mybatis 与 ehcache 整合

浏览数：29 / 时间：2015年06月20日

1.简介

MyBatis 是支持普通SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除了几乎所有的JDBC 代码和参数的手工设置以及结果集的检索。

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，最初知道它，是从Hibernate的缓存开始的。

2. 准备工作

下载mybatis相关包与ehcache相关包

ehcache-core-2.4.4.jar

mybatis-ehcache-1.0.0.jar

slf4j-api-1.6.1.jar

slf4j-log4j12-1.6.2.jar

3. 配置步骤：

用hsqldb作为数据库，使用mybatis自定义缓存。

数据库建表语句：

create table category (
    catid varchar(10) not null,
    name varchar(80) null,
    descn varchar(255) null,
    constraint pk_category primary key (catid)
);
create table product (
    productid varchar(10) not null,
    category varchar(10) not null,
    name varchar(80) null,
    descn varchar(255) null,
    constraint pk_product primary key (productid),
        constraint fk_product_1 foreign key (category)
        references category (catid)
);
create index productCat on product (category);
create index productName on product (name); 

insert数据的语句：

INSERT INTO category VALUES (‘FISH‘,‘Fish‘,‘<image src="../images/fish_icon.gif"><font size="5" color="blue"> Fish</font>‘);
INSERT INTO category VALUES (‘DOGS‘,‘Dogs‘,‘<image src="../images/dogs_icon.gif"><font size="5" color="blue"> Dogs</font>‘);
INSERT INTO product VALUES (‘FI-SW-01‘,‘FISH‘,‘Angelfish‘,‘<image src="../images/fish1.gif">Salt Water fish from Australia‘);
INSERT INTO product VALUES (‘FI-SW-02‘,‘FISH‘,‘Tiger Shark‘,‘<image src="../images/fish4.gif">Salt Water fish from Australia‘);

4. cache配置步骤：

(1).在classpath下配置ehcache.xml。这个是ehcache的默认配置文件。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
    xsi:noNamespaceSchemaLocation="../bin/ehcache.xsd">  
    <defaultCache overflowToDisk="true" eternal="false" maxElementsInMemory="1"/>  
    <diskStore path="D:/cache" />  
</ehcache>

(2).在需要的Mapper.xml中配置cache。

上面的配置是全局的cache，在Mapper.xml中可以根据自己的需要，对这个Mapper中进行cache的配置，可以配置某一条sql语句不进行cache。

<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.LoggingEhcache"/> //最普通的设置，沿用全局设置
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.LoggingEhcache" > 
    <property name="timeToIdleSeconds" value="3600"/><!--1 hour-->
    <property name="timeToLiveSeconds" value="3600"/><!--1 hour-->
    <property name="maxEntriesLocalHeap" value="1000"/>
    <property name="maxEntriesLocalDisk" value="10000000"/>
    <property name="memoryStoreEvictionPolicy" value="LRU"/>
<cache>
<!--
配置这个mapper使用LRU替换策略。
(个人比较赞同这种配置，因为每个表的数据都不一样，有一些需要经常更新，有得可能某几个字段需要经常做连接，
使用一样的cache不太合适)
-->

mybatis默认是启用cache的，所以对于某一条不想被cache的sql需要把useCache="false"

1	`<select` `id="getCategory"` `parameterType="string"` `resultType="Category"` `useCache="false">`

5. 测试：

private ApplicationContext application;
private CategoryMapper categoryMapper;
private ProductMapper productMapper;
private String[] categoryId = { "FISH", "DOGS", "REPTILES", "CATS", "BIRDS" };
@Before
public void initSpring() {
    application = new FileSystemXmlApplicationContext(
            "resource/applicationContext.xml");
    categoryMapper = application.getBean(CategoryMapper.class);
    productMapper = application.getBean(ProductMapper.class);
}
@Test
public void testSelect() {
    // the first time
    long begin = System.nanoTime();
    categoryMapper.getCategory(categoryId[0]);
    long end = System.nanoTime() - begin;
    print("count :" + end);
    // the second time
    begin = System.nanoTime();
    categoryMapper.getCategory(categoryId[0]);
    end = System.nanoTime() - begin;
    print("count :" + end);
    // the third time
    begin = System.nanoTime();
    categoryMapper.getCategory(categoryId[0]);
    end = System.nanoTime() - begin;
    print("count :" + end);
    //
}
@Test
public void testInsert() {
    // the second time
    long begin = System.nanoTime();
    //
    Product p1 = productMapper.getProduct("FI-SW-01");
    long end = System.nanoTime() - begin;
    print("count :" + end);
    print("Category :"+p1.getCategoryId());
    Map<String, String> parame = new HashMap<String, String>();
    parame.put("categoryId", "DOGS");
    parame.put("productId", "FI-SW-01");
     
    begin = System.nanoTime();
    productMapper.updateProductById(parame);
    end = System.nanoTime() - begin;
    print("count :"+end);
    begin = System.nanoTime();
    Product p2 = productMapper.getProduct("FI-SW-01");
    end = System.nanoTime() - begin;
    print("count :"+end);
    print("Category :"+p2.getCategoryId());
     
} 

运行的结果

log4j debug开启:

16 09:42:16,447 org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl: Cache Hit Ratio [org.mybatis.jpetstore.persistence.CategoryMapper]: 0.0

DEBUG 2013-05-16 09:42:16,501 org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl: ==> Executing: SELECT CATID AS categoryId, NAME, DESCN AS description FROM CATEGORY WHERE CATID = ?

DEBUG 2013-05-16 09:42:16,502 org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl: ==> Parameters: FISH(String)

DEBUG 2013-05-16 09:42:16,542 org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl: <== Columns: CATEGORYID, NAME, DESCRIPTION

DEBUG 2013-05-16 09:42:16,542 org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl: <== Row: FISH, Fish, <image src="../images/fish_icon.gif"><font size="5" color="blue"> Fish</font>

count :204671120

Cache Hit Ratio [org.mybatis.jpetstore.persistence.CategoryMapper]: 0.5

count :3737320

Cache Hit Ratio [org.mybatis.jpetstore.persistence.CategoryMapper]: 0.6666666666666666

count :2349519

这里可以很清晰的看到，第一次取数据的时候，mybatis运行了sql语句，并且得到了返回的数据，因为是第一次，所以 Cache Hit Ratio 是0.0，当第二次的时候，因为cache已经存在查询的数据集，因此，mybatis没有发起查询，直接得到了数据。两次的时间差了100倍。

log4j INFO，关掉debug得到的查询速度快了一点

count :126226400

count :1803960

count :772080

inset:语句的运行。首先查一遍，让cache里面有数据，然后update里面的数据，再取出来。从所耗费的时间来看，update只是在cache进行了，只有等cache过期了，数据才会写入数据库。

count :121264080

Category :FISH

count :4028440

count :1509640

Category :DOGS

6.总结思考

查看了一下硬盘cache的文件夹，发现mybatis对于每个Mapper都有自己独立的cache文件，查看mybatis-ehcache的实现：

private static final CacheManager CACHE_MANAGER = CacheManager.create();

每一个Mapper都对应的有自己的CacheManager。

虽然，通过log可以看到cache hit radio 但是，我需要像ehcache整合到spring那样子可以获得每个由mybatis代理运行的cache对象。查看了很久的代码，发现里面的代理对象都是私有的，并不能被用户调用，所以现在还没有找到细粒化操作mybatis cache的方法。

<   ehcache       xmlns:xsi   =   "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"          xsi:noNamespaceSchemaLocation   =   "ehcache.xsd"   >
     <   diskStore       path   =   "java.io.tmpdir"   />
     <   defaultCache
       maxElementsInMemory   =   "10000"
       maxElementsOnDisk   =   "0"
       eternal   =   "true"
       overflowToDisk   =   "true"
       diskPersistent   =   "false"
       timeToIdleSeconds   =   "0"
       timeToLiveSeconds   =   "0"
       diskSpoolBufferSizeMB   =   "50"
       diskExpiryThreadIntervalSeconds   =   "120"
       memoryStoreEvictionPolicy   =   "LFU"
       />
     <   cache       name   =   "myCache"
       maxElementsInMemory   =   "100"
       maxElementsOnDisk   =   "0"
       eternal   =   "false"
       overflowToDisk   =   "false"
       diskPersistent   =   "false"
       timeToIdleSeconds   =   "120"
       timeToLiveSeconds   =   "120"
       diskSpoolBufferSizeMB   =   "50"
       diskExpiryThreadIntervalSeconds   =   "120"
       memoryStoreEvictionPolicy   =   "FIFO"
       />
</   ehcache   >

diskStore ：指定数据存储位置，可指定磁盘中的文件夹位置
defaultCache ：默认的管理策略

以下属性是必须的：

name： Cache的名称，必须是唯一的(ehcache会把这个cache放到HashMap里)。
maxElementsInMemory： 在内存中缓存的element的最大数目。
maxElementsOnDisk： 在磁盘上缓存的element的最大数目，默认值为0，表示不限制。
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。
overflowToDisk： 如果内存中数据超过内存限制，是否要缓存到磁盘上。

以下属性是可选的：

timeToIdleSeconds： 对象空闲时间，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，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。
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。
diskExpiryThreadIntervalSeconds： 对象检测线程运行时间间隔。标识对象状态的线程多长时间运行一次。
diskSpoolBufferSizeMB： DiskStore使用的磁盘大小，默认值30MB。每个cache使用各自的DiskStore。
memoryStoreEvictionPolicy： 如果内存中数据超过内存限制，向磁盘缓存时的策略。默认值LRU，可选FIFO、LFU。

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。

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mybatis 与 ehcache 整合