前文传送门：mybatis源码学习：从SqlSessionFactory到代理对象的生成

零、一级缓存和二级缓存的流程

以这里的查询语句为例。

一级缓存总结

以下两种情况会直接在一级缓存中查找数据
- 主配置文件或映射文件没有配置二级缓存开启。
- 二级缓存中不存在数据。
根据statetment，生成一个CacheKey。
判断是否需要清空本地缓存。
根据cachekey从localCache中获取数据。
如果缓存未命中，走接下来三步并向下
- 从数据库查询结果。
- 将cachekey：数据存入localcache中。
- 将数据返回。
如果缓存命中，直接从缓存中获取数据。
localCache的范围如果为statement，清空一级缓存。

二级缓存总结

判断主配置文件是否设置了enabledCache，默认是开启的，创建CachingExecutor。
根据statetment，生成一个CacheKey。
判断映射文件中是否有cache标签，如果没有则跳过以下针对二级缓存的操作，从一级缓存中查，查不到就从数据库中查。
否则即开启了二级缓存，获取cache。
判断是否需要清空二级缓存。
判断该语句是否需要使用二级缓存isUserCache。
如果二级缓存命中，则直接返回该数据。
如果二级缓存未命中，则将cachekey存入未命中set，然后进行一下的操作：
- 从一级缓存中查，如果命中就返回，没有命中就从数据库中查。
- 将查到的数据返回，并将cachekey和数据（对象的拷贝）存入待加入二级缓存的map中。
最后commit和close操作都会使二级缓存真正地更新。

一、缓存接口Cache及其实现类

缓存类的顶级接口Cache，里面定义了加入数据到缓存，从缓存中获取数据，清楚缓存等操作，通常mybatis会将namespace作为id，将CacheKey作为Map中的键，而map中的值也就是存储在缓存中的对象。

而通过装饰器设计模式，将Cache的功能进行加强，在它的实现类中有着明显的体现：

PerpetualCache：是最基础的缓存类，采用HashMap实现，同时一级缓存使用的localCache就是该类型。

LruCache：Lru（least recently used），采用Lru算法可以实现移除最长时间没有使用的key/value。

SerializedCache：提供了序列化功能，将值序列化后存入缓存，用于缓存返回一份实例的Copy，保证线程安全。

LoggingCache：提供日志功能，如果开启debugEnabled为true，则打印缓存命中日志。

SynchronizedCache：同步的Cache，用synchronized关键字修饰所有方法。

下图可以得知其执行链：SynchronizedCache -> LoggingCache -> SerializedCache -> LruCache -> PerpetualCache

二、cache标签解析源码

XMLMapperBuilder中的configurationElement负责解析mappers映射文件中的标签元素，其中有个cacheElement方法，负责解析cache标签。

  private void cacheElement(XNode context) throws Exception {

    if (context != null) {

      //获取type属性，默认为perpetual

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

      //获取type类对象

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

      //获取eviction策略，默认为lru，即最近最少使用，移除最长时间不被使用的对象

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

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

      //获取flushInterval刷新间隔

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

      //获取size引用数目

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

      //获取是否只读

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

      //获取是否blocking

      boolean blocking = context.getBooleanAttribute("blocking", false);

      //这一步是另外一种设置cache的方式，即cache子元素中用property，name，value定义

      Properties props = context.getChildrenAsProperties();

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

    }

  }

getStringAttribute方法，这个方法的作用就是获取指定的属性值，如果没有设置的话，就采用默认的值：

  public String getStringAttribute(String name, String def) {

    //获取name参数对应的属性

    String value = attributes.getProperty(name);

    if (value == null) {

      //如果没有设置，默认为def

      return def;

    } else {

      return value;

    }

  }

resolveAlias方法，从源码中我们就可以猜测，我们之前通过</typeAliases>起别名其实也就是将里面的内容解析，并存入map之中，而每次处理类型的时候，都比较的是小写的形式，这也是我们起别名之后不用关心大小写的原因。

  // throws class cast exception as well if types cannot be assigned

  public <T> Class<T> resolveAlias(String string) {

    try {

      if (string == null) {

        return null;

      }

      //首先将传入的参数转换为小写形式

      String key = string.toLowerCase(Locale.ENGLISH);

      Class<T> value;

      //到TypeAliasRegistry维护的Map，TYPE_ALIASES中找有无对应的键

      if (TYPE_ALIASES.containsKey(key)) {

        //找到就直接返回：class类对象

        value = (Class<T>) TYPE_ALIASES.get(key);

      } else {

        //找不到就通过反射获取一个

        value = (Class<T>) Resources.classForName(string);

      }

      return value;

    } catch (ClassNotFoundException e) {

      throw new TypeException("Could not resolve type alias '" + string + "'.  Cause: " + e, e);

    }

  }

根据获取的属性，通过装饰器模式，层层装饰，最后创建了一个SynchronizedCache，并添加到configuration中。因此我们可以知道，一旦我们在映射文件中设置了<cache>，就会创建一个SynchronizedCache缓存对象。

  public Cache useNewCache(Class<? extends Cache> typeClass,

      Class<? extends Cache> evictionClass,

      Long flushInterval,

      Integer size,

      boolean readWrite,

      boolean blocking,

      Properties props) {

    //把当前的namespace当作缓存的id

    Cache cache = new CacheBuilder(currentNamespace)

        .implementation(valueOrDefault(typeClass, PerpetualCache.class))

        .addDecorator(valueOrDefault(evictionClass, LruCache.class))

        .clearInterval(flushInterval)

        .size(size)

        .readWrite(readWrite)

        .blocking(blocking)

        .properties(props)

        .build();

    //将cache加入configuration

    configuration.addCache(cache);

    currentCache = cache;

    return cache;

  }

三、CacheKey缓存项的key

默认情况下，enabledCache的全局设置是开启的，所以Executor会创建一个CachingExecutor，以查询为例，当执行Executor实现类的时候，会获取boundsql，并根据当前信息创建缓存项的key。

  @Override

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

    //从MappedStatement中获取boundsql

    BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameterObject);

    //Cachekey类表示缓存项的key

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

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

  }

每一个SqlSession中持有了自己的Executor，每一个Executor中有一个Local Cache。当用户发起查询时，Mybatis会根据当前执行的MappedStatement生成一个key，去Local Cache中查询，如果缓存命中的话，返回。如果缓存没有命中的话，则写入Local Cache，最后返回结果给用户。

boundsql对象的详细信息：

CacheKey对象的CreateKey操作：

首先创建一个cachekey，默认hashcode=17，multiplier=37，count=0，updateList初始化。
update操作：count++，对checksum，hashcode进行赋值，最后将参数添加到updatelist中。

  //根据传入信息，创建chachekey

  @Override

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

    //执行器关闭就抛出异常

    if (closed) {

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

    }

    //创建一个cachekey，默认hashcode=17，multiplier=37，count=0，updateList初始化

    CacheKey cacheKey = new CacheKey();

    //添加操作：sql的id，逻辑分页偏移量，逻辑分页起始量，sql语句。

    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();

    // mimic DefaultParameterHandler logic

    for (ParameterMapping parameterMapping : parameterMappings) {

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

        Object value;

        //参数名

        String propertyName = parameterMapping.getProperty();

        //根据参数名获取值

        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);

        }

        //添加参数值

        cacheKey.update(value);

      }

    }

    //添加environment的id名，如果它不为空的话

    if (configuration.getEnvironment() != null) {

      // issue #176

      cacheKey.update(configuration.getEnvironment().getId());

    }

    //返回cachekey

    return cacheKey;

  }

所以缓存项的key最后表示为：hashcode:checknum:遍历updateList，以：间隔。

2020122321:657338105:com.smday.dao.IUserDao.findById:0:2147483647:select * from user where id = ?:41:mysql。

接着，调用同类中的query方法，针对是否开启二级缓存做不同的决断。（需要注意的是，这一部分是建立在cacheEnabled设置为true的前提下，当然默认是true。如果为false，Executor将会创建BaseExecutor，并不会判断mappers映射文件中二级缓存是否存在，而是直接执行delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql)）

  //主配置文件已经开启二级缓存

  @Override

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

      throws SQLException {

    Cache cache = ms.getCache();

    //映射文件配置已经开启二级缓存

    if (cache != null) {

      //如果cache不为空，且需要清缓存的话(insert|update|delete)，执行tcm.clear(cache);

      flushCacheIfRequired(ms);

      if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {

        ensureNoOutParams(ms, parameterObject, boundSql);

        @SuppressWarnings("unchecked")

        //从缓存中获取

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

        if (list == null) {

          //缓存中没有就执行查询，BaseExecutor的query

          list = delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);

          //存入缓存

          tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578 and #116

        }

        //如果缓存中有，就直接返回

        return list;

      }

    }

    //映射文件没有开启二级缓存，需要进行查询，delegate其实还是Executor对象

    return delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);

  }

除了select操作之外，其他的的操作都会清空二级缓存。XMLStatementBuilder中配置属性的时候：boolean flushCache = context.getBooleanAttribute("flushCache", !isSelect);

  private void flushCacheIfRequired(MappedStatement ms) {

    Cache cache = ms.getCache();

    if (cache != null && ms.isFlushCacheRequired()) {

      //tcm后面会总结，清空二级缓存

      tcm.clear(cache);

    }

  }

四、二级缓存TransactionCache

这里学习一下二级缓存涉及的缓存类：TransactionCache，同样也是基于装饰者设计模式，对传入的Cache进行装饰，构建二级缓存事务缓冲区：

CachingExecutor维护了一个TransactionCacheManager，即tcm，而这个tcm其实维护的就是一个key为Cache，value为TransactionCache包装过的Cache。而tcm.getObject(cache, key)的意思我们可以通过以下源码得知：

  public Object getObject(Cache cache, CacheKey key) {

    //将传入的cache包装为TransactionalCache，并根据key获取值

    return getTransactionalCache(cache).getObject(key);

  }

需要注意的是，getObject方法中将会把获取值的职责一路向后传递，直到最基础的perpetualCache，根据cachekey获取。

最终获取到的值，如果为null，就需要把key加入未命中条目的缓存。

  @Override

  public Object getObject(Object key) {

    //根据职责一路向后传递

    Object object = delegate.getObject(key);

    if (object == null) {

      //没找到值就将key存入未命中的set

      entriesMissedInCache.add(key);

    }

    // issue #146

    if (clearOnCommit) {

      return null;

    } else {

      return object;

    }

  }

如果缓存中没有找到，将会从数据库中查找，查询到之后，将会进行添加操作，也就是：tcm.putObject(cache, key, list);。我们可以发现，其实它并没有直接将数据加入缓存，而是将数据添加进待提交的map中。

  @Override

  public void putObject(Object key, Object object) {

    entriesToAddOnCommit.put(key, object);

  }

也就是说，一定需要某种手段才能让他真正地存入缓存，没错了，commit是可以的：

  //CachingExecutor.java

  @Override

  public void commit(boolean required) throws SQLException {

    //清除本地缓存

    delegate.commit(required);

    //调用tcm.commit

    tcm.commit();

  }

最终调用的是TransactionCache的commit方法：

  public void commit() {

    if (clearOnCommit) {

      delegate.clear();

    }

    flushPendingEntries();

    reset();

  }

最后的最后，我们可以看到将刚才的未命中和待提交的数据都进行了相应的处理，这才是最终影响二级缓存中数据的操作，当然这中间也存在着职责链，就不赘述了。

当然，除了commit，close也是一样的，因为最终调用的其实都是commit方法，同样也会操作缓存。

五、二级缓存测试

    <!-- 开启全局配置 -->

    <settings>

        <!--全局开启缓存配置,是默认开启的-->

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

    </settings>

    <!-- 映射配置文件 -->

    <!--开启user支持二级缓存-->

    <cache></cache>

    <select id="findById" resultType="user" useCache="true" >

        select * from user where id = #{id}

    </select>

    /**

     * 测试二级缓存

     */

    @Test

    public void testFirstLevelCache2(){

        SqlSession sqlSession1 = factory.openSession();

        IUserDao userDao1 = sqlSession1.getMapper(IUserDao.class);

        User user1 = userDao1.findById(41);

        System.out.printf("==> %s\n", user1);

        sqlSession1.commit();

        //sqlSession1.close();

        SqlSession sqlSession2 = factory.openSession();

        IUserDao userDao2 = sqlSession2.getMapper(IUserDao.class);

        User user2 = userDao2.findById(41);

        System.out.printf("==> %s\n", user2);

        sqlSession2.close();

        System.out.println("user1 == user2:"+(user1 == user2));

        SqlSession sqlSession3 = factory.openSession();

        IUserDao userDao3 = sqlSession3.getMapper(IUserDao.class);

        User user3 = userDao3.findById(41);

        System.out.printf("==> %s\n", user3);

        sqlSession2.close();

        System.out.println("user2 == user3:"+(user2 == user3));

    }

二级缓存实现了SqlSession之间缓存数据的共享，是mapper映射级别的缓存。

有时缓存也会带来数据读取正确性的问题，如果数据更新频繁，会导致从缓存中读取到的数据并不是最新的，可以关闭二级缓存。

六、一级缓存源码解析

主配置文件或映射文件没有配置二级缓存开启，或者二级缓存中不存在数据，最终都会执行BaseExecutor的query方法，如果queryStack为空或者不是select语句，就会先清空本地的缓存。

    if (queryStack == 0 && ms.isFlushCacheRequired()) {

      clearLocalCache();

    }

查看本地缓存（一级缓存）是否有数据，如果有直接返回，如果没有，则调用queryFromDatabase从数据库中查询。

list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;

if (list != null) {

    //处理存储过程

    handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);

} else {

    //从数据库中查询

    list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);

}

判断本地缓存的级别是否为STATEMENT级别，如果是的话，清空缓存，因此STATEMENT级别的一级缓存无法共享localCache。

      if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) {

        // issue #482

        clearLocalCache();

      }

七、测试一级缓存

    /**

     * 测试一级缓存

     */

    @Test

    public void testFirstLevelCache1(){

        SqlSession sqlSession1 = factory.openSession();

        IUserDao userDao1 = sqlSession1.getMapper(IUserDao.class);

        User user1 = userDao1.findById(41);

        System.out.printf("==> %s\n", user1);

        IUserDao userDao2 = sqlSession1.getMapper(IUserDao.class);

        User user2 = userDao2.findById(41);

        System.out.printf("==> %s\n", user2);

        sqlSession1.close();

        System.out.println("user1 == user2:"+(user1 == user2));

    }

一级缓存默认是sqlSession级别地缓存，insert|delete|update|commit()和close()的操作的执行都会清空一级缓存。

怎么说呢，分析源码的过程让我对Mybatis有了更加深刻的认识，可能有些理解还是没有很到位，或许是经验不足，很多东西还是浮于表面，但一翻debug下来，看到自己之前一个又一个的迷惑被非常确切地解开，真的爽！

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巴特西

mybatis源码学习：一级缓存和二级缓存分析