MyBatis缓存机制深度解析：从本地缓存到分布式方案

作为MyBatis的核心特性之一，缓存机制直接影响着应用性能表现。本文将系统剖析MyBatis的一级缓存、二级缓存实现原理，并深入探讨企业级应用中如何安全高效地使用自定义缓存。

一、一级缓存：SqlSession级别的本地缓存

1.1 基本特性

一级缓存是MyBatis默认开启的本地缓存，其生命周期与SqlSession绑定：

try (SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession()) {
    // 第一次查询，访问数据库
    User user1 = session.selectOne("org.example.mapper.UserMapper.findById", 1L);
    
    // 第二次查询相同SQL，直接从缓存获取
    User user2 = session.selectOne("org.example.mapper.UserMapper.findById", 1L);
    
    System.out.println(user1 == user2); // 输出true，同一对象引用
}

1.2 缓存失效场景

以下操作会清空当前SqlSession的一级缓存：

DML操作：执行任意insert/update/delete语句
手动清除：调用sqlSession.clearCache()
配置关闭：设置localCacheScope=STATEMENT（默认SESSION）

1.3 实践建议

适合读多写少的场景，如配置数据、基础信息查询
注意长会话可能导致内存泄漏（建议及时关闭SqlSession）
跨方法调用时注意缓存一致性（可考虑@Transactional统一管理）

二、二级缓存：Mapper级别的全局缓存

2.1 启用配置

需在Mapper XML中显式声明（注意实体类必须实现Serializable）：

<!-- UserMapper.xml -->
<cache/>

或通过注解配置：

@CacheNamespace
public interface UserMapper {
    //...
}

2.2 跨会话共享机制

二级缓存存储在SqlSessionFactory级别，不同SqlSession可共享：

// 会话1
try (SqlSession session1 = sqlSessionFactory.openSession()) {
    User user1 = session1.selectOne("UserMapper.findById", 1L);
    session1.commit(); // 必须提交才会写入二级缓存
}

// 会话2
try (SqlSession session2 = sqlSessionFactory.openSession()) {
    User user2 = session2.selectOne("UserMapper.findById", 1L); // 命中二级缓存
}

2.3 缓存策略与风险

特性	说明	风险点
跨会话共享	提升查询性能	脏读风险（需合理设置缓存刷新策略）
序列化存储	要求实体类实现Serializable	影响性能，大对象慎用
作用域控制	可配置flushInterval等参数	配置不当会导致数据不一致

2.4 实践建议

严格只读数据适合使用（如省份字典、系统参数）
高并发写入场景建议禁用（可通过<cache-ref/>引用空缓存）
分布式环境需要配合集中式缓存（如Redis）解决一致性问题

三、自定义缓存：集成第三方缓存方案

3.1 Redis集成示例

添加依赖：

<dependency>
 <groupId>org.mybatis.caches</groupId>
 <artifactId>mybatis-redis</artifactId>
 <version>1.0.0-beta2</version>
</dependency>

配置Mapper：

<cache type="org.mybatis.caches.redis.RedisCache" 
    eviction="LRU"
    flushInterval="60000"
    size="1024"/>

配置redis.properties：

redis.host=127.0.0.1
redis.port=6379
redis.password=
redis.maxTotal=100

3.2 自定义缓存实现

实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口：

public class CustomRedisCache implements Cache {
    private final String id;
    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public CustomRedisCache(String id) {
        this.id = id;
        this.redisTemplate = SpringContextHolder.getBean("redisTemplate");
    }

    @Override
    public String getId() {
        return id;
    }

    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key.toString(), value);
    }

    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key.toString());
    }
    
    // 其他方法实现...
}

3.3 缓存方案选型对比

方案	优点	缺点	适用场景
本地缓存	零网络开销，速度最快	单机有效，容量有限	单体应用高频只读数据
Redis	分布式支持，数据结构丰富	网络延迟，需要序列化	分布式系统，需要数据共享
Ehcache	内存+磁盘二级缓存	集群支持较弱	大数据量本地缓存
Caffeine	高性能，现代缓存算法	无持久化功能	高性能本地缓存

四、缓存最佳实践

监控与统计：实现Cache接口的统计方法，监控缓存命中率

@Override
public int getSize() {
 Long size = redisTemplate.execute(
     (RedisCallback<Long>) connection -> connection.dbSize());
 return size != null ? size.intValue() : 0;
}

多级缓存策略：

缓存雪崩防护：

// 使用Redis的SETNX实现互斥锁
public Object getObjectWithLock(Object key) {
 Object value = getObject(key);
 if (value == null) {
     String lockKey = key.toString() + "_lock";
     if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 30, TimeUnit.SECONDS)) {
         try {
             // 查询数据库
             value = queryFromDB(key);
             putObject(key, value);
         } finally {
             redisTemplate.delete(lockKey);
         }
     } else {
         // 等待重试或返回旧数据
         Thread.sleep(100);
         return getObject(key);
     }
 }
 return value;
}

总结

MyBatis缓存机制提供了从本地到全局的多层次缓存方案，合理使用可以显著提升系统性能。但在实际应用中需要特别注意：

一级缓存适合短生命周期的重复查询
二级缓存在分布式环境下需要额外的一致性保障
生产环境推荐采用Redis等集中式缓存作为二级缓存实现
必须建立完善的监控和失效机制保障数据一致性

通过理解这些缓存特性及适用场景，开发者可以在性能和数据一致性之间找到最佳平衡点。

MyBatis缓存机制解析：从本地到分布式缓存实践