通过源码分析MyBatis的缓存

前方高能！ 本文内容有点多，通过实际测试例子+源码分析的方式解剖MyBatis缓存的概念，对这方面有兴趣的小伙伴请继续看下去~

MyBatis缓存介绍

首先看一段wiki上关于MyBatis缓存的介绍：

MyBatis支持声明式数据缓存（declarative data caching）。当一条SQL语句被标记为“可缓存”后，首次执行它时从数据库获取的所有数据会被存储在一段高速缓存中，今后执行这条语句时就会从高速缓存中读取结果，而不是再次命中数据库。MyBatis提供了默认下基于Java HashMap的缓存实现，以及用于与OSCache、Ehcache、Hazelcast和Memcached连接的默认连接器。MyBatis还提供API供其他缓存实现使用。

重点的那句话就是：MyBatis执行SQL语句之后，这条语句就是被缓存，以后再执行这条语句的时候，会直接从缓存中拿结果，而不是再次执行SQL

这也就是大家常说的MyBatis一级缓存，一级缓存的作用域scope是SqlSession。

MyBatis同时还提供了一种全局作用域global scope的缓存，这也叫做二级缓存，也称作全局缓存。

一级缓存

测试

同个session进行两次相同查询：

@Test
public 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只进行1次数据库查询：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ?
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{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}

同个session进行两次不同的查询：

@Test
public 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进行两次数据库查询：

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

不同session，进行相同查询：

@Test
public 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进行了两次数据库查询：

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

同个session,查询之后更新数据，再次查询相同的语句：

@Test
public 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();
    }
}

更新操作之后缓存会被清除：

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

很明显，结果验证了一级缓存的概念，在同个SqlSession中，查询语句相同的sql会被缓存，但是一旦执行新增或更新或删除操作，缓存就会被清除

源码分析

在分析MyBatis的一级缓存之前，我们先简单看下MyBatis中几个重要的类和接口：

org.apache.ibatis.session.Configuration类：MyBatis全局配置信息类

org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory接口：操作SqlSession的工厂接口，具体的实现类是DefaultSqlSessionFactory

org.apache.ibatis.session.SqlSession接口：执行sql，管理事务的接口，具体的实现类是DefaultSqlSession

org.apache.ibatis.executor.Executor接口：sql执行器，SqlSession执行sql最终是通过该接口实现的，常用的实现类有SimpleExecutor和CachingExecutor,这些实现类都使用了装饰者设计模式

一级缓存的作用域是SqlSession，那么我们就先看一下SqlSession的select过程：

这是DefaultSqlSession（SqlSession接口实现类，MyBatis默认使用这个类）的selectList源码（我们例子上使用的是selectOne方法，调用selectOne方法最终会执行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();
    }
}

我们看到SqlSession最终会调用Executor接口的方法。

接下来我们看下DefaultSqlSession中的executor接口属性具体是哪个实现类。

DefaultSqlSession的构造过程（DefaultSqlSessionFactory内部）：

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();
    }
}

我们看到DefaultSqlSessionFactory构造DefaultSqlSession的时候，Executor接口的实现类是由Configuration构造的：

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根据ExecutorType的不同而创建，最常用的是SimpleExecutor，本文的例子也是创建这个实现类。 最后我们发现如果cacheEnabled这个属性为true的话，那么executor会被包一层装饰器，这个装饰器是CachingExecutor。其中cacheEnabled这个属性是mybatis总配置文件中settings节点中cacheEnabled子节点的值，默认就是true，也就是说我们在mybatis总配置文件中不配cacheEnabled的话，它也是默认为打开的。

现在，问题就剩下一个了，CachingExecutor执行sql的时候到底做了什么？

带着这个问题，我们继续走下去（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();这句代码中，这个cache实际上就是个二级缓存，由于我们没有开启二级缓存(二级缓存的内容下面会分析)，因此这里执行了最后一句话。这里的delegate也就是SimpleExecutor,SimpleExecutor没有Override父类的query方法，因此最终执行了SimpleExecutor的父类BaseExecutor的query方法。

所以一级缓存最重要的代码就是BaseExecutor的query方法!

BaseExecutor的属性localCache是个PerpetualCache类型的实例，PerpetualCache类是实现了MyBatis的Cache缓存接口的实现类之一，内部有个Map<Object, Object>类型的属性用来存储缓存数据。 这个localCache的类型在BaseExecutor内部是写死的。 这个localCache就是一级缓存！

接下来我们看下为何执行新增或更新或删除操作，一级缓存就会被清除这个问题。

首先MyBatis处理新增或删除的时候，最终都是调用update方法，也就是说新增或者删除操作在MyBatis眼里都是一个更新操作。

我们看下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();
    }
}

很明显，这里调用了CachingExecutor的update方法：

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

这里的flushCacheIfRequired方法清除的是二级缓存，我们之后会分析。 CachingExecutor委托给了(之前已经分析过)SimpleExecutor的update方法，SimpleExecutor没有Override父类BaseExecutor的update方法，因此我们看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);
}

我们看到了关键的一句代码： clearLocalCache(); 进去看看：

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

没错，就是这条，sqlsession没有关闭的话，进行新增、删除、修改操作的话就是清除一级缓存，也就是SqlSession的缓存。

二级缓存

二级缓存的作用域是全局，换句话说，二级缓存已经脱离SqlSession的控制了。

在测试二级缓存之前，我先把结论说一下：

二级缓存的作用域是全局的，二级缓存在SqlSession关闭或提交之后才会生效。

在分析MyBatis的二级缓存之前，我们先简单看下MyBatis中一个关于二级缓存的类(其他相关的类和接口之前已经分析过)：

org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement：

MappedStatement类在Mybatis框架中用于表示XML文件中一个sql语句节点，即一个<select />、<update />或者<insert />标签。Mybatis框架在初始化阶段会对XML配置文件进行读取，将其中的sql语句节点对象化为一个个MappedStatement对象。

配置

二级缓存跟一级缓存不同，一级缓存不需要配置任何东西，且默认打开。 二级缓存就需要配置一些东西。

本文就说下最简单的配置，在mapper文件上加上这句配置即可：

<cache/>

其实二级缓存跟3个配置有关：

1. mybatis全局配置文件中的setting中的cacheEnabled需要为true(默认为true，不设置也行)
2. mapper配置文件中需要加入<cache>节点
3. mapper配置文件中的select节点需要加上属性useCache需要为true(默认为true，不设置也行)

测试

不同SqlSession，查询相同语句，第一次查询之后commit SqlSession：

@Test
public 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，这里一定要提交。 不提交还是会查询两次数据库
        sqlSession.commit();
        User user2 = (User)sqlSession2.selectOne(sql, 1);
        log.debug(user2);
    } finally {
        sqlSession.close();
        sqlSession2.close();
    }
}

MyBatis仅进行了一次数据库查询：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ?
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{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，查询相同语句，第一次查询之后close SqlSession：

@Test
public 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仅进行了一次数据库查询：

==>  Preparing: select * from USERS WHERE ID = ?
==> Parameters: 1(Integer)
<==      Total: 1
User{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，查询相同语句。 第一次查询之后SqlSession不提交：

@Test
public 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执行了两次数据库查询：

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

源码分析

我们从在mapper文件中加入的<cache/>中开始分析源码，关于MyBatis的SQL解析请参考另外一篇博客Mybatis解析动态sql原理分析。接下来我们看下这个cache的解析：

XMLMappedBuilder（解析每个mapper配置文件的解析类，每一个mapper配置都会实例化一个XMLMapperBuilder类）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);
    }
}

我们看到了解析cache的那段代码：

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标签之后会使用builderAssistant的userNewCache方法，这里的builderAssistant是一个MapperBuilderAssistant类型的帮助类，每个XMLMappedBuilder构造的时候都会实例化这个属性，MapperBuilderAssistant类内部有个Cache类型的currentCache属性，这个属性也就是mapper配置文件中cache节点所代表的值：

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，现在mapper配置文件中的cache节点被解析到了XMLMapperBuilder实例中的builderAssistant属性中的currentCache值里。

接下来XMLMapperBuilder会解析select节点，解析select节点的时候使用XMLStatementBuilder进行解析(也包括其他insert，update，delete节点)：

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);
}

这段代码前面都是解析一些标签的属性，我们看到了最后一行使用builderAssistant添加MappedStatement，其中builderAssistant属性是构造XMLStatementBuilder的时候通过XMLMappedBuilder传入的，我们继续看builderAssistant的addMappedStatement方法：

进入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);
}

最终mapper配置文件中的<cache/>被设置到了XMLMapperBuilder的builderAssistant属性中，XMLMapperBuilder中使用XMLStatementBuilder遍历CRUD节点，遍历CRUD节点的时候将这个cache节点设置到这些CRUD节点中，这个cache就是所谓的二级缓存！

接下来我们回过头来看查询的源码，CachingExecutor的query方法：

进入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));
}

我们看到，数据被加入到了entriesToAddOnCommit中，这个entriesToAddOnCommit是什么东西呢，它是TransactionalCache的一个Map属性：

private Map<Object, AddEntry> entriesToAddOnCommit;

AddEntry是TransactionalCache内部的一个类：

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，现在我们发现使用二级缓存之后：查询数据的话，先从二级缓存中拿数据，如果没有的话，去一级缓存中拿，一级缓存也没有的话再查询数据库。有了数据之后在丢到TransactionalCache这个对象的entriesToAddOnCommit属性中。

接下来我们来验证为什么SqlSession commit或close之后，二级缓存才会生效这个问题。

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();
    }
}

发现调用了AddEntry的commit方法：

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

发现了！ AddEntry的commit方法会把数据丢到cache中，也就是丢到二级缓存中！

关于为何调用close方法后，二级缓存才会生效，因为close方法内部会调用commit方法。本文就不具体说了。 读者有兴趣的话看一看源码就知道为什么了。

其他

Cache接口简介

org.apache.ibatis.cache.Cache是MyBatis的缓存接口，想要实现自定义的缓存需要实现这个接口。

MyBatis中关于Cache接口的实现类也使用了装饰者设计模式。

我们看下它的一些实现类：

简单说明：

LRU – 最近最少使用的:移除最长时间不被使用的对象。

FIFO – 先进先出:按对象进入缓存的顺序来移除它们。

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。

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

可以通过cache节点的eviction属性设置，也可以设置其他的属性。

cache-ref节点

mapper配置文件中还可以加入cache-ref节点，它有个属性namespace。

如果每个mapper文件都是用cache-ref，且namespace都一样，那么就代表着真正意义上的全局缓存。

如果只用了cache节点，那仅代表这个这个mapper内部的查询被缓存了，其他mapper文件的不起作用，这并不是所谓的全局缓存。

总结

总体来说，MyBatis的源码看起来还是比较轻松的，本文从实践和源码方面深入分析了MyBatis的缓存原理，希望对读者有帮助。