mybatis和ehcache怎么实现缓存

发布时间：2022-01-05 14:48:06 作者：iii
来源：亿速云阅读：205

# MyBatis和Ehcache实现缓存详解

## 一、缓存技术概述

### 1.1 什么是缓存
缓存（Cache）是一种用于存储临时数据的硬件或软件组件，其核心目的是通过减少对原始数据源的访问次数来提高系统性能。在数据库访问场景中，缓存可以显著降低I/O操作和计算开销。

### 1.2 为什么需要缓存
- **性能提升**：减少数据库访问次数，降低响应时间
- **系统减压**：降低数据库服务器负载
- **用户体验**：提高系统响应速度
- **成本优化**：减少硬件资源需求

### 1.3 缓存分类
| 缓存类型       | 描述                          | 典型应用场景           |
|----------------|-----------------------------|-----------------------|
| 一级缓存       | MyBatis会话级缓存             | SQL会话内重复查询      |
| 二级缓存       | 跨会话的Mapper级别缓存         | 多会话共享数据        |
| 分布式缓存     | 集群环境下的共享缓存           | 微服务架构           |

## 二、MyBatis缓存机制

### 2.1 MyBatis一级缓存
```java
// 示例：一级缓存演示
SqlSession session1 = sqlSessionFactory.openSession();
User user1 = session1.selectOne("getUserById", 1);  // 第一次查询数据库
User user2 = session1.selectOne("getUserById", 1);  // 从一级缓存获取
session1.close();

特性说明： - 默认开启且不可关闭 - 基于PerpetualCache实现 - 生命周期与SqlSession一致 - 执行update/insert/delete操作时会自动清空

2.2 MyBatis二级缓存

<!-- 启用二级缓存配置 -->
<mapper namespace="com.example.UserMapper">
  <cache/>
</mapper>

工作流程： 1. 会话关闭时提交结果到二级缓存 2. 新查询先检查二级缓存 3. 未命中则查询数据库

注意事项： - 需要实体类实现Serializable接口 - 建议在单表操作中使用 - 多表关联查询需谨慎使用

三、Ehcache核心特性

3.1 Ehcache架构设计

Ehcache架构层次：
┌───────────────────────┐
│    Distributed Cache  │
├───────────────────────┤
│    Memory Store       │
├───────────────────────┤
│    Disk Store         │
└───────────────────────┘

3.2 主要功能特点

内存+磁盘存储：支持堆内/堆外/磁盘三级存储
缓存策略：LRU/LFU/FIFO等多种淘汰算法
监听机制：支持缓存事件监听器
JMX支持：可通过JMX监控和管理

3.3 典型配置示例

<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd">
    <diskStore path="java.io.tmpdir"/>
    
    <cache name="userCache"
           maxEntriesLocalHeap="1000"
           timeToLiveSeconds="3600"
           memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
</ehcache>

四、整合MyBatis与Ehcache

4.1 环境准备

Maven依赖：

<dependencies>
    <!-- MyBatis核心 -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis</groupId>
        <artifactId>mybatis</artifactId>
        <version>3.5.6</version>
    </dependency>
    
    <!-- Ehcache集成 -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.caches</groupId>
        <artifactId>mybatis-ehcache</artifactId>
        <version>1.2.1</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
        <artifactId>ehcache-core</artifactId>
        <version>2.6.11</version>
    </dependency>
</dependencies>

4.2 配置实现步骤

添加Ehcache配置文件：

<!-- ehcache.xml -->
<cache name="com.example.UserMapper"
      maxElementsInMemory="500"
      eternal="false"
      timeToIdleSeconds="1800"
      timeToLiveSeconds="3600"
      overflowToDisk="true"/>

Mapper接口配置：

@CacheNamespace(implementation = org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache.class)
public interface UserMapper {
   @Select("SELECT * FROM users WHERE id = #{id}")
   User getUserById(int id);
}

Spring集成配置（可选）：

@Configuration
public class CacheConfig {
   @Bean
   public EhCacheManagerFactoryBean ehCacheManagerFactory() {
       EhCacheManagerFactoryBean factory = new EhCacheManagerFactoryBean();
       factory.setConfigLocation(new ClassPathResource("ehcache.xml"));
       return factory;
   }
}

4.3 高级配置选项

缓存刷新策略：

<cache 
  refreshInterval="600000"  <!-- 10分钟自动刷新 -->
  blocking="true"/>        <!-- 阻塞式加载 -->

统计监控配置：

Cache cache = cacheManager.getCache("com.example.UserMapper");
cache.setSampledStatisticsEnabled(true);

五、性能优化实践

5.1 缓存粒度控制

细粒度缓存：按ID缓存单个对象
粗粒度缓存：缓存整个查询结果集
混合策略：热门数据细粒度，冷数据粗粒度

5.2 缓存命中率提升

合理设置缓存大小：

<cache name="userCache" 
      maxEntriesLocalHeap="5000"
      maxEntriesLocalDisk="10000"/>

优化淘汰策略：

<cache memoryStoreEvictionPolicy="LFU"/>

预热机制实现：

@PostConstruct
public void preloadCache() {
   List<User> hotUsers = userMapper.getHotUsers();
   // 手动加载到缓存
}

5.3 监控指标分析

指标名称	健康值范围	监控意义
命中率	>80%	缓存有效性
失效率	%	缓存配置合理性
平均加载时间	<100ms	后端系统性能
缓存对象数量	<90%容量	内存使用情况

六、常见问题解决方案

6.1 缓存一致性问题

解决方案对比：

方案	优点	缺点
定时过期	实现简单	存在时间窗口不一致
消息队列通知	实时性高	系统复杂度增加
版本号机制	精确控制	需要业务逻辑配合

实现示例：

public void updateUser(User user) {
    userMapper.update(user);
    // 更新后清除缓存
    cache.evict("com.example.UserMapper." + user.getId());
}

6.2 缓存雪崩预防

错开过期时间：

<cache timeToLiveSeconds="${random(1800,3600)}"/>

多级缓存架构：

┌─────────────┐   ┌─────────────┐
│ 本地缓存     │ ← │ 分布式缓存   │
└─────────────┘   └─────────────┘
     ↑
┌─────────────┐
│ 数据库       │
└─────────────┘

熔断降级机制：

@HystrixCommand(fallbackMethod = "getUserFallback")
public User getUserWithCache(int id) {
   // 带缓存的查询
}

6.3 调试技巧

日志配置：

# log4j.properties
log4j.logger.org.mybatis.caches.ehcache=DEBUG

可视化工具：
- Ehcache Monitor
- VisualVM插件

诊断查询：

Cache cache = cacheManager.getCache("com.example.UserMapper");
cache.getStatistics().toString();  // 获取统计信息

七、扩展与进阶

7.1 分布式缓存集成

Redis+Ehcache混合方案：

public class HybridCache implements Cache {
    private Ehcache localCache;
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        // 先查本地缓存
        // 再查Redis
        // 最后查数据库
    }
}

7.2 自定义缓存实现

public class CustomCache implements Cache {
    private final String id;
    private Map<Object, Object> cache = new ConcurrentHashMap<>();
    
    public CustomCache(String id) {
        this.id = id;
    }
    
    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        // 自定义存储逻辑
    }
    
    // 实现其他接口方法...
}

7.3 最新技术趋势

Caffeine集成：更高性能的本地缓存
多级缓存自动调度：基于访问模式的智能缓存
机器学习预测：智能预加载热点数据

八、总结与最佳实践

8.1 技术选型建议

单体应用：Ehcache
微服务架构：Redis+Ehcache多级缓存
超高并发：Caffeine+Redis

8.2 配置检查清单

[ ] 缓存大小设置合理
[ ] 过期时间根据业务需求配置
[ ] 实现了Serializable接口
[ ] 考虑了缓存一致性方案
[ ] 建立了监控机制

8.3 性能测试指标参考

场景	无缓存(ms)	有缓存(ms)	提升幅度
单条数据查询	120	5	24x
列表查询(100条)	450	50	9x
高并发(1000QPS)	超时	200	系统存活

通过合理应用MyBatis和Ehcache的缓存机制，可以显著提升系统性能。建议根据实际业务场景进行参数调优，并建立完善的监控体系，才能充分发挥缓存技术的优势。 “`

注：本文实际约4850字（含代码和格式标记），包含了从基础概念到高级实践的完整内容，采用标准的Markdown格式，可直接用于技术文档发布。