12、緩存
12.1、簡介
查詢 ： 連接數據庫，耗資源！
一次查詢的結果，給他暫存在一個可以直接取到的地方！--->內存 ： 緩存
我們再次查詢相同數據的時候，直接走緩存，就不用走數據庫了
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什麼是緩存[Cache]?
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存在內存中的臨時數據。
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將用戶經常查詢的數據放在緩存（內存）中，用戶去查詢數據就不用從磁盤上（關係型數據庫數據文件）查詢，
從緩存中查詢，從而提高查詢效率，解決了高併發系統的性能問題。
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爲什麼使用緩存？
- 減少和數據庫的交互次數，減少系統開銷，提高系統效率。
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什麼樣的數據能使用緩存？
- 經常查詢並且不經常改變的數據。
12.2、mybatis緩存
- MyBatis包含一個非常強大的查詢緩存特性，它可以非常方便地定製和配置緩存。緩存可以極大的提升查詢效率。
- MyBatis系統中默認定義了兩級緩存：一級緩存和二級緩存
- 默認情況下，只有一級緩存開啓。（SqlSession級別的緩存，也稱爲本地緩存）
- 二級緩存需要手動開啓和配置，他是基於namespace級別的緩存。(一個mapper)
- 爲了提擴展性，MyBatis定義了緩存接口Cache。我們可以通過實現Cache接口來自定義二級緩存
- 緩存策略：
- LRU：最近最少使用，移出最長時間不被使用的對象。
- FIFO：先進先出，按對象進入的順序移出。
- SOFT：軟引用，基於垃圾回收器狀態和軟引用規則移出對象
- WEAK：弱引用，更積極地基於垃圾回收器狀態和弱引用規則移出對象
- 默認的是LRU
12.3、一級緩存
- 一級緩存也叫本地緩存：SqlSession
- 與數據庫同義詞會話期間查詢到的數據會放在本地緩存中。
- 以後如果需要獲取相同的數據，直接從緩存中拿，沒有必要再去查詢數據；
我們回到最初的項目（使用user表的那個），把日誌打開
<settings>
<setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING"/>
</settings>
執行一個普通的查詢 id 爲 1 的用戶，測試：
@Test
public void TestSelectById() {
try (SqlSession session = MybatisUtils.getSqlSession()) {
UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);
User user = mapper.getUserById(1);
System.out.println(user);
// 再查一遍
System.out.println("====================================");
user = mapper.getUserById(1);
System.out.println(user);
}
}
輸出的日誌中只有一個查詢了一次
Opening JDBC Connection
Created connection 1955990522.
Setting autocommit to false on JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@74960bfa]
==> Preparing: select * from mybatis.user where id = ?
==> Parameters: 1(Integer)
<== Columns: id, name, pwd
<== Row: 1, dzy, 123456
<== Total: 1
User{id=1, name='dzy', pwd='123456'}
====================================
User{id=1, name='dzy', pwd='123456'}
Resetting autocommit to true on JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@74960bfa]
Closing JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@74960bfa]
Returned connection 1955990522 to pool.
我們可以用sqlsession.clearCache()手動清理緩存
sqlsession.clearCache(); //手動清理緩存
像這樣：
@Test
public void TestSelectById() {
try (SqlSession session = MybatisUtils.getSqlSession()) {
UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);
User user = mapper.getUserById(1);
System.out.println(user);
// 清理緩存
session.clearCache();
// 再查一遍
System.out.println("====================================");
user = mapper.getUserById(1);
System.out.println(user);
}
}
日誌輸出就是，可以看出查詢了兩次
Setting autocommit to false on JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@5b619d14]
==> Preparing: select * from mybatis.user where id = ?
==> Parameters: 1(Integer)
<== Columns: id, name, pwd
<== Row: 1, dzy, 123456
<== Total: 1
User{id=1, name='dzy', pwd='123456'}
====================================
==> Preparing: select * from mybatis.user where id = ?
==> Parameters: 1(Integer)
<== Columns: id, name, pwd
<== Row: 1, dzy, 123456
<== Total: 1
User{id=1, name='dzy', pwd='123456'}
緩存失效的情況：
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查詢不同的東西
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增刪改操作，可能會改變原來的數據，所以必定會刷新緩存！不管改沒改成都刷新！
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查詢不同的Mapper.xml
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手動清理緩存！
小結：
-
一級緩存默認是開啓的，只在一次SqlSession中有效，也就是拿到連接到關閉連接這個區間段！
-
一級緩存就是一個Map。
12.4、二級緩存
- 二級緩存也叫全局緩存，一級緩存作用域太低了，所以誕生了二級緩存
- 基於namespace級別的緩存，一個名稱空間，對應一個二級緩存；
- 工作機制
- 一個會話查詢一條數據，這個數據就會被放在當前會話的一級緩存中；
- 如果當前會話關閉了，這個會話對應的一級緩存就沒了；但是我們想要的是，會話關閉了，一級緩存中的數據會被保存到二級緩存中；
- 新的會話查詢信息，就可以從二級緩存中獲取內容；
- 不同的mapper查出的數據會放在自己對應的緩存（map）中；
步驟：
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開啓mybatis.xml的settings標籤中開啓全局緩存
<!--顯式的開啓全局緩存--> <setting name="cacheEnabled" value="true"/> -
在要使用二級緩存的Mapper中開啓
<!--在當前Mapper.xml中使用二級緩存--> <!--也可以自定義參數--> <cache eviction="FIFO" flushInterval="60000" size="512" readOnly="true"/> -
測試
問題：我們需要將實體類序列化！否則就會報錯
java.io.NotSerializableException: com.rui.pojo.User
只需要給 pojo 類 實現 Serializable 接口就可以了
小結：
- 只要開啓了二級緩存，在同一個Mapper下就有效
- 所有的數據都會先放在一級緩存中；
- 只有當會話提交，或者關閉的時候，纔會提交到二級緩存中！
12.5、緩存原理
先看二級，後看一級，再查數據庫
12.6、自定義緩存-encache
EhCache 是一個純Java的進程內緩存框架，具有快速、精幹等特點，是Hibernate中默認的CacheProvider。
要在程序中使用ehcache，先要導包！
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.mybatis.caches/mybatis-ehcache -->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.caches</groupId>
<artifactId>mybatis-ehcache</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
然後在mapper中指定使用ehcache緩存實現
<!--在當前Mapper.xml中使用二級緩存-->
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"/>
導入配置文件 ehcache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
updateCheck="false">
<!--
diskStore：爲緩存路徑，ehcache分爲內存和磁盤兩級，此屬性定義磁盤的緩存位置。參數解釋如下：
user.home – 用戶主目錄
user.dir – 用戶當前工作目錄
java.io.tmpdir – 默認臨時文件路徑
-->
<diskStore path="java.io.tmpdir/Tmp_EhCache"/>
<!--
defaultCache：默認緩存策略，當ehcache找不到定義的緩存時，則使用這個緩存策略。只能定義一個。
-->
<!--
name:緩存名稱。
maxElementsInMemory:緩存最大數目
maxElementsOnDisk：硬盤最大緩存個數。
eternal:對象是否永久有效，一但設置了，timeout將不起作用。
overflowToDisk:是否保存到磁盤，當系統當機時
timeToIdleSeconds:設置對象在失效前的允許閒置時間（單位：秒）。僅當eternal=false對象不是永久有效時使用，可選屬性，默認值是0，也就是可閒置時間無窮大。
timeToLiveSeconds:設置對象在失效前允許存活時間（單位：秒）。最大時間介於創建時間和失效時間之間。僅當eternal=false對象不是永久有效時使用，默認是0.，也就是對象存活時間無窮大。
diskPersistent：是否緩存虛擬機重啓期數據 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false.
diskSpoolBufferSizeMB：這個參數設置DiskStore（磁盤緩存）的緩存區大小。默認是30MB。每個Cache都應該有自己的一個緩衝區。
diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盤失效線程運行時間間隔，默認是120秒。
memoryStoreEvictionPolicy：當達到maxElementsInMemory限制時，Ehcache將會根據指定的策略去清理內存。默認策略是LRU（最近最少使用）。你可以設置爲FIFO（先進先出）或是LFU（較少使用）。
clearOnFlush：內存數量最大時是否清除。
memoryStoreEvictionPolicy:可選策略有：LRU（最近最少使用，默認策略）、FIFO（先進先出）、LFU（最少訪問次數）。
FIFO，first in first out，這個是大家最熟的，先進先出。
LFU， Less Frequently Used，就是上面例子中使用的策略，直白一點就是講一直以來最少被使用的。如上面所講，緩存的元素有一個hit屬性，hit值最小的將會被清出緩存。
LRU，Least Recently Used，最近最少使用的，緩存的元素有一個時間戳，當緩存容量滿了，而又需要騰出地方來緩存新的元素的時候，那麼現有緩存元素中時間戳離當前時間最遠的元素將被清出緩存。
-->
<defaultCache
eternal="false"
maxElementsInMemory="10000"
overflowToDisk="false"
diskPersistent="false"
timeToIdleSeconds="1800"
timeToLiveSeconds="259200"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
<cache
name="cloud_user"
eternal="false"
maxElementsInMemory="5000"
overflowToDisk="false"
diskPersistent="false"
timeToIdleSeconds="1800"
timeToLiveSeconds="1800"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
</ehcache>