使用Redis做MyBatis的二级缓存

  通常为了减轻数据库的压力,我们会引入缓存。在Dao查询数据库之前,先去缓存中找是否有要找的数据,如果有则用缓存中的数据即可,就不用查询数据库了。 如果没有才去数据库中查找。这样就能分担一下数据库的压力。另外,为了让缓存中的数据与数据库同步,我们应该在该数据发生变化的地方加入更新缓存的逻辑代 码。这样无形之中增加了工作量,同时也是一种对原有代码的入侵。这对于有着代码洁癖的程序员来说,无疑是一种伤害。

MyBatis框架早就考虑到了这些问题,因此MyBatis提供了自定义的二级缓存概念,方便引入我们自己的缓存机制,而不用更改原有的业务逻辑。下面就让我们了解一下MyBatis的缓存机制。

一、缓存概述

正如大多数持久层框架一样,MyBatis 同样提供了一级缓存和二级缓存的支持;

  • 一级缓存基于 PerpetualCache 的 HashMap 本地缓存,其存储作用域为 Session,当 Session flush 或 close 之后,该Session中的所有 Cache 就将清空。

  • 二级缓存与一级缓存其机制相同,默认也是采用 PerpetualCache,HashMap存储,不同在于其存储作用域为 Mapper(Namespace),并且可自定义存储源,如 Ehcache、Hazelcast等。

  • 对于缓存数据更新机制,当某一个作用域(一级缓存Session/二级缓存Namespaces)的进行了 C/U/D 操作后,默认该作用域下所有 select 中的缓存将被clear。

  • MyBatis 的缓存采用了delegate机制 及 装饰器模式设计,当put、get、remove时,其中会经过多层 delegate cache 处理,其Cache类别有:BaseCache(基础缓存)、EvictionCache(排除算法缓存) 、DecoratorCache(装饰器缓存):

    • BaseCache :为缓存数据最终存储的处理类,默认为 PerpetualCache,基于Map存储;可自定义存储处理,如基于EhCache、Memcached等;

    • EvictionCache :当缓存数量达到一定大小后,将通过算法对缓存数据进行清除。默认采用 Lru 算法(LruCache),提供有 fifo 算法(FifoCache)等;

    • DecoratorCache: 缓存put/get处理前后的装饰器,如使用 LoggingCache 输出缓存命中日志信息、使用 SerializedCache 对 Cache的数据 put或get 进行序列化及反序列化处理、当设置flushInterval(默认1/h)后,则使用 ScheduledCache 对缓存数据进行定时刷新等。

  • 一般缓存框架的数据结构基本上都是 Key-Value 方式存储,MyBatis 对于其 Key 的生成采取规则为:

    [hashcode : checksum : mappedStementId : offset : limit : executeSql : queryParams]。

  • 对 于并发 Read/Write 时缓存数据的同步问题,MyBatis 默认基于 JDK/concurrent中的ReadWriteLock,使用 ReentrantReadWriteLock 的实现,从而通过 Lock 机制防止在并发 Write Cache 过程中线程安全问题

二、源码剖析

2.1 执行流程分析

接下来将结合 MyBatis 序列图进行源码分析。在分析其Cache前,先看看其整个处理过程。

  1. 通常我们在service层最终都会调用Mapper的接口方法,实现对数据库的操作,本例中是通过id查询product对象。

  2. 我 们知道Mapper是一个接口,接口是没有对象的,更不能调用方法了,而我们调用的其实是mybatis框架的mapper动态代理对象 MapperProxy,而MapperProxy中有封装了配置信息的DefaultSqlSession中的Configuration。动态代理的 具体实现请戳这里。调用mapper方法的具体代码如下。

  3. 在执行mapperMethod的execute的时候,不仅传递了方法参数,还传递了sqlSession。在执行
    execute,其实是通过判断配置文件的操作类型,来调用sqlSession的对应方法的。本例中,由于是select,而返回值不是list,所以
    下一步执行的是sqlSession的selectOne方法具体代码如下:

  4. selectOne其实调用了selectList,只不过是取了第一个。具体代码如下:

  5. selectList经过层层调用,最终交给执行器执行。具体执行器的结构待会我们会分析。注意这里的ms参数,其实就是从Configration中得到的一些配置信息,包括mapper文件里的sql语句。具体代码如下:

  6. 这里的执行器execute,其实是spring注入的。excute是一个接口,而到时候具体是哪个execute执行,是看配置文件的。而我们的一级缓存和二级缓存其实都是execute中的一种。接下来,我们遍分析一下执行器(Executor)。

2.2 执行器(Executor)

Executor:执行器接口。也是最终执行数据获取及更新的实例。其结构如下:

  1. BaseExecutor:基础执行器抽象类。实现一些通用方法,如createCacheKey之类的。并采用模板模式将具体的数据库操作逻辑交由子类实现。另外,可以看到变量localCache:PerpetualCache,在该类采用perpetualCache实现基于map存储的一级缓存,其query方法如下:

    一级缓存和二级缓存很相似,都是实现Cache缓存接口,然后等待调用。其中的一级缓存具体实现其实使用了Map存储,原理非常简单。PerPetualCache具体结构如下:

  2. BatchExcutor、
    ReuseExcutor、SimpleExcutor:这三个就是简单的继承了BaseExcutor,实现了doQuery、doUpdate等发
    放,同样都是采用了JDBC对数据库进行操作;三者的区别在于,批量执行、重用Statement执行、普通方法执行。具体应用及长江在mybatis文
    档上都有详细的说明。

  3. CachingExecutor:二级缓存执行器。其中使用了静态代理模式,当二级缓存中没有数据的时候,就使用BaseExecutor做代理,进行下一步执行。具体代码如下:

2.3 Cache的设计


之前所说,Cache是一个缓存接口,运行时用到的其实是在解析mapper文件的时候根据配置文件生成的对应Cahce实现类。另外这个实现类的构造过
程使用了建造者(Builder)模式。在build的过程中,将所有设计到的cache放入基础缓存中,并使用装饰器模式将cache进行装饰。具体设
计如下:

1. 从配置文件中获取节点,将配置信息提取出来初始化生成Cache

2. useNewCache方法中使用了建造者(Builder)模式,将从配置文件中读取出来的各个元素组装起来。其中最主要的是build方法。

3. 在build方法中,值得注意的是使用了装饰器模式,将几个基本的Cache装饰了一下。因为我们的Cache只是加入了自定义的缓存功能和逻辑,日志功能、同步功能等其实并没有。所以需要装饰一下,具体代码如下:


4. 最终的缓存实例对象结构:

2.4 总结

 总体上看,我们可以把MyBatis关于缓存的这一部分分为三个部分:

  1. 解析器:结合mybatis-spring框架,读取spring关于mybatis的配置文件。具体看是否开启缓存(这里指二级缓存),如果开启,生成的执行器为CachingExecutor。

  2. 动态代理:实现调用mapper接口的时候执行mybatis逻辑

  3. 执行器:执行缓存处理逻辑。在这里二级缓存和一级缓存有所区别。

三、具体实现

3.1 配置文件

  1. 开启缓存:修改spring中关于mybatis的配置文件,将cacheEnabled设置为true。

  2. 添加实现Cache接口的实现类。重写方法会在查询数据库前后调用,查询、更新、删除、创建缓存需要在这几个方法中实现。值得注意的是,getObject方法,当返回的是null时,就会接着查询。如果不为null,则返回,不再查询了。

  3. /**

    * 使用redis做mybatis二级缓存

    * @Description

    * @file_name MyBatisRedisCache.java

    * @time 2016-07-26 下午4:49:13

    * @author muxiaocao

    */

    public class MyBatisRedisCache implements Cache{

    @Value("#{config['redis.ip']}")

    protected String redisIp;

    @Value("#{config['redis.port']}")

    protected Integer redisPort;

    private static Log logger =  LogFactory.getLog(MyBatisRedisCache.class);

    private Jedis redisClient = createClient();

    private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();

    private String id;

    public MyBatisRedisCache(final String id) {

    if (id == null) {

    throw new IllegalArgumentException("缓存没有初始化id");

    }

    logger.debug("==================MyBatisRedisCache:id=" + id);

    this.id = id;

    }

    @Override

    public String getId() {

    return this.id;

    }

  4. @Override

    public int getSize() {

    return Integer.valueOf(redisClient.dbSize().toString());

    }

  5. @Override

    public void putObject(Object key, Object value) {

    logger.debug("==================pubObject:" + key + "=" + value);

    redisClient.set(SerializeUtil.serialize(key),SerializeUtil.serialize(value));

    }

  6. @Override

    public Object getObject(Object key) {

    Object value = SerializeUtil.unserialize(redisClient.get(SerializeUtil.serialize(key.toString())));

    logger.debug("==================getObjec:" + key + "=" + value);

    return value;

    }

  7. @Override

    public Object removeObject(Object key) {

    return redisClient.expire(SerializeUtil.serialize(key.toString()), 0);

    }

  8. @Override

    public void clear() {

    redisClient.flushDB();

    }

  9. @Override

    public ReadWriteLock getReadWriteLock() {

    return readWriteLock;

    }

    private Jedis createClient() {

    try {

    RedisUtil.initRedis(redisIp);

    return RedisUtil.getRedis();

    } catch (Exception e) {

    e.printStackTrace();

    }

    throw new RuntimeException("初始化redis错误");

    }

    }

  10. 在相应的Mapper文件中,加入Cache节点,将自定义的cache实现类加进去。

四、总结

 MyBatis的整体思路其实很简单,但是跟着源码发现,一个好的框架需要考虑的问题很多,从可扩展性、功能维护等角度考虑,如果没有一个好的设计思路会把代码设计的很乱很乱。MyBatis充分利用了动态代理、建造模式、装饰器模式,似的他们结合在一起,让整个框架变得简单易用,其实是很难得的

 这就好比读一本书,需要先读后再度薄一样,框架的设计最开始需要考虑到各种各样的问题,然后把一个简单的思路变得复杂。然后通过合理的设计,将复杂的问题简单的设计出来,使得代码很整洁,易于维护和读,这才是一个好的框架应该有的样子

 真的很感谢能有这么一个机会研究一下mybatis,并从中学到了许多。希望有朝一日,也能写出想mybatis一样的框架。

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