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springboot+mybatis+redis 二级缓存问题实例详解

前言

什么是mybatis二级缓存？

二级缓存是多个sqlsession共享的，其作用域是mapper的同一个namespace。

即，在不同的sqlsession中，相同的namespace下，相同的sql语句，并且sql模板中参数也相同的，会命中缓存。

第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存，第二次会从缓存中获取数据将不再从数据库查询，从而提高查询效率。

Mybatis默认没有开启二级缓存，需要在全局配置(mybatis-config.xml)中开启二级缓存。

本文讲述的是使用Redis作为缓存，与springboot、mybatis进行集成的方法。

1、pom依赖

使用springboot redis集成包，方便redis的访问。redis客户端选用Jedis。

另外读写kv缓存会进行序列化，所以引入了一个序列化包。      

 <dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
   <groupId>redis.clients</groupId>
   <artifactId>jedis</artifactId>
   <version>2.8.0</version>
  </dependency>
  <dependency>
   <groupId>com.alibaba</groupId>
   <artifactId>fastjson</artifactId>
   <version>1.2.19</version>
  </dependency>

依赖搞定之后，下一步先调通Redis客户端。

2、Redis访问使用的Bean

增加Configuration，配置jedisConnectionFactory bean，留待后面使用。

一般来讲，也会生成了redisTemplate bean，但是在接下来的场景没有使用到。

@Configuration
public class RedisConfig {
 @Value("${spring.redis.host}")
 private String host;
 // 篇幅受限，省略了
 @Bean
 public JedisPoolConfig getRedisConfig(){
  JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
  config.setMaxIdle(maxIdle);
  config.setMaxTotal(maxTotal);
  config.setMaxWaitMillis(maxWaitMillis);
  config.setMinIdle(minIdle);
  return config;
 }
 @Bean(name = "jedisConnectionFactory")
 public JedisConnectionFactory getConnectionFactory(){
  JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory();
  JedisPoolConfig config = getRedisConfig();
  factory.setPoolConfig(config);
  factory.setHostName(host);
  factory.setPort(port);
  factory.setDatabase(database);
  factory.setPassword(password);
  factory.setTimeout(timeout);
  return factory;
 }
 @Bean(name = "redisTemplate")
 public RedisTemplate<?, ?> getRedisTemplate(){
  RedisTemplate<?,?> template = new StringRedisTemplate(getConnectionFactory());
  return template;
 }
}

这里使用@Value读入了redis相关配置，有更简单的配置读取方式(@ConfigurationProperties(prefix=...))，可以尝试使用。

Redis相关配置如下

#redis
spring.redis.host=10.93.84.53
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=bigdata123
spring.redis.database=15
spring.redis.timeout=0
spring.redis.pool.maxTotal=8
spring.redis.pool.maxWaitMillis=1000
spring.redis.pool.maxIdle=8
spring.redis.pool.minIdle=0

Redis客户端的配置含义，这里不再讲解了。pool相关的一般都和性能有关，需要根据并发量权衡句柄、内存等资源进行设置。

Redis客户端设置好了，我们开始配置Redis作为Mybatis的缓存。

3、Mybatis Cache

这一步是最为关键的一步。实现方式是实现Mybatis的一个接口org.apache.ibatis.cache.Cache。

这个接口设计了写缓存，读缓存，销毁缓存的方式，和访问控制读写锁。

我们实现实现Cache接口的类是MybatisRedisCache。

MybatisRedisCache.java

public class MybatisRedisCache implements Cache {
 private static JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory;
 private final String id;
 private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
 public MybatisRedisCache(final String id) {
  if (id == null) {
   throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
  }
  this.id = id;
 }
 @Override
 public void clear() {
  RedisConnection connection = null;
  try {
   connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
   connection.flushDb();
   connection.flushAll();
  } catch (JedisConnectionException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   if (connection != null) {
    connection.close();
   }
  }
 }
 @Override
 public String getId() {
  return this.id;
 }
 @Override
 public Object getObject(Object key) {
  Object result = null;
  RedisConnection connection = null;
  try {
   connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
   RedisSerializer<Object> serializer = new JdkSerializationRedisSerializer();
   result = serializer.deserialize(connection.get(serializer.serialize(key)));
  } catch (JedisConnectionException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   if (connection != null) {
    connection.close();
   }
  }
  return result;
 }
 @Override
 public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
  return this.readWriteLock;
 }
 @Override
 public int getSize() {
  int result = 0;
  RedisConnection connection = null;
  try {
   connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
   result = Integer.valueOf(connection.dbSize().toString());
  } catch (JedisConnectionException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   if (connection != null) {
    connection.close();
   }
  }
  return result;
 }
 @Override
 public void putObject(Object key, Object value) {
  RedisConnection connection = null;
  try {
   connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
   RedisSerializer<Object> serializer = new JdkSerializationRedisSerializer();
   connection.set(serializer.serialize(key), serializer.serialize(value));
  } catch (JedisConnectionException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   if (connection != null) {
    connection.close();
   }
  }
 }
 @Override
 public Object removeObject(Object key) {
  RedisConnection connection = null;
  Object result = null;
  try {
   connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
   RedisSerializer<Object> serializer = new JdkSerializationRedisSerializer();
   result = connection.expire(serializer.serialize(key), 0);
  } catch (JedisConnectionException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   if (connection != null) {
    connection.close();
   }
  }
  return result;
 }
 public static void setJedisConnectionFactory(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) {
  MybatisRedisCache.jedisConnectionFactory = jedisConnectionFactory;
 }
}

注意：

可以看到，这个类并不是由Spring虚拟机管理的类，但是，其中有一个静态属性jedisConnectionFactory需要注入一个Spring bean，也就是在RedisConfig中生成的bean。

在一个普通类中使用Spring虚拟机管理的Bean，一般使用Springboot自省的SpringContextAware。

这里使用了另一种方式，静态注入的方式。这个方式是通过RedisCacheTransfer来实现的。

4、静态注入

RedisCacheTransfer.java

@Component
public class RedisCacheTransfer {
 @Autowired
 public void setJedisConnectionFactory(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) {
  MybatisRedisCache.setJedisConnectionFactory(jedisConnectionFactory);
 }
}

可以看到RedisCacheTransfer是一个springboot bean，在容器创建之初进行初始化的时候，会注入jedisConnectionFactory bean给setJedisConnectionFactory方法的传参。

而setJedisConnectionFactory通过调用静态方法设置了类MybatisRedisCache的静态属性jedisConnectionFactory。

这样就把spring容器管理的jedisConnectionFactory注入到了静态域。

到这里，代码基本已经搞定，下面是一些配置。主要有(1)全局开关;(2)namespace作用域开关;(3)Model实例序列化。

5、Mybatis二级缓存的全局开关

前面提到过，默认二级缓存没有打开，需要设置为true。这是全局二级缓存的开关。

Mybatis的全局配置。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
 <!-- 全局参数 -->
 <settings>
  <!-- 使全局的映射器启用或禁用缓存。 -->
  <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
 </settings>
</configuration>

全局配置的加载在dataSource中可以是这样的。

bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mybatis-mapper/*.xml"));

指定了mapper.xml的存放路径，在mybatis-mapper路径下，所有后缀是.xml的都会读入。

bean.setConfigLocation(new ClassPathResource("mybatis-config.xml"));

指定了mybatis-config.xml的存放路径，直接放在Resource目录下即可。

@Bean(name = "moonlightSqlSessionFactory")
 @Primary
 public SqlSessionFactory moonlightSqlSessionFactory(@Qualifier("moonlightData") DataSource dataSource) throws Exception {
  SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
  bean.setDataSource(dataSource);
  bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mybatis-mapper/*.xml"));
  bean.setConfigLocation(new ClassPathResource("mybatis-config.xml"));
  return bean.getObject();
 }

6、配置mapper作用域namespace

前面提到过，二级缓存的作用域是mapper的namespace，所以这个配置需要到mapper中去写。

<mapper namespace="com.kangaroo.studio.moonlight.dao.mapper.MoonlightMapper">
 <cache type="com.kangaroo.studio.moonlight.dao.cache.MybatisRedisCache"/>
 <resultMap id="geoFenceList" type="com.kangaroo.studio.moonlight.dao.model.GeoFence">
 <constructor>
  <idArg column="id" javaType="java.lang.Integer" jdbcType="INTEGER" />
  <arg column="name" javaType="java.lang.String" jdbcType="VARCHAR" />
  <arg column="type" javaType="java.lang.Integer" jdbcType="INTEGER" />
  <arg column="group" javaType="java.lang.String" jdbcType="VARCHAR" />
  <arg column="geo" javaType="java.lang.String" jdbcType="VARCHAR" />
  <arg column="createTime" javaType="java.lang.String" jdbcType="VARCHAR" />
  <arg column="updateTime" javaType="java.lang.String" jdbcType="VARCHAR" />
 </constructor>
 </resultMap>

<select id="queryGeoFence" parameterType="com.kangaroo.studio.moonlight.dao.model.GeoFenceQueryParam" resultMap="geoFenceList">
 select <include refid="base_column"/> from geoFence where 1=1
 <if test="type != null">
  and type = #{type}
 </if>
 <if test="name != null">
  and name like concat('%', #{name},'%')
 </if>
 <if test="group != null">
  and `group` like concat('%', #{group},'%')
 </if>
 <if test="startTime != null">
  and createTime &gt;= #{startTime}
 </if>
 <if test="endTime != null">
  and createTime &lt;= #{endTime}
 </if>
 </select>
</mapper>

注意：

namespace下的cache标签就是加载缓存的配置，缓存使用的正式我们刚才实现的MybatisRedisCache。

<cache type="com.kangaroo.studio.moonlight.dao.cache.MybatisRedisCache"/>

这里只实现了一个查询queryGeoFence，你可以在select标签中，开启或者关闭这个sql的缓存。使用属性值useCache=true/false。

7、Mapper和Model

读写缓存Model需要序列化：只需要类声明的时候实现Seriaziable接口就好了。

public class GeoFence implements Serializable {
 // setter和getter省略 
}
public class GeoFenceParam implements Serializable {
 // setter和getter省略 
}

mapper就还是以前的写法，使用mapper.xml的方式这里只需要定义出抽象函数即可。

@Mapper
public interface MoonlightMapper {
 List<GeoFence> queryGeoFence(GeoFenceQueryParam geoFenceQueryParam);
}

到这里，所有的代码和配置都完成了，下面测试一下。

8、测试一下

Controller中实现一个这样的接口POST。

@RequestMapping(value = "/fence/query", method = RequestMethod.POST)
 @ResponseBody
 public ResponseEntity<Response> queryFence(@RequestBody GeoFenceQueryParam geoFenceQueryParam) {
  try {
   Integer pageNum = geoFenceQueryParam.getPageNum()!=null?geoFenceQueryParam.getPageNum():1;
   Integer pageSize = geoFenceQueryParam.getPageSize()!=null?geoFenceQueryParam.getPageSize():10;
   PageHelper.startPage(pageNum, pageSize);
   List<GeoFence> list = moonlightMapper.queryGeoFence(geoFenceQueryParam);
   return new ResponseEntity<>(
     new Response(ResultCode.SUCCESS, "查询geoFence成功", list),
     HttpStatus.OK);
  } catch (Exception e) {
   logger.error("查询geoFence失败", e);
   return new ResponseEntity<>(
     new Response(ResultCode.EXCEPTION, "查询geoFence失败", null),
     HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
  }

 使用curl发送请求，注意

1）-H - Content-type:application/json方式

2）-d - 后面是json格式的参数包体

curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST http://。。。/moonlight/fence/query -d '{
 "name" : "test",
 "group": "test",
 "type": 1,
 "startTime":"2017-12-06 00:00:00",
 "endTime":"2017-12-06 16:00:00",
 "pageNum": 1,
 "pageSize": 8

请求了三次，日志打印如下，

可以看到，只有第一次执行了sql模板查询，后面都是命中了缓存。

在我们的测试环境中由于数据量比较小，缓存对查询速度的优化并不明显。这里就不过多说明了。

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