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MyBatis中的缓存分为一级缓存、二级缓存，但在本质上是相同的，它们使用的都是Cache接口的实现。MyBatis缓存模块的设计 使用了装饰器模式，这里不对此进行过多解析，以后会专门开一篇博文分析常用框架中使用到的设计模式。
1 Cache组件
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。
1.1 PerpetualCache
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。
1.2 BlockingCache
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，这样后续线程A在查找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();
}
}
1.3 FifoCache和LruCache
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();
}
}
1.4 SoftCache和WeakCache
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。
2 CacheKey
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;
}
}
3 小结
至此 Mybatis 的基础支持层的主要模块就分析完了。本模块首先介绍了 MyBatis 对 Java 反射机制的封装；然后分析了类型转换 TypeHandler 组件，了解了 MyBatis 如何实现数据在 Java 类型与 JDBC 类型之间的转换。
之后分析了MyBatis 提供的 DataSource 模块的实现和原理，深入解析了 MyBatis 自带的连接池PooledDataSource 的详细实现；后面紧接着介绍了 Transaction 模块的功能。然后分析了 binding 模块如何将 Mapper 接口与映射配置信息相关联，以及其中的原理。最后介绍了 MyBatis 的缓存模块，分析了 Cache 接口以及多个实现类的具体实现，它们是Mybatis中一级缓存和二级缓存的基础。