MyBatis核心体系与缓存机制全解

一、MyBatis核心组件体系（分层架构）

MyBatis采用分层架构设计，核心组件按职责可分为6层，各组件职责单一、协作完成SQL解析、执行、结果映射全流程。

1. 构建层：配置与工厂初始化

• SqlSessionFactoryBuilder：采用建造者模式，解析XML/注解配置文件，构建全局Configuration对象，最终生成SqlSessionFactory。仅用于系统初始化，用完即弃。
• Configuration：MyBatis全局配置容器，承载数据源、Mapper映射、全局设置、插件等所有配置信息，应用生命周期内单例。

2. 会话层：用户交互入口

• SqlSessionFactory：工厂模式的核心，负责创建SqlSession实例，同时管理数据库连接池。应用运行期间单例，线程安全。
• SqlSession：用户与数据库交互的会话入口，提供CRUD、事务控制等API。代表一次数据库连接会话，线程不安全，每次请求独立创建、用完即关闭。

3. 代理层：Mapper动态代理

• MapperProxyFactory：为Mapper接口创建动态代理对象的工厂
• MapperProxy：动态代理实现类，拦截Mapper接口方法调用，将方法映射为对应的MappedStatement，转发给执行层处理。

4. 执行层：SQL执行调度

Executor是SQL执行的调度核心，负责缓存管理、事务管理、语句调度，有3种原生实现：

• SimpleExecutor：默认执行器，每次执行都创建新的Statement对象
• ReuseExecutor：复用预编译Statement，提升重复查询性能
• BatchExecutor：批量执行优化器，专门用于批量增删改场景
• CachingExecutor：装饰器模式实现，为Executor增加二级缓存能力，开启二级缓存时自动包装。

5. 处理层：JDBC交互核心

• StatementHandler：JDBC Statement处理器，负责Statement创建、参数设置、SQL执行，对应三种实现：SimpleStatementHandler、PreparedStatementHandler、CallableStatementHandler。
• ParameterHandler：参数处理器，将Java类型参数转换为JDBC类型，绑定到Statement中。
• ResultSetHandler：结果集处理器，将JDBC ResultSet结果集映射为Java实体对象。

6. 支撑层：通用扩展能力

• TypeHandler：类型处理器，完成Java类型与JDBC类型的双向转换，内置常用类型处理器，支持自定义扩展。
• Interceptor：插件拦截器，基于责任链模式，可拦截Executor、StatementHandler、ParameterHandler、ResultSetHandler四大对象，实现功能扩展。

7. 完整调用链路

SqlSessionFactoryBuilder → 解析配置生成Configuration → 创建SqlSessionFactory → 开启SqlSession → 获取Mapper代理对象 → MapperProxy转发给Executor → Executor查询缓存 → 无缓存则调用StatementHandler → ParameterHandler设置参数 → 执行SQL → ResultSetHandler映射结果 → 结果写入缓存 → 返回业务层。

二、一级缓存 vs 二级缓存：深度对比

MyBatis内置两级缓存机制，查询优先级为：二级缓存 → 一级缓存 → 数据库。一级缓存为会话级默认开启，二级缓存为全局级需手动开启。

1. 一级缓存（本地缓存）详解

• 作用范围：单个SqlSession内部私有，同一会话内共享
• 生命周期：随SqlSession创建初始化，随SqlSession关闭销毁
• 实现位置：BaseExecutor类的localCache属性，底层为PerpetualCache
• 工作流程：
  1. 执行查询前，根据SQL、参数、分页等信息生成唯一CacheKey
  2. 先查询本地缓存，命中则直接返回结果
  3. 未命中则查询数据库，将结果写入本地缓存后返回
• 核心配置：localCacheScope，可选值：
  • SESSION（默认）：整个会话期间共享缓存
  • STATEMENT：每次SQL执行后清空缓存，相当于禁用一级缓存
• 特点：强制开启无法完全关闭；无序列化要求；性能损耗极低。

2. 二级缓存（全局缓存）详解

• 作用范围：同一个namespace（Mapper）下的所有SqlSession共享
• 生命周期：与应用程序同生命周期，按namespace独立存储
• 实现位置：存储于MappedStatement中，由CachingExecutor装饰器管理
• 工作流程：
  1. 开启二级缓存后，Executor被包装为CachingExecutor
  2. 查询时优先查询二级缓存，命中直接返回
  3. 未命中则查询一级缓存，再未命中则访问数据库
  4. 查询结果先存入一级缓存，SqlSession事务提交后，才将数据刷入二级缓存
• 开启三条件：
  1. 全局开关：<setting name="cache-enabled" value="true"/>（默认开启）
  2. Mapper配置：对应Mapper.xml中添加<cache/>标签
  3. 实体要求：缓存的POJO必须实现Serializable接口
• 可配置项：淘汰策略、刷新间隔、缓存大小、是否只读等。

3. 核心维度对比表

对比维度	一级缓存（本地缓存）	二级缓存（全局缓存）
缓存级别	SqlSession会话级	Mapper/namespace级
默认状态	默认开启，不可完全关闭	默认关闭，需手动开启
共享范围	单个SqlSession私有	同namespace下所有会话共享
生命周期	与SqlSession同生共死	与应用程序同生命周期
实现位置	BaseExecutor.localCache	MappedStatement.Cache
写入时机	查询完成后立即写入	SqlSession事务提交后才写入
序列化要求	无	自带实现要求POJO可序列化
性能开销	极低，无跨会话成本	有一定开销，需维护全局缓存
脏数据风险	低，仅单会话内	高，跨namespace易产生脏数据
适用场景	单次请求内重复查询	读多写少、单表、一致性要求低的场景

三、缓存失效场景全梳理

1. 一级缓存失效的7种场景

1. 跨SqlSession访问：一级缓存是会话私有，不同SqlSession之间缓存完全隔离，无法互相命中。
2. 同会话执行增删改：同一个SqlSession中执行insert/update/delete时，无论事务是否提交，都会立即清空整个一级缓存。
3. 手动清空缓存：调用sqlSession.clearCache()方法，主动清空当前会话的一级缓存。
4. 查询条件不一致：缓存Key由SQL、参数、分页、statementId等共同决定，任意要素不同则Key不同，无法命中。
5. localCacheScope设为STATEMENT：全局配置将本地缓存范围设为STATEMENT，每次查询后自动清空一级缓存。
6. 查询语句设置flushCache=true：<select>标签中配置flushCache="true"，每次执行该查询前强制清空一、二级缓存。
7. SqlSession关闭或提交：SqlSession调用close()或commit()后，会话销毁，一级缓存随之清空。

2. 二级缓存失效/脏数据的8种场景

1. 未正确开启配置：全局cache-enabled=false，或Mapper未配置<cache/>标签，二级缓存不生效。
2. 跨namespace查询：二级缓存以namespace为边界，不同Mapper之间缓存不共享，跨Mapper查询无法命中。
3. 对应namespace执行增删改：某个namespace下执行写操作时，会清空该namespace下的所有二级缓存。
4. 事务未提交：二级缓存必须等事务提交后才会写入，未提交事务的查询结果不会进入全局缓存。
5. 跨namespace多表修改：A Mapper的多表查询关联了B表，B表在B Mapper中被修改时，A的二级缓存不会自动刷新，产生脏数据。
6. 实体类未序列化：使用自带二级缓存时，POJO未实现Serializable接口，会抛出序列化异常，缓存无法存储。
7. 查询设置useCache=false：<select>标签中配置useCache="false"，该查询结果不会写入二级缓存。
8. 分布式多节点环境：自带二级缓存是进程内缓存，集群下不同节点缓存不同步，出现数据不一致与失效。

四、缓存底层核心机制

1. 缓存Key生成规则

MyBatis通过CacheKey对象唯一标识一个查询，生成要素包括：

• MappedStatement的ID（SQL语句唯一标识）
• 分页参数（offset、limit）
• 原生SQL语句
• 用户传递的查询参数值
• 运行环境ID

任意要素不同，生成的CacheKey就不同，缓存无法命中。

2. 存储实现与淘汰策略

• 底层存储：默认PerpetualCache实现，本质是HashMap<Object, Object>，简单内存存储。
• 淘汰策略：二级缓存支持4种内置淘汰策略：
  • LRU（默认）：最近最少使用，移除最长时间未访问的对象
  • FIFO：先进先出，按对象进入缓存的顺序移除
  • SOFT：软引用，基于GC状态和软引用规则回收
  • WEAK：弱引用，更积极地基于弱引用规则回收

3. 事务与缓存的同步机制

• 一级缓存：增删改执行时立即清空缓存，与事务是否提交无关，保证同会话内数据一致性。
• 二级缓存：查询结果先暂存一级缓存，事务提交后才刷入二级缓存；回滚则直接丢弃，避免脏数据进入全局缓存。
• 写操作同步：执行增删改时，同步清空对应namespace的二级缓存（仅单namespace范围内有效）。

五、工程实践最佳建议

1. 一级缓存默认即可：无需额外配置，单次请求内重复查询可自动命中；避免长会话持有缓存，及时关闭SqlSession。
2. 二级缓存谨慎使用：不建议在复杂业务、多表关联场景使用，极易产生脏数据；仅适用于单表、读多写少、一致性要求低的场景（如字典表、配置表）。
3. 分布式场景替代方案：集群/分布式系统中，禁用MyBatis自带二级缓存，改用Redis等分布式缓存，保证缓存一致性与共享性。
4. 脏数据规避：若使用二级缓存，尽量将关联表放在同一个namespace下，减少跨namespace修改。
5. 实时性查询优化：对数据一致性要求高的实时查询，设置useCache=false绕过缓存，直接访问数据库。