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  • Mybatis整合Redis实现二级缓存

    mybatis集成ehcache

    1、集成ehcache

    2、集成redis

    1. 为什么需要缓存
       拉高程序的性能
    
    
    2. 什么样的数据需要缓存
       很少被修改或根本不改的数据
      
       业务场景比如:耗时较高的统计分析sql、电话账单查询sql等
    
    3. ehcache是什么
       Ehcache 是现在最流行的纯Java开源缓存框架,配置简单、结构清晰、功能强大
       
       注1:本章介绍的是2.X版本,3.x的版本和2.x的版本API差异比较大
    
    
    4. ehcache的特点
      4.1 够快
          Ehcache的发行有一段时长了,经过几年的努力和不计其数的性能测试,Ehcache终被设计于large, high concurrency systems.
      4.2 够简单
          开发者提供的接口非常简单明了,从Ehcache的搭建到运用运行仅仅需要的是你宝贵的几分钟。其实很多开发者都不知道自己用在用Ehcache,Ehcache被广泛的运用于其他的开源项目
      4.3 够袖珍
          关于这点的特性,官方给了一个很可爱的名字small foot print ,一般Ehcache的发布版本不会到2M,V 2.2.3 才 668KB。
      4.4 够轻量
          核心程序仅仅依赖slf4j这一个包,没有之一!
      4.5 好扩展
          Ehcache提供了对大数据的内存和硬盘的存储,最近版本允许多实例、保存对象高灵活性、提供LRU、LFU、FIFO淘汰算法,基础属性支持热配置、支持的插件多
      4.6 监听器
          缓存管理器监听器 (CacheManagerListener)和 缓存监听器(CacheEvenListener),做一些统计或数据一致性广播挺好用的
      4.7 分布式缓存
          从Ehcache 1.2开始,支持高性能的分布式缓存,兼具灵活性和扩展性

    3、ehcache的使用

      3.1 导入相关依赖

      3.2 核心接口

          CacheManager:缓存管理器

          Cache:缓存对象,缓存管理器内可以放置若干cache,存放数据的实质,所有cache都实现了Ehcache接口

          Element:单条缓存数据的组成单位

    4. ssm中整合ehcache

      4.1 导入相关依赖

    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-context-support</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    
    <!--mybatis与ehcache整合-->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.caches</groupId>
        <artifactId>mybatis-ehcache</artifactId>
        <version>1.1.0</version>
    </dependency>
    
    <!--ehcache依赖-->
    <dependency>
        <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
        <artifactId>ehcache</artifactId>
        <version>2.10.0</version>
    </dependency>

    4.2 修改日志配置,因为ehcache使用了Slf4j作为日志输出

          日志我们使用slf4j,并用log4j来实现。SLF4J不同于其他日志类库,与其它有很大的不同。

           SLF4J(Simple logging Facade for Java)不是一个真正的日志实现,而是一个抽象层( abstraction layer),

           它允许你在后台使用任意一个日志类库。

    <!-- log4j2日志配置相关依赖 -->
        <log4j2.version>2.9.1</log4j2.version>
        <log4j2.disruptor.version>3.2.0</log4j2.disruptor.version>
        <slf4j.version>1.7.13</slf4j.version>
    
    <!-- log4j2日志相关依赖 -->
        <!-- log配置:Log4j2 + Slf4j -->
        <!-- slf4j核心包-->
        <dependency>
          <groupId>org.slf4j</groupId>
          <artifactId>slf4j-api</artifactId>
          <version>${slf4j.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>org.slf4j</groupId>
          <artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
          <version>${slf4j.version}</version>
          <scope>runtime</scope>
        </dependency>
    
        <!--核心log4j2jar包-->
        <dependency>
          <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
          <artifactId>log4j-api</artifactId>
          <version>${log4j2.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
          <artifactId>log4j-core</artifactId>
          <version>${log4j2.version}</version>
        </dependency>
        <!--用于与slf4j保持桥接-->
        <dependency>
          <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
          <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
          <version>${log4j2.version}</version>
        </dependency>
        <!--web工程需要包含log4j-web,非web工程不需要-->
        <dependency>
          <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
          <artifactId>log4j-web</artifactId>
          <version>${log4j2.version}</version>
          <scope>runtime</scope>
        </dependency>
    
        <!--需要使用log4j2的AsyncLogger需要包含disruptor-->
        <dependency>
          <groupId>com.lmax</groupId>
          <artifactId>disruptor</artifactId>
          <version>${log4j2.disruptor.version}</version>
        </dependency>

    Resource中添加一个ehcache.xml的配置文件

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
             updateCheck="false">
        <!--磁盘存储:将缓存中暂时不使用的对象,转移到硬盘,类似于Windows系统的虚拟内存-->
        <!--path:指定在硬盘上存储对象的路径-->
        <!--java.io.tmpdir 是默认的临时文件路径。 可以通过如下方式打印出具体的文件路径 System.out.println(System.getProperty("java.io.tmpdir"));-->
        <diskStore path="java.io.tmpdir"/>
    
    
        <!--defaultCache:默认的管理策略-->
        <!--eternal:设定缓存的elements是否永远不过期。如果为true,则缓存的数据始终有效,如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds,timeToLiveSeconds判断-->
        <!--maxElementsInMemory:在内存中缓存的element的最大数目-->
        <!--overflowToDisk:如果内存中数据超过内存限制,是否要缓存到磁盘上-->
        <!--diskPersistent:是否在磁盘上持久化。指重启jvm后,数据是否有效。默认为false-->
        <!--timeToIdleSeconds:对象空闲时间(单位:秒),指对象在多长时间没有被访问就会失效。只对eternal为false的有效。默认值0,表示一直可以访问-->
        <!--timeToLiveSeconds:对象存活时间(单位:秒),指对象从创建到失效所需要的时间。只对eternal为false的有效。默认值0,表示一直可以访问-->
        <!--memoryStoreEvictionPolicy:缓存的3 种清空策略-->
        <!--FIFO:first in first out (先进先出)-->
        <!--LFU:Less Frequently Used (最少使用).意思是一直以来最少被使用的。缓存的元素有一个hit 属性,hit 值最小的将会被清出缓存-->
        <!--LRU:Least Recently Used(最近最少使用). (ehcache 默认值).缓存的元素有一个时间戳,当缓存容量满了,而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候,那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存-->
        <defaultCache eternal="false" maxElementsInMemory="1000" overflowToDisk="false" diskPersistent="false"
                      timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="600" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
    
        <!--name: Cache的名称,必须是唯一的(ehcache会把这个cache放到HashMap里)-->
        <!--<cache name="stuCache" eternal="false" maxElementsInMemory="100"-->
               <!--overflowToDisk="false" diskPersistent="false" timeToIdleSeconds="0"-->
               <!--timeToLiveSeconds="300" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>-->
    </ehcache>

      applicationContext.xml中加入chache配置

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
           xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
           xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
    
        <!-- 使用ehcache缓存 -->
        <bean id="cacheManagerFactory" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheManagerFactoryBean">
            <property name="configLocation" value="classpath:ehcache.xml"/>
            <property name="shared" value="true"></property>
        </bean>
        <!-- 默认是cacheManager -->
        <bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheCacheManager">
            <property name="cacheManager" ref="cacheManagerFactory"/>
        </bean>
    </beans>

      mybaits的二级缓存是mapper范围级别,除了在SqlMapConfig.xml设置二级缓存的总开关,还要在具体的mapper.xml中开启二级缓存

        开启mybatis的二级缓存

     applicationContext-mybatis.xml中添加

    <!--设置mybaits对缓存的支持-->
        <property name="configurationProperties">
            <props>
                <!-- 全局映射器启用缓存 *主要将此属性设置完成即可-->
                <prop key="cacheEnabled">true</prop>
                <!-- 查询时,关闭关联对象即时加载以提高性能 -->
                <prop key="lazyLoadingEnabled">false</prop>
                <!-- 设置关联对象加载的形态,此处为按需加载字段(加载字段由SQL指 定),不会加载关联表的所有字段,以提高性能 -->
                <prop key="aggressiveLazyLoading">true</prop>
            </props>
        </property>

    XxxMapper.xml中配置cache

     <!-- 以下两个<cache>标签二选一,第一个可以输出日志,第二个不输出日志 -->
              <!--<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.LoggingEhcache" />-->
              <!--<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache" />-->
              <!--eviction="FIFO"  回收策略为先进先出-->
              <!--flushInterval="60000" 自动刷新时间60s-->
              <!--size="512" 最多缓存512个引用对象-->
              <!--readOnly="true"  只读-->
              <cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache">
                <property name="timeToIdleSeconds" value="3600"/>
                <property name="timeToLiveSeconds" value="3600"/>
                <property name="maxEntriesLocalHeap" value="1000"/>
                <property name="maxEntriesLocalDisk" value="10000000"/>
                <property name="memoryStoreEvictionPolicy" value="LRU"/>
              </cache>

    可以通过select标签的useCache属性打开或关闭二级缓存

     <select id="selectByPrimaryKey" resultMap="BaseResultMap" parameterType="java.lang.Long" useCache="false"></select>

    注意有三:

    1、mybatis默认使用的二级缓存框架就是ehcacheorg.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache),无缝结合

    2、Mybatis缓存开关一旦开启,可缓存单条记录,也可缓存多条,hibernate不能缓存多条。

    3、Mapper接口上的所有方法上另外提供关闭缓存的属性

     小结:

      对于访问多的查询请求且用户对查询结果实时性要求不高,此时可采用mybatis二级缓存技术降低数据库访问量,提高访问速度,

    实现方法如下:通过设置刷新间隔时间,由mybatis每隔一段时间自动清空缓存,根据数据变化频率设置缓存刷新间隔flushInterval,比如设置为30分钟、60分钟、24小时等,根据需求而定。

    使用了缓存的截图:

    Mybatis集成redis

    1. redis常用类
    
      1.1 Jedis
    
          jedis就是集成了redis的一些命令操作,封装了redis的java客户端
    
      1.2 JedisPoolConfig
    
          Redis连接池
    
      1.3 ShardedJedis
    
          基于一致性哈希算法实现的分布式Redis集群客户端
    
       实现 mybatis 的二级缓存,一般来说有如下两种方式:
    
       1) 采用 mybatis 内置的 cache 机制。
    
       2) 采用三方 cache 框架, 比如ehcache, oscache 等等.

       添加redis相关依赖

     <!-- redis与spring的整合依赖 -->
        <redis.version>2.9.0</redis.version>
        <redis.spring.version>1.7.1.RELEASE</redis.spring.version>
        
        <dependency>
          <groupId>redis.clients</groupId>
          <artifactId>jedis</artifactId>
          <version>${redis.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>org.springframework.data</groupId>
          <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
          <version>${redis.spring.version}</version>
        </dependency>

     版本冲突问题:

          1. ClassNotFoundException  redis/client/util/geoUtils    说这个类找不到。

          2. org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'redisTemplate' defined in class path resource [applicationContext.xml]

             说创建 redisTemplate bean 对象时失败了。

          redis.client 2.9.0 ---- spring-data-redis  1.7.1.RELEASE

          redis.client 2.9.0 ---- spring-data-redis  1.7.2.RELEASE    这两个是可以使用的

    log4j2配置

    jackson

    <!-- jackson -->
        <jackson.version>2.9.3</jackson.version> 
    
    <!-- jackson -->
        <dependency>
          <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
          <artifactId>jackson-databind</artifactId>
          <version>${jackson.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
          <artifactId>jackson-core</artifactId>
          <version>${jackson.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
          <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
          <version>${jackson.version}</version>
        </dependency>

    spring + redis 集成实现缓存功能(mybatis无关)

     添加两个redis的配置文件,并将redis.propertiesapplicationContext-redis.xml配置到applicationContext.xml文件中

          redis.properties

    redis.hostName=192.168.188.130
    redis.port=6379
    redis.password=123456
    redis.timeout=10000
    redis.maxIdle=300
    redis.maxTotal=1000
    redis.maxWaitMillis=1000
    redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000
    redis.numTestsPerEvictionRun=1024
    redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000
    redis.testOnBorrow=true
    redis.testWhileIdle=true

          applicationContext-redis.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
           xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
           xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
           xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
    
        <!-- 1. 引入properties配置文件 -->
        <!--<context:property-placeholder location="classpath:redis.properties" />-->
    
        <!-- 2. redis连接池配置-->
        <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
            <!--最大空闲数-->
            <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/>
            <!--连接池的最大数据库连接数  -->
            <property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/>
            <!--最大建立连接等待时间-->
            <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/>
            <!--逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)-->
            <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"/>
            <!--每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3-->
            <property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"/>
            <!--逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1-->
            <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/>
            <!--是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个-->
            <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/>
            <!--在空闲时检查有效性, 默认false  -->
            <property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}"/>
        </bean>
    
        <!-- 3. redis连接工厂 -->
        <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
              destroy-method="destroy">
            <property name="poolConfig" ref="poolConfig"/>
            <!--IP地址 -->
            <property name="hostName" value="${redis.hostName}"/>
            <!--端口号  -->
            <property name="port" value="${redis.port}"/>
            <!--如果Redis设置有密码  -->
            <property name="password" value="${redis.password}"/>
            <!--客户端超时时间单位是毫秒  -->
            <property name="timeout" value="${redis.timeout}"/>
        </bean>
    
        <!-- 4. redis操作模板,使用该对象可以操作redis  -->
        <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
            <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"/>
            <!--如果不配置Serializer,那么存储的时候缺省使用String,如果用User类型存储,那么会提示错误User can't cast to String!!  -->
            <property name="keySerializer">
                <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
            </property>
            <property name="valueSerializer">
                <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
            </property>
            <property name="hashKeySerializer">
                <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
            </property>
            <property name="hashValueSerializer">
                <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
            </property>
            <!--开启事务  -->
            <property name="enableTransactionSupport" value="true"/>
        </bean>
    
        <!-- 5.使用中间类解决RedisCache.RedisTemplate的静态注入,从而使MyBatis实现第三方缓存 -->
        <bean id="redisCacheTransfer" class="com.huang.utils.RedisCacheTransfer">
            <property name="redisTemplate" ref="redisTemplate"/>
        </bean>
    </beans>

    applicationContext.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
           xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
           xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
           xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
    
    
    <context:property-placeholder location="classpath:jdbc.properties,classpath:redis.properties"/>
        <import resource="applicationContext-mybatis.xml"></import>
        <import resource="applicationContext-redis.xml"></import>
    </beans>

          1:将redis.properties导入到applicationContext.xml文件中

          spring中引入第二个属性文件会出现“找不到某个配置项”错误,这是因为spring只允许有一个<context:property-placeholder/>    

          <!--引入一个属性文件的写法-->      

          <context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:jdbc.properties" />

          <!--引入两个或多个属性文件的写法-->

          <context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:jdbc.properties,classpath:redis.properties" />

     

          2:通过import标签将applicationContext-redis.xml导入到applicationContext.xml文件中

               <!--导入redis配置-->

               <import resource="applicationContext-redis.xml"/>

    redis缓存引入到mybatis

         创建mybatis的自定义缓存类“RedisCache”,必须实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口

      RedisCache.java

    package com.huang.utils;
    
    
    import org.apache.ibatis.cache.Cache;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    import org.springframework.dao.DataAccessException;
    import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
    import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
    
    public class RedisCache implements Cache //实现类
    {
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisCache.class);
    
        private static RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;
    
        private final String id;
    
        /**
         * The {@code ReadWriteLock}.
         */
        private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
    
        @Override
        public ReadWriteLock getReadWriteLock()
        {
            return this.readWriteLock;
        }
    
        public static void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
            RedisCache.redisTemplate = redisTemplate;
        }
    
        public RedisCache(final String id) {
            if (id == null) {
                throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
            }
            logger.debug("MybatisRedisCache:id=" + id);
            this.id = id;
        }
    
        @Override
        public String getId() {
            return this.id;
        }
    
        @Override
        public void putObject(Object key, Object value) {
            try{
                logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>putObject: key="+key+",value="+value);
                if(null!=value)
                    redisTemplate.opsForValue().set(key.toString(),value,60, TimeUnit.SECONDS);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
                logger.error("redis保存数据异常!");
            }
        }
    
        @Override
        public Object getObject(Object key) {
            try{
                logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>getObject: key="+key);
                if(null!=key)
                    return redisTemplate.opsForValue().get(key.toString());
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
                logger.error("redis获取数据异常!");
            }
            return null;
        }
    
        @Override
        public Object removeObject(Object key) {
            try{
                if(null!=key)
                    return redisTemplate.expire(key.toString(),1,TimeUnit.DAYS);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
                logger.error("redis获取数据异常!");
            }
            return null;
        }
    
        @Override
        public void clear() {
            Long size=redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
                @Override
                public Long doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
                    Long size = redisConnection.dbSize();
                    //连接清除数据
                    redisConnection.flushDb();
                    redisConnection.flushAll();
                    return size;
                }
            });
            logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>clear: 清除了" + size + "个对象");
        }
    
        @Override
        public int getSize() {
            Long size = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
                @Override
                public Long doInRedis(RedisConnection connection)
                        throws DataAccessException {
                    return connection.dbSize();
                }
            });
            return size.intValue();
        }
    }

    静态注入中间类RedisCacheTransfer”,解决RedisCacheRedisTemplate的静态注入,从而使MyBatis实现第三方缓存

        RedisCacheTransfer.java

    package com.huang.utils;
    
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    
    public class RedisCacheTransfer {
        @Autowired
        public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
            RedisCache.setRedisTemplate(redisTemplate);
        }
    }

    springmybatis整合文件中开发二级缓存

    <!--设置mybaits对缓存的支持-->
    <property name="configurationProperties">
        <props>
            <!-- 全局映射器启用缓存 *主要将此属性设置完成即可-->
            <prop key="cacheEnabled">true</prop>
            <!-- 查询时,关闭关联对象即时加载以提高性能 -->
            <prop key="lazyLoadingEnabled">false</prop>
            <!-- 设置关联对象加载的形态,此处为按需加载字段(加载字段由SQL指 定),不会加载关联表的所有字段,以提高性能 -->
            <prop key="aggressiveLazyLoading">true</prop>
        </props>
    </property>

    XxxMapper.xml中添加自定义cache功能

    <cache type="com.huang.utils.RedisCache"
           eviction="LRU"
           flushInterval="6000000"
           size="1024"
           readOnly="false"></cache>

     type:指定redis的二级缓存类的全路径名

        eviction:二级缓存算法(FIFO/LRU/SOFT/WEAK

        flushInterval:刷新间隔,间隔多长时间清空缓存,被动触发非定时器轮询

        size:缓存大小。每个缓存可以存储 1024 个列表或对象的引用

        readOnly:缓存将作为“读/写”缓存,意味着获取的对象不是共享的且对调用者是安全的。不会有其它的调用者或线程潜在修改。

    注意: pomproperties文件的加载!!!

       资料:

        MyBatis内置的二级缓存算法

    Mybatis的所有Cache算法都是基于装饰器模式对PerpetualCache扩展增加功能。

    1)FIFO:先入先出,基于LinkedList实现;

    2LRU:最近最少使用,基于LinkedHashMap实现,在put的时候,自动移除最少使用缓存对象;

    3)SOFT:Cachevalue进行SoftReference包装;当缓存对象是Soft reference可达时,gc会向系统申请更多内存,而不是直接回收它,当内存不足的时候才回收它;

    4WEAK:Cachevalue进行WeakReference包装;WeakReference不会强制对象保存在内存中。它拥有比较短暂的生命周期,允许你使用垃圾回收器的能力去权衡一个对象的可达性。在垃圾回收器扫描它所管辖的内存区域过程中,一旦gc发现对象是weakReference可达,就会把它放到ReferenceQueue中,等下次gc时回收它。

     

    测试

     @Test
        public void testCacheOne() {
            System.out.println(this.bookService.selectByPrimaryKey(43));
            System.out.println(this.bookService.selectByPrimaryKey(43));
        }
    
        @Test
        public void testCacheMary() {
            Map map=new HashMap();
            map.put("bname", StringUtils.toLikeStr(""));
    //        pageBean.setPage(4);
            List<Map> abcd=this.bookService.listPager(map,pageBean);
            for (Map m : abcd) {
                System.out.println(m);
            }
            List<Map> abcd2=this.bookService.listPager(map,pageBean);
            for (Map m : abcd) {
                System.out.println(m);

    }
    testCacheOne方法

    testCacheMary方法

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bf6rc9qu/p/11710478.html
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