MyBatis 的两级缓存机制

现实分布式项目中会不会开启mybatis的二级缓存？

在分布式项目中，是否开启MyBatis的二级缓存需结合具体场景和技术方案综合评估。

以下是关键考量因素：

一、默认二级缓存的局限性

隔离性问题 ：MyBatis默认的二级缓存基于HashMap实现，属于本地缓存，不同节点间的缓存数据无法共享，可能导致集群环境下的数据不一致或脏读问题。
缓存刷新机制 ：默认缓存采用"全量清空"策略，任何更新操作会清空对应namespace下的所有缓存，可能引发缓存雪崩。
序列化要求 ：实体类必须实现Serializable接口，增加了开发约束。

二、分布式场景下的替代方案

Redis集成
- 通过自定义缓存实现（如MybatisRedisCache），将二级缓存替换为Redis等分布式缓存，解决数据共享问题。
- 需额外处理缓存过期策略、序列化兼容性等问题。
Spring Cache抽象
- 使用@Cacheable等注解结合Redis，实现更灵活的分布式缓存管理，避免直接依赖MyBatis缓存机制。

三、实际应用建议

高并发读场景 ：若查询频繁且数据更新较少，可开启分布式二级缓存（如Redis），但需配合合理的TTL和一致性策略。
强一致性要求 ：若业务对数据实时性要求高（如金融交易），建议关闭二级缓存，直接依赖数据库。
混合架构 ：可结合本地缓存（如Caffeine）作为一级缓存，Redis作为二级缓存，平衡性能与一致性。

四、典型配置示例

xml 复制代码

<!-- MyBatis配置开启二级缓存 -->
<settings>
    <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
</settings>

<!-- Mapper中指定Redis缓存实现 -->
<cache type="com.example.MybatisRedisCache"/>

综上，分布式项目中通常`不会直接使用MyBatis默认二级缓存`，而是通过自定义`分布式缓存（如redis）`或框架级方案（如Spring Cache）实现类似功能。

引用链接：

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Mybatis有多少级缓存?

MyBatis 提供两级缓存机制，用于优化数据库查询性能。

`具体如下：`

1. 一级缓存

作用域 ：SqlSession 级别，默认开启且无法关闭。
生命周期 ：与 SqlSession 绑定，当执行 flush()、close()、事务提交或回滚时，缓存自动清空。
特点：
- 同一 SqlSession 内，重复执行相同 SQL（参数、方法、Mapper 接口一致）会直接命中缓存，避免重复查询数据库。
- 执行增删改（DML）操作或手动调用 clearCache() 会立即清空当前会话的所有缓存。

2. 二级缓存

作用域 ：Mapper 级别（namespace 作用域），默认关闭，需手动开启。
开启条件 ：
- 全局配置中启用缓存（<setting name="cacheEnabled" value="true"/>）。
- 实体类实现 Serializable 序列化接口。
- 映射文件中添加 <cache/> 标签。
查询顺序 ：
优先检查二级缓存 → 再查一级缓存 → 最后访问数据库。
失效机制 ：
同 namespace 下的 DML 操作会清空该 Mapper 的所有缓存；可通过 useCache="false" 禁用特定查询的缓存。

⚠️ 注意事项

性能与一致性 ：
一级缓存响应快但作用域有限，二级缓存可跨会话但需处理数据一致性问题；分布式场景建议结合 Redis 等第三方缓存。
适用场景 ：
高频查询且数据变动少时适合二级缓存；短事务或单次操作频繁查询适合一级缓存。

两级缓存协同工作，构成 MyBatis 完整的缓存体系，可显著减少数据库压力，但需根据业务需求权衡实时性与性能。

引用链接：

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MyBatis二级缓存有哪些失效情况?

MyBatis二级缓存的失效主要涉及配置、操作、事务及环境四类场景，具体如下：

🔧 一、配置或条件缺失导致失效

未开启全局缓存
全局配置中若未设置 <setting name="cacheEnabled" value="true"/>，二级缓存完全禁用。
Mapper未配置<cache/>标签
单个Mapper需显式添加 <cache/> 标签，否则该命名空间（namespace）下的查询不启用二级缓存。
实体类未序列化
查询结果对应的实体类未实现 Serializable 接口时，缓存数据无法正确存储。
查询方法禁用缓存
在 <select> 标签中设置 useCache="false"，该查询结果不进入二级缓存。

🔄 二、数据变更操作导致失效

同namespace的DML操作
执行同Mapper下的 INSERT/UPDATE/DELETE 语句后，该命名空间下所有二级缓存数据立即清空。
配置强制刷新flushCache=true
若查询语句配置 flushCache="true"，执行时会同时清空一、二级缓存（通常不建议用于查询）。
手动清空缓存
调用 SqlSession.clearCache() 或通过代码触发缓存管理器（如 Cache 对象）的清空操作。

️ 三、事务或会话行为导致失效

会话未提交或关闭
二级缓存仅在 SqlSession 执行 commit()、close() 后生效，未提交的查询数据不会刷入缓存。
跨SqlSession的并发问题
一个会话提交数据更新后，其他会话可能因缓存未同步而读到旧数据（需结合事务隔离级别处理）。

🌐 四、分布式环境失效场景

多节点缓存不一致
集群部署时，单节点更新数据后，其他节点的二级缓存不会自动失效，导致脏读。
第三方缓存未集成
若使用Redis等中央缓存替代默认二级缓存，但未正确配置同步机制，可能引发数据不一致。

📊 高频失效场景总结

场景类型	具体操作	失效范围
同namespace写操作	INSERT/UPDATE/DELETE	整个Mapper缓存清空
会话生命周期异常	SqlSession未commit/close	新数据无法存入缓存
序列化缺失	实体类未实现Serializable	缓存存储失败
分布式环境更新	单节点数据更新	其他节点缓存未同步失效

💡 应对建议

强制刷新配置 ：对实时性要求高的查询，显式设置 flushCache="true"（慎用）；
禁用二级缓存 ：分布式场景建议关闭二级缓存（配置 cacheEnabled="false" 或 <cache blocking="true"/>），改用Redis等集中式缓存；
测试验证 ：通过日志监控缓存命中率（如 LoggingCache 包装类）。

引用链接：

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MyBatis二级缓存有什么用？

MyBatis二级缓存的核心作用是跨SqlSession共享高频查询数据，显著减少数据库访问压力并提升查询性能。其主要价值体现在以下场景：

🔥 核心作用

减少数据库访问

当多个SqlSession重复查询相同数据（如商品信息、配置表）时，二级缓存将结果存储在内存中，后续查询直接命中缓存，避免重复访问数据库、。

💎 典型场景：高并发下频繁读取静态数据（如省份列表、系统参数）、。
加速复杂查询响应

对多表关联、聚合计算等耗时查询，首次执行后结果存入二级缓存，后续相同查询直接从内存返回结果，跳过SQL解析与磁盘I/O，响应速度提升数倍、。
跨会话数据共享

不同用户（不同SqlSession）访问相同数据时，二级缓存允许直接复用已缓存结果，消除重复查询、。

例：用户A查询订单详情后，用户B查询同一订单可直接读缓存。

⚠️ 适用边界（需结合业务设计）

适用场景	不适用场景
读多写少（如配置表、历史数据）	写多读少（如库存、交易流水）
数据一致性要求较低	强一致性场景（如支付状态）
单机或集中式部署	分布式集群未同步缓存、

️ 性能优化对比

缓存层级	作用范围	性能增益点	瓶颈
一级缓存	单会话内	避免会话内重复查询	会话结束即失效
二级缓存	全局跨会话	减少跨会话重复查询	分布式环境需额外集成

📌 关键建议：

对更新频繁的数据，可通过<cache flushInterval="600000">设置缓存自动刷新间隔；

分布式场景建议关闭默认二级缓存，改用 Redis 等集中式缓存。

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分布式环境下mybatis缓存有什么问题？

在分布式环境下，MyBatis的默认缓存机制（尤其二级缓存）会面临以下核心问题及挑战：

🚨 一、数据一致性问题（最严重）

节点间缓存不同步
- 默认二级缓存是本地存储（如PerpetualCache基于HashMap），不同服务节点的缓存相互独立。当一个节点更新数据并清空自身缓存时，其他节点仍持有旧数据，导致脏读。
- 典型场景 ：
  - 节点A更新用户信息 → 清空自身缓存；
  - 节点B读取同一用户 → 返回未更新的缓存旧值。
跨节点更新失效延迟
- MyBatis仅在同命名空间的DML操作后清空当前节点缓存，但无法通知其他节点同步失效。

⚡ 二、缓存穿透与雪崩风险加剧

穿透问题（查询不存在的数据）
- 恶意请求高频访问不存在的数据（如无效ID），穿透缓存直达数据库。分布式环境下，多个节点同时遭受此类攻击会迅速压垮数据库。
雪崩问题（缓存集中失效）
- 多个节点缓存设置相同过期时间，到期后所有请求同时冲击数据库，引发连锁故障。

⚠️ 三、性能与资源瓶颈

内存占用过高
- 每个节点独立缓存全量数据，造成内存冗余。例如，10个节点缓存同一10GB数据集 → 总占用100GB，资源利用率低下。
分布式锁竞争
- 若通过分布式锁（如RedisLock）强制缓存一致性，高并发下锁竞争会显著增加延迟。

🛠️ 四、解决方案与优化实践

✅ 1. 启用分布式缓存替代默认二级缓存

方案	实现方式	优势
集成Redis	配置`<cache type="org.mybatis.caches.redis.RedisCache">`，所有节点共享中央缓存。	数据全局一致，避免节点间不一致
Ehcache集群	通过Terracotta或RMI实现节点间缓存同步。	减少数据库压力，自动同步失效