深入浅出MyBatis缓存：如何让数据库交互飞起来

你是否遇到过这样的场景：系统在高并发下响应缓慢，数据库监控显示CPU飙升，日志里充斥着大量重复SQL？作为开发者，我曾亲眼目睹一个简单的配置查询拖垮整个系统。今天我们就来聊聊MyBatis如何通过缓存机制解决这类性能痛点。

一、为什么需要缓存？

想象一下图书馆管理员的工作场景：

每次有人问《三体》的位置都要跑库房查找（数据库查询）
相同问题每天被问几十次（重复SQL）
馆藏更新时需要重新查找（数据变更）

缓存的核心价值就是避免这种重复劳动。当MyBatis执行查询时：

java 复制代码

// 第一次查询：访问数据库
User user1 = sqlSession.selectOne("getUserById", 1); 

// 第二次查询：直接从内存返回结果
User user2 = sqlSession.selectOne("getUserById", 1);

通过减少80%以上的数据库交互，我们的应用吞吐量可提升3-5倍，这在电商大促、秒杀场景中尤为关键。

二、MyBatis两级缓存解密

1. 一级缓存：会话级"便签本"

特性速览 ：
- 默认开启且不可关闭
- 作用域：单个SqlSession内
- 生命周期：随会话创建而建，随会话关闭而亡

工作流程 ：

注意事项：

java 复制代码

// 示例：写操作清空缓存
sqlSession.selectOne("getUserById", 1); // 缓存生效
sqlSession.update("updateUser", user);  // 清空缓存！
sqlSession.selectOne("getUserById", 1); // 重新查询数据库

2. 二级缓存：共享"图书馆"

核心优势：跨会话共享数据

启用步骤 ：

xml 复制代码

<!-- mybatis-config.xml -->
<settings>
  <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
</settings>

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

数据流转机制 ：

避坑指南：

缓存对象必须实现Serializable

java 复制代码

public class User implements Serializable {
    // 必须实现序列化接口
}

更新操作自动清空缓存
分布式环境需集成Redis等方案

三、缓存 vs 延迟加载：黄金搭档

特性	延迟加载	缓存机制	协作效果
解决痛点	N+1查询问题	重复查询问题	既避免冗余查询又减少重复IO
作用范围	对象关联关系	查询结果集	完整优化查询链路
最佳场景	多表级联查询	高频单表查询	复杂业务场景全覆盖

协作示例：

java 复制代码

// 开启延迟加载
<setting name="lazyLoadingEnabled" value="true"/>

// 查询+缓存组合拳
User user = userMapper.getUserWithOrders(1); 
// 首次访问订单触发延迟加载
List<Order> orders = user.getOrders(); 
// 二次访问直接读缓存
List<Order> cachedOrders = user.getOrders();

四、实战中的缓存策略

1. 选型决策树

2. 性能优化组合拳

基础配置：

xml 复制代码

<!-- 推荐缓存设置 -->
<cache 
  eviction="LRU"
  flushInterval="60000"
  size="1024" 
  readOnly="true"/>

第三方缓存集成（Ehcache示例）：
xml 复制代码
```
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"/>
```

3. 避坑清单

缓存穿透：对空结果进行缓存
缓存雪崩：设置随机过期时间
脏读风险：金融系统慎用二级缓存

调试技巧 ：

sql 复制代码

DEBUG [main] - Cache Hit Ratio [com.example.UserMapper]: 0.5

五、最佳实践总结

一级缓存：信任但验证
- 注意在写操作后主动刷新数据
- 避免在长会话中积累过大缓存

二级缓存：精确制导武器

java 复制代码

// 典型适用场景
@CacheNamespace // 注解方式启用
public interface ConfigMapper {
    @Select("SELECT * FROM sys_config")
    List<Config> getAll();
}

黄金法则：
- 读多写少用缓存
- 关联查询开延迟
- 高频变更设短期
- 集群环境用Redis

在我的架构实践中，通过二级缓存+Redis的方案，某配置服务的QPS从1200提升至8500，数据库负载下降90%。记住：缓存不是银弹，而是精密的齿轮------只有与业务场景精准咬合，才能释放最大价值。