相同点：一级缓存PerpetualCache和二级缓存10个实现类都是实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口，
不同点：
一级缓存PerpetualCache在org.apache.ibatis.cache.impl包中，
二级缓存10个实现类在org.apache.ibatis.cache.decorators包中。
第二，二级缓存不同的实现类本质上是缓存策略不同，如LRU、FIFO、Scheduled。

五、如何细粒度地控制你的MyBatis二级缓存(mybatis-enhanced-cache插件实现)

本部分一步步分析现存的MyBatis的二级缓存的不足之处，探讨一点可以改进的地方，并且对不足之处开发一个插件进行弥补。

5.1 一个关于MyBatis的二级缓存的实际问题

现有AMapper.xml中定义了对数据库表 ATable 的CRUD操作，BMapper定义了对数据库表BTable的CRUD操作；
假设 MyBatis 的二级缓存开启，并且 AMapper 中使用了二级缓存，AMapper对应的二级缓存为ACache；
除此之外，AMapper 中还定义了一个跟BTable有关的查询语句，类似如下所述：

<select id="selectATableWithJoin" resultMap="BaseResultMap" useCache="true">
      select * from ATable left join BTable on ....
</select>

执行以下操作：

1. 执行AMapper中的"selectATableWithJoin" 操作，此时会将查询到的结果放置到AMapper对应的二级缓存ACache中；

2. 执行BMapper中对BTable的更新操作(update、delete、insert)后，BTable的数据更新；

3. 再执行1完全相同的查询，这时候会直接从AMapper二级缓存ACache中取值，将ACache中的值直接返回；

好，问题就出现在第3步上：

由于AMapper的“selectATableWithJoin” 对应的SQL语句需要和BTable进行join查找，而在第 2 步BTable的数据已经更新了，但是第 3 步查询的值是第 1 步的缓存值，已经极有可能跟真实数据库结果不一样，即ACache中缓存数据过期了！

总结来看，就是：

对于某些使用了 join连接的查询，如果其关联的表数据发生了更新，join连接的查询由于先前缓存的原因，导致查询结果和真实数据不同步；

从MyBatis的角度来看，这个问题可以这样表述：

对于某些表执行了更新(update、delete、insert)操作后，如何去清空跟这些表有关联的查询语句所造成的缓存（一级缓存数据更新缓存释放，但是二级缓存还是会保留的，要想办法处理，由此可见一级缓存的优美）；

当前的MyBatis的缓存机制不能很好地处理这一问题，下面我们将从当前的MyBatis的缓存机制入手，分析这一问题：

5.2 当前MyBatis二级缓存的工作机制

当前MyBatis二级缓存的工作机制：

MyBatis二级缓存的一个重要特点：松散的Cache缓存管理和维护。

一个Mapper中定义的增删改查操作只能影响到自己关联的Cache对象。如上图所示的Mapper namespace1中定义的若干CRUD语句，产生的缓存只会被放置到相应关联的Cache1中，即Mapper namespace2,namespace3,namespace4 中的CRUD的语句不会影响到Cache1。

可以看出，Mapper之间的缓存关系比较松散，相互关联的程度比较弱。

现在再回到上面描述的问题，如果我们将AMapper和BMapper共用一个Cache对象，那么，当BMapper执行更新操作时，可以清空对应Cache中的所有的缓存数据，这样的话，数据不是也可以保持最新吗？

确实这个也是一种解决方案，不过，它会使缓存的使用效率变的很低！AMapper和BMapper的任意的更新操作都会将共用的Cache清空，会频繁地清空Cache，导致Cache实际的命中率和使用率就变得很低了，所以这种策略实际情况下是不可取的。

最理想的解决方案就是：

对于某些表执行了更新(update、delete、insert)操作后，如何去清空跟这些表有关联的查询语句所造成的缓存；

这样，就是以很细的粒度管理MyBatis内部的缓存，使得缓存的使用率和准确率都能大大地提升。

基于这个思路，我写了一个对应的 mybatis-enhanced-cache 缓存插件，可以很好地支持上述的功能。

对于上述的例子中，该插件可以实现：当BMapper对BTable执行了更新操作时，指定清除与BTable相关联的selectATableWithJoin查询语句在ACache中产生的缓存。

接下来就来看看这个mybatis-enhanced-cache插件的设计原理吧！

5.3 mybatis-enhanced-cache插件的设计和工作原理

该插件主要由两个构件组成：EnhancedCachingExecutor和EnhancedCachingManager。

5.3.1 EnhancedCachingExecutor构件

EnhancedCachingExecutor是针对于Executor的拦截器，拦截Executor的几个关键的方法；

EnhancedCachingExecutor主要做以下几件事：

1. 每当有Executor执行query操作时，

（1）记录下该查询StatementId和CacheKey，然后将其添加到EnhancedCachingManager中；

（2）记录下该查询StatementId 和此StatementId所属Mapper内的Cache缓存对象引用，添加到EnhancedCachingManager中；

2. 每当Executor执行了update操作时，将此 update操作的StatementId传递给EnhancedCachingManager，让EnhancedCachingManager根据此update的StatementId的配置，去清空指定的查询语句所产生的缓存；

5.3.2 EnhancedCachingManager构件

另一个构件：EnhancedCachingManager，它也是本插件的核心，它维护着以下几样东西：

1. 整个MyBatis的所有查询所产生的CacheKey集合（以statementId分类）；

2. 所有的使用过了的查询的statementId 及其对应的Cache缓存对象的引用；

3. update类型的StatementId和查询StatementId集合的映射，用于当Update类型的语句执行时，根据此映射决定应该清空哪些查询语句产生的缓存；

如下图所示：

工作原理：

原理很简单，就是 当执行了某个update操作时，根据配置信息去清空指定的查询语句在Cache中所产生的缓存数据。

附：如何获取mybatis-enhanced-cache插件源码

1. 源码和jar包2合一压缩包
2. github 地址，直接fork即可：
   https://github.com/LuanLouis/mybatis-enhanced-cache

5.4 mybatis-enhanced-cache 插件的使用实例

1. 下载 mybatis-enhanced-cache.rar压缩包，解压，将其内的mybatis-enhanced-cache-0.0.1-SNAPSHOT.jar添加到项目的classpath下；

2. 配置MyBatis配置文件如下：

  <plugins>
       <plugin interceptor="org.luanlouis.mybatis.plugin.cache.EnhancedCachingExecutor">
          <property name="dependency" value="dependencys.xml"/>
          <property name="cacheEnabled" value="true"/>
       </plugin>
  </plugins>

其中， 中的value属性是 StatementId之间的依赖关系的配置文件路径。

3. 配置StatementId之间的依赖关系

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<dependencies>
   <statements>
       <statement id="com.louis.mybatis.dao.DepartmentsMapper.updateByPrimaryKey">
          <observer id="com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectWithDepartments" />
       </statement>
   </statements>
</dependencies>

节点配置的是更新语句的statementId，其内的子节点 配置的是当更新语句执行后，应当清空缓存的查询语句的StatementId。子节点可以有多个。

如上的配置，则说明，如果"com.louis.mybatis.dao.DepartmentsMapper.updateByPrimaryKey" 更新语句执行后，由 “com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectWithDepartments” 语句所产生的放置在Cache缓存中的数据都都会被清空。

4. 配置DepartmentsMapper.xml 和EmployeesMapper.xml

DepartmentsMapper.xml

<?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="com.louis.mybatis.dao.DepartmentsMapper" >
   
   <cache></cache>
 
  <resultMap id="BaseResultMap" type="com.louis.mybatis.model.Department" >
    <id column="DEPARTMENT_ID" property="departmentId" jdbcType="DECIMAL" />
    <result column="DEPARTMENT_NAME" property="departmentName" jdbcType="VARCHAR" />
    <result column="MANAGER_ID" property="managerId" jdbcType="DECIMAL" />
    <result column="LOCATION_ID" property="locationId" jdbcType="DECIMAL" />
  </resultMap>
  
  
  <sql id="Base_Column_List" >
    DEPARTMENT_ID, DEPARTMENT_NAME, MANAGER_ID, LOCATION_ID
  </sql>
  
  <update id="updateByPrimaryKey" parameterType="com.louis.mybatis.model.Department" >
    update HR.DEPARTMENTS
    set DEPARTMENT_NAME = #{departmentName,jdbcType=VARCHAR},
      MANAGER_ID = #{managerId,jdbcType=DECIMAL},
      LOCATION_ID = #{locationId,jdbcType=DECIMAL}
    where DEPARTMENT_ID = #{departmentId,jdbcType=DECIMAL}
  </update>
    <select id="selectByPrimaryKey" resultMap="BaseResultMap" parameterType="java.lang.Integer" >
    select 
    <include refid="Base_Column_List" />
    from HR.DEPARTMENTS
    where DEPARTMENT_ID = #{departmentId,jdbcType=DECIMAL}
  </select>
</mapper>

EmployeesMapper.xml

<?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="com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper">
 
  <cache eviction="LRU" flushInterval="100000" size="10000"/>
 
  <resultMap id="BaseResultMap" type="com.louis.mybatis.model.Employee">
    <id column="EMPLOYEE_ID" jdbcType="DECIMAL" property="employeeId" />
    <result column="FIRST_NAME" jdbcType="VARCHAR" property="firstName" />
    <result column="LAST_NAME" jdbcType="VARCHAR" property="lastName" />
    <result column="EMAIL" jdbcType="VARCHAR" property="email" />
    <result column="PHONE_NUMBER" jdbcType="VARCHAR" property="phoneNumber" />
    <result column="HIRE_DATE" jdbcType="DATE" property="hireDate" />
    <result column="JOB_ID" jdbcType="VARCHAR" property="jobId" />
    <result column="SALARY" jdbcType="DECIMAL" property="salary" />
    <result column="COMMISSION_PCT" jdbcType="DECIMAL" property="commissionPct" />
    <result column="MANAGER_ID" jdbcType="DECIMAL" property="managerId" />
    <result column="DEPARTMENT_ID" jdbcType="DECIMAL" property="departmentId" />
  </resultMap>
 
  <sql id="Base_Column_List">
    EMPLOYEE_ID, FIRST_NAME, LAST_NAME, EMAIL, PHONE_NUMBER, HIRE_DATE, JOB_ID, SALARY, 
    COMMISSION_PCT, MANAGER_ID, DEPARTMENT_ID
  </sql>
  
  <select id="selectWithDepartments" parameterType="java.lang.Integer" resultMap="BaseResultMap" useCache="true" >
    select 
    *
    from HR.EMPLOYEES t left join HR.DEPARTMENTS S ON T.DEPARTMENT_ID = S.DEPARTMENT_ID
    where EMPLOYEE_ID = #{employeeId,jdbcType=DECIMAL}
  </select>
  
</mapper>

二级缓存使用三步骤：

5. 测试代码：

package com.louis.mybatis.test;
 
import java.io.InputStream;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;
import org.apache.log4j.Logger;
 
import com.louis.mybatis.model.Department;
import com.louis.mybatis.model.Employee;
 
/**
 * SqlSession 简单查询演示类
 * @author louluan
 */
public class SelectDemo3 {
 
	private static final Logger loger = Logger.getLogger(SelectDemo3.class);
	
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatisConfig.xml");
		SqlSessionFactoryBuilder builder = new SqlSessionFactoryBuilder();
		SqlSessionFactory factory = builder.build(inputStream);
		
		SqlSession sqlSession = factory.openSession(true);
		SqlSession sqlSession2 = factory.openSession(true);
		//3.使用SqlSession查询
		Map<String,Object> params = new HashMap<String,Object>();
		params.put("employeeId",10);
		//a.查询工资低于10000的员工
		Date first = new Date();
		//第一次查询
		List<Employee> result = sqlSession.selectList("com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectWithDepartments",params);
        sqlSession.commit();
        checkCacheStatus(sqlSession);    // 第一次检查
        //第二次查询
        params.put("employeeId", 11);
        result = sqlSession.selectList("com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectWithDepartments",params);
        sqlSession.commit();
        checkCacheStatus(sqlSession);     // 第二次检查
        //第三次查询
        params.put("employeeId", 12);
        result = sqlSession.selectList("com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectWithDepartments",params);
        sqlSession.commit();
        checkCacheStatus(sqlSession);   // 第三次检查
        //第四次查询
        params.put("employeeId", 13);
        result = sqlSession.selectList("com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectWithDepartments",params);
        sqlSession.commit();
        checkCacheStatus(sqlSession);  // 第四次检查
        //第一次更新
		Department department = sqlSession.selectOne("com.louis.mybatis.dao.DepartmentsMapper.selectByPrimaryKey",10);
		department.setDepartmentName("updated");
		sqlSession2.update("com.louis.mybatis.dao.DepartmentsMapper.updateByPrimaryKey", department);
		sqlSession.commit();
		checkCacheStatus(sqlSession);    // 第五次检查
	}
	
	
	public static void checkCacheStatus(SqlSession sqlSession)
	{
		loger.info("------------Cache Status------------");
		Iterator<String> iter = sqlSession.getConfiguration().getCacheNames().iterator();
		while(iter.hasNext())
		{
			String it = iter.next();
			loger.info(it+":"+sqlSession.getConfiguration().getCache(it).getSize());
		}
		loger.info("------------------------------------");
		
	}
 
}

结果输出：

结果分析：

从上述的结果可以看出，前四次执行了“com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectWithDepartments”语句，EmployeesMapper对应的Cache缓存中存储的结果缓存有1个增加到4个。

当执行了"com.louis.mybatis.dao.DepartmentsMapper.updateByPrimaryKey"后，EmployeeMapper对应的缓存Cache结果被清空了，即"com.louis.mybatis.dao.DepartmentsMapper.updateByPrimaryKey"更新语句引起了EmployeeMapper中的"com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectWithDepartments"缓存的清空。

六、面试金手指

6.1 一级缓存和二级缓存

MyBatis将数据缓存设计成两级结构，分为一级缓存、二级缓存：

一级缓存的粒度：粗粒度，所有请求都可以用，cachekey是statementId + rowBounds + 传递给JDBC的SQL + 传递给JDBC的参数值。
一级缓存的生命周期：短生命周期，会话结束释放、更新操作释放、手动释放。
一级缓存读操作：命中则取出，未命中则从数据库中取出并更新缓存；
一级缓存写操作：直接释放。
一级缓冲应用：
1、对于数据变化频率很大，并且需要高时效准确性的数据要求，我们使用SqlSession查询的时候，要控制好SqlSession的生存时间，SqlSession的生存时间越长，它其中缓存的数据有可能就越旧，从而造成和真实数据库的误差；同时对于这种情况，用户也可以手动地适时清空SqlSession中的缓存；
2、对于只执行、并且频繁执行大范围的select操作的SqlSession对象，SqlSession对象的生存时间不应过长。

二级缓存的粒度：细粒度，每个mapper只能用自己的二级缓存，每一个sql语句决定是否开启二级缓存。
二级缓存的生命周期：长生命周期，整个application/configuration结束释放。
二级缓存读操作：命中则取出，未命中则从数据库中取出并更新缓存；
二级缓存写操作：？？？
二级缓存应用：？？？

附：redis读操作：命中则取出，未命中则从数据库中取出并更新缓存；
redis写操作：写直达法和写回法（下一次读请求再写redis）

6.2 一级缓存是如何组织结构的(类图组织结构+hashMap缓存)

第一，SqlSession、Executor、Cache三者关系：
Executor接口的实现类BaseExecutor中拥有一个Cache接口的实现类PerpetualCache，则对于BaseExecutor对象而言，它将使用PerpetualCache对象维护缓存。

第二，由于Session级别的一级缓存实际上就是使用PerpetualCache维护的
PerpetualCache所谓的缓存就一个hashmap
1、内存中，未进行持久化，停止程序缓存消失。
2、hashmap，线程不安全。
类似的，eureka-server的双层map存放服务地址列表：
1、内存中，未进行持久化，停止程序缓存消失。
2、ConcurrentHashMap<String,Map<String,Instance>>,外层ConcurrentHashMap，线程安全。

6.3 一级缓存PerpetualCache的生命周期/结束一级缓存PerpetualCache的四种方式

小结：一级缓存生命周期，结束一级缓存PerpetualCache的三种方式：
a. session.close()方法：如果SqlSession调用了close()方法，表示会话结束，SqlSession对象及其内部的Executor对象还有PerpetualCache对象也一并释放掉，即释放掉一级缓存PerpetualCache对象，一级缓存将不可用；
b. session.clearCache()方法：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；
c. session.update()、session.delete()、session.insert()：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；

6.4 一级缓存查询过程

1. 构建cacheKey：对于某个查询，根据statementId,rowBounds,boundSql,params来构建一个key值（金手指：BaseExecutor类中的createCacheKey()方法）,就是CacheKey值。

2. 根据cacheKey查询：根据Cachkey去缓存Cache中取出对应的key值存储的缓存结果(金手指：BaseExecutor类中的query()方法调用PerpetualCache类中的getObject()方法)；判断从Cache中根据特定的key值取的数据数据是否为空，即是否命中（金手指：BaseExecutor类中的query()方法）；

（1）如果命中，则直接将缓存结果返回；

（2）如果没命中：①去数据库中查询数据，得到查询结果；②然后将key和查询到的结果分别作为key,value对存储到Cache中；③最后将查询结果返回。

6.5 一级缓存底层设计

二级缓存底层设计（非常重要）
1、CacheKey的两个作用：
（1）缓存命中，根据cachekey从HashMap中取出；
（2）缓存未命中，更加cachekey从数据库中取出，并写入缓存，保证下次命中。
2、cachekey的确定：
statementId + rowBounds + 传递给JDBC的SQL + 传递给JDBC的参数值
3、cachekey的构建，createCacheKey()方法确定cachekey的唯一签名，cacheKey四个参数分别由createCacheKey()的四个参数提供，MappedStatement提供statementId，parameterObject提供sql参数, RowBounds提供分页过滤条件, BoundSql提供动态sql.
4、CacheKey的hashcode生成算法
//1. 得到对象的hashcode;
int baseHashCode = object == null ? 1 : object.hashCode();
//2.对象计数递增，对象的hashcode 扩大count倍
count++;
checksum += baseHashCode;
baseHashCode = count;
//3. 拓展因子（默认37） hashCode + 拓展扩大后的对象hashCode值，得到新的hashcode值
hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;

6.6 二级缓存Mapper级别的操作

小结：
二级缓存Mapper级别的操作(两种：一个Mapper一个cache缓存对象 + 多个Mapper公用一个cache缓存对象)

6.7 二级缓存SQL语句级别的操作，二级缓存使用条件(三个)

小结：二级缓存使用条件(三个)：

1. MyBatis支持二级缓存的总开关：全局配置变量参数 cacheEnabled=true ；
2. Mapper.xml级别：该select语句所在的Mapper，配置了 或节点，并且有效；
3. Mapper.xml中的SQL级别：该select语句的参数 useCache=true 。

6.8 缓存使用顺序

小结：缓存使用顺序：
二级缓存 ———> 一级缓存——> 数据库

6.9 二级缓存的三种实现方式

小结：二级缓存的三种实现方式：
（1）MyBatis自身提供的缓存实现；
（2）用户自定义的Cache接口实现；
（3）跟第三方内存缓存库的集成；

6.10 MyBatis自身提供的二级缓存的实现

MyBatis自身提供的二级缓存的实现

第一，对于Mybatis自带的一级缓存和二级缓存是不同的
相同点：一级缓存PerpetualCache和二级缓存10个实现类都是实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口；
不同点：一级缓存PerpetualCache在org.apache.ibatis.cache.impl包中，二级缓存10个实现类在org.apache.ibatis.cache.decorators包中。

第二，二级缓存不同的实现类本质上是缓存策略不同，如LRU、FIFO、Scheduled。

七、小结

《两级缓存，像子弹一样飞…》，完成。

天天打码，天天进步！！！