阿里Java架构师分享:MyBatis延迟加载与查询缓存,附演示实例

《阿里Java架构师分享:MyBatis延迟加载与查询缓存,附演示实例》

本系列连载技术知识共9期,每1-2日更新一篇~

第一期传送门:MyBatis知识、原始Dao开发和mapper代理开发

第二期传送门:MyBatis全局配置文件解析、输入与输出映射

第三期传送门:MyBatis动态sql、MyBatis关联查询

第四期:MyBatis延迟加载、MyBatis查询缓存,见如下,enjoy~

一.MyBatis延迟加载

1.延迟加载定义

resultMap可以实现高级映射(使用association、collection实现一对一及一对多映射),association、collection具备延迟加载功能。

  • 需求:如果查询订单并且关联查询用户信息。如果先查询订单信息即可满足要求,当我们需要查询用户信息时再查下用户信息。把对用户信息的按需去查询就是延迟加载。
  • 延迟加载:先从单表查询、需要时再从关联表去关联查询,大大提高数据库性能,因为查询单表要比关联查询多张表速度要快。

2.使用association实现延迟加载

1)需求

查询订单并且关联查询用户信息

2)mapper.xml

需要定义两个mapper的方法对应的statement。

A、只查询订单信息:

SELECT * FROM orders

在查询订单的statement中使用association去延迟加载(执行)下边的statement(关联查询用户信息)。

 <!-- 查询订单关联查询用户 -->  <select id="findOrdersUserLazyLoading" resultMap="OrdersUserLazyLoadingResultMap">  SELECT * FROM orders  </select> 

B、关联查询用户信息

通过上边查询到的订单信息中user_id去关联查询用户信息

使用UserMapper.xml中的findUserById

 <select id="findUserById" parameterType="int" resultType="user">  select * from user where id=#{value}  </select> 

上边先去执行findOrdersUserLazyLoading,当需要去查询用户的时候再去执行fingUserById,通过resultMap的定义将延迟加载执行配置起来。

3)延迟加载resultMap

使用association中的select指定延迟加载去执行的statement的id。

 <!-- 延迟加载的resultMap -->  <resultMap type="joanna.yan.mybatis.entity.Orders" id="OrdersUserLazyLoadingResultMap">  <!-- 1.对订单信息进行映射配置 -->  <id column="id" property="id"/>  <result column="user_id" property="userId"/>  <result column="number" property="number"/>  <result column="createtime" property="createtime"/>  <result column="note" property="note"/>  <!-- 2.实现对用户信息进行延迟加载 -->  <!-- select:指定延迟加载需要执行的statement的id(是根据user_id查询用户信息的statement)   要使用UserMapper.xml中findUserById完成根据用户id(user_id)用户信息的查询,  如果findUserById不在本mapper中需要前边加namespace。  column:订单信息中关联用户信息查询的列,是user_id  关联查询的sql理解为:  SELECT orders.*,  (SELECT username FROM USER WHERE orders.user_id = user.id)username,  (SELECT sex FROM USER WHERE orders.user_id = user.id)sex  FROM orders  -->  <association property="user" javaType="joanna.yan.mybatis.entity.User"  select="joanna.yan.mybatis.mapper.UserMapper.findUserById" column="user_id">  </association>  </resultMap> 

4)mapper.java

 //查询订单关联查询用户,用户信息时延迟加载  public List<Orders> findOrdersUserLazyLoading() throws Exception; 

5)测试

A、测试思路

  • 执行上边mapper方法(findOrdersUserLazyLoading),内部去调用joanna.yan.mybatis.mapper.OrdersCustomMapper中findOrdersUserLazyLoading只查询orders信息(单表)。
  • 在程序中去遍历上一步骤查询出的List<Orders>,当我们调用Orders中的getUser()时,开始进行延迟加载。
  • 延迟加载,去调用UserMapper.xml中findUserById这个方法获取用户信息。

B、延迟加载配置

mybatis默认没有开启延迟加载,需要在SqlMapConfig.xml中setting配置。

在mybatis核心配置文件中配置:lazyLoadingEnabled、aggressiveLazyLoading

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在SqlMapConfig.xml中配置:

 <!-- 全局配置参数,需要时再设置 -->  <settings>  <!-- 打开延迟加载的开关 -->  <setting name="lazyLoadingEnabled" value="true"/>  <!-- 将积极加载改为消极加载即按需要加载 -->  <setting name="aggressiveLazyLoading" value="false"/>  </settings> 

C、测试代码

 @Test  public void findOrdersUserLazyLoadingTest() throws Exception{  SqlSession sqlSession=sqlSessionFactory.openSession();  OrdersCustomMapper ordersCustomMapper=sqlSession.getMapper(OrdersCustomMapper.class);  List<Orders> list=ordersCustomMapper.findOrdersUserLazyLoading();  for (Orders orders : list) {  //执行getUser()去查询用户信息,这里实现按需加载  User user=orders.getUser();  System.out.println(user);  }  sqlSession.close();  } 

6)延迟加载思考

不使用mybatis提供的association及collection中的延迟加载功能,如何实现延迟加载?

定义两个mapper方法如下:

1)查询订单列表

2)根据用户id查询用户信息

实现思路:先去查询第一个mapper方法,获取订单信息列表

在测试程序中,按需去调用第二个mapper方法去查询用户信息。

总之,使用延迟加载方法,先去查询简单的sql(最好单表,也可以关联查询),再去按需要加载关联查询的其它信息。

二.MyBatis查询缓存

1.查询缓存

为什么要用缓存?如果缓存中有数据就不用从数据库中获取,大大提高系统性能。mybatis提供一级缓存和二级缓存(查询缓存),用于减轻数据库压力,提高数据库性能。

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  • 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。
  • 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。

2.一级缓存

1)一级缓存工作原理

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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。

如果sqlSession去执行commit操作(执行插入、更新、删除),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。

第二次发去查询用户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。

2)一级缓存测试

mybatis默认支持一级缓存,不需要在配置文件去配置。

按照上边一级缓存原理步骤去测试。

 @Test  public void testCache1() throws Exception{  SqlSession sqlSession=sqlSessionFactory.openSession();  UserMapper userMapper=sqlSession.getMapper(UserMapper.class);  //下边查询使用一个SqlSession  //第一次发起请求,查询id为1的用户  User user1=userMapper.findUserById(1);  System.out.println(user1);    //如果sqlSession去执行commit操作(执行插入、更新、删除),清空sqlSession中的一级缓存,  //这样做的目的是为了让缓存中存储的是最新的信息,避免脏读。  //更新user1的信息  user1.setUsername("测试用户22");  userMapper.updateUser(user1);  //执行commit操作去清空缓存  sqlSession.commit();    //第二次发起请求,查询id为1的用户  User user2=userMapper.findUserById(1);  System.out.println(user2);  sqlSession.close();  } 

3)一级缓存应用

正式开发,是将mybatis和spring进行整合开发,事务控制在service中。

一个service方法中包括很多Mapper方法调用。

service{

//开始执行时,开启事务,创建SqlSession对象

//第一次调用mapper的方法findUserById(1)

//第二次调用mapper的方法findUserById(1),从一级缓存中取数据

//方法结束,sqlSession关闭

}

如果是执行两次service调用查询相同的用户信息,不走一级缓存,因为session方法结束,sqlSession就关闭,一级缓存就清空。

3.二级缓存

1)二级缓存原理

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首先开启mybatis的二级缓存。

sqlSession1去查询用户id为1的用户信息,查询到用户信息后悔讲查询数据存储到二级缓存中。

如果sqlSession3去执行相同mapper下的sql,执行commit提交,会清空该mapper下的二级缓存区域的数据。

sqlSession2去查询用户id为1的用户信息,去缓存中找是否存在数据,如果存在直接从缓存中取出数据。

二级缓存与一级缓存区别:二级缓存的范围更大,多个sqlSession可以共享一个UserMapper的二级缓存区域。UserMapper有一个二级缓存区域(按namespace分),其它mapper也有自己的二级缓存区域(按namespace分)。

每个namespace的mapper都有一个二级缓存区域,两个mapper的namespace如果相同,这两个mapper执行sql查询到的数据将存在相同的二级缓存区域中。

2)开启二级缓存

mybatis的二级缓存是mapper范围级别,除了在SqlMapConfig.xml设置二级缓存的总开关,还要在具体的mapper.xml中开启二级缓存。

在核心配置文件SqlMapConfig.xml中加入:

<setting name="cacheEnabled" value="true"/> 
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在UserMapper.xml中开启二级缓存,UserMapper.xml下的sql执行完成后存储在它的缓存区域(HashMap)。

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3)调用pojo类实现序列化接口

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为了将缓存数据取出执行反序列划操作,因为二级缓存数据存储介质多种多样,不一定在内存。可能在硬盘、远程等。

4)测试方法

 @Test  public void testCache2() throws Exception{  SqlSession sqlSession1=sqlSessionFactory.openSession();  SqlSession sqlSession2=sqlSessionFactory.openSession();  SqlSession sqlSession3=sqlSessionFactory.openSession();    UserMapper userMapper1=sqlSession1.getMapper(UserMapper.class);  UserMapper userMapper2=sqlSession2.getMapper(UserMapper.class);  UserMapper userMapper3=sqlSession3.getMapper(UserMapper.class);    //第一次发起请求,查询id为1的用户  User user1=userMapper1.findUserById(1);  System.out.println(user1);  //这里执行关闭操作,将sqlSession中的数据写到二级缓存区域  sqlSession1.close();    //使用sqlSession3执行commit()操作  User user=userMapper3.findUserById(1);  user.setUsername("Joanna");  userMapper3.updateUser(user);  //执行提交,清空UserMapper下边的二级缓存  sqlSession3.commit();  sqlSession3.close();    //第二次发起请求,查询id为1的用户  User user2=userMapper2.findUserById(1);  System.out.println(user2);  sqlSession2.close();  } 

5)禁用二级缓存

在statement中设置useCache=false可以禁用当前select语句的二级缓存,即每次查询都会发出sql,默认情况是true,即该sql使用二级缓存。

<select id=”findOrderListResultMap” resultMap=”ordersUserMap” useCache=”false”>

6)刷新缓存(就是清空缓存)

在mapper的同一个namespace中,如果有其它insert、update、delete操作数据后需要刷新缓存,如果不执行刷新缓存会出现脏读。

设置statement配置中的flushCache=”true”属性,默认情况下为true即刷新缓存,如果改成false则不会刷新。使用缓存时如果手动修改数据库表中的查询数据会出现脏读。

<insert id=”insertUser” parameterType=”cn.itcast.mybatis.po.User” flushCache=”true”>

总结:一般情况下执行完commit操作都需要刷新缓存,flushCache=true表示刷新缓存,这样可以避免数据库脏读。

7) Mybatis Cache参数

flushInterval(刷新间隔)可以被设置为任意的正整数,而且它们代表一个合理的毫秒形式的时间端。默认情况是不设置,也局势没有刷新间隔,缓存仅仅调用语句时刷新。

size(引用数目)可以被设置为任意正整数,要记住你缓存的对象数目和你运行环境的可用内存资源数目。默认值是1024。

readOnly(只读)属性可以被设置为true或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。可读写的缓存会返回缓存对象的拷贝(通过序列化)。这会慢一些,但是安全,因此默认是false。

如下例子:

<cache eviction=”FIFO” flushInterval=”60000″ size=”512″ readOnly=”true”/>

这个更高级的配置创建了一个 FIFO 缓存,并每隔 60 秒刷新,存数结果对象或列表的 512 个引用,而且返回的对象被认为是只读的,因此在不同线程中的调用者之间修改它们会导致冲突。可用的收回策略有, 默认的是 LRU:

  • LRU – 最近最少使用的:移除最长时间不被使用的对象。
  • 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:更积极地移除基于垃圾收集器状态和弱引用规则的对象。

4.mybatis整合ehcache

ehcache是一个纯Java的进程内缓存框架,是一种广泛使用的开源Java分布式缓存,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider。

1)分布式缓存

为了提高系统并发、性能,一般会系统进行分布式部署(集群部署方式)

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不使用分布式缓存,缓存的数据在各个服务单独存储,不方便系统开发。所以要使用分布式缓存对缓存数据进行集中管理。

mybatis的特长是sql操作,缓存数据的管理不是mybatis的特长。mybatis无法实现分布式缓存,需要和其它分布式缓存框架进行整合,如:redis、memcached、ehcache等。

2)整合方法(掌握)

mybatis提供了一个cache接口,如果要实现自己的缓存逻辑,实现cache接口开发即可。

mybatis和ehcache整合,mybatis和ehcache整合包中提供了一个cache接口的实现类。

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mybatis默认的cache实现类是:

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3)加入ehcache包

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4)整合ehcache

配置mapper中cache中的type为ehcache对cache接口的实现类型。

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5)加入ehcache的配置文件

在classpath下配置ehcache.xml

<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  xsi:noNamespaceSchemaLocation="../config/ehcache.xsd">  <diskStore path="F:developehcache" />  <defaultCache   maxElementsInMemory="1000"   maxElementsOnDisk="10000000"  eternal="false"   overflowToDisk="false"   timeToIdleSeconds="120"  timeToLiveSeconds="120"   diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"  memoryStoreEvictionPolicy="LRU">  </defaultCache> </ehcache> 

属性说明:

diskStore:指定数据在磁盘中的存储位置。

defaultCache:当借助CacheManager.add(“demoCache”)创建Cache时,EhCache便会采用<defaultCache/>指定的管理策略。

以下属性是必须的

  • maxElementsInMemory :在内存中缓存的element的最大数目。
  • maxElementsOnDisk :在磁盘上缓存的element的最大数目,若是0表示无穷大。
  • eternal :设定缓存的elements是否永远不过期。如果为true,则缓存的数据始终有效,如果为false,你们还要根据timeToIdleSeconds、timeToLiveSeconds判读。
  • overflowToDisk :设定当内存缓存溢出的时候是否将过期的element缓存到磁盘上。

以下属性是可选的:

  • timeToIdleSeconds :当缓存在EhCache中的数据前后两次访问的时间超过timeToIdleSeconds的属性取值时,这些数据便会删除,默认值是0,也就是可闲置时间无穷大。
  • timeToLiveSeconds :缓存element的有效生命期,默认是0,也就是element存活时间无穷大。
  • diskSpoolBufferSizeMB :这个参数设置DiskStore(磁盘缓存)的缓存区大小。默认是30MB,每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。
  • diskPersistent :在VM重启的时候是否启用磁盘保存EhCache中的数据,默认是false。
  • diskExpiryThreadIntervalSeconds – 磁盘缓存的清理线程运行间隔,默认是120秒。每个120s,相应的线程会进行一次EhCache中数据的清理工作。
  • memoryStoreEvictionPolicy – 当内存缓存达到最大,有新的element加入的时候, 移除缓存中element的策略。默认是LRU(最近最少使用),可选的有LFU(最不常使用)和FIFO(先进先出)。

6)测试程序

同3.4

7)二级缓存应用场景

对访问多的查询请求且用户对查询结果实时性要求不高,此时可采用mybatis二级缓存技术降低数据库访问量,提高访问速度,业务场景比如:耗时较高的统计分析sql、电话账单查询sql等。

实现方法如下:通过设置刷新间隔时间,由mybatis每隔一段时间自动清空缓存,根据数据变化频率设置缓存刷新间隔flushInterval,比如设置为30分钟、60分钟、24小时等,根据需求而定。

8)二级缓存局限性

mybatis二级缓存对细粒度的数据级别的缓存实现不好,比如如下需求:对商品信息进行缓存,由于商品信息查询访问量大,但是要求用户每次都能查询最新的商品信息,此时如果使用mybatis的二级缓存就无法实现当一个商品变化时只刷新该商品的缓存信息而不刷新其它商品的信息,因为mybatis的二级缓存区域以mapper为单位划分,当一个商品信息变化会将所有商品信息的缓存数据全部清空。解决此类问题需要再业务层根据需求对数据有针对性缓存。

结束语

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