MyBatis 的兩級緩存機制

現實分布式項目中會不會開啟mybatis的二級緩存？

在分布式項目中，是否開啟MyBatis的二級緩存需結合具體場景和技術方案綜合評估。
以下是關鍵考量因素：

一、默認二級緩存的局限性

隔離性問題：MyBatis默認的二級緩存基于HashMap實現，屬于本地緩存，不同節點間的緩存數據無法共享，可能導致集群環境下的數據不一致或臟讀問題。
緩存刷新機制：默認緩存采用“全量清空”策略，任何更新操作會清空對應namespace下的所有緩存，可能引發緩存雪崩。
序列化要求：實體類必須實現Serializable接口，增加了開發約束。

二、分布式場景下的替代方案

Redis集成
- 通過自定義緩存實現（如MybatisRedisCache），將二級緩存替換為Redis等分布式緩存，解決數據共享問題。
- 需額外處理緩存過期策略、序列化兼容性等問題。
Spring Cache抽象
- 使用@Cacheable等注解結合Redis，實現更靈活的分布式緩存管理，避免直接依賴MyBatis緩存機制。

三、實際應用建議

高并發讀場景：若查詢頻繁且數據更新較少，可開啟分布式二級緩存（如Redis），但需配合合理的TTL和一致性策略。
強一致性要求：若業務對數據實時性要求高（如金融交易），建議關閉二級緩存，直接依賴數據庫。
混合架構：可結合本地緩存（如Caffeine）作為一級緩存，Redis作為二級緩存，平衡性能與一致性。

四、典型配置示例

<!-- MyBatis配置開啟二級緩存 -->
<settings><setting name="cacheEnabled" value="true"/>
</settings><!-- Mapper中指定Redis緩存實現 -->
<cache type="com.example.MybatisRedisCache"/>

綜上，分布式項目中通常`不會直接使用MyBatis默認二級緩存`，而是通過自定義`分布式緩存（如redis）`或框架級方案（如Spring Cache）實現類似功能。

引用鏈接：
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Mybatis有多少級緩存?

MyBatis 提供兩級緩存機制，用于優化數據庫查詢性能。

`具體如下：`

1. 一級緩存

作用域：SqlSession 級別，默認開啟且無法關閉。
生命周期：與 SqlSession 綁定，當執行 flush()、close()、事務提交或回滾時，緩存自動清空。
特點：
- 同一 SqlSession 內，重復執行相同 SQL（參數、方法、Mapper 接口一致）會直接命中緩存，避免重復查詢數據庫。
- 執行增刪改（DML）操作或手動調用 clearCache() 會立即清空當前會話的所有緩存。

2. 二級緩存

作用域：Mapper 級別（namespace 作用域），默認關閉，需手動開啟。
開啟條件：
- 全局配置中啟用緩存（<setting name="cacheEnabled" value="true"/>）。
- 實體類實現 Serializable 序列化接口。
- 映射文件中添加 <cache/> 標簽。
查詢順序：
優先檢查二級緩存 → 再查一級緩存 → 最后訪問數據庫。
失效機制：
同 namespace 下的 DML 操作會清空該 Mapper 的所有緩存；可通過 useCache="false" 禁用特定查詢的緩存。

?? 注意事項

性能與一致性：
一級緩存響應快但作用域有限，二級緩存可跨會話但需處理數據一致性問題；分布式場景建議結合 Redis 等第三方緩存。
適用場景：
高頻查詢且數據變動少時適合二級緩存；短事務或單次操作頻繁查詢適合一級緩存。

兩級緩存協同工作，構成 MyBatis 完整的緩存體系，可顯著減少數據庫壓力，但需根據業務需求權衡實時性與性能。

引用鏈接：
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MyBatis二級緩存有哪些失效情況?

MyBatis二級緩存的失效主要涉及配置、操作、事務及環境四類場景，具體如下：

🔧 一、配置或條件缺失導致失效

未開啟全局緩存
全局配置中若未設置 <setting name="cacheEnabled" value="true"/>，二級緩存完全禁用。
Mapper未配置<cache/>標簽
單個Mapper需顯式添加 <cache/> 標簽，否則該命名空間（namespace）下的查詢不啟用二級緩存。
實體類未序列化
查詢結果對應的實體類未實現 Serializable 接口時，緩存數據無法正確存儲。
查詢方法禁用緩存
在 <select> 標簽中設置 useCache="false"，該查詢結果不進入二級緩存。

🔄 二、數據變更操作導致失效

同namespace的DML操作
執行同Mapper下的 INSERT/UPDATE/DELETE 語句后，該命名空間下所有二級緩存數據立即清空。
配置強制刷新flushCache=true
若查詢語句配置 flushCache="true"，執行時會同時清空一、二級緩存（通常不建議用于查詢）。
手動清空緩存
調用 SqlSession.clearCache() 或通過代碼觸發緩存管理器（如 Cache 對象）的清空操作。

? 三、事務或會話行為導致失效

會話未提交或關閉
二級緩存僅在 SqlSession 執行 commit()、close() 后生效，未提交的查詢數據不會刷入緩存。
跨SqlSession的并發問題
一個會話提交數據更新后，其他會話可能因緩存未同步而讀到舊數據（需結合事務隔離級別處理）。

🌐 四、分布式環境失效場景

多節點緩存不一致
集群部署時，單節點更新數據后，其他節點的二級緩存不會自動失效，導致臟讀。
第三方緩存未集成
若使用Redis等中央緩存替代默認二級緩存，但未正確配置同步機制，可能引發數據不一致。

📊 高頻失效場景總結

場景類型	具體操作	失效范圍
同namespace寫操作	INSERT/UPDATE/DELETE	整個Mapper緩存清空
會話生命周期異常	SqlSession未commit/close	新數據無法存入緩存
序列化缺失	實體類未實現Serializable	緩存存儲失敗
分布式環境更新	單節點數據更新	其他節點緩存未同步失效

💡 應對建議

強制刷新配置：對實時性要求高的查詢，顯式設置 flushCache="true"（慎用）；
禁用二級緩存：分布式場景建議關閉二級緩存（配置 cacheEnabled="false" 或 <cache blocking="true"/>），改用Redis等集中式緩存；
測試驗證：通過日志監控緩存命中率（如 LoggingCache 包裝類）。

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MyBatis二級緩存有什么用？

MyBatis二級緩存的核心作用是跨SqlSession共享高頻查詢數據，顯著減少數據庫訪問壓力并提升查詢性能。其主要價值體現在以下場景：

🔥 核心作用

減少數據庫訪問
當多個SqlSession重復查詢相同數據（如商品信息、配置表）時，二級緩存將結果存儲在內存中，后續查詢直接命中緩存，避免重復訪問數據庫、。

💎 典型場景：高并發下頻繁讀取靜態數據（如省份列表、系統參數）、。
加速復雜查詢響應
對多表關聯、聚合計算等耗時查詢，首次執行后結果存入二級緩存，后續相同查詢直接從內存返回結果，跳過SQL解析與磁盤I/O，響應速度提升數倍、。
跨會話數據共享
不同用戶（不同SqlSession）訪問相同數據時，二級緩存允許直接復用已緩存結果，消除重復查詢、。

例：用戶A查詢訂單詳情后，用戶B查詢同一訂單可直接讀緩存。

?? 適用邊界（需結合業務設計）

適用場景	不適用場景
讀多寫少（如配置表、歷史數據）	寫多讀少（如庫存、交易流水）
數據一致性要求較低	強一致性場景（如支付狀態）
單機或集中式部署	分布式集群未同步緩存、

? 性能優化對比

緩存層級	作用范圍	性能增益點	瓶頸
一級緩存	單會話內	避免會話內重復查詢	會話結束即失效
二級緩存	全局跨會話	減少跨會話重復查詢	分布式環境需額外集成

📌 關鍵建議：

對更新頻繁的數據，可通過<cache flushInterval="600000">設置緩存自動刷新間隔；
分布式場景建議關閉默認二級緩存，改用 Redis 等集中式緩存。

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分布式環境下mybatis緩存有什么問題？

在分布式環境下，MyBatis的默認緩存機制（尤其二級緩存）會面臨以下核心問題及挑戰：

🚨 一、數據一致性問題（最嚴重）

節點間緩存不同步
- 默認二級緩存是本地存儲（如PerpetualCache基于HashMap），不同服務節點的緩存相互獨立。當一個節點更新數據并清空自身緩存時，其他節點仍持有舊數據，導致臟讀。
- 典型場景：
  - 節點A更新用戶信息 → 清空自身緩存；
  - 節點B讀取同一用戶 → 返回未更新的緩存舊值。
跨節點更新失效延遲
- MyBatis僅在同命名空間的DML操作后清空當前節點緩存，但無法通知其他節點同步失效。

? 二、緩存穿透與雪崩風險加劇

穿透問題（查詢不存在的數據）
- 惡意請求高頻訪問不存在的數據（如無效ID），穿透緩存直達數據庫。分布式環境下，多個節點同時遭受此類攻擊會迅速壓垮數據庫。
雪崩問題（緩存集中失效）
- 多個節點緩存設置相同過期時間，到期后所有請求同時沖擊數據庫，引發連鎖故障。

?? 三、性能與資源瓶頸

內存占用過高
- 每個節點獨立緩存全量數據，造成內存冗余。例如，10個節點緩存同一10GB數據集 → 總占用100GB，資源利用率低下。
分布式鎖競爭
- 若通過分布式鎖（如RedisLock）強制緩存一致性，高并發下鎖競爭會顯著增加延遲。

🛠? 四、解決方案與優化實踐

? 1. 啟用分布式緩存替代默認二級緩存

方案	實現方式	優勢
集成Redis	配置`<cache type="org.mybatis.caches.redis.RedisCache">`，所有節點共享中央緩存。	數據全局一致，避免節點間不一致
Ehcache集群	通過Terracotta或RMI實現節點間緩存同步。	減少數據庫壓力，自動同步失效

? 2. 防御緩存異常

防穿透：
- 對非法請求參數布隆過濾器（Bloom Filter）攔截，直接拒絕。
- 緩存空值（如NULL）并設置短過期時間（例：30秒）。
防雪崩：
- 分散緩存過期時間（基礎時間 + 隨機偏移量）。
- 熱點數據永不過期，通過異步線程刷新。

? 3. 降級兜底策略

熔斷限流：
當緩存服務宕機時，觸發熔斷機制（如Hystrix），請求直接降級到本地一級緩存或靜態數據。
異步核對：
定時任務比對緩存與數據庫數據，修復不一致（如訂單庫存核對）。

💎 總結建議

📌 分布式環境下的緩存選擇優先級：
Redis集群 > Ehcache集群 > 關閉MyBatis二級緩存

強一致性場景：必須依賴Redis等分布式緩存；
高頻更新數據：直接禁用緩存，改用數據庫讀寫分離。

引用鏈接：
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