Mybatis 一级缓存和二级缓存

文章目录

前言
查询缓存
一级缓存
- 应用场景
- 生效的条件
- 测试
- 一级缓存原理
- - 工作流程
  - 源码分析
- 一级缓存总结
二级缓存
- 二级缓存配置
- 源码分析
为什么 MyBatis 默认不开启二级缓存？

前言

MyBatis是常见的Java数据库访问层框架。在日常工作中，开发人员多数情况下是使用MyBatis的默认缓存配置，但是MyBatis缓存机制有一些不足之处，在使用中容易引起脏数据，形成一些潜在的隐患。

查询缓存

Mybatis在进行查询数据时，提供查询缓存，用于减轻数据压力，提高数据库性能。

Mybaits提供一级缓存，和二级缓存。

Mybatis 缓存 - Java技术债务

一级缓存

在应用运行过程中，我们有可能在一次数据库会话中，执行多次查询条件完全相同的SQL，MyBatis提供了一级缓存的方案优化这部分场景；

有两个选择SESSION或者STATEMENT，默认是SESSION级别，即在一个MyBatis会话中执行的所有语句，都会共享这一个缓存。一种是STATEMENT级别，可以理解为缓存只对当前执行的这一个Statement有效。

基于Mybatis中PerpetualCache的HashMap 本地缓存，其存储作用域为 SqlSession，当 Session flush 或close 之后，该 Session 中的所有 Cache 就将清空。

如果是相同的SQL语句，会优先命中一级缓存，避免直接对数据库进行查询，提高性能。具体执行过程如下图所示。

Mybatis 一级缓存和二级缓存 - Java技术债务

每个SqlSession中持有了Executor，每个Executor中有一个LocalCache。当用户发起查询时，MyBatis根据当前执行的语句生成MappedStatement，在Local Cache进行查询，如果缓存命中的话，直接返回结果给用户，如果缓存没有命中的话，查询数据库，结果写入Local Cache，最后返回结果给用户。具体实现类的类关系图如下图所示。

Mybatis 一级缓存和二级缓存 - Java技术债务

Spring Boot中默认会开启Mybatis的一级缓存。

应用场景

订单表与会员表是存在一对多的关系，为了尽可能减少 join 查询，进行了分阶段查询。即先查询出订单表，再根据 member_id 字段查询出会员表，最后进行数据整合。而如果订单表中存在重复的 member_id，就会出现很多重复查询。

针对这种情况，MyBatis 通过一级缓存来解决：在同一次查询会话（SqlSession）中如果出现相同的语句及参数，就会从缓存中取出，不再走数据库查询。

一级缓存只在数据库会话内部共享，所以也叫做会话缓存。

生效的条件

一级缓存要生效，必须满足以下条件条件：

必须是相同的会话
必须是同一个 mapper，即同一个 namespace
必须是相同的 statement，即同一个 mapper 中的同一个方法
必须是相同的 SQL 和参数
查询语句中间没有执行 session.clearCache() 方法
查询语句中间没有执行 insert/update/delete 方法（无论变动记录是否与缓存数据有无关系）

测试

@Test
  void cacheTest() {
      SdAiGroup aiGroup = sdAiGroupService.getById(1L);
      SdAiGroup aiGroup2 = sdAiGroupService.getById(1L);
      System.err.println(aiGroup == aiGroup2);
  }

Creating a new SqlSession
SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@672549f3] was not registered for synchronization because synchronization is not active
JDBC Connection [HikariProxyConnection@728867118 wrapping com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@41c56930] will not be managed by Spring
==>  Preparing: SELECT id,acos,budget_dynamic_status,campaign_name_sign,deleted,intention,num,num_type,profile_id,optimize_type,smart_creation_name,status,version,target_harvest_status,create_by,create_time,update_by,update_time,first_open_time,last_open_time,last_close_time FROM sd_ai_group WHERE id=? AND deleted=0
==> Parameters: 1(Long)
<==    Columns: id, acos, budget_dynamic_status, campaign_name_sign, deleted, intention, num, num_type, profile_id, optimize_type, smart_creation_name, status, version, target_harvest_status, create_by, create_time, update_by, update_time, first_open_time, last_open_time, last_close_time
<==        Row: 1, null, 0, 0, 0, consideration,awareness,defense, null, null, 4404871489220462, null, idun test9999, 0, 1, 0, 3562, 1664366059000, 3562, 1664366272000, 0, 0, 0
<==      Total: 1
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@672549f3]
==>  调用Mapper方法: 
==>        Object com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper.selectById(Serializable)
==>  执行耗时: 
==>        476毫秒
Creating a new SqlSession
SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@5c438795] was not registered for synchronization because synchronization is not active
JDBC Connection [HikariProxyConnection@994782211 wrapping com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@41c56930] will not be managed by Spring
==>  Preparing: SELECT id,acos,budget_dynamic_status,campaign_name_sign,deleted,intention,num,num_type,profile_id,optimize_type,smart_creation_name,status,version,target_harvest_status,create_by,create_time,update_by,update_time,first_open_time,last_open_time,last_close_time FROM sd_ai_group WHERE id=? AND deleted=0
==> Parameters: 1(Long)
<==    Columns: id, acos, budget_dynamic_status, campaign_name_sign, deleted, intention, num, num_type, profile_id, optimize_type, smart_creation_name, status, version, target_harvest_status, create_by, create_time, update_by, update_time, first_open_time, last_open_time, last_close_time
<==        Row: 1, null, 0, 0, 0, consideration,awareness,defense, null, null, 4404871489220462, null, idun test9999, 0, 1, 0, 3562, 1664366059000, 3562, 1664366272000, 0, 0, 0
<==      Total: 1
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@5c438795]
==>  调用Mapper方法: 
==>        Object com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper.selectById(Serializable)
==>  执行耗时: 
==>        313毫秒
false

与 SpringBoot 集成时一级缓存不生效，原因：

因为一级缓存是会话级别的，要生效的话，必须要在同一个 SqlSession 中。但是与 SpringBoot 集成的 MyBatis，默认每次执行 SQL 语句时，都会创建一个新的 SqlSession！所以一级缓存才没有生效。

当调用 mapper 的方法时，最终会执行到 SqlSessionUtils 的 getSqlSession 方法，在这个方法中会尝试在事务管理器中获取 SqlSession，如果没有开启事务，那么就会 new 一个DefaultSqlSession。

即便在同一个方法中，通过同一个 mapper 连续调用两次相同的查询方法，也不会触发一级缓存。

MyBatis 在查询时，会先从事务管理器中尝试获取 SqlSession，取不到才会去创建新的SqlSession。所以可以猜测只要将方法开启事务，那么一级缓存就会生效。

加上 @Transactional 注解，看一下效果：

Creating a new SqlSession
Registering transaction synchronization for SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@516370c1]
JDBC Connection [HikariProxyConnection@59966374 wrapping com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@2d7df55] will be managed by Spring
==>  Preparing: SELECT id,type,optimize_type,acos,budget_dynamic_status,num_type,num,campaign_name_sign,cvr,status,create_time,create_by,update_time,update_by,deleted,profile_id,del_unique_key,target_harvest_status,template_name FROM ai_rule_template WHERE id=? AND deleted=0
==> Parameters: 1(Long)
<==      Total: 0
Releasing transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@516370c1]
==>  调用Mapper方法: 
==>        Object com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper.selectById(Serializable)
==>  执行耗时: 
==>        270毫秒
Fetched SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@516370c1] from current transaction
Releasing transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@516370c1]
==>  调用Mapper方法: 
==>        Object com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper.selectById(Serializable)
==>  执行耗时: 
==>        0毫秒
true
Transaction synchronization deregistering SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@516370c1]
Transaction synchronization closing SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@516370c1]

没错，的确生效了。在代码中可以看到，从事务管理器中，获取到了 SqlSession：

再看看源码中是什么时候将 SqlSession 设置到事务管理器中的。

SqlSessionUtils 中，在获取到 SqlSession 后，会调用 registerSessionHolder 方法注册 SessionHolder 到事务管理器：

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具体是在 TransactionSynchronizationManager 的 bindResource 方法中操作的，将 SessionHolder 保存到线程本地变量 (ThreadLocal) resources 中，这是每个线程独享的：

Mybatis 一级缓存和二级缓存 - Java技术债务

然后在下次查询时，就可以从这里取出此 SqlSession，使用同一个 SqlSession 查询，一级缓存就生效了。

所以基本原理就是：如果当前线程存在事物，并且存在相关会话，就从 ThreadLocal 中取出。如果没有事务，就重新创建一个 SqlSession 并存储到 ThreadLocal 当中，共下次查询使用。

至于缓存查询数据的地方，是在 BaseExecutor 中的 queryFromDatabase 方法中。执行 doQuery 从数据库中查询数据后，会立马缓存到 localCache(PerpetualCache类型) 中：

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对数据库的修改操作，验证在一次数据库会话中，如果对数据库发生了修改操作，一级缓存是否会失效。

Creating a new SqlSession
Registering transaction synchronization for SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@671561b9]
JDBC Connection [HikariProxyConnection@31234171 wrapping com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@4f09d998] will be managed by Spring
==>  Preparing: SELECT id,type,optimize_type,acos,budget_dynamic_status,num_type,num,campaign_name_sign,cvr,status,create_time,create_by,update_time,update_by,deleted,profile_id,del_unique_key,target_harvest_status,template_name FROM ai_rule_template WHERE id=? AND deleted=0
==> Parameters: 18616(Integer)
<==    Columns: id, type, optimize_type, acos, budget_dynamic_status, num_type, num, campaign_name_sign, cvr, status, create_time, create_by, update_time, update_by, deleted, profile_id, del_unique_key, target_harvest_status, template_name
<==        Row: 18616, sponsoredDisplay, 2, 15.00, 1, 1, 12.00, 0, 0.00, 1, 1698040341820, 3487, 1698227046378, 3487, 0, 4404871489220462, 0, 0, Test_lyw_智能优化模版01
<==      Total: 1
Releasing transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@671561b9]
==>  调用Mapper方法: 
==>        Object com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper.selectById(Serializable)
==>  执行耗时: 
==>        241毫秒
Fetched SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@671561b9] from current transaction
==>  Preparing: UPDATE ai_rule_template SET type=?, optimize_type=?, acos=?, budget_dynamic_status=?, num_type=?, num=?, campaign_name_sign=?, cvr=?, status=?, create_time=?, create_by=?, update_time=?, update_by=?, profile_id=?, del_unique_key=?, target_harvest_status=?, template_name=? WHERE id=? AND deleted=0
==> Parameters: sponsoredDisplay(String), 2(Integer), 15.0(Double), 1(Integer), 1(Integer), 12.0(Double), 0(Integer), 0.0(Double), 1(Integer), 1698040341820(Long), 3487(Integer), 1709792230487(Long), 3487(Integer), 4404871489220462(Long), 0(Integer), 0(Integer), Test_lyw_智能优化模版01(String), 18616(Integer)
<==    Updates: 1
Releasing transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@671561b9]
==>  调用Mapper方法: 
==>        int com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper.updateById(Object)
==>  执行耗时: 
==>        348毫秒
Fetched SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@671561b9] from current transaction
==>  Preparing: SELECT id,type,optimize_type,acos,budget_dynamic_status,num_type,num,campaign_name_sign,cvr,status,create_time,create_by,update_time,update_by,deleted,profile_id,del_unique_key,target_harvest_status,template_name FROM ai_rule_template WHERE id=? AND deleted=0
==> Parameters: 18616(Integer)
<==    Columns: id, type, optimize_type, acos, budget_dynamic_status, num_type, num, campaign_name_sign, cvr, status, create_time, create_by, update_time, update_by, deleted, profile_id, del_unique_key, target_harvest_status, template_name
<==        Row: 18616, sponsoredDisplay, 2, 15.00, 1, 1, 12.00, 0, 0.00, 1, 1698040341820, 3487, 1709792230487, 3487, 0, 4404871489220462, 0, 0, Test_lyw_智能优化模版01
<==      Total: 1
Releasing transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@671561b9]
==>  调用Mapper方法: 
==>        Object com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper.selectById(Serializable)
==>  执行耗时: 
==>        199毫秒
false
Transaction synchronization deregistering SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@671561b9]
Transaction synchronization closing SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@671561b9]

我们可以看到，在修改操作后执行的相同查询，查询了数据库，一级缓存失效。

一级缓存原理

工作流程

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源码分析

SqlSession：对外提供了用户和数据库之间交互需要的所有方法，隐藏了底层的细节。默认实现类是DefaultSqlSession。

Executor： SqlSession向用户提供操作数据库的方法，但和数据库操作有关的职责都会委托给Executor，有若干个实现类，为Executor赋予了不同的能力，大家可以根据类名，自行学习每个类的基本作用。

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在一级缓存的源码分析中，主要学习BaseExecutor的内部实现。

BaseExecutor： BaseExecutor是一个实现了Executor接口的抽象类，定义若干抽象方法，在执行的时候，把具体的操作委托给子类进行执行。

protected abstract int doUpdate(MappedStatement ms, Object parameter) throws SQLException;
protected abstract List<BatchResult> doFlushStatements(boolean isRollback) throws SQLException;
protected abstract <E> List<E> doQuery(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql) throws SQLException;
protected abstract <E> Cursor<E> doQueryCursor(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) throws SQLException;

在一级缓存的介绍中提到对Local Cache的查询和写入是在Executor内部完成的。在阅读BaseExecutor的代码后发现Local Cache是BaseExecutor内部的一个成员变量，如下代码所示。

public abstract class BaseExecutorimplementsExecutor {
protected ConcurrentLinkedQueue<DeferredLoad> deferredLoads;
protected PerpetualCache localCache;

Cache： MyBatis中的Cache接口，提供了和缓存相关的最基本的操作，如下图所示：

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有若干个实现类，使用装饰器模式互相组装，提供丰富的操控缓存的能力，部分实现类如下图所示：

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BaseExecutor成员变量之一的PerpetualCache，是对Cache接口最基本的实现，其实现非常简单，内部持有HashMap，对一级缓存的操作实则是对HashMap的操作。如下代码所示：

public class PerpetualCacheimplementsCache {
	private String id;
	private Map<Object, Object> cache =new HashMap<Object, Object>();
}

执行和数据库的交互，首先需要初始化SqlSession，通过DefaultSqlSessionFactory开启SqlSession：

private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) {
    ............
    final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType);     
    return new DefaultSqlSession(configuration, executor, autoCommit);
}

在初始化SqlSesion时，会使用Configuration类创建一个全新的Executor，作为DefaultSqlSession构造函数的参数，创建Executor代码如下所示：

public ExecutornewExecutor(Transaction transaction, ExecutorType executorType) {
    executorType = executorType ==null ? defaultExecutorType : executorType;
    executorType = executorType ==null ? ExecutorType.SIMPLE : executorType;
    Executor executor;
if (ExecutorType.BATCH == executorType) {
      executor =new BatchExecutor(this, transaction);
    }elseif (ExecutorType.REUSE == executorType) {
      executor =new ReuseExecutor(this, transaction);
    }else {
      executor =new SimpleExecutor(this, transaction);
    }
// 尤其可以注意这里，如果二级缓存开关开启的话，是使用CahingExecutor装饰BaseExecutor的子类if (cacheEnabled) {
      executor =new CachingExecutor(executor);
    }
    executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor);
    return executor;
}

SqlSession创建完毕后，根据Statment的不同类型，会进入SqlSession的不同方法中，如果是Select语句的话，最后会执行到SqlSession的selectList。

SqlSession把具体的查询职责委托给了Executor。如果只开启了一级缓存的话，首先会进入BaseExecutor的query方法。代码如下所示：

@Override
public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler)throws SQLException {
    BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameter);
    CacheKey key = createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql);
return query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}

在上述代码中，会先根据传入的参数生成CacheKey，进入该方法查看CacheKey是如何生成的，代码如下所示：

CacheKey cacheKey =new CacheKey();
cacheKey.update(ms.getId());
cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
cacheKey.update(boundSql.getSql());
//后面是update了sql中带的参数
cacheKey.update(value);

在上述的代码中，将MappedStatement的Id、SQL的offset、SQL的limit、SQL本身以及SQL中的参数传入了CacheKey这个类，最终构成CacheKey。

除去hashcode、checksum和count的比较外，只要updatelist中的元素一一对应相等，那么就可以认为是CacheKey相等。只要两条SQL的下列五个值相同，即可以认为是相同的SQL。

Statement Id + Offset + Limit + Sql + Params

在源码分析的最后，我们确认一下，如果是insert/delete/update方法，缓存就会刷新的原因。

SqlSession的insert方法和delete方法，都会统一走update的流程，代码如下所示：

@Override
public int insert(String statement, Object parameter) {
return update(statement, parameter);
  }
   @Override
public int delete(String statement) {
return update(statement,null);
}

update方法也是委托给了Executor执行。BaseExecutor的执行方法如下所示：

@Override
public int update(MappedStatement ms, Object parameter)throws SQLException {
    ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing an update").object(ms.getId());
if (closed) {
throw new ExecutorException("Executor was closed.");
    }
    clearLocalCache();
return doUpdate(ms, parameter);
}

每次执行update前都会清空localCache。

一级缓存总结

MyBatis一级缓存的生命周期和SqlSession一致。
MyBatis一级缓存内部设计简单，只是一个没有容量限定的HashMap，在缓存的功能性上有所欠缺。
MyBatis的一级缓存最大范围是SqlSession内部，有多个SqlSession或者分布式的环境下，数据库写操作会引起脏数据，建议设定缓存级别为Statement。

二级缓存

在上文中提到的一级缓存中，其最大的共享范围就是一个SqlSession内部，如果多个SqlSession之间需要共享缓存，则需要使用到二级缓存。开启二级缓存后，会使用CachingExecutor装饰Executor，进入一级缓存的查询流程前，先在CachingExecutor进行二级缓存的查询，具体的工作流程如下所示。

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二级缓存开启后，同一个NameSpace下的所有操作语句，都影响着同一个Cache，即二级缓存被多个SqlSession共享，是一个全局的变量。

当开启缓存后，数据的查询执行的流程就是二级缓存 -> 一级缓存 -> 数据库。

二级缓存配置

集成在Spring Boot中，配置如下：

# 总开关 开启mybatis的二级缓存 
mybatis.configuration.cache-enabled=true

在MyBatis的配置文件（SqlMapConfig.xml）中开启二级缓存。

<!-- 全局配置参数，需要时再设置 -->
<settings>
   <!-- 开启二级缓存  默认值为true -->
  <setting name="cacheEnabled" value="true"></setting>
</settings>

除了以上的总开关外，还要在具体的mapper.xml中开启二级缓存。

<mapper namespace="cn.hpu.mybatis.mapper.UserMapper">
		<!-- 开启本mapper namespace下的二级缓存 -->
		<cache eviction="LRU" flushInterval="100000" readOnly="true" size="1024"></cache>
</mapper>

eviction: 回收策略

LRU 最近最少使用的，移除最长时间不被使用的对象，这是默认值
FIFO 先进先出，按对象进入缓存的顺序来移除它们
SOFT 软引用，移除基于垃圾回收器状态和软引用规则的对象
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
flushInterval: 刷新间隔，以毫秒为单位，100000表示每100秒刷新一次缓存。不设置的话，则每次调用语句时刷新。
readOnly: 只读

属性可以被设置为true后者false。只读的缓存会给所有调用者返回缓存对象的相同实例，因此这些对象不能被修改，这提供了很重要的性能优势。可读写的缓存会通过序列化返回缓存对象的拷贝，这种方式会慢一些，但很安全，因此默认为false。

size: 可以被设置为任意的正整数，要记住缓存的对象数目和运行环境的可用内存资源数目，默认1024。

源码分析

MyBatis二级缓存的工作流程和前文提到的一级缓存类似，只是在一级缓存处理前，用CachingExecutor装饰了BaseExecutor的子类，在委托具体职责给delegate之前，实现了二级缓存的查询和写入功能。

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CachingExecutor的query方法，首先会从MappedStatement中获得在配置初始化时赋予的Cache。

本质上是装饰器模式的使用：SynchronizedCache -> LoggingCache -> SerializedCache -> LruCache -> PerpetualCache。

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以下是具体这些Cache实现类的介绍，他们的组合为Cache赋予了不同的能力。

SynchronizedCache：同步Cache，实现比较简单，直接使用synchronized修饰方法。
LoggingCache：日志功能，装饰类，用于记录缓存的命中率，如果开启了DEBUG模式，则会输出命中率日志。
SerializedCache：序列化功能，将值序列化后存到缓存中。该功能用于缓存返回一份实例的Copy，用于保存线程安全。
LruCache：采用了Lru算法的Cache实现，移除最近最少使用的Key/Value。
PerpetualCache：作为为最基础的缓存类，底层实现比较简单，直接使用了HashMap。

在默认的设置中SELECT语句不会刷新缓存，insert/update/delte会刷新缓存。进入该方法。代码如下所示：

private void flushCacheIfRequired(MappedStatement ms) {
		Cache cache = ms.getCache();
		if (cache !=null && ms.isFlushCacheRequired()) {
		  tcm.clear(cache);
		}
	}

MyBatis的CachingExecutor持有了TransactionalCacheManager，即上述代码中的tcm。

TransactionalCacheManager中持有了一个Map，代码如下所示：

private Map<Cache, TransactionalCache> transactionalCaches =new HashMap<Cache, TransactionalCache>();

这个Map保存了Cache和用TransactionalCache包装后的Cache的映射关系。

TransactionalCache实现了Cache接口，CachingExecutor会默认使用他包装初始生成的Cache，作用是如果事务提交，对缓存的操作才会生效，如果事务回滚或者不提交事务，则不对缓存产生影响。

在TransactionalCache的clear，有以下两句。清空了需要在提交时加入缓存的列表，同时设定提交时清空缓存，代码如下所示：

@Override
public void clear() {
    clearOnCommit = true;
    entriesToAddOnCommit.clear();
}

CachingExecutor继续往下走，ensureNoOutParams主要是用来处理存储过程的，暂时不用考虑。

if (ms.isUseCache() && resultHandler ==null) {
    ensureNoOutParams(ms, parameterObject, boundSql);

之后会尝试从tcm中获取缓存的列表。

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

在getObject方法中，会把获取值的职责一路传递，最终到PerpetualCache。如果没有查到，会把key加入Miss集合，这个主要是为了统计命中率。

Object object = delegate.getObject(key);
if (object ==null) {
    entriesMissedInCache.add(key);
}

CachingExecutor继续往下走，如果查询到数据，则调用tcm.putObject方法，往缓存中放入值。

if (list ==null) {
    list = delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
    tcm.putObject(cache, key, list);// issue #578 and #116
}

tcm的put方法也不是直接操作缓存，只是在把这次的数据和key放入待提交的Map中。

@Override
public void putObject(Object key, Object object) {
    entriesToAddOnCommit.put(key, object);
}

从以上的代码分析中，我们可以明白，如果不调用commit方法的话，由于TranscationalCache的作用，并不会对二级缓存造成直接的影响。因此我们看看Sqlsession的commit方法中做了什么。代码如下所示：

@Override
public void commit(boolean force) {
try {
      executor.commit(isCommitOrRollbackRequired(force));

因为我们使用了CachingExecutor，首先会进入CachingExecutor实现的commit方法。

@Override
public void commit(boolean required)throws SQLException {
    delegate.commit(required);
    tcm.commit();
}

会把具体commit的职责委托给包装的Executor。主要是看下tcm.commit()，tcm最终又会调用到TrancationalCache。

public void commit() {
if (clearOnCommit) {
      delegate.clear();
    }
    flushPendingEntries();
    reset();
}

看到这里的clearOnCommit就想起刚才TrancationalCache的clear方法设置的标志位，真正的清理Cache是放到这里来进行的。具体清理的职责委托给了包装的Cache类。之后进入flushPendingEntries方法。代码如下所示：

private void flushPendingEntries() {
for (Map.Entry<Object, Object> entry : entriesToAddOnCommit.entrySet()) {
      delegate.putObject(entry.getKey(), entry.getValue());
    }
}

在flushPendingEntries中，将待提交的Map进行循环处理，委托给包装的Cache类，进行putObject的操作。

后续的查询操作会重复执行这套流程。如果是insert|update|delete的话，会统一进入CachingExecutor的update方法，其中调用了这个函数，代码如下所示：

private void flushCacheIfRequired(MappedStatement ms)

在二级缓存执行流程后就会进入一级缓存的执行流程。

MyBatis的二级缓存相对于一级缓存来说，实现了SqlSession之间缓存数据的共享，同时粒度更加的细，能够到namespace级别，通过Cache接口实现类不同的组合，对Cache的可控性也更强。
MyBatis在多表查询时，极大可能会出现脏数据，有设计上的缺陷，安全使用二级缓存的条件比较苛刻。
在分布式环境下，由于默认的MyBatis Cache实现都是基于本地的，分布式环境下必然会出现读取到脏数据，需要使用集中式缓存将MyBatis的Cache接口实现，有一定的开发成本，直接使用Redis、Memcached等分布式缓存可能成本更低，安全性也更高。

为什么 MyBatis 默认不开启二级缓存？

答案就是，不推荐使用二级缓存！

二级缓存虽然能带来一定的好处，但是有很大的隐藏危害！

它的缓存是以 namespace(mapper) 为单位的，不同 namespace 下的操作互不影响。且 insert/update/delete 操作会清空所在 namespace 下的全部缓存。

那么问题就出来了，假设现在有 ItemMapper 以及 XxxMapper，在 XxxMapper 中做了表关联查询，且做了二级缓存。此时在 ItemMapper 中将 item 信息给删了，由于不同 namespace 下的操作互不影响，XxxMapper 的二级缓存不会变，那之后再次通过 XxxMapper 查询的数据就不对了，非常危险。
二级缓存与一级缓存其机制相同，默认也是采用 PerpetualCache，HashMap 存储，不同在于其存储作用域为Mapper(Namespace)，并且可自定义存储源，如 Ehcache。作用域为 namespance 是指对该 namespance 对应的配置文件中所有的 select 操作结果都缓存，这样不同线程之间就可以共用二级缓存。启动二级缓存：在 mapper 配置文件中：<cache ></cache>。二级缓存可以设置返回的缓存对象策略：<cache readOnly="true">。当 readOnly="true"时，表示二级缓存返回给所有调用者同一个缓存对象实例，调用者可以 update 获取的缓存实例，但是这样可能会造成其他调用者出现数据不一致的情况（因为所有调用者调用的是同一个实例）。当 readOnly="false"时，返回给调用者的是二级缓存总缓存对象的拷贝，即不同调用者获取的是缓存对象不同的实例，这样调用者对各自的缓存对象的修改不会影响到其他的调用者，即是安全的，所以默认是 readOnly=“false”;
对于缓存数据更新机制，当某一个作用域(一级缓存 Session/二级缓存 Namespaces)的进行了 C/U/D 操作后，默认该作用域下所有 select 中的缓存将被 clear。