说说 MyBatis 的缓存机制？

MyBatis 缓存机制详解

【核心定义】

MyBatis 的缓存机制是一种用于提升数据库查询性能的本地数据存储策略，通过将查询结果临时存储在内存中，减少对数据库的直接访问次数。

【关键要点】

两级缓存结构：MyBatis 采用一级缓存（SqlSession 级别）和二级缓存（Mapper/Namespace 级别）的层级设计。
一级缓存特性：默认开启且无法关闭，生命周期与 SqlSession 绑定，在同一个 SqlSession 中执行相同查询会直接返回缓存结果。
二级缓存配置：需要显式开启（<cache/> 标签），作用域为 Mapper 命名空间，可被多个 SqlSession 共享。
缓存失效策略：执行 INSERT、UPDATE、DELETE 操作会自动清除相关缓存，保证数据一致性。
缓存实现方式：默认使用 PerpetualCache（基于 HashMap），可通过配置使用 EhCache、Redis 等第三方缓存。

Step 1：执行查询时，MyBatis 创建 CacheKey（由 Mapper Id + Offset + Limit + SQL + Params + Environment 等要素生成） Step 2：在 BaseExecutor 的 localCache（HashMap 实现）中查找对应 CacheKey Step 3：命中则直接返回，未命中则查询数据库并将结果存入 localCache Step 4：执行更新操作时，清空当前 SqlSession 的一级缓存

二级缓存数据同步问题

核心矛盾：多 SqlSession 共享缓存时的数据一致性问题

解决方案：采用事务性缓存机制，只有事务提交后，缓存才会真正生效
执行流程：查询结果先暂存在 TransactionalCache 中，commit() 时同步到共享缓存区
脏读防护：未提交事务的修改对其他 SqlSession 不可见

缓存配置参数解析

<cache
  eviction="LRU"           <!-- 淘汰策略：LRU/FIFO/SOFT/WEAK -->
  flushInterval="60000"    <!-- 刷新间隔（毫秒） -->
  size="512"               <!-- 最大缓存对象数 -->
  readOnly="true"         <!-- 是否只读 -->
/>

【关联/对比】

MyBatis 缓存 vs Hibernate 缓存

对比维度	MyBatis	Hibernate
缓存级别	2级（Session/Mapper）	3级（Session/SessionFactory/Query）
默认状态	一级默认开启	二级默认关闭
缓存策略	声明式配置	注解+配置
分布式支持	需集成第三方	原生支持有限

一级缓存 vs 二级缓存

作用域：一级缓存为 SqlSession（近似数据库连接），二级缓存为 Mapper 命名空间
共享性：一级缓存线程隔离，二级缓存进程共享
失效时机：一级缓存随 Session 关闭而清除，二级缓存可配置过期策略
性能影响：一级缓存减少重复查询，二级缓存减少跨 Session 重复查询

『面试官追问』

高频问题清单

为什么 MyBatis 一级缓存默认开启而二级缓存需要手动配置？
- 设计哲学：一级缓存风险可控（Session 生命周期短），二级缓存涉及数据共享需要谨慎评估
什么场景下应该关闭 MyBatis 缓存？
- 高频更新业务（缓存命中率低反而增加开销）
- 对实时性要求极高的金融交易场景
- 多应用共享数据库且无分布式缓存同步机制
如何解决 MyBatis 缓存导致的脏读问题？
- 方案一：对关键业务关闭缓存（useCache="false"）
- 方案二：使用 flushCache="true" 强制刷新
- 方案三：合理设计缓存作用域（避免过大范围的缓存）
MyBatis 缓存与 Spring 事务管理器的协作机制？
- Spring 管理的 SqlSession 在事务提交后才会提交缓存
- @Transactional 注解的方法中，缓存更新与数据库事务保持原子性
缓存 Key 的生成规则如何避免冲突？
- CacheKey 采用复合哈希：[hashcode, checksum, count, updateList.hashCode()]
- 包含 SQL 语句、参数值、分页参数、环境标识等要素
- 相同 SQL 不同参数会生成不同 CacheKey

性能优化关键数字

默认缓存大小：无上限（基于 HashMap），建议通过 size 属性限制
LRU 淘汰阈值：当缓存数量超过 size 时触发淘汰
刷新间隔：flushInterval 设为 0 表示不主动刷新（依赖失效机制）
建议配置：读多写少场景 size=1000，读写均衡场景 size=100-500

【版本差异】

MyBatis 3.2 之前：二级缓存存在并发问题，多个 Session 同时更新可能丢失数据
MyBatis 3.2+：引入 BlockingCache 解决并发问题，提供读写锁机制
MyBatis 3.5+：支持缓存装饰器模式，可自定义缓存链（Cache Chain）

【最佳实践建议】

查询为主的应用：开启二级缓存，配置合适的淘汰策略（LRU）
读写均衡场景：关闭二级缓存或设置较小缓存空间
分布式环境：禁用 MyBatis 内置缓存，统一使用 Redis 等分布式缓存
监控手段：通过日志或监控工具观察缓存命中率，指导调优决策

总结：MyBatis 缓存机制通过精巧的两级设计，在简化开发与保证性能之间取得平衡。正确理解其工作原理和适用场景，能够有效提升系统性能，同时避免因缓存不当导致的数据一致性问题。在实际应用中，应根据业务特征和数据访问模式进行针对性配置。

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