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MyBatis 设计二级缓存（Second Level Cache）主要是为了解决 跨会话（SqlSession）的数据共享 和 高频重复查询的性能问题，其核心目标是减少数据库访问压力、提升系统性能。
1. 一级缓存的局限性
MyBatis 默认提供一级缓存（SqlSession 级别），在同一个 SqlSession 中多次执行相同的查询时，会直接从缓存中获取数据，避免重复查询数据库。然而：
- 作用域限制：一级缓存仅在单个 SqlSession 内有效，不同 SqlSession 之间无法共享缓存。
- 数据一致性风险：如果一个 SqlSession 更新了数据，其他 SqlSession 无法感知到数据变化，可能导致脏读。
二级缓存的作用 ：
通过提供全局性、跨 SqlSession 的缓存，使得多个会话可以共享缓存数据，减少对数据库的重复访问。
2. 二级缓存解决的问题
(1) 减少数据库访问压力
- 场景：在高并发场景下，多个用户可能频繁查询相同的数据（如商品信息、配置信息）。
- 效果：通过二级缓存将热点数据存储在应用进程或分布式缓存中，减少对数据库的直接访问，显著降低数据库负载。
(2) 跨会话数据共享
- 场景：用户 A 在 SqlSession1 中查询了数据，用户 B 在 SqlSession2 中也需要同样的数据。
- 效果：二级缓存允许不同 SqlSession 共享同一份缓存数据，避免重复查询。
(3) 提升响应速度
- 场景：复杂查询或关联查询（如多表 JOIN）的结果可以缓存，后续直接使用。
- 效果：直接从内存中获取结果，比执行 SQL 解析、数据库 I/O 操作更快。
3. 二级缓存的设计特点
-
作用域 ：
二级缓存是 Mapper 级别 的，即同一个 Mapper 的多个 SqlSession 共享缓存。
- 配置方式：在 Mapper XML 文件中通过
<cache>标签启用。
- 配置方式：在 Mapper XML 文件中通过
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存储机制：
- 默认使用内存（基于 PerpetualCache），但可通过集成第三方缓存库（如 EhCache、Redis）扩展为分布式缓存。
- 缓存的数据是序列化后的副本，读取时会反序列化，因此对象需要实现
Serializable接口。
-
缓存策略：
- LRU（Least Recently Used）：淘汰最近最少使用的缓存。
- FIFO（First In First Out）：按缓存插入顺序淘汰。
- SOFT/WEAK：基于 JVM 垃圾回收机制的缓存淘汰策略。
-
数据一致性保证：
- 当执行 INSERT/UPDATE/DELETE 操作时，MyBatis 会刷新对应 Mapper 的二级缓存，避免脏读。
4. 适用场景与注意事项
适用场景：
- 读多写少的业务（如商品详情页、新闻资讯）。
- 对数据实时性要求不高的场景。
注意事项：
- 数据一致性：二级缓存可能导致短暂的数据不一致（如分布式环境下），需结合业务容忍度权衡。
- 序列化开销：缓存对象序列化/反序列化可能带来性能损耗。
- 缓存失效：频繁更新的数据不适合二级缓存，会导致缓存频繁失效。
5. 对比一级缓存
| 特性 | 一级缓存 | 二级缓存 |
|---|---|---|
| 作用域 | SqlSession 内部 | Mapper 级别，跨 SqlSession |
| 生命周期 | 随 SqlSession 关闭而销毁 | 持久化，直到显式刷新或配置过期 |
| 数据共享 | 不支持 | 支持 |
| 性能优化目标 | 会话内重复查询 | 跨会话高频查询 |
总结
MyBatis 的二级缓存通过跨会话共享数据，解决了高频重复查询的数据库压力问题，提升了系统性能。但其设计需要权衡数据一致性和缓存效率，在适合的业务场景（如读多写少）中合理配置，才能发挥最大价值。对于高一致性要求的场景，可能需要结合其他方案（如分布式缓存中间件或手动控制缓存刷新）。