MyBatis的二级缓存整合redis
MyBatis的二级缓存在分布式环境下存在问题,可以使用分布式缓存解决。使用redis作为MyBatis的二级缓存,需要导入mybatis-redis包,并根据配置文件设置redis连接参数。修改Mapper接口和查询方法的注解,开启缓存功能。测试验证结果是否命中缓存,并查看redis缓存内容。
# MyBatis 自带的二级缓存存在的问题
在前面我们使用 @CacheNamespace
实现了 深度剖析MyBatis的二级缓存 ,这个底层使用 HashMap
来实现。在 单机环境 下没有问题,但是在 分布式环境 下就不行了。
# MyBatis 二级缓存在分布式环境下的问题解决
为了解决这个问题,可以使用 分布式缓存 保存 MyBatis 二级缓存的数据。
# 怎么自定义 MyBatis 的二级缓存
可以在 @CacheNamespace
上面加上 implementation , 例如,默认的缓存可以写成:
@CacheNamespace(implementation = PerpetualCache.class)
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# 使用 redis 作为 MyBatis 的二级缓存
使用 redis 作为 MyBatis 二级缓存的步骤如下:
导入 mybatis-redis 的 pom 包
<dependency>
<groupId>org.mybatis.caches</groupId>
<artifactId>mybatis-redis</artifactId>
<version>1.0.0-beta2</version>
</dependency>
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修改,**IUserMapper ** ,加上相关注解
@CacheNamespace(implementation = RedisCache.class)
public interface IUserMapper {
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resource
**根目录 ** 加上 redis.properties
配置文件
host=localhost
port=6379
password=
database=0
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特别提醒:这里的 配置 不要写错了。
注意: **查询方法 ** 也得地加上 @Options(useCache = true)
注解
@Options(useCache = true)
@Select("select * from user where id=#{id}")
User findUserById(Integer id);
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测试:
@Test
public void secondLevelCache() {
SqlSession sqlSession1 = sqlSessionFactory.openSession();
SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
IUserMapper userMapper1 = sqlSession1.getMapper(IUserMapper.class);
IUserMapper userMapper2 = sqlSession2.getMapper(IUserMapper.class);
User user1 = userMapper1.findUserById(1);
// 清空一级缓存
sqlSession1.close();
User user2 = userMapper2.findUserById(1);
System.out.println(user1 == user2);
}
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结果:
Setting autocommit to false on JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@6b81ce95]
==> Preparing: select * from user where id=?
==> Parameters: 1(Integer)
<== Columns: id, username, password, birthday
<== Row: 1, lisi, 123, 2019-12-12
<== Total: 1
Resetting autocommit to true on JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@6b81ce95]
Closing JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@6b81ce95]
Returned connection 1803669141 to pool.
Cache Hit Ratio [com.terwergreen.mapper.IUserMapper]: 0.5
false
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查看 redis 缓存
可以看到 redis 里面确实有缓存数据。
本次请求有 2 次查询,第一次没命中,第二次命中缓存,缓存命中率是 0.5。
文章更新历史
2024/06/05 同步文章到其他平台
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上次更新: 2024/06/12, 03:06:32