本文转载自微信公众号「Java极客技术」，作者鸭血粉丝。转载本文请联系Java极客技术公众号。
前段时间阿粉的一个朋友和阿粉吃饭，在吃饭的时候和阿粉疯狂的吐槽面试官，说面试官问的问题都是些什么问题呀，我一个干了三四年的开发，也不说问点靠谱的，阿粉很好奇，问题问完基础的，一般不都是根据你自己的简历进行提问么?而接下来他说的出来的问题，阿粉表示，阿粉需要继续学习了。
Mybatis是什么?
说到这个，读者大人们肯定心想，阿粉是在开玩笑么?你一个 Java 程序员，你不知道Mybatis是啥么?不就是个持久层的框架么，这东西有啥好说的呢?但是阿粉还是要给大家说。
Mybatis是一个半自动 ORM(对象关系映射)框架，它内部封装了JDBC，加载驱动、创建连接、创建 statement 等繁杂的过程，我们开发的时候只需要关注如何编写 SQL 语句，而不用关心其他的。
为什么说 Mybatis 是一个半自动 ORM 的框架呢?
ORM，是Object和Relation之间的映射，而Mybatis 在查询关联对象或关联集合对象时，需要手动编写 sql 来完成，所以，称之为半自动 ORM 框架，而Hibernate 属于全自动 ORM 映射工具，使用 Hibernate 查询关联对象或者关联集合对象时，可以根据对象关系模型直接获取，所以它是全自动的。
这也是为什么有些面试官在面试初级程序员的时候，很喜欢说，你觉得 Mybatis , 和 Hibernate 都有什么优缺点，为啥你们选择使用的 Mybatis 而不选择使用 Hibernate 呢?
我们都说了 Mybatis是什么了，接下来肯定需要说说面试官都问了什么问题，能让阿粉的朋友变得非常犹豫。
Mybatis的一级、二级缓存是什么你了解么?
Mybatis 的一级缓存
我们先说 Mybatis 的一级缓存，因为这是如果不手动配置，他是自己默认开启的一级缓存，一级缓存只是相对于同一个 SqlSession 而言,参数和SQL完全一样的情况下，我们使用同一个SqlSession对象调用一个Mapper方法，往往只执行一次SQL，因为使用SelSession第一次查询后，MyBatis会将其放在缓存中，以后再查询的时候，如果没有声明需要刷新，并且缓存没有超时的情况下，SqlSession都会取出当前缓存的数据，而不会再次发送SQL到数据库。
当我们面试的时候，说完这个，一般情况下，面试官一定会追问下去，毕竟技术就是要问到你的知识盲区才会停止。
那我们就来画个图表示一下一级缓存：
那面试官肯定会说，直接从数据库查不就行了，为啥要一级缓存呢?
当我们使用MyBatis开启一次和数据库的会话时, MyBatis 会创建出一个 SqlSession 对象表示一次与数据库之间的信息传递,在我们执行 SQL 语句的过程中,们可能会反复执行完全相同的查询语句,如果不采取一些措施,我们每一次查询都会查询一次数据库,而如果在极短的时间内做了很多次相同的查询操作,那么这些查询返回的结果很可能相同。
也就是说，如果我们在短时间内，频繁的去执行一条 SQL ,查询返回的结果本来应该是改变了，但是我们查询出来的时候，会出现结果一致的情况,正是为了解决这种问题，也为了减轻数据库的开销，所以 Mybatis 默认开启了一级缓存。
Mybatis 的二级缓存
Mybatis 的二级缓存一般如果你不对他进行设置，他是不会开启的，而二级缓存是什么呢?Mybatis 中的二级缓存实际上就是 mapper 级别的缓存,而这时候肯定会有人说，那么不同之间的 Mapper 是同一个缓存么?
答案是否定的，他不是一个，Mapper 级别的缓存实际上就是相同的 Mapper 使用的是一个二级缓存，但是在二级缓存中，又有多个不同的 SqlSession ,而不同的 Mapper 之间的二级缓存也就是互相不会影响的。
就类似下面的图：
这二级缓存是不是就看起来有点意思了?
那怎么能够开启二级缓存呢?
1.MyBatis 配置文件
- <settings>
- <setting name = "cacheEnabled" value = "true" />
- </settings>
2.MyBatis 要求返回的 POJO 必须是可序列化的
3.Mapper 的 xml 配置文件中加入 标签
既然我们想要了解这个二级缓存，那么必然，我们还得知道它里面的配置都有哪些含义。
我们先从标签看起，然后从源码里面看都有哪些配置信息提供给我们使用：
blocking : 直译就是调度，而在 Mybatis 中,如果缓存中找不到对应的 key ，是否会一直 blocking ,直到有对应的数据进入缓存。
eviction : 缓存回收策略
而缓存回收策略，在源码中是有直接体现的，那么他们分别都对应了什么形式呢?
- typeAliasRegistry.registerAlias("PERPETUAL", PerpetualCache.class);
- typeAliasRegistry.registerAlias("FIFO", FifoCache.class);
- typeAliasRegistry.registerAlias("LRU", LruCache.class);
- typeAliasRegistry.registerAlias("SOFT", SoftCache.class);
- typeAliasRegistry.registerAlias("WEAK", WeakCache.class);
- PERPETUAL : 选择 PERPETUAL 来命名缓存，暗示这是一个最底层的缓存，数据一旦存储进来，永不清除.好像这种缓存不怎么受待见。
- FIFO : 先进先出：按对象进入缓存的顺序来移除它们
- LRU : 最近最少使用的：移除最长时间不被使用的对象。
- 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。
大家虽然看着 PERPETUAL 排在了第一位，但是它可不是默认的，在 Mybatis 的缓存策略里面，默认的是 LRU 。
PERPETUAL :
源代码如下：
- public class PerpetualCache implements Cache {
- private final String id;
- private Map<Object, Object> cache = new HashMap<>();
- public PerpetualCache(String id) {
- this.id = id;
- }
恩?看着是不是有点眼熟，它怎么就只是包装了 HashMap ? 你还别奇怪，他还真的就是使用的 HashMap ，不得不说，虽然人家是使用的 HashMap ，但是那可是比咱们写的高端多了。
既然使用 HashMap ,那么必然就会有Key,那么他们的Key是怎么设计的?
CacheKey:
- 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;
- private final int multiplier;
- private int hashcode; //用于表示CacheKey的哈希码
- private long checksum; //总和校验，当出现复合key的时候，分布计算每个key的哈希码，然后求总和
- private int count;//当出现复合key的时候，计算key的总个数
- // 8/21/2017 - Sonarlint flags this as needing to be marked transient. While true if content is not serializable, this is not always true and thus should not be marked transient.
- private List<Object> updateList;//当出现复合key的时候，保存每个key
确实牛逼，至于内部如何初始化，如何进行操作，大家有兴趣的可以去阅读一下源码，导入个源码包，打开自己看一下。
FIFO: 先进先出缓冲淘汰策略
- public class FifoCache implements Cache {
- private final Cache delegate; //被装饰的Cache对象
- private final Deque<Object> keyList;//用于记录key 进入缓存的先后顺序
- private int size;//记录了缓存页的上限，超过该值需要清理缓存（FIFO）
- public FifoCache(Cache delegate) {
- this.delegate = delegate;
- this.keyList = new LinkedList<>();
- this.size = 1024;
- }
在 FIFO 淘汰策略中使用了 Java 中的 Deque,而 Deque 一种常用的数据结构，可以将队列看做是一种特殊的线性表，该结构遵循的先进先出原则。Java中，LinkedList实现了Queue接口,因为LinkedList进行插入、删除操作效率较高。
当你看完这个源码的时候，是不是就感觉源码其实也没有那么难看懂，里面都是我们已经掌握好的知识，只不过中间做了一些操作，进行了一些封装。
LRU : 最近最少使用的缓存策略
而 LUR 算法，阿粉之前都说过，如果对这个算法感兴趣的话，文章地址给大家送上，经典的 LRU 算法，你真的了解吗?
而我们需要看的源码则是在 Mybatis 中的源码，
- public class LruCache implements Cache {
- private final Cache delegate;
- private Map<Object, Object> keyMap;
- private Object eldestKey;//记录最少被使用的缓存项key
- public LruCache(Cache delegate) {
- this.delegate = delegate;
- setSize(1024);//重新设置缓存的大小，会重置KeyMap 字段 如果到达上限 则更新eldestKey
- }
- public void putObject(Object key, Object value) {
- delegate.putObject(key, value);
- // 删除最近未使用的key
- cycleKeyList(key);
- }
SOFT: 基于垃圾回收器状态和软引用规则的对象
在看到基于垃圾回收器的时候，阿粉就已经开始兴奋了，竟然有GC的事情，那还不赶紧看看，这如此高大上(装杯)的事情，来瞅瞅吧!
- public class SoftCache implements Cache {
- //在SoftCache 中，最近使用的一部分缓存项不会被GC回收，这就是通过将其value添加到
- private final Deque<Object> hardLinksToAvoidGarbageCollection;
- //引用队列，用于记录GC回收的缓存项所对应的SoftEntry对象
- private final ReferenceQueue<Object> queueOfGarbageCollectedEntries;
- //底层被修饰的Cache 对象
- private final Cache delegate;
- //连接的个数，默认是256
- private int numberOfHardLinks;
- public SoftCache(Cache delegate) {
- this.delegate = delegate;
- this.numberOfHardLinks = 256;
- this.hardLinksToAvoidGarbageCollection = new LinkedList<>();
- this.queueOfGarbageCollectedEntries = new ReferenceQueue<>();
- }
- public void putObject(Object key, Object value) {
- // 清除被GC回收的缓存项
- removeGarbageCollectedItems();
- // 向缓存中添加缓存项
- delegate.putObject(key, new SoftEntry(key, value, queueOfGarbageCollectedEntries));
- }
- public Object getObject(Object key) {
- Object result = null;
- // 查找对应的缓存项
- @SuppressWarnings("unchecked") // assumed delegate cache is totally managed by this cache
- SoftReference<Object> softReference = (SoftReference<Object>) delegate.getObject(key);
- if (softReference != null) {
- result = softReference.get();
- // 已经被GC 回收
- if (result == null) {
- // 从缓存中清除对应的缓存项
- delegate.removeObject(key);
- } else {
- // See #586 (and #335) modifications need more than a read lock
- synchronized (hardLinksToAvoidGarbageCollection) {
- hardLinksToAvoidGarbageCollection.addFirst(result);
- if (hardLinksToAvoidGarbageCollection.size() > numberOfHardLinks) {
- hardLinksToAvoidGarbageCollection.removeLast();
- }
- }
- }
- }
- return result;
- }
- public void clear() {
- synchronized (hardLinksToAvoidGarbageCollection) {
- // 清理强引用集合
- hardLinksToAvoidGarbageCollection.clear();
- }
- // 清理被GC回收的缓存项
- removeGarbageCollectedItems();
- delegate.clear();
- }
- //其中指向key的引用是强引用，而指向value的引用是弱引用
- private static class SoftEntry extends SoftReference<Object> {
- private final Object key;
- SoftEntry(Object key, Object value, ReferenceQueue<Object> garbageCollectionQueue) {
- super(value, garbageCollectionQueue);
- this.key = key;
- }
- }
WEAK : 基于垃圾收集器状态和弱引用规则的对象
- public class WeakCache implements Cache {
- private final Deque<Object> hardLinksToAvoidGarbageCollection;
- private final ReferenceQueue<Object> queueOfGarbageCollectedEntries;
- private final Cache delegate;
- private int numberOfHardLinks;
- public WeakCache(Cache delegate) {
- this.delegate = delegate;
- this.numberOfHardLinks = 256;
- this.hardLinksToAvoidGarbageCollection = new LinkedList<>();
- this.queueOfGarbageCollectedEntries = new ReferenceQueue<>();
- }
WeakCache在实现上与SoftCache几乎相同，只是把引用对象由SoftReference软引用换成了WeakReference弱引用。
在这里阿粉也就不再多说了，关于 Mybatis 的二级缓存，你了解了么?下次遇到面试官问这个的时候，你应该知道怎么成功(装杯)不被打了吧。
