前方高能！ 本文內容有點多，通過實際測試例子+源碼分析的方式解剖MyBatis緩存的概念，對這方面有興趣的小伙伴請繼續看下去~

首先看一段wiki上關于MyBatis緩存的介紹：

MyBatis支持聲明式數據緩存（declarative data caching）。當一條SQL語句被標記為“可緩存”后，首次執行它時從數據庫獲取的所有數據會被存儲在一段高速緩存中，今后執行這條語句時就會從高速緩存中讀取結果，而不是再次命中數據庫。MyBatis提供了默認下基于java HashMap的緩存實現，以及用于與OSCache、Ehcache、Hazelcast和Memcached連接的默認連接器。MyBatis還提供API供其他緩存實現使用。

重點的那句話就是：MyBatis執行SQL語句之后，這條語句就是被緩存，以后再執行這條語句的時候，會直接從緩存中拿結果，而不是再次執行SQL

這也就是大家常說的MyBatis一級緩存，一級緩存的作用域scope是Sqlsession。

MyBatis同時還提供了一種全局作用域global scope的緩存，這也叫做二級緩存，也稱作全局緩存。

同個session進行兩次相同查詢：

@Testpublic void test() {    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();    try {        User user = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);        log.debug(user);        User user2 = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);        log.debug(user2);    } finally {        sqlSession.close();    }}

MyBatis只進行1次數據庫查詢：

==>  PReparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 1(Integer)<==      Total: 1User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

同個session進行兩次不同的查詢：

@Testpublic void test() {    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();    try {        User user = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);        log.debug(user);        User user2 = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 2);        log.debug(user2);    } finally {        sqlSession.close();    }}

MyBatis進行兩次數據庫查詢：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 1(Integer)<==      Total: 1User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 2(Integer)<==      Total: 1User{id=2, name='FFF', age=50, birthday=Sat Dec 06 17:12:01 CST 2014}

不同session，進行相同查詢：

@Testpublic void test() {    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();    SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();    try {        User user = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);        log.debug(user);        User user2 = (User)sqlSession2.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);        log.debug(user2);    } finally {        sqlSession.close();        sqlSession2.close();    }}

MyBatis進行了兩次數據庫查詢：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 1(Integer)<==      Total: 1User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 1(Integer)<==      Total: 1User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

同個session,查詢之后更新數據，再次查詢相同的語句：

@Testpublic void test() {    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();    try {        User user = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);        log.debug(user);        user.setAge(100);        sqlSession.update("org.format.mybatis.cache.UserMapper.update", user);        User user2 = (User)sqlSession.selectOne("org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById", 1);        log.debug(user2);        sqlSession.commit();    } finally {        sqlSession.close();    }}

更新操作之后緩存會被清除：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 1(Integer)<==      Total: 1User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}==>  Preparing: update USERS SET NAME = ? , AGE = ? , BIRTHDAY = ? where ID = ? ==> Parameters: format(String), 23(Integer), 2014-10-12 23:20:13.0(Timestamp), 1(Integer)<==    Updates: 1==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 1(Integer)<==      Total: 1User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

很明顯，結果驗證了一級緩存的概念，在同個SqlSession中，查詢語句相同的sql會被緩存，但是一旦執行新增或更新或刪除操作，緩存就會被清除

在分析MyBatis的一級緩存之前，我們先簡單看下MyBatis中幾個重要的類和接口：

org.apache.ibatis.session.Configuration類：MyBatis全局配置信息類

org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory接口：操作SqlSession的工廠接口，具體的實現類是DefaultSqlSessionFactory

org.apache.ibatis.session.SqlSession接口：執行sql，管理事務的接口，具體的實現類是DefaultSqlSession

org.apache.ibatis.executor.Executor接口：sql執行器，SqlSession執行sql最終是通過該接口實現的，常用的實現類有SimpleExecutor和CachingExecutor,這些實現類都使用了裝飾者設計模式

一級緩存的作用域是SqlSession，那么我們就先看一下SqlSession的select過程：

這是DefaultSqlSession（SqlSession接口實現類，MyBatis默認使用這個類）的selectList源碼（我們例子上使用的是selectOne方法，調用selectOne方法最終會執行selectList方法）：

public <E> List<E> selectList(String statement, Object parameter, RowBounds rowBounds) {    try {      MappedStatement ms = configuration.getMappedStatement(statement);      List<E> result = executor.query(ms, wrapCollection(parameter), rowBounds, Executor.NO_RESULT_HANDLER);      return result;    } catch (Exception e) {      throw ExceptionFactory.wrapException("Error querying database.  Cause: " + e, e);    } finally {      ErrorContext.instance().reset();    }}

我們看到SqlSession最終會調用Executor接口的方法。

接下來我們看下DefaultSqlSession中的executor接口屬性具體是哪個實現類。

DefaultSqlSession的構造過程（DefaultSqlSessionFactory內部）：

private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) {    Transaction tx = null;    try {      final Environment environment = configuration.getEnvironment();      final TransactionFactory transactionFactory = getTransactionFactoryFromEnvironment(environment);      tx = transactionFactory.newTransaction(environment.getDataSource(), level, autoCommit);      final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType, autoCommit);      return new DefaultSqlSession(configuration, executor);    } catch (Exception e) {      closeTransaction(tx); // may have fetched a connection so lets call close()      throw ExceptionFactory.wrapException("Error opening session.  Cause: " + e, e);    } finally {      ErrorContext.instance().reset();    }}

我們看到DefaultSqlSessionFactory構造DefaultSqlSession的時候，Executor接口的實現類是由Configuration構造的：

public Executor newExecutor(Transaction transaction, ExecutorType executorType, boolean autoCommit) {    executorType = executorType == null ? defaultExecutorType : executorType;    executorType = executorType == null ? ExecutorType.SIMPLE : executorType;    Executor executor;    if (ExecutorType.BATCH == executorType) {      executor = new BatchExecutor(this, transaction);    } else if (ExecutorType.REUSE == executorType) {      executor = new ReuseExecutor(this, transaction);    } else {      executor = new SimpleExecutor(this, transaction);    }    if (cacheEnabled) {      executor = new CachingExecutor(executor, autoCommit);    }    executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor);    return executor;}

Executor根據ExecutorType的不同而創建，最常用的是SimpleExecutor，本文的例子也是創建這個實現類。 最后我們發現如果cacheEnabled這個屬性為true的話，那么executor會被包一層裝飾器，這個裝飾器是CachingExecutor。其中cacheEnabled這個屬性是mybatis總配置文件中settings節點中cacheEnabled子節點的值，默認就是true，也就是說我們在mybatis總配置文件中不配cacheEnabled的話，它也是默認為打開的。

現在，問題就剩下一個了，CachingExecutor執行sql的時候到底做了什么？

帶著這個問題，我們繼續走下去（CachingExecutor的query方法）：

public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException {    Cache cache = ms.getCache();    if (cache != null) {      flushCacheIfRequired(ms);      if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {         ensureNoOutParams(ms, parameterObject, boundSql);        if (!dirty) {          cache.getReadWriteLock().readLock().lock();          try {            @SuppressWarnings("unchecked")            List<E> cachedList = (List<E>) cache.getObject(key);            if (cachedList != null) return cachedList;          } finally {            cache.getReadWriteLock().readLock().unlock();          }        }        List<E> list = delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);        tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578. Query must be not synchronized to prevent deadlocks        return list;      }    }    return delegate.<E>query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);}    

其中Cache cache = ms.getCache();這句代碼中，這個cache實際上就是個二級緩存，由于我們沒有開啟二級緩存(二級緩存的內容下面會分析)，因此這里執行了最后一句話。這里的delegate也就是SimpleExecutor,SimpleExecutor沒有Override父類的query方法，因此最終執行了SimpleExecutor的父類BaseExecutor的query方法。

所以一級緩存最重要的代碼就是BaseExecutor的query方法!

BaseExecutor的屬性localCache是個PerpetualCache類型的實例，PerpetualCache類是實現了MyBatis的Cache緩存接口的實現類之一，內部有個Map類型的屬性用來存儲緩存數據。 這個localCache的類型在BaseExecutor內部是寫死的。 這個localCache就是一級緩存！

接下來我們看下為何執行新增或更新或刪除操作，一級緩存就會被清除這個問題。

首先MyBatis處理新增或刪除的時候，最終都是調用update方法，也就是說新增或者刪除操作在MyBatis眼里都是一個更新操作。

我們看下DefaultSqlSession的update方法：

public int update(String statement, Object parameter) {    try {      dirty = true;      MappedStatement ms = configuration.getMappedStatement(statement);      return executor.update(ms, wrapCollection(parameter));    } catch (Exception e) {      throw ExceptionFactory.wrapException("Error updating database.  Cause: " + e, e);    } finally {      ErrorContext.instance().reset();    }}

很明顯，這里調用了CachingExecutor的update方法：

public int update(MappedStatement ms, Object parameterObject) throws SQLException {    flushCacheIfRequired(ms);    return delegate.update(ms, parameterObject);}

這里的flushCacheIfRequired方法清除的是二級緩存，我們之后會分析。 CachingExecutor委托給了(之前已經分析過)SimpleExecutor的update方法，SimpleExecutor沒有Override父類BaseExecutor的update方法，因此我們看BaseExecutor的update方法：

public int update(MappedStatement ms, Object parameter) throws SQLException {    ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing an update").object(ms.getId());    if (closed) throw new ExecutorException("Executor was closed.");    clearLocalCache();    return doUpdate(ms, parameter);}

我們看到了關鍵的一句代碼： clearLocalCache(); 進去看看：

public void clearLocalCache() {    if (!closed) {      localCache.clear();      localOutputParameterCache.clear();    }}

沒錯，就是這條，sqlsession沒有關閉的話，進行新增、刪除、修改操作的話就是清除一級緩存，也就是SqlSession的緩存。

二級緩存的作用域是全局，換句話說，二級緩存已經脫離SqlSession的控制了。

在測試二級緩存之前，我先把結論說一下：

二級緩存的作用域是全局的，二級緩存在SqlSession關閉或提交之后才會生效。

在分析MyBatis的二級緩存之前，我們先簡單看下MyBatis中一個關于二級緩存的類(其他相關的類和接口之前已經分析過)：

org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement：

MappedStatement類在Mybatis框架中用于表示xml文件中一個sql語句節點，即一個<select />、<update />或者<insert />標簽。Mybatis框架在初始化階段會對XML配置文件進行讀取，將其中的sql語句節點對象化為一個個MappedStatement對象。

二級緩存跟一級緩存不同，一級緩存不需要配置任何東西，且默認打開。 二級緩存就需要配置一些東西。

本文就說下最簡單的配置，在mapper文件上加上這句配置即可：

<cache/>

其實二級緩存跟3個配置有關：

1. mybatis全局配置文件中的setting中的cacheEnabled需要為true(默認為true，不設置也行)
2. mapper配置文件中需要加入<cache>節點
3. mapper配置文件中的select節點需要加上屬性useCache需要為true(默認為true，不設置也行)

不同SqlSession，查詢相同語句，第一次查詢之后commit SqlSession：

@Testpublic void testCache2() {    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();    SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();    try {        String sql = "org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById";        User user = (User)sqlSession.selectOne(sql, 1);        log.debug(user);// 注意，這里一定要提交。 不提交還是會查詢兩次數據庫        sqlSession.commit();        User user2 = (User)sqlSession2.selectOne(sql, 1);        log.debug(user2);    } finally {        sqlSession.close();        sqlSession2.close();    }}

MyBatis僅進行了一次數據庫查詢：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 1(Integer)<==      Total: 1User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

不同SqlSession，查詢相同語句，第一次查詢之后close SqlSession：

@Testpublic void testCache2() {    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();    SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();    try {        String sql = "org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById";        User user = (User)sqlSession.selectOne(sql, 1);        log.debug(user);        sqlSession.close();        User user2 = (User)sqlSession2.selectOne(sql, 1);        log.debug(user2);    } finally {        sqlSession2.close();    }}

MyBatis僅進行了一次數據庫查詢：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 1(Integer)<==      Total: 1User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

不同SqlSesson，查詢相同語句。 第一次查詢之后SqlSession不提交：

@Testpublic void testCache2() {    SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();    SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();    try {        String sql = "org.format.mybatis.cache.UserMapper.getById";        User user = (User)sqlSession.selectOne(sql, 1);        log.debug(user);        User user2 = (User)sqlSession2.selectOne(sql, 1);        log.debug(user2);    } finally {        sqlSession.close();        sqlSession2.close();    }}

MyBatis執行了兩次數據庫查詢：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 1(Integer)<==      Total: 1User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ? ==> Parameters: 1(Integer)<==      Total: 1User{id=1, name='format', age=23, birthday=Sun Oct 12 23:20:13 CST 2014}

我們從在mapper文件中加入的<cache/>中開始分析源碼，關于MyBatis的SQL解析請參考另外一篇博客Mybatis解析動態sql原理分析。接下來我們看下這個cache的解析：

XMLMappedBuilder（解析每個mapper配置文件的解析類，每一個mapper配置都會實例化一個XMLMapperBuilder類）的解析方法：

private void configurationElement(XNode context) {    try {      String namespace = context.getStringAttribute("namespace");      if (namespace.equals("")) {          throw new BuilderException("Mapper's namespace cannot be empty");      }      builderAssistant.setCurrentNamespace(namespace);      cacheRefElement(context.evalNode("cache-ref"));      cacheElement(context.evalNode("cache"));      parameterMapElement(context.evalNodes("/mapper/parameterMap"));      resultMapElements(context.evalNodes("/mapper/resultMap"));      sqlElement(context.evalNodes("/mapper/sql"));      buildStatementFromContext(context.evalNodes("select|insert|update|delete"));    } catch (Exception e) {      throw new BuilderException("Error parsing Mapper XML. Cause: " + e, e);    }}

我們看到了解析cache的那段代碼：

private void cacheElement(XNode context) throws Exception {    if (context != null) {      String type = context.getStringAttribute("type", "PERPETUAL");      Class<? extends Cache> typeClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(type);      String eviction = context.getStringAttribute("eviction", "LRU");      Class<? extends Cache> evictionClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(eviction);      Long flushInterval = context.getLongAttribute("flushInterval");      Integer size = context.getIntAttribute("size");      boolean readWrite = !context.getBooleanAttribute("readOnly", false);      Properties props = context.getChildrenasproperties();      builderAssistant.useNewCache(typeClass, evictionClass, flushInterval, size, readWrite, props);    }}

解析完cache標簽之后會使用builderAssistant的userNewCache方法，這里的builderAssistant是一個MapperBuilderAssistant類型的幫助類，每個XMLMappedBuilder構造的時候都會實例化這個屬性，MapperBuilderAssistant類內部有個Cache類型的currentCache屬性，這個屬性也就是mapper配置文件中cache節點所代表的值：

public Cache useNewCache(Class<? extends Cache> typeClass,  Class<? extends Cache> evictionClass,  Long flushInterval,  Integer size,  boolean readWrite,  Properties props) {    typeClass = valueOrDefault(typeClass, PerpetualCache.class);    evictionClass = valueOrDefault(evictionClass, LruCache.class);    Cache cache = new CacheBuilder(currentNamespace)        .implementation(typeClass)        .addDecorator(evictionClass)        .clearInterval(flushInterval)        .size(size)        .readWrite(readWrite)        .properties(props)        .build();    configuration.addCache(cache);    currentCache = cache;    return cache;}

ok，現在mapper配置文件中的cache節點被解析到了XMLMapperBuilder實例中的builderAssistant屬性中的currentCache值里。

接下來XMLMapperBuilder會解析select節點，解析select節點的時候使用XMLStatementBuilder進行解析(也包括其他insert，update，delete節點)：

public void parseStatementNode() {    String id = context.getStringAttribute("id");    String databaseId = context.getStringAttribute("databaseId");    if (!databaseIdMatchesCurrent(id, databaseId, this.requiredDatabaseId)) return;    Integer fetchSize = context.getIntAttribute("fetchSize");    Integer timeout = context.getIntAttribute("timeout");    String parameterMap = context.getStringAttribute("parameterMap");    String parameterType = context.getStringAttribute("parameterType");    Class<?> parameterTypeClass = resolveClass(parameterType);    String resultMap = context.getStringAttribute("resultMap");    String resultType = context.getStringAttribute("resultType");    String lang = context.getStringAttribute("lang");    LanguageDriver langDriver = getLanguageDriver(lang);    Class<?> resultTypeClass = resolveClass(resultType);    String resultSetType = context.getStringAttribute("resultSetType");    StatementType statementType = StatementType.valueOf(context.getStringAttribute("statementType", StatementType.PREPARED.toString()));    ResultSetType resultSetTypeEnum = resolveResultSetType(resultSetType);    String nodeName = context.getNode().getNodeName();    SqlCommandType sqlCommandType = SqlCommandType.valueOf(nodeName.toUpperCase(Locale.ENGLISH));    boolean isSelect = sqlCommandType == SqlCommandType.SELECT;    boolean flushCache = context.getBooleanAttribute("flushCache", !isSelect);    boolean useCache = context.getBooleanAttribute("useCache", isSelect);    boolean resultOrdered = context.getBooleanAttribute("resultOrdered", false);    // Include Fragments before parsing    XMLIncludeTransformer includeParser = new XMLIncludeTransformer(configuration, builderAssistant);    includeParser.applyIncludes(context.getNode());    // Parse selectKey after includes and remove them.    processSelectKeyNodes(id, parameterTypeClass, langDriver);        // Parse the SQL (pre: <selectKey> and <include> were parsed and removed)    SqlSource sqlSource = langDriver.createSqlSource(configuration, context, parameterTypeClass);    String resultSets = context.getStringAttribute("resultSets");    String keyProperty = context.getStringAttribute("keyProperty");    String keyColumn = context.getStringAttribute("keyColumn");    KeyGenerator keyGenerator;    String keyStatementId = id + SelectKeyGenerator.SELECT_KEY_SUFFIX;    keyStatementId = builderAssistant.applyCurrentNamespace(keyStatementId, true);    if (configuration.hasKeyGenerator(keyStatementId)) {      keyGenerator = configuration.getKeyGenerator(keyStatementId);    } else {      keyGenerator = context.getBooleanAttribute("useGeneratedKeys",          configuration.isUseGeneratedKeys() && SqlCommandType.INSERT.equals(sqlCommandType))          ? new Jdbc3KeyGenerator() : new NoKeyGenerator();    }    builderAssistant.addMappedStatement(id, sqlSource, statementType, sqlCommandType,        fetchSize, timeout, parameterMap, parameterTypeClass, resultMap, resultTypeClass,        resultSetTypeEnum, flushCache, useCache, resultOrdered,         keyGenerator, keyProperty, keyColumn, databaseId, langDriver, resultSets);}

這段代碼前面都是解析一些標簽的屬性，我們看到了最后一行使用builderAssistant添加MappedStatement，其中builderAssistant屬性是構造XMLStatementBuilder的時候通過XMLMappedBuilder傳入的，我們繼續看builderAssistant的addMappedStatement方法：

進入setStatementCache：

private void setStatementCache(  boolean isSelect,  boolean flushCache,  boolean useCache,  Cache cache,  MappedStatement.Builder statementBuilder) {    flushCache = valueOrDefault(flushCache, !isSelect);    useCache = valueOrDefault(useCache, isSelect);    statementBuilder.flushCacheRequired(flushCache);    statementBuilder.useCache(useCache);    statementBuilder.cache(cache);}

最終mapper配置文件中的<cache/>被設置到了XMLMapperBuilder的builderAssistant屬性中，XMLMapperBuilder中使用XMLStatementBuilder遍歷CRUD節點，遍歷CRUD節點的時候將這個cache節點設置到這些CRUD節點中，這個cache就是所謂的二級緩存！

接下來我們回過頭來看查詢的源碼，CachingExecutor的query方法：

進入TransactionalCacheManager的putObject方法：

public void putObject(Cache cache, CacheKey key, Object value) {getTransactionalCache(cache).putObject(key, value);}private TransactionalCache getTransactionalCache(Cache cache) {    TransactionalCache txCache = transactionalCaches.get(cache);    if (txCache == null) {      txCache = new TransactionalCache(cache);      transactionalCaches.put(cache, txCache);    }    return txCache;}

TransactionalCache的putObject方法：

public void putObject(Object key, Object object) {    entriesToRemoveOnCommit.remove(key);    entriesToAddOnCommit.put(key, new AddEntry(delegate, key, object));}

我們看到，數據被加入到了entriesToAddOnCommit中，這個entriesToAddOnCommit是什么東西呢，它是TransactionalCache的一個Map屬性：

private Map<Object, AddEntry> entriesToAddOnCommit;

AddEntry是TransactionalCache內部的一個類：

private static class AddEntry {    private Cache cache;    private Object key;    private Object value;    public AddEntry(Cache cache, Object key, Object value) {      this.cache = cache;      this.key = key;      this.value = value;    }    public void commit() {      cache.putObject(key, value);    }}

好了，現在我們發現使用二級緩存之后：查詢數據的話，先從二級緩存中拿數據，如果沒有的話，去一級緩存中拿，一級緩存也沒有的話再查詢數據庫。有了數據之后在丟到TransactionalCache這個對象的entriesToAddOnCommit屬性中。

接下來我們來驗證為什么SqlSession commit或close之后，二級緩存才會生效這個問題。

DefaultSqlSession的commit方法：

public void commit(boolean force) {    try {      executor.commit(isCommitOrRollbackRequired(force));      dirty = false;    } catch (Exception e) {      throw ExceptionFactory.wrapException("Error committing transaction.  Cause: " + e, e);    } finally {      ErrorContext.instance().reset();    }}

CachingExecutor的commit方法：

public void commit(boolean required) throws SQLException {    delegate.commit(required);    tcm.commit();    dirty = false;}

tcm.commit即 TransactionalCacheManager的commit方法：

public void commit() {    for (TransactionalCache txCache : transactionalCaches.values()) {      txCache.commit();    }}

TransactionalCache的commit方法：

public void commit() {    delegate.getReadWriteLock().writeLock().lock();    try {      if (clearOnCommit) {        delegate.clear();      } else {        for (RemoveEntry entry : entriesToRemoveOnCommit.values()) {          entry.commit();        }      }      for (AddEntry entry : entriesToAddOnCommit.values()) {        entry.commit();      }      reset();    } finally {      delegate.getReadWriteLock().writeLock().unlock();    }}

發現調用了AddEntry的commit方法：

public void commit() {  cache.putObject(key, value);}

發現了！ AddEntry的commit方法會把數據丟到cache中，也就是丟到二級緩存中！

關于為何調用close方法后，二級緩存才會生效，因為close方法內部會調用commit方法。本文就不具體說了。 讀者有興趣的話看一看源碼就知道為什么了。

org.apache.ibatis.cache.Cache是MyBatis的緩存接口，想要實現自定義的緩存需要實現這個接口。

MyBatis中關于Cache接口的實現類也使用了裝飾者設計模式。

我們看下它的一些實現類：

簡單說明：

LRU – 最近最少使用的:移除最長時間不被使用的對象。

FIFO – 先進先出:按對象進入緩存的順序來移除它們。

SOFT – 軟引用:移除基于垃圾回收器狀態和軟引用規則的對象。

WEAK – 弱引用:更積極地移除基于垃圾收集器狀態和弱引用規則的對象。

<cache  eviction="FIFO"  flushInterval="60000"  size="512"  readOnly="true"/>

可以通過cache節點的eviction屬性設置，也可以設置其他的屬性。

mapper配置文件中還可以加入cache-ref節點，它有個屬性namespace。

如果每個mapper文件都是用cache-ref，且namespace都一樣，那么就代表著真正意義上的全局緩存。

如果只用了cache節點，那僅代表這個這個mapper內部的查詢被緩存了，其他mapper文件的不起作用，這并不是所謂的全局緩存。

總體來說，MyBatis的源碼看起來還是比較輕松的，本文從實踐和源碼方面深入分析了MyBatis的緩存原理，希望對讀者有幫助。