缓存就是内存中的数据，常常来自对数据库查询结果的保存。使用缓存，我们可以避免频繁的与数据库进行交互，进而提高响应速度MyBatis也提供了对缓存的支持，分为一级缓存和二级缓存，可以通过下图来理解：
①、一级缓存是SqlSession级别的缓存。在操作数据库时需要构造sqlSession对象，在对象中有一个数据结构（HashMap）用于存储缓存数据。不同的sqlSession之间的缓存数据区域（HashMap）是互相不影响的。
②、二级缓存是mapper级别的缓存，多个SqlSession去操作同一个Mapper的sql语句，多个SqlSession可以共用二级缓存，二级缓存是跨SqlSession的
一级缓存
默认是开启的
①、我们使用同一个sqlSession，对User表根据相同id进行两次查询，查看他们发出sql语句的情况
@Test public void firstLevelCacheTest() throws IOException { // 1. 通过类加载器对配置文件进行加载，加载成了字节输入流，存到内存中 注意：配置文件并没有被解析 InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml"); // 2. (1)解析了配置文件，封装configuration对象 （2）创建了DefaultSqlSessionFactory工厂对象 SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream); // 3.问题：openSession()执行逻辑是什么？ // 3. (1)创建事务对象 （2）创建了执行器对象cachingExecutor (3)创建了DefaultSqlSession对象 SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(); // 4. 委派给Executor来执行，Executor执行时又会调用很多其他组件（参数设置、解析sql的获取，sql的执行、结果集的封装） User user = sqlSession.selectOne("com.itheima.mapper.UserMapper.findByCondition", 1); User user2 = sqlSession.selectOne("com.itheima.mapper.UserMapper.findByCondition", 1); System.out.println(user == user2); sqlSession.close(); }查看控制台打印情况：
② 同样是对user表进行两次查询，只不过两次查询之间进行了一次update操作。
@Test public void test3() throws IOException { // 1. 通过类加载器对配置文件进行加载，加载成了字节输入流，存到内存中 注意：配置文件并没有被解析 InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml"); // 2. (1)解析了配置文件，封装configuration对象 （2）创建了DefaultSqlSessionFactory工厂对象 SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream); // 3.问题：openSession()执行逻辑是什么？ // 3. (1)创建事务对象 （2）创建了执行器对象cachingExecutor (3)创建了DefaultSqlSession对象 SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(); // 4. 委派给Executor来执行，Executor执行时又会调用很多其他组件（参数设置、解析sql的获取，sql的执行、结果集的封装） User user = sqlSession.selectOne("com.itheima.mapper.UserMapper.findByCondition", 1); User user1 = new User(); user1.setId(1); user1.setUsername("zimu"); sqlSession.update("com.itheima.mapper.UserMapper.updateUser",user1); sqlSession.commit(); User user2 = sqlSession.selectOne("com.itheima.mapper.UserMapper.findByCondition", 1); System.out.println(user == user2); System.out.println(user); System.out.println(user2); System.out.println("MyBatis源码环境搭建成功...."); sqlSession.close(); }查看控制台打印情况：
③、总结
1、第一次发起查询用户id为1的用户信息，先去找缓存中是否有id为1的用户信息，如果没有，从 数据库查询用户信息。得到用户信息，将用户信息存储到一级缓存中。
2、 如果中间sqlSession去执行commit操作（执行插入、更新、删除），则会清空SqlSession中的 一级缓存，这样做的目的为了让缓存中存储的是最新的信息，避免脏读。
3、 第二次发起查询用户id为1的用户信息，先去找缓存中是否有id为1的用户信息，缓存中有，直 接从缓存中获取用户信息
一级缓存原理探究与源码分析
问题1：一级缓存 底层数据结构到底是什么？
问题2：一级缓存的工作流程是怎样的？
一级缓存 底层数据结构到底是什么？
之前说不同SqlSession的一级缓存互不影响,所以我从SqlSession这个类入手
可以看到，org.apache.ibatis.session.SqlSession中有一个和缓存有关的方法——clearCache()刷新缓存的方法，点进去，找到它的实现类DefaultSqlSession
@Override public void clearCache() { executor.clearLocalCache(); }再次点进去executor.clearLocalCache(),再次点进去并找到其实现类BaseExecutor，
@Override public void clearLocalCache() { if (!closed) { localCache.clear(); localOutputParameterCache.clear(); } 进入localCache.clear()方法。进入到了org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache类中
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;/** * @author Clinton Begin */public class PerpetualCache implements Cache { private final String id; private Map我们看到了PerpetualCache类中有一个属性private Map，很明显它是一个HashMap，我们所调用的.clear()方法，实际上就是调用的Map的clear方法
得出结论：
一级缓存的数据结构确实是HashMap
一级缓存的执行流程
我们进入到org.apache.ibatis.executor.Executor中
看到一个方法CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) ，见名思意是一个创建CacheKey的方法
找到它的实现类和方法org.apache.ibatis.executor.BaseExecuto.createCacheKey
我们分析一下创建CacheKey的这块代码：
public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) { if (closed) { throw new ExecutorException("Executor was closed."); } //初始化CacheKey CacheKey cacheKey = new CacheKey(); //存入statementId cacheKey.update(ms.getId()); //分别存入分页需要的Offset和Limit cacheKey.update(rowBounds.getOffset()); cacheKey.update(rowBounds.getLimit()); //把从BoundSql中封装的sql取出并存入到cacheKey对象中 cacheKey.update(boundSql.getSql()); //下面这一块就是封装参数 List parameterMappings = boundSql.getParameterMappings(); TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry(); for (ParameterMapping parameterMapping : parameterMappings) { 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); } cacheKey.update(value); } } //从configuration对象中（也就是载入配置文件后存放的对象）把EnvironmentId存入 /** * * //就是这个id * * * * * * * * * * * */ if (configuration.getEnvironment() != null) { // issue #176 cacheKey.update(configuration.getEnvironment().getId()); } //返回 return cacheKey; }我们再点进去cacheKey.update()方法看一看
public class CacheKey implements Cloneable, Serializable { private static final long serialVersionUID = 1146682552656046210L; public static final CacheKey NULL_CACHE_KEY = new NullCacheKey(); private static final int DEFAULT_MULTIPLYER = 37; private static final int DEFAULT_HASHCODE = 17; private final int multiplier; private int hashcode; private long checksum; private int count; //值存入的地方 private transient List我们知道了那些数据是在CacheKey对象中如何存储的了。下面我们返回createCacheKey()方法。
我们进入BaseExecutor，可以看到一个query()方法：
这里我们很清楚的看到，在执行query()方法前，CacheKey方法被创建了
我们可以看到，创建CacheKey后调用了query()方法，我们再次点进去：
在执行SQL前如何在一级缓存中找不到Key，那么将会执行sql，我们来看一下执行sql前后会做些什么，进入list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
分析一下：
private List queryFromDatabase(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException { List list; //1. 把key存入缓存，value放一个占位符localCache.putObject(key, EXECUTION_PLACEHOLDER); try { //2. 与数据库交互 list = doQuery(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql); } finally { //3. 如果第2步出了什么异常，把第1步存入的key删除 localCache.removeObject(key); } //4. 把结果存入缓存 localCache.putObject(key, list); if (ms.getStatementType() == StatementType.CALLABLE) { localOutputParameterCache.putObject(key, parameter); } return list; }一级缓存源码分析结论：
- 一级缓存的数据结构是一个
HashMap，它的value就是查询结果，它的key是CacheKey，CacheKey中有一个list属性，statementId,params,rowbounds,sql等参数都存入到了这个list中 - 先创建
CacheKey，会首先根据CacheKey查询缓存中有没有，如果有，就处理缓存中的参数，如果没有，就执行sql，执行sql后执行sql后把结果存入缓存
二级缓存
注意：Mybatis的二级缓存不是默认开启的，是需要经过配置才能使用的
启用二级缓存
分为三步走：
1）开启映射器配置文件中的缓存配置：
- 在需要使用二级缓存的Mapper配置文件中配置标签
3）在具体CURD标签上配置 useCache=true
select * from user where id = #{id} ** 注意：实体类要实现Serializable接口，因为二级缓存会将对象写进硬盘，就必须序列化，以及兼容对象在网络中的传输
具体实现
/** * 测试一级缓存 */ @Test public void secondLevelCacheTest() throws IOException { InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml"); // 2. (1)解析了配置文件，封装configuration对象 （2）创建了DefaultSqlSessionFactory工厂对象 SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream); // 3.问题：openSession()执行逻辑是什么？ // 3. (1)创建事务对象 （2）创建了执行器对象cachingExecutor (3)创建了DefaultSqlSession对象 SqlSession sqlSession1 = sqlSessionFactory.openSession(); // 发起第一次查询，查询ID为1的用户 User user1 = sqlSession1.selectOne("com.itheima.mapper.UserMapper.findByCondition", 1); // ***必须调用sqlSession1.commit()或者close(),一级缓存中的内容才会刷新到二级缓存中 sqlSession1.commit();// close(); // 发起第二次查询，查询ID为1的用户 SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession(); User user2 = sqlSession2.selectOne("com.itheima.mapper.UserMapper.findByCondition", 1); System.out.println(user1 == user2); System.out.println(user1); System.out.println(user2); sqlSession1.close(); sqlSession2.close(); }
二级缓存源码分析
问题：
① cache标签如何被解析的（二级缓存的底层数据结构是什么？）？
② 同时开启一级缓存二级缓存，优先级？
③ 为什么只有执行sqlSession.commit或者sqlSession.close二级缓存才会生效
④ 更新方法为什么不会清空二级缓存？
标签 的解析
二级缓存和具体的命名空间绑定，一个Mapper中有一个Cache, 相同Mapper中的MappedStatement共用同一个Cache
根据之前的mybatis源码剖析，xml的解析工作主要交给XMLConfigBuilder.parse()方法来实现
// XMLConfigBuilder.parse() public Configuration parse() { if (parsed) { throw new BuilderException("Each XMLConfigBuilder can only be used once."); } parsed = true; parseConfiguration(parser.evalNode("/configuration"));// 在这里 return configuration; } // parseConfiguration() // 既然是在xml中添加的，那么我们就直接看关于mappers标签的解析 private void parseConfiguration(XNode root) { try { Properties settings = settingsAsPropertiess(root.evalNode("settings")); propertiesElement(root.evalNode("properties")); loadCustomVfs(settings); typeAliasesElement(root.evalNode("typeAliases")); pluginElement(root.evalNode("plugins")); objectFactoryElement(root.evalNode("objectFactory")); objectWrapperFactoryElement(root.evalNode("objectWrapperFactory")); reflectionFactoryElement(root.evalNode("reflectionFactory")); settingsElement(settings); // read it after objectFactory and objectWrapperFactory issue #631 environmentsElement(root.evalNode("environments")); databaseIdProviderElement(root.evalNode("databaseIdProvider")); typeHandlerElement(root.evalNode("typeHandlers")); // 就是这里 mapperElement(root.evalNode("mappers")); } catch (Exception e) { throw new BuilderException("Error parsing SQL Mapper Configuration. Cause: " + e, e); } } // mapperElement() private void mapperElement(XNode parent) throws Exception { if (parent != null) { for (XNode child : parent.getChildren()) { if ("package".equals(child.getName())) { String mapperPackage = child.getStringAttribute("name"); configuration.addMappers(mapperPackage); } else { String resource = child.getStringAttribute("resource"); String url = child.getStringAttribute("url"); String mapperClass = child.getStringAttribute("class"); // 按照我们本例的配置，则直接走该if判断 if (resource != null && url == null && mapperClass == null) { ErrorContext.instance().resource(resource); InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource); XMLMapperBuilder mapperParser = new XMLMapperBuilder(inputStream, configuration, resource, configuration.getSqlFragments()); // 生成XMLMapperBuilder，并执行其parse方法 mapperParser.parse(); } else if (resource == null && url != null && mapperClass == null) { ErrorContext.instance().resource(url); InputStream inputStream = Resources.getUrlAsStream(url); XMLMapperBuilder mapperParser = new XMLMapperBuilder(inputStream, configuration, url, configuration.getSqlFragments()); mapperParser.parse(); } else if (resource == null && url == null && mapperClass != null) { Class mapperInterface = Resources.classForName(mapperClass); configuration.addMapper(mapperInterface); } else { throw new BuilderException("A mapper element may only specify a url, resource or class, but not more than one."); } } } } } 我们来看看解析Mapper.xml
// XMLMapperBuilder.parse()public void parse() { if (!configuration.isResourceLoaded(resource)) { // 解析mapper属性 configurationElement(parser.evalNode("/mapper")); configuration.addLoadedResource(resource); bindMapperForNamespace(); } parsePendingResultMaps(); parsePendingChacheRefs(); parsePendingStatements();} // configurationElement()private void configurationElement(XNode context) { try { String namespace = context.getStringAttribute("namespace"); if (namespace == null || namespace.equals("")) { throw new BuilderException("Mapper's namespace cannot be empty"); } builderAssistant.setCurrentNamespace(namespace); cacheRefElement(context.evalNode("cache-ref")); // 最终在这里看到了关于cache属性的处理 cacheElement(context.evalNode("cache")); parameterMapElement(context.evalNodes("/mapper/parameterMap")); resultMapElements(context.evalNodes("/mapper/resultMap")); sqlElement(context.evalNodes("/mapper/sql")); // 这里会将生成的Cache包装到对应的MappedStatement buildStatementFromContext(context.evalNodes("select|insert|update|delete")); } catch (Exception e) { throw new BuilderException("Error parsing Mapper XML. Cause: " + e, e); }} // cacheElement()private void cacheElement(XNode context) throws Exception { if (context != null) { //解析标签的type属性，这里我们可以自定义cache的实现类，比如redisCache，如果没有自定义，这里使用和一级缓存相同的PERPETUAL String type = context.getStringAttribute("type", "PERPETUAL"); Class typeClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(type); String eviction = context.getStringAttribute("eviction", "LRU"); Class evictionClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(eviction); Long flushInterval = context.getLongAttribute("flushInterval"); Integer size = context.getIntAttribute("size"); boolean readWrite = !context.getBooleanAttribute("readOnly", false); boolean blocking = context.getBooleanAttribute("blocking", false); Properties props = context.getChildrenAsProperties(); // 构建Cache对象 builderAssistant.useNewCache(typeClass, evictionClass, flushInterval, size, readWrite, blocking, props); }}先来看看是如何构建Cache对象的
MapperBuilderAssistant.useNewCache()
public Cache useNewCache(Class typeClass, Class evictionClass, Long flushInterval, Integer size, boolean readWrite, boolean blocking, Properties props) { // 1.生成Cache对象 Cache cache = new CacheBuilder(currentNamespace) //这里如果我们定义了中的type，就使用自定义的Cache,否则使用和一级缓存相同的PerpetualCache .implementation(valueOrDefault(typeClass, PerpetualCache.class)) .addDecorator(valueOrDefault(evictionClass, LruCache.class)) .clearInterval(flushInterval) .size(size) .readWrite(readWrite) .blocking(blocking) .properties(props) .build(); // 2.添加到Configuration中 configuration.addCache(cache); // 3.并将cache赋值给MapperBuilderAssistant.currentCache currentCache = cache; return cache;}我们看到一个Mapper.xml只会解析一次标签，也就是只创建一次Cache对象，放进configuration中，并将cache赋值给MapperBuilderAssistant.currentCache
buildStatementFromContext(context.evalNodes(“select|insert|update|delete”));将Cache包装到MappedStatement
// buildStatementFromContext()private void buildStatementFromContext(List list) { if (configuration.getDatabaseId() != null) { buildStatementFromContext(list, configuration.getDatabaseId()); } buildStatementFromContext(list, null);} //buildStatementFromContext()private void buildStatementFromContext(List list, String requiredDatabaseId) { for (XNode context : list) { final XMLStatementBuilder statementParser = new XMLStatementBuilder(configuration, builderAssistant, context, requiredDatabaseId); try { // 每一条执行语句转换成一个MappedStatement statementParser.parseStatementNode(); } catch (IncompleteElementException e) { configuration.addIncompleteStatement(statementParser); } }} // XMLStatementBuilder.parseStatementNode();public void parseStatementNode() { String id = context.getStringAttribute("id"); String databaseId = context.getStringAttribute("databaseId"); ... Integer fetchSize = context.getIntAttribute("fetchSize"); Integer timeout = context.getIntAttribute("timeout"); String parameterMap = context.getStringAttribute("parameterMap"); String parameterType = context.getStringAttribute("parameterType"); Class parameterTypeClass = resolveClass(parameterType); String resultMap = context.getStringAttribute("resultMap"); String resultType = context.getStringAttribute("resultType"); String lang = context.getStringAttribute("lang"); LanguageDriver langDriver = getLanguageDriver(lang); ... // 创建MappedStatement对象 builderAssistant.addMappedStatement(id, sqlSource, statementType, sqlCommandType, fetchSize, timeout, parameterMap, parameterTypeClass, resultMap, resultTypeClass, resultSetTypeEnum, flushCache, useCache, resultOrdered, keyGenerator, keyProperty, keyColumn, databaseId, langDriver, resultSets);} // builderAssistant.addMappedStatement()public MappedStatement addMappedStatement( String id, ...) { if (unresolvedCacheRef) { throw new IncompleteElementException("Cache-ref not yet resolved"); } id = applyCurrentNamespace(id, false); boolean isSelect = sqlCommandType == SqlCommandType.SELECT; //创建MappedStatement对象 MappedStatement.Builder statementBuilder = new MappedStatement.Builder(configuration, id, sqlSource, sqlCommandType) ... .flushCacheRequired(valueOrDefault(flushCache, !isSelect)) .useCache(valueOrDefault(useCache, isSelect)) .cache(currentCache);// 在这里将之前生成的Cache封装到MappedStatement ParameterMap statementParameterMap = getStatementParameterMap(parameterMap, parameterType, id); if (statementParameterMap != null) { statementBuilder.parameterMap(statementParameterMap); } MappedStatement statement = statementBuilder.build(); configuration.addMappedStatement(statement); return statement;}我们看到将Mapper中创建的Cache对象，加入到了每个MappedStatement对象中，也就是同一个Mapper中所有的MappedStatement中的cache属性引用的是同一个
有关于标签的解析就到这了。
查询源码分析CachingExecutor
// CachingExecutorpublic List query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException { BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameterObject); // 创建 CacheKey CacheKey key = createCacheKey(ms, parameterObject, rowBounds, boundSql); return query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);}public List query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException { // 从 MappedStatement 中获取 Cache，注意这里的 Cache 是从MappedStatement中获取的 // 也就是我们上面解析Mapper中标签中创建的，它保存在Configration中 // 我们在上面解析blog.xml时分析过每一个MappedStatement都有一个Cache对象，就是这里 Cache cache = ms.getCache(); // 如果配置文件中没有配置 ，则 cache 为空 if (cache != null) { //如果需要刷新缓存的话就刷新：flushCache="true" flushCacheIfRequired(ms); if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) { ensureNoOutParams(ms, boundSql); // 访问二级缓存 List list = (List) tcm.getObject(cache, key); // 缓存未命中 if (list == null) { // 如果没有值，则执行查询，这个查询实际也是先走一级缓存查询，一级缓存也没有的话，则进行DB查询 list = delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql); // 缓存查询结果 tcm.putObject(cache, key, list); } return list; } } return delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);}如果设置了flushCache=”true”，则每次查询都会刷新缓存
select * from t_demo如上，注意二级缓存是从 MappedStatement 中获取的。由于 MappedStatement 存在于全局配置中，可以多个 CachingExecutor 获取到，这样就会出现线程安全问题。除此之外，若不加以控制，多个事务共用一个缓存实例，会导致脏读问题。至于脏读问题，需要借助其他类来处理，也就是上面代码中 tcm 变量对应的类型。下面分析一下。
TransactionalCacheManager
/** 事务缓存管理器 */public class TransactionalCacheManager { // Cache 与 TransactionalCache 的映射关系表 private final Map transactionalCaches = new HashMap(); public void clear(Cache cache) { // 获取 TransactionalCache 对象，并调用该对象的 clear 方法，下同 getTransactionalCache(cache).clear(); } public Object getObject(Cache cache, CacheKey key) { // 直接从TransactionalCache中获取缓存 return getTransactionalCache(cache).getObject(key); } public void putObject(Cache cache, CacheKey key, Object value) { // 直接存入TransactionalCache的缓存中 getTransactionalCache(cache).putObject(key, value); } public void commit() { for (TransactionalCache txCache : transactionalCaches.values()) { txCache.commit(); } } public void rollback() { for (TransactionalCache txCache : transactionalCaches.values()) { txCache.rollback(); } } private TransactionalCache getTransactionalCache(Cache cache) { // 从映射表中获取 TransactionalCache TransactionalCache txCache = transactionalCaches.get(cache); if (txCache == null) { // TransactionalCache 也是一种装饰类，为 Cache 增加事务功能 // 创建一个新的TransactionalCache，并将真正的Cache对象存进去 txCache = new TransactionalCache(cache); transactionalCaches.put(cache, txCache); } return txCache; }}TransactionalCacheManager 内部维护了 Cache 实例与 TransactionalCache 实例间的映射关系，该类也仅负责维护两者的映射关系，真正做事的还是 TransactionalCache。TransactionalCache 是一种缓存装饰器，可以为 Cache 实例增加事务功能。下面分析一下该类的逻辑。
TransactionalCache
public class TransactionalCache implements Cache { //真正的缓存对象，和上面的Map中的Cache是同一个 private final Cache delegate; private boolean clearOnCommit; // 在事务被提交前，所有从数据库中查询的结果将缓存在此集合中 private final Map存储二级缓存对象的时候是放到了TransactionalCache.entriesToAddOnCommit这个map中，但是每次查询的时候是直接从TransactionalCache.delegate中去查询的，所以这个二级缓存查询数据库后，设置缓存值是没有立刻生效的，主要是因为直接存到 delegate 会导致脏数据问题
为何只有SqlSession提交或关闭之后？
那我们来看下SqlSession.commit()方法做了什么
SqlSession
@Overridepublic void commit(boolean force) { try { // 主要是这句 executor.commit(isCommitOrRollbackRequired(force)); dirty = false; } catch (Exception e) { throw ExceptionFactory.wrapException("Error committing transaction. Cause: " + e, e); } finally { ErrorContext.instance().reset(); }} // CachingExecutor.commit()@Overridepublic void commit(boolean required) throws SQLException { delegate.commit(required); tcm.commit();// 在这里} // TransactionalCacheManager.commit()public void commit() { for (TransactionalCache txCache : transactionalCaches.values()) { txCache.commit();// 在这里 }} // TransactionalCache.commit()public void commit() { if (clearOnCommit) { delegate.clear(); } flushPendingEntries();//这一句 reset();} // TransactionalCache.flushPendingEntries()private void flushPendingEntries() { for (Map.Entry二级缓存的刷新
我们来看看SqlSession的更新操作
public int update(String statement, Object parameter) { int var4; try { this.dirty = true; MappedStatement ms = this.configuration.getMappedStatement(statement); var4 = this.executor.update(ms, this.wrapCollection(parameter)); } catch (Exception var8) { throw ExceptionFactory.wrapException("Error updating database. Cause: " + var8, var8); } finally { ErrorContext.instance().reset(); } return var4;}public int update(MappedStatement ms, Object parameterObject) throws SQLException { this.flushCacheIfRequired(ms); return this.delegate.update(ms, parameterObject);}private void flushCacheIfRequired(MappedStatement ms) { //获取MappedStatement对应的Cache，进行清空 Cache cache = ms.getCache(); //SQL需设置flushCache="true" 才会执行清空 if (cache != null && ms.isFlushCacheRequired()) { this.tcm.clear(cache); }}MyBatis二级缓存只适用于不常进行增、删、改的数据，比如国家行政区省市区街道数据。一但数据变更，MyBatis会清空缓存。因此二级缓存不适用于经常进行更新的数据。
总结：
在二级缓存的设计上，MyBatis大量地运用了装饰者模式，如CachingExecutor, 以及各种Cache接口的装饰器。
- 二级缓存实现了Sqlsession之间的缓存数据共享，属于namespace级别
- 二级缓存具有丰富的缓存策略。
- 二级缓存可由多个装饰器，与基础缓存组合而成
- 二级缓存工作由 一个缓存装饰执行器CachingExecutor和 一个事务型预缓存TransactionalCache 完成
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传智教育博学谷教研团队发布。如果本文对您有帮助，欢迎
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