CH16-一级缓存原理
什么是一级缓存?
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。
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一次会话: 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。
对于会话(Session)级别的数据缓存,我们称之为一级数据缓存,简称一级缓存。
MyBatis中的一级缓存是怎样组织的?
即SqlSession中的缓存是怎样组织的?由于MyBatis使用SqlSession对象表示一次数据库的会话,那么,对于会话级别的一级缓存也应该是在SqlSession中控制的。
实际上, MyBatis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:
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:
由于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。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();
}
}
一级缓存的生命周期有多长?
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;当会话结束时,SqlSession对象及其内部的Executor对象还有PerpetualCache对象也一并释放掉。
- 如果SqlSession调用了close()方法,会释放掉一级缓存PerpetualCache对象,一级缓存将不可用;
- 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;
- 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;
SqlSession 一级缓存的工作流程
- 对于某个查询,根据statementId,params,rowBounds来构建一个key值,根据这个key值去缓存Cache中取出对应的key值存储的缓存结果;
- 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;
- 如果命中,则直接将缓存结果返回;
- 如果没命中:
- 去数据库中查询数据,得到查询结果;
- 将key和查询到的结果分别作为key,value对存储到Cache中;
- 将查询结果返回;
- 结束。
Cache接口的设计以及CacheKey的定义
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,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)。
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,如果以下条件都完全一样,那么就认为它们是完全相同的两次查询:
- 传入的 statementId
- 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)
- 这次查询所产生的最终要传递给JDBC java.sql.Preparedstatement的Sql语句字符串(boundSql.getSql() )
- 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:
- 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;
- 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;
- 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。
- 上述的第3个条件正是要求保证传递给JDBC的SQL语句完全一致;第4条则是保证传递给JDBC的参数也完全一致;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;
- CacheKey的创建
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,创建一个对应的CacheKey对象。
我们知道创建CacheKey的目的,就两个:
- 根据CacheKey作为key,去Cache缓存中查找缓存结果;
- 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;
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.");
CacheKey cacheKey = new CacheKey();
//1.statementId
cacheKey.update(ms.getId());
//2. rowBounds.offset
cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
//3. rowBounds.limit
cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
//4. SQL语句
cacheKey.update(boundSql.getSql());
//5. 将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中
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);
}
}
return cacheKey;
}
- CacheKey的hashcode生成算法
刚才已经提到,Cache接口的实现,本质上是使用的HashMap<k,v>
,而构建CacheKey的目的就是为了作为HashMap<k,v>
中的key值。而HashMap是通过key值的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();
//对象计数递增
count++;
checksum += baseHashCode;
//2. 对象的hashcode 扩大count倍
baseHashCode *= count;
//3. hashCode * 拓展因子(默认37)+拓展扩大后的对象hashCode值
hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;
updateList.add(object);
}
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。
一级缓存的性能分析
- 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:
- 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;
- 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;
- 可以手动地释放掉SqlSession对象中的缓存。
- 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:
- 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;
- 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。
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