这篇文章给大家分享的是有关Mybatis缓存模块的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
MyBatis 中缓存模块相关的代码位于 org.apache.ibatis.cache 包 下，其中 Cache 接口 是缓存模块中最核心的接口，它定义了所有缓存的基本行为。
public interface Cache { /** * 获取当前缓存的 Id */ String getId(); /** * 存入缓存的 key 和 value，key 一般为 CacheKey对象 */ void putObject(Object key, Object value); /** * 根据 key 获取缓存值 */ Object getObject(Object key); /** * 删除指定的缓存项 */ Object removeObject(Object key); /** * 清空缓存 */ void clear(); /** * 获取缓存的大小 */ int getSize(); /** * ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ * 获取读写锁，可以看到，这个接口方法提供了默认的实现！！ * 这是 Java8 的新特性！！只是平时开发时很少用到！！！ * ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ */ default ReadWriteLock getReadWriteLock() { return null; }}
如下图所示，Cache 接口 的实现类有很多，但大部分都是装饰器，只有 PerpetualCache 提供了 Cache 接口 的基本实现。
PerpetualCache（Perpetual：永恒的，持续的）在缓存模块中扮演着被装饰的角色，其实现比较简单，底层使用 HashMap 记录缓存项，也是通过该 HashMap 对象 的方法实现的 Cache 接口 中定义的相应方法。
public class PerpetualCache implements Cache { // Cache对象 的唯一标识 private final String id; // 其所有的缓存功能实现，都是基于 JDK 的 HashMap 提供的方法 private Map<Object, Object> cache = new HashMap<>(); public PerpetualCache(String id) { this.id = id; } @Override public String getId() { return id; } @Override public int getSize() { return cache.size(); } @Override public void putObject(Object key, Object value) { cache.put(key, value); } @Override public Object getObject(Object key) { return cache.get(key); } @Override public Object removeObject(Object key) { return cache.remove(key); } @Override public void clear() { cache.clear(); } /** * 其重写了 Object 中的 equals() 和 hashCode()方法，两者都只关心 id字段 */ @Override 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()); } @Override public int hashCode() { if (getId() == null) { throw new CacheException("Cache instances require an ID."); } return getId().hashCode(); }}
下面来看一下 cache.decorators 包 下提供的装饰器，它们都直接实现了 Cache 接口，扮演着装饰器的角色。这些装饰器会在 PerpetualCache 的基础上提供一些额外的功能，通过多个组合后满足一个特定的需求。
BlockingCache 是阻塞版本的缓存装饰器，它会保证只有一个线程到数据库中查找指定 key 对应的数据。
public class BlockingCache implements Cache { // 阻塞超时时长 private long timeout; // 持有的被装饰者 private final Cache delegate; // 每个 key 都有其对应的 ReentrantLock锁对象 private final ConcurrentHashMap<Object, ReentrantLock> locks; // 初始化 持有的持有的被装饰者 和 锁集合 public BlockingCache(Cache delegate) { this.delegate = delegate; this.locks = new ConcurrentHashMap<>(); }}
假设 线程 A 在 BlockingCache 中未查找到 keyA 对应的缓存项时，线程 A 会获取 keyA 对应的锁，这样，线程 A 在后续查找 keyA 时，其它线程会被阻塞。
// 根据 key 获取锁对象，然后上锁 private void acquireLock(Object key) { // 获取 key 对应的锁对象 Lock lock = getLockForKey(key); // 获取锁，带超时时长 if (timeout > 0) { try { boolean acquired = lock.tryLock(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS); if (!acquired) { // 超时，则抛出异常 throw new CacheException("Couldn't get a lock in " + timeout + " for the key " + key + " at the cache " + delegate.getId()); } } catch (InterruptedException e) { // 如果获取锁失败，则阻塞一段时间 throw new CacheException("Got interrupted while trying to acquire lock for key " + key, e); } } else { // 上锁 lock.lock(); } } private ReentrantLock getLockForKey(Object key) { // Java8 新特性，Map系列类 中新增的方法 // V computeIfAbsent(K key, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction) // 表示，若 key 对应的 value 为空，则将第二个参数的返回值存入该 Map集合 并返回 return locks.computeIfAbsent(key, k -> new ReentrantLock()); }
假设 线程 A 从数据库中查找到 keyA 对应的结果对象后，将结果对象放入到 BlockingCache 中，此时 线程 A 会释放 keyA 对应的锁，唤醒阻塞在该锁上的线程。其它线程即可从 BlockingCache 中获取 keyA 对应的数据，而不是再次访问数据库。
@Override public void putObject(Object key, Object value) { try { // 存入 key 和其对应的缓存项 delegate.putObject(key, value); } finally { // 最后释放锁 releaseLock(key); } } private void releaseLock(Object key) { ReentrantLock lock = locks.get(key); // 锁是否被当前线程持有 if (lock.isHeldByCurrentThread()) { // 是，则释放锁 lock.unlock(); } }
在很多场景中，为了控制缓存的大小，系统需要按照一定的规则清理缓存。FifoCache 是先入先出版本的装饰器，当向缓存添加数据时，如果缓存项的个数已经达到上限，则会将缓存中最老（即最早进入缓存）的缓存项删除。
public class FifoCache implements Cache { // 被装饰对象 private final Cache delegate; // 用一个 FIFO 的队列记录 key 的顺序，其具体实现为 LinkedList private final Deque<Object> keyList; // 决定了缓存的容量上限 private int size; // 国际惯例，通过构造方法初始化自己的属性，缓存容量上限默认为 1024个 public FifoCache(Cache delegate) { this.delegate = delegate; this.keyList = new LinkedList<>(); this.size = 1024; } @Override public String getId() { return delegate.getId(); } @Override public int getSize() { return delegate.getSize(); } public void setSize(int size) { this.size = size; } @Override public void putObject(Object key, Object value) { // 存储缓存项之前，先在 keyList 中注册 cycleKeyList(key); // 存储缓存项 delegate.putObject(key, value); } private void cycleKeyList(Object key) { // 在 keyList队列 中注册要添加的 key keyList.addLast(key); // 如果注册这个 key 会超出容积上限，则把最老的一个缓存项清除掉 if (keyList.size() > size) { Object oldestKey = keyList.removeFirst(); delegate.removeObject(oldestKey); } } @Override public Object getObject(Object key) { return delegate.getObject(key); } @Override public Object removeObject(Object key) { return delegate.removeObject(key); } // 除了清理缓存项，还要清理 key 的注册列表 @Override public void clear() { delegate.clear(); keyList.clear(); }}
LruCache 是按照"近期最少使用算法"（Least Recently Used, LRU）进行缓存清理的装饰器，在需要清理缓存时，它会清除最近最少使用的缓存项。
public class LruCache implements Cache { // 被装饰者 private final Cache delegate; // 这里使用的是 LinkedHashMap，它继承了 HashMap，但它的元素是有序的 private Map<Object, Object> keyMap; // 最近最少被使用的缓存项的 key private Object eldestKey; // 国际惯例，构造方法中进行属性初始化 public LruCache(Cache delegate) { this.delegate = delegate; // 这里初始化了 keyMap，并定义了 eldestKey 的取值规则 setSize(1024); } public void setSize(final int size) { // 初始化 keyMap，同时指定该 Map 的初始容积及加载因子，第三个参数true 表示 该LinkedHashMap // 记录的顺序是 accessOrder，即，LinkedHashMap.get()方法 会改变其中元素的顺序 keyMap = new LinkedHashMap<Object, Object>(size, .75F, true) { private static final long serialVersionUID = 4267176411845948333L; // 当调用 LinkedHashMap.put()方法 时，该方法会被调用 @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Object, Object> eldest) { boolean tooBig = size() > size; if (tooBig) { // 当已达到缓存上限，更新 eldestKey字段，后面将其删除 eldestKey = eldest.getKey(); } return tooBig; } }; } // 存储缓存项 @Override public void putObject(Object key, Object value) { delegate.putObject(key, value); // 记录缓存项的 key，超出容量则清除最久未使用的缓存项 cycleKeyList(key); } private void cycleKeyList(Object key) { keyMap.put(key, key); // eldestKey 不为空，则表示已经达到缓存上限 if (eldestKey != null) { // 清除最久未使用的缓存 delegate.removeObject(eldestKey); // 制空 eldestKey = null; } } @Override public Object getObject(Object key) { // 访问 key元素 会改变该元素在 LinkedHashMap 中的顺序 keyMap.get(key); //touch return delegate.getObject(key); } @Override public String getId() { return delegate.getId(); } @Override public int getSize() { return delegate.getSize(); } @Override public Object removeObject(Object key) { return delegate.removeObject(key); } @Override public void clear() { delegate.clear(); keyMap.clear(); }}
在分析 SoftCache 和 WeakCache 实现之前，我们再温习一下 Java 提供的 4 种引用类型，强引用 StrongReference、软引用 SoftReference、弱引用 WeakReference 和虚引用 PhantomReference。
•强引用 平时用的最多的，如 Object obj ＝ new Object()，新建的 Object 对象 就是被强引用的。如果一个对象被强引用，即使是 JVM 内存空间不足，要抛出 OutOfMemoryError 异常，GC 也绝不会回收该对象。•软引用 仅次于强引用的一种引用，它使用类 SoftReference 来表示。当 JVM 内存不足时，GC 会回收那些只被软引用指向的对象，从而避免内存溢出。软引用适合引用那些可以通过其他方式恢复的对象，例如， 数据库缓存中的对象就可以从数据库中恢复，所以软引用可以用来实现缓存，下面要介绍的 SoftCache 就是通过软引用实现的。
另外，由于在程序使用软引用之前的某个时刻，其所指向的对象可能己经被 GC 回收掉了，所以通过 Reference.get()方法 来获取软引用所指向的对象时，总是要通过检查该方法返回值是否为 null，来判断被软引用的对象是否还存活。•弱引用 弱引用使用 WeakReference 表示，它不会阻止所引用的对象被 GC 回收。在 JVM 进行垃圾回收时，如果指向一个对象的所有引用都是弱引用，那么该对象会被回收。所以，只被弱引用所指向的对象，其生存周期是 两次 GC 之间 的这段时间，而只被软引用所指向的对象可以经历多次 GC，直到出现内存紧张的情况才被回收。•虚引用 最弱的一种引用类型，由类 PhantomReference 表示。虚引用可以用来实现比较精细的内存使用控制，但很少使用。•引用队列（ReferenceQueue ) 很多场景下，我们的程序需要在一个对象被 GC 时得到通知，引用队列就是用于收集这些信息的队列。在创建 SoftReference 对象 时，可以为其关联一个引用队列，当 SoftReference 所引用的对象被 GC 时， JVM 就会将该 SoftReference 对象 添加到与之关联的引用队列中。当需要检测这些通知信息时，就可以从引用队列中获取这些 SoftReference 对象。不仅是 SoftReference，弱引用和虚引用都可以关联相应的队列。
现在来看一下 SoftCache 的具体实现。
public class SoftCache implements Cache { // 这里使用了 LinkedList 作为容器，在 SoftCache 中，最近使用的一部分缓存项不会被 GC // 这是通过将其 value 添加到 hardLinksToAvoidGarbageCollection集合 实现的（即，有强引用指向其value） private final Deque<Object> hardLinksToAvoidGarbageCollection; // 引用队列，用于记录已经被 GC 的缓存项所对应的 SoftEntry对象 private final ReferenceQueue<Object> queueOfGarbageCollectedEntries; // 持有的被装饰者 private final Cache delegate; // 强连接的个数，默认为 256 private int numberOfHardLinks; // 构造方法进行属性的初始化 public SoftCache(Cache delegate) { this.delegate = delegate; this.numberOfHardLinks = 256; this.hardLinksToAvoidGarbageCollection = new LinkedList<>(); this.queueOfGarbageCollectedEntries = new ReferenceQueue<>(); } private static class SoftEntry extends SoftReference<Object> { private final Object key; SoftEntry(Object key, Object value, ReferenceQueue<Object> garbageCollectionQueue) { // 指向 value 的引用是软引用，并且关联了 引用队列 super(value, garbageCollectionQueue); // 强引用 this.key = key; } } @Override public void putObject(Object key, Object value) { // 清除已经被 GC 的缓存项 removeGarbageCollectedItems(); // 添加缓存 delegate.putObject(key, new SoftEntry(key, value, queueOfGarbageCollectedEntries)); } private void removeGarbageCollectedItems() { SoftEntry sv; // 遍历 queueOfGarbageCollectedEntries集合，清除已经被 GC 的缓存项 value while ((sv = (SoftEntry) queueOfGarbageCollectedEntries.poll()) != null) { delegate.removeObject(sv.key); } } @Override public Object getObject(Object key) { Object result = null; @SuppressWarnings("unchecked") // assumed delegate cache is totally managed by this cache // 用一个软引用指向 key 对应的缓存项 SoftReference<Object> softReference = (SoftReference<Object>) delegate.getObject(key); // 检测缓存中是否有对应的缓存项 if (softReference != null) { // 获取 softReference 引用的 value result = softReference.get(); // 如果 softReference 引用的对象已经被 GC，则从缓存中清除对应的缓存项 if (result == null) { delegate.removeObject(key); } else { synchronized (hardLinksToAvoidGarbageCollection) { // 将缓存项的 value 添加到 hardLinksToAvoidGarbageCollection集合 中保存 hardLinksToAvoidGarbageCollection.addFirst(result); // 如果 hardLinksToAvoidGarbageCollection 的容积已经超过 numberOfHardLinks // 则将最老的缓存项从 hardLinksToAvoidGarbageCollection 中清除，FIFO if (hardLinksToAvoidGarbageCollection.size() > numberOfHardLinks) { hardLinksToAvoidGarbageCollection.removeLast(); } } } } return result; } @Override public Object removeObject(Object key) { // 清除指定的缓存项之前，也会先清理被 GC 的缓存项 removeGarbageCollectedItems(); return delegate.removeObject(key); } @Override public void clear() { synchronized (hardLinksToAvoidGarbageCollection) { // 清理强引用集合 hardLinksToAvoidGarbageCollection.clear(); } // 清理被 GC 的缓存项 removeGarbageCollectedItems(); // 清理最底层的缓存项 delegate.clear(); } @Override public String getId() { return delegate.getId(); } @Override public int getSize() { removeGarbageCollectedItems(); return delegate.getSize(); } public void setSize(int size) { this.numberOfHardLinks = size; }}
WeakCache 的实现与 SoftCache 基本类似，唯一的区别在于其中使用 WeakEntry（继承了 WeakReference）封装真正的 value 对象，其他实现完全一样。
另外，还有 ScheduledCache、LoggingCache、SynchronizedCache、SerializedCache 等。ScheduledCache 是周期性清理缓存的装饰器，它的 clearInterval 字段 记录了两次缓存清理之间的时间间隔，默认是一小时，lastClear 字段 记录了最近一次清理的时间戳。ScheduledCache 的 getObject()、putObject()、removeObject() 等核心方法，在执行时都会根据这两个字段检测是否需要进行清理操作，清理操作会清空缓存中所有缓存项。
LoggingCache 在 Cache 的基础上提供了日志功能，它通过 hit 字段 和 request 字段 记录了 Cache 的命中次数和访问次数。在 LoggingCache.getObject()方法 中，会统计命中次数和访问次数 这两个指标，井按照指定的日志输出方式输出命中率。
SynchronizedCache 通过在每个方法上添加 synchronized 关键字，为 Cache 添加了同步功能，有点类似于 JDK 中 Collections 的 SynchronizedCollection 内部类。
SerializedCache 提供了将 value 对象 序列化的功能。SerializedCache 在添加缓存项时，会将 value 对应的 Java 对象 进行序列化，井将序列化后的 byte[]数组 作为 value 存入缓存 。SerializedCache 在获取缓存项时，会将缓存项中的 byte[]数组 反序列化成 Java 对象。不使用 SerializedCache 装饰器 进行装饰的话，每次从缓存中获取同一 key 对应的对象时，得到的都是同一对象，任意一个线程修改该对象都会影响到其他线程，以及缓存中的对象。而使用 SerializedCache 每次从缓存中获取数据时，都会通过反序列化得到一个全新的对象。SerializedCache 使用的序列化方式是 Java 原生序列化。
在 Cache 中唯一确定一个缓存项，需要使用缓存项的 key 进行比较，MyBatis 中因为涉及 动态 SQL 等多方面因素， 其缓存项的 key 不能仅仅通过一个 String 表示，所以 MyBatis 提供了 CacheKey 类 来表示缓存项的 key，在一个 CacheKey 对象 中可以封装多个影响缓存项的因素。CacheKey 中可以添加多个对象，由这些对象共同确定两个 CacheKey 对象 是否相同。
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; // 参与计算hashcode，默认值DEFAULT_MULTIPLYER = 37 private final int multiplier; // 当前CacheKey对象的hashcode，默认值DEFAULT_HASHCODE = 17 private int hashcode; // 校验和 private long checksum; private int count; // 由该集合中的所有元素 共同决定两个CacheKey对象是否相同，一般会使用一下四个元素 // MappedStatement的id、查询结果集的范围参数（RowBounds的offset和limit） // SQL语句（其中可能包含占位符"?"）、SQL语句中占位符的实际参数 private List<Object> updateList; // 构造方法初始化属性 public CacheKey() { this.hashcode = DEFAULT_HASHCODE; this.multiplier = DEFAULT_MULTIPLYER; this.count = 0; this.updateList = new ArrayList<>(); } public CacheKey(Object[] objects) { this(); updateAll(objects); } public void update(Object object) { int baseHashCode = object == null ? 1 : ArrayUtil.hashCode(object); // 重新计算count、checksum和hashcode的值 count++; checksum += baseHashCode; baseHashCode *= count; hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode; // 将object添加到updateList集合 updateList.add(object); } public int getUpdateCount() { return updateList.size(); } public void updateAll(Object[] objects) { for (Object o : objects) { update(o); } } /** * CacheKey重写了 equals() 和 hashCode()方法，这两个方法使用上面介绍 * 的 count、checksum、hashcode、updateList 比较两个 CacheKey对象 是否相同 */ @Override public boolean equals(Object object) { // 如果为同一对象，直接返回 true if (this == object) { return true; } // 如果 object 都不是 CacheKey类型，直接返回 false if (!(object instanceof CacheKey)) { return false; } // 类型转换一下 final CacheKey cacheKey = (CacheKey) object; // 依次比较 hashcode、checksum、count，如果不等，直接返回 false if (hashcode != cacheKey.hashcode) { return false; } if (checksum != cacheKey.checksum) { return false; } if (count != cacheKey.count) { return false; } // 比较 updateList 中的元素是否相同，不同直接返回 false for (int i = 0; i < updateList.size(); i++) { Object thisObject = updateList.get(i); Object thatObject = cacheKey.updateList.get(i); if (!ArrayUtil.equals(thisObject, thatObject)) { return false; } } return true; } @Override public int hashCode() { return hashcode; } @Override public String toString() { StringJoiner returnValue = new StringJoiner(":"); returnValue.add(String.valueOf(hashcode)); returnValue.add(String.valueOf(checksum)); updateList.stream().map(ArrayUtil::toString).forEach(returnValue::add); return returnValue.toString(); } @Override public CacheKey clone() throws CloneNotSupportedException { CacheKey clonedCacheKey = (CacheKey) super.clone(); clonedCacheKey.updateList = new ArrayList<>(updateList); return clonedCacheKey; }}
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