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fengxiatao:
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关于 CAS SSO 文章声明 -
fengxiatao:
请发一下最github地址给我好吗?不胜感激
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romyli:
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zz210891470:
使用您的例子从服务器获取lt返回test-login 页面之后 ...
CAS 之自定义登录页实践 -
feiteyizu:
WANTAWAY314 写道这种方法适合移动端的单点登录不?大 ...
CAS 之自定义登录页实践
缓存概述
源码剖解
接下来将结合 MyBatis 序列图进行源码分析。在分析其Cache前,先看看其整个处理过程。
执行过程:
① 通常情况下,我们需要在 Service 层调用 Mapper Interface 中的方法实现对数据库的操作,上述根据产品 ID 获取 Product 对象。
② 当调用 ProductMapper 时中的方法时,其实这里所调用的是 MapperProxy 中的方法,并且 MapperProxy已经将将所有方法拦截,其具体原理及分析,参考 MyBatis+Spring基于接口编程的原理分析,其 invoke 方法代码为:
③其中的 mapperMethod 中的 execute 方法代码如下:
④ ⑤ 可以在 DefaultSqlSession 看到,其 selectOne 调用了 selectList 方法:
执行器(Executor):
Executor: 执行器接口。也是最终执行数据获取及更新的实例。其类结构如下:
BaseExecutor: 基础执行器抽象类。实现一些通用方法,如createCacheKey 之类。并且采用 模板模式 将具体的数据库操作逻辑(doUpdate、doQuery)交由子类实现。另外,可以看到变量 localCache: PerpetualCache,在该类采用 PerpetualCache 实现基于 Map 存储的一级缓存,其 query 方法如下:
CachingExecutor: 二级缓存执行器。个人觉得这里设计的不错,灵活地使用 delegate机制。其委托执行的类是 BaseExcutor。 当无法从二级缓存获取数据时,同样需要从 DB 中进行查询,于是在这里可以直接委托给 BaseExcutor 进行查询。其大概流程为:
流程为: 从二级缓存中进行查询 -> [如果缓存中没有,委托给 BaseExecutor] -> 进入一级缓存中查询 -> [如果也没有] -> 则执行 JDBC 查询,其 query 代码如下:
Cache 委托链构建:
正如最开始的缓存概述所描述道,其缓存类的设计采用 装饰模式,基于委托的调用机制。
缓存实例构建:
缓存实例的构建 ,Mybatis 在解析其 Mapper 配置文件时就已经将该实现初始化,在 org.apache.ibatis.builder.xml.XMLMapperBuilder 类中可以看到:
可见,所有构建的缓存实例已经通过责任链方式将其串连在一起,各 Cache 各负其责、依次调用,直到缓存数据被 Put 至 基础缓存实例中存储。
Cache 实例解剖:
实例类:SynchronizedCache
说 明:用于控制 ReadWriteLock,避免并发时所产生的线程安全问题。
解 剖:
对于 Lock 机制来说,其分为 Read 和 Write 锁,其 Read 锁允许多个线程同时持有,而 Write 锁,一次能被一个线程持有,如果当 Write 锁没有释放,其它需要 Write 的线程只能等待其释放才能去持有。
其代码实现:
实例类:LoggingCache
说 明:用于日志记录处理,主要输出缓存命中率信息。
解 剖:
说到缓存命中信息的统计,只有在 get 的时候才需要统计命中率:
实例类:SerializedCache
说 明:向缓存中 put 或 get 数据时的序列化及反序列化处理。
解 剖:
序列化在Java里面已经是最基础的东西了,这里也没有什么特殊之处:
实例类:LruCache
说 明:最近最少使用的:移除最长时间不被使用的对象,基于LRU算法。
解 剖:
这里的 LRU 算法基于 LinkedHashMap 覆盖其 removeEldestEntry 方法实现。好象之前看过 XMemcached 的 LRU 算法也是这样实现的。
初始化 LinkedHashMap,默认为大小为 1024 个元素:
实例类:PerpetualCache
说 明:这个比较简单,直接通过一个 HashMap 来存储缓存数据。所以没什么说的,直接看下面的 MemcachedCache 吧。
自定义二级缓存/Memcached
其自定义二级缓存也较为简单,它本身默认提供了对 Ehcache 及 Hazelcast 的缓存支持:Mybatis-Cache,我这里参考它们的实现,自定义了针对 Memcached 的缓存支持,其代码如下:
在 ProductMapper 中增加配置:
启动Memcached:
执行Mapper 中的查询、修改等操作,Test:
Memcached Loging:
看上去没什么问题~ OK了。
mybatis也是先从session取缓存的,也即一级缓存。
mybatis3.2貌似不是这样,你看一下源代码
mybatis也是先从session取缓存的,也即一级缓存。
- 正如大多数持久层框架一样,MyBatis 同样提供了一级缓存和二级缓存的支持;
- 一级缓存基于 PerpetualCache 的 HashMap 本地缓存,其存储作用域为 Session,当 Session flush 或 close 之后,该Session中的所有 Cache 就将清空。
- 二级缓存与一级缓存其机制相同,默认也是采用 PerpetualCache,HashMap存储,不同在于其存储作用域为 Mapper(Namespace),并且可自定义存储源,如 Ehcache、Hazelcast等。
- 对于缓存数据更新机制,当某一个作用域(一级缓存Session/二级缓存Namespaces)的进行了 C/U/D 操作后,默认该作用域下所有 select 中的缓存将被clear。
- MyBatis 的缓存采用了delegate机制 及 装饰器模式设计,当put、get、remove时,其中会经过多层 delegate cache 处理,其Cache类别有:BaseCache(基础缓存)、EvictionCache(排除算法缓存) 、DecoratorCache(装饰器缓存): BaseCache :为缓存数据最终存储的处理类,默认为 PerpetualCache,基于Map存储;可自定义存储处理,如基于EhCache、Memcached等;
- 一般缓存框架的数据结构基本上都是 Key-Value 方式存储,MyBatis 对于其 Key 的生成采取规则为:[hashcode : checksum : mappedStementId : offset : limit : executeSql : queryParams]。
- 对于并发 Read/Write 时缓存数据的同步问题,MyBatis 默认基于 JDK/concurrent中的ReadWriteLock,使用 ReentrantReadWriteLock 的实现,从而通过 Lock 机制防止在并发 Write Cache 过程中线程安全问题。
EvictionCache :当缓存数量达到一定大小后,将通过算法对缓存数据进行清除。默认采用 Lru 算法(LruCache),提供有 fifo 算法(FifoCache)等;
DecoratorCache:缓存put/get处理前后的装饰器,如使用 LoggingCache 输出缓存命中日志信息、使用 SerializedCache 对 Cache的数据 put或get 进行序列化及反序列化处理、当设置flushInterval(默认1/h)后,则使用 ScheduledCache 对缓存数据进行定时刷新等。
源码剖解
接下来将结合 MyBatis 序列图进行源码分析。在分析其Cache前,先看看其整个处理过程。
执行过程:

① 通常情况下,我们需要在 Service 层调用 Mapper Interface 中的方法实现对数据库的操作,上述根据产品 ID 获取 Product 对象。
② 当调用 ProductMapper 时中的方法时,其实这里所调用的是 MapperProxy 中的方法,并且 MapperProxy已经将将所有方法拦截,其具体原理及分析,参考 MyBatis+Spring基于接口编程的原理分析,其 invoke 方法代码为:
//当调用 Mapper 所有的方法时,将都交由Proxy 中的 invoke 处理: public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { try { if (!OBJECT_METHODS.contains(method.getName())) { final Class declaringInterface = findDeclaringInterface(proxy, method); // 最终交由 MapperMethod 类处理数据库操作,初始化 MapperMethod 对象 final MapperMethod mapperMethod = new MapperMethod(declaringInterface, method, sqlSession); // 执行 mapper method,返回执行结果 final Object result = mapperMethod.execute(args); .... return result; } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return null; }
③其中的 mapperMethod 中的 execute 方法代码如下:
public Object execute(Object[] args) throws SQLException { Object result; // 根据不同的操作类别,调用 DefaultSqlSession 中的执行处理 if (SqlCommandType.INSERT == type) { Object param = getParam(args); result = sqlSession.insert(commandName, param); } else if (SqlCommandType.UPDATE == type) { Object param = getParam(args); result = sqlSession.update(commandName, param); } else if (SqlCommandType.DELETE == type) { Object param = getParam(args); result = sqlSession.delete(commandName, param); } else if (SqlCommandType.SELECT == type) { if (returnsList) { result = executeForList(args); } else { Object param = getParam(args); result = sqlSession.selectOne(commandName, param); } } else { throw new BindingException("Unkown execution method for: " + commandName); } return result; }由于这里是根据 ID 进行查询,所以最终调用为 sqlSession.selectOne函数。也就是接下来的的 DefaultSqlSession.selectOne 执行;
④ ⑤ 可以在 DefaultSqlSession 看到,其 selectOne 调用了 selectList 方法:
public Object selectOne(String statement, Object parameter) { List list = selectList(statement, parameter); if (list.size() == 1) { return list.get(0); } ... } public List selectList(String statement, Object parameter, RowBounds rowBounds) { try { MappedStatement ms = configuration.getMappedStatement(statement); // 如果启动用了Cache 才调用 CachingExecutor.query,反之则使用 BaseExcutor.query 进行数据库查询 return executor.query(ms, wrapCollection(parameter), rowBounds, Executor.NO_RESULT_HANDLER); } catch (Exception e) { throw ExceptionFactory.wrapException("Error querying database. Cause: " + e, e); } finally { ErrorContext.instance().reset(); } }⑥到这里,已经执行到具体数据查询的流程,在分析 CachingExcutor.query 前,先看看 MyBatis 中 Executor 的结构及构建过程。
执行器(Executor):
Executor: 执行器接口。也是最终执行数据获取及更新的实例。其类结构如下:

BaseExecutor: 基础执行器抽象类。实现一些通用方法,如createCacheKey 之类。并且采用 模板模式 将具体的数据库操作逻辑(doUpdate、doQuery)交由子类实现。另外,可以看到变量 localCache: PerpetualCache,在该类采用 PerpetualCache 实现基于 Map 存储的一级缓存,其 query 方法如下:
public List query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException { ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing a query").object(ms.getId()); // 执行器已关闭 if (closed) throw new ExecutorException("Executor was closed."); List list; try { queryStack++; // 创建缓存Key CacheKey key = createCacheKey(ms, parameter, rowBounds); // 从本地缓存在中获取该 key 所对应 的结果集 final List cachedList = (List) localCache.getObject(key); // 在缓存中找到数据 if (cachedList != null) { list = cachedList; } else { // 未从本地缓存中找到数据,开始调用数据库查询 //为该 key 添加一个占位标记 localCache.putObject(key, EXECUTION_PLACEHOLDER); try { // 执行子类所实现的数据库查询 操作 list = doQuery(ms, parameter, rowBounds, resultHandler); } finally { // 删除该 key 的占位标记 localCache.removeObject(key); } // 将db中的数据添加至本地缓存中 localCache.putObject(key, list); } } finally { queryStack--; } // 刷新当前队列中的所有 DeferredLoad实例,更新 MateObject if (queryStack == 0) { for (DeferredLoad deferredLoad : deferredLoads) { deferredLoad.load(); } } return list; }BatchExcutor、ReuseExcutor、 SimpleExcutor: 这几个就没什么好说的了,继承了 BaseExcutor 的实现其 doQuery、doUpdate 等方法,同样都是采用 JDBC 对数据库进行操作;三者区别在于,批量执行、重用 Statement 执行、普通方式执行。具体应用及场景在Mybatis 的文档上都有详细说明。
CachingExecutor: 二级缓存执行器。个人觉得这里设计的不错,灵活地使用 delegate机制。其委托执行的类是 BaseExcutor。 当无法从二级缓存获取数据时,同样需要从 DB 中进行查询,于是在这里可以直接委托给 BaseExcutor 进行查询。其大概流程为:

流程为: 从二级缓存中进行查询 -> [如果缓存中没有,委托给 BaseExecutor] -> 进入一级缓存中查询 -> [如果也没有] -> 则执行 JDBC 查询,其 query 代码如下:
public List query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException { if (ms != null) { // 获取二级缓存实例 Cache cache = ms.getCache(); if (cache != null) { flushCacheIfRequired(ms); // 获取 读锁( Read锁可由多个Read线程同时保持) cache.getReadWriteLock().readLock().lock(); try { // 当前 Statement 是否启用了二级缓存 if (ms.isUseCache()) { // 将创建 cache key 委托给 BaseExecutor 创建 CacheKey key = createCacheKey(ms, parameterObject, rowBounds); final List cachedList = (List) cache.getObject(key); // 从二级缓存中找到缓存数据 if (cachedList != null) { return cachedList; } else { // 未找到缓存,很委托给 BaseExecutor 执行查询 List list = delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler); tcm.putObject(cache, key, list); return list; } } else { // 没有启动用二级缓存,直接委托给 BaseExecutor 执行查询 return delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler); } } finally { // 当前线程释放 Read 锁 cache.getReadWriteLock().readLock().unlock(); } } } return delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler); }至此,已经完完了整个缓存执行器的整个流程分析,接下来是对缓存的 缓存数据管理实例进行分析,也就是其 Cache 接口,用于对缓存数据 put 、get及remove的实例对象。
Cache 委托链构建:
正如最开始的缓存概述所描述道,其缓存类的设计采用 装饰模式,基于委托的调用机制。
缓存实例构建:
缓存实例的构建 ,Mybatis 在解析其 Mapper 配置文件时就已经将该实现初始化,在 org.apache.ibatis.builder.xml.XMLMapperBuilder 类中可以看到:
private void cacheElement(XNode context) throws Exception { if (context != null) { // 基础缓存类型 String type = context.getStringAttribute("type", "PERPETUAL"); Class typeClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(type); // 排除算法缓存类型 String eviction = context.getStringAttribute("eviction", "LRU"); Class evictionClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(eviction); // 缓存自动刷新时间 Long flushInterval = context.getLongAttribute("flushInterval"); // 缓存存储实例引用的大小 Integer size = context.getIntAttribute("size"); // 是否是只读缓存 boolean readWrite = !context.getBooleanAttribute("readOnly", false); Properties props = context.getChildrenAsProperties(); // 初始化缓存实现 builderAssistant.useNewCache(typeClass, evictionClass, flushInterval, size, readWrite, props); } }以下是 useNewCache 方法实现:
public Cache useNewCache(Class typeClass, Class evictionClass, Long flushInterval, Integer size, boolean readWrite, Properties props) { typeClass = valueOrDefault(typeClass, PerpetualCache.class); evictionClass = valueOrDefault(evictionClass, LruCache.class); // 这里构建 Cache 实例采用 Builder 模式,每一个 Namespace 生成一个 Cache 实例 Cache cache = new CacheBuilder(currentNamespace) // Builder 前设置一些从XML中解析过来的参数 .implementation(typeClass) .addDecorator(evictionClass) .clearInterval(flushInterval) .size(size) .readWrite(readWrite) .properties(props) // 再看下面的 build 方法实现 .build(); configuration.addCache(cache); currentCache = cache; return cache; } public Cache build() { setDefaultImplementations(); // 创建基础缓存实例 Cache cache = newBaseCacheInstance(implementation, id); setCacheProperties(cache); // 缓存排除算法初始化,并将其委托至基础缓存中 for (Class<? extends Cache> decorator : decorators) { cache = newCacheDecoratorInstance(decorator, cache); setCacheProperties(cache); } // 标准装饰器缓存设置,如LoggingCache之类,同样将其委托至基础缓存中 cache = setStandardDecorators(cache); // 返回最终缓存的责任链对象 return cache; }最终生成后的缓存实例对象结构:

可见,所有构建的缓存实例已经通过责任链方式将其串连在一起,各 Cache 各负其责、依次调用,直到缓存数据被 Put 至 基础缓存实例中存储。
Cache 实例解剖:
实例类:SynchronizedCache
说 明:用于控制 ReadWriteLock,避免并发时所产生的线程安全问题。
解 剖:
对于 Lock 机制来说,其分为 Read 和 Write 锁,其 Read 锁允许多个线程同时持有,而 Write 锁,一次能被一个线程持有,如果当 Write 锁没有释放,其它需要 Write 的线程只能等待其释放才能去持有。
其代码实现:
public void putObject(Object key, Object object) { acquireWriteLock(); // 获取 Write 锁 try { delegate.putObject(key, object); // 委托给下一个 Cache 执行 put 操作 } finally { releaseWriteLock(); // 释放 Write 锁 } }对于 Read 数据来说,也是如此,不同的是 Read 锁允许多线程同时持有 :
public Object getObject(Object key) { acquireReadLock(); try { return delegate.getObject(key); } finally { releaseReadLock(); } }其具体原理可以看看 jdk concurrent 中的 ReadWriteLock 实现。
实例类:LoggingCache
说 明:用于日志记录处理,主要输出缓存命中率信息。
解 剖:
说到缓存命中信息的统计,只有在 get 的时候才需要统计命中率:
public Object getObject(Object key) { requests++; // 每调用一次该方法,则获取次数+1 final Object value = delegate.getObject(key); if (value != null) { // 命中! 命中+1 hits++; } if (log.isDebugEnabled()) { // 输出命中率。计算方法为: hits / requets 则为命中率 log.debug("Cache Hit Ratio [" + getId() + "]: " + getHitRatio()); } return value; }
实例类:SerializedCache
说 明:向缓存中 put 或 get 数据时的序列化及反序列化处理。
解 剖:
序列化在Java里面已经是最基础的东西了,这里也没有什么特殊之处:
public void putObject(Object key, Object object) { // PO 类需要实现 Serializable 接口 if (object == null || object instanceof Serializable) { delegate.putObject(key, serialize((Serializable) object)); } else { throw new CacheException("SharedCache failed to make a copy of a non-serializable object: " + object); } } public Object getObject(Object key) { Object object = delegate.getObject(key); // 获取数据时对 二进制数据进行反序列化 return object == null ? null : deserialize((byte[]) object); }其 serialize 及 deserialize 代码就不必要贴了。
实例类:LruCache
说 明:最近最少使用的:移除最长时间不被使用的对象,基于LRU算法。
解 剖:
这里的 LRU 算法基于 LinkedHashMap 覆盖其 removeEldestEntry 方法实现。好象之前看过 XMemcached 的 LRU 算法也是这样实现的。
初始化 LinkedHashMap,默认为大小为 1024 个元素:
public LruCache(Cache delegate) { this.delegate = delegate; setSize(1024); // 设置 map 默认大小 } public void setSize(final int size) { // 设置其 capacity 为size, 其 factor 为.75F keyMap = new LinkedHashMap(size, .75F, true) { // 覆盖该方法,当每次往该map 中put 时数据时,如该方法返回 True,便移除该map中使用最少的Entry // 其参数 eldest 为当前最老的 Entry protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { boolean tooBig = size() > size; if (tooBig) { eldestKey = eldest.getKey(); //记录当前最老的缓存数据的 Key 值,因为要委托给下一个 Cache 实现删除 } return tooBig; } }; } public void putObject(Object key, Object value) { delegate.putObject(key, value); cycleKeyList(key); // 每次 put 后,调用移除最老的 key } // 看看当前实现是否有 eldestKey, 有的话就调用 removeObject ,将该key从cache中移除 private void cycleKeyList(Object key) { keyMap.put(key, key); // 存储当前 put 到cache中的 key 值 if (eldestKey != null) { delegate.removeObject(eldestKey); eldestKey = null; } } public Object getObject(Object key) { keyMap.get(key); // 便于 该 Map 统计 get该key的次数 return delegate.getObject(key); }
实例类:PerpetualCache
说 明:这个比较简单,直接通过一个 HashMap 来存储缓存数据。所以没什么说的,直接看下面的 MemcachedCache 吧。
自定义二级缓存/Memcached
其自定义二级缓存也较为简单,它本身默认提供了对 Ehcache 及 Hazelcast 的缓存支持:Mybatis-Cache,我这里参考它们的实现,自定义了针对 Memcached 的缓存支持,其代码如下:
package com.xx.core.plugin.mybatis; import java.util.LinkedList; import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock; import org.apache.ibatis.cache.Cache; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import com.xx.core.memcached.JMemcachedClientAdapter; import com.xx.core.memcached.service.CacheService; import com.xx.core.memcached.service.MemcachedService; /** * Cache adapter for Memcached. * * @author denger */ public class MemcachedCache implements Cache { // Sf4j logger reference private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MemcachedCache.class); /** The cache service reference. */ protected static final CacheService CACHE_SERVICE = createMemcachedService(); /** The ReadWriteLock. */ private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock(); private String id; private LinkedList<String> cacheKeys = new LinkedList<String>(); public MemcachedCache(String id) { this.id = id; } // 创建缓存服务类,基于java-memcached-client protected static CacheService createMemcachedService() { JMemcachedClientAdapter memcachedAdapter; try { memcachedAdapter = new JMemcachedClientAdapter(); } catch (Exception e) { String msg = "Initial the JMmemcachedClientAdapter Error."; logger.error(msg, e); throw new RuntimeException(msg); } return new MemcachedService(memcachedAdapter); } @Override public String getId() { return this.id; } // 根据 key 从缓存中获取数据 @Override public Object getObject(Object key) { String cacheKey = String.valueOf(key.hashCode()); Object value = CACHE_SERVICE.get(cacheKey); if (!cacheKeys.contains(cacheKey)){ cacheKeys.add(cacheKey); } return value; } @Override public ReadWriteLock getReadWriteLock() { return this.readWriteLock; } // 设置数据至缓存中 @Override public void putObject(Object key, Object value) { String cacheKey = String.valueOf(key.hashCode()); if (!cacheKeys.contains(cacheKey)){ cacheKeys.add(cacheKey); } CACHE_SERVICE.put(cacheKey, value); } // 从缓存中删除指定 key 数据 @Override public Object removeObject(Object key) { String cacheKey = String.valueOf(key.hashCode()); cacheKeys.remove(cacheKey); return CACHE_SERVICE.delete(cacheKey); } //清空当前 Cache 实例中的所有缓存数据 @Override public void clear() { for (int i = 0; i < cacheKeys.size(); i++){ String cacheKey = cacheKeys.get(i); CACHE_SERVICE.delete(cacheKey); } cacheKeys.clear(); } @Override public int getSize() { return cacheKeys.size(); } }
在 ProductMapper 中增加配置:
<cache eviction="LRU" type="com.xx.core.plugin.mybatis.MemcachedCache" />
启动Memcached:
memcached -c 2000 -p 11211 -vv -U 0 -l 192.168.1.2 -v
执行Mapper 中的查询、修改等操作,Test:
@Test public void testSelectById() { Long pid = 100L; Product dbProduct = productMapper.selectByID(pid); Assert.assertNotNull(dbProduct); Product cacheProduct = productMapper.selectByID(pid); Assert.assertNotNull(cacheProduct); productMapper.updateName("IPad", pid); Product product = productMapper.selectByID(pid); Assert.assertEquals(product.getName(), "IPad"); }
Memcached Loging:

看上去没什么问题~ OK了。
评论
11 楼
hanson08
2015-03-26
怎么会先从范围大的开始找缓存呢?
10 楼
hanson08
2015-03-26
流程为: 从二级缓存中进行查询 -> [如果缓存中没有,委托给 BaseExecutor] -> 进入一级缓存中查询 -> [如果也没有] -> 则执行 JDBC 查询?
9 楼
chaisencs
2013-05-30
diggywang 写道
chaisencs 写道
楼主写得很不错。不过我有一个问题想请教,不知道楼主看没看过Hibernate的实现,Hibernate先从sessionCache里面取数据,然后从二级缓存里面取数据,最后从数据库取;而Mybatis则是先从二级缓存里面取,然后再从localCache里面取,最后从数据库。。请教楼主,Mybatis为什么先从二级缓存里面取数据呢?
mybatis也是先从session取缓存的,也即一级缓存。
mybatis3.2貌似不是这样,你看一下源代码
8 楼
diggywang
2013-05-22
chaisencs 写道
楼主写得很不错。不过我有一个问题想请教,不知道楼主看没看过Hibernate的实现,Hibernate先从sessionCache里面取数据,然后从二级缓存里面取数据,最后从数据库取;而Mybatis则是先从二级缓存里面取,然后再从localCache里面取,最后从数据库。。请教楼主,Mybatis为什么先从二级缓存里面取数据呢?
mybatis也是先从session取缓存的,也即一级缓存。
7 楼
chaisencs
2013-03-18
楼主写得很不错。不过我有一个问题想请教,不知道楼主看没看过Hibernate的实现,Hibernate先从sessionCache里面取数据,然后从二级缓存里面取数据,最后从数据库取;而Mybatis则是先从二级缓存里面取,然后再从localCache里面取,最后从数据库。。请教楼主,Mybatis为什么先从二级缓存里面取数据呢?
6 楼
liuInsect
2013-03-13
请问下 楼主 自定义的cache类 是对所有的Select语句都有缓存吗?
你自己封装的方法中key是怎么来的?
你自己封装的方法中key是怎么来的?
5 楼
yyccqiu012
2012-07-09
楼主 问一下 可以在 xxxMapper.xml文件里面添加多个<cache>标签么? 想要让 ehcache和memcached同时使用!
4 楼
mutou_tool
2012-04-23
楼主辛苦了。看了这些MYBATIS的一些原理,让我在实际应用中的很多疑惑,都解开啦。谢谢。
3 楼
platolgy
2011-11-25
Thank you very much!
2 楼
treemap
2011-11-05
楼主辛苦了,写的不错。拜读了
1 楼
huangxin5257
2011-10-11
楼主辛苦啦,受益匪浅,希望再多写一些关于MyBatis原理和源码解析。
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# 基于Python和TensorFlow的甲骨文识别系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Python和TensorFlow的甲骨文识别系统,旨在利用深度学习技术,尤其是胶囊网络(Capsule Network)来识别甲骨文图像。项目包括数据集准备、模型构建、训练、测试以及评估等关键步骤。 ## 主要特性和功能 1. 数据准备项目提供了数据集的下载、预处理以及分割为训练集、验证集和测试集的功能。 2. 模型构建实现了基于胶囊网络的甲骨文识别模型,包括基本的CapsNet模型、分布式CapsNet模型以及支持多任务学习的CapsNet模型。 3. 训练与测试提供了训练模型、评估模型性能以及可视化训练过程的功能。 4. 性能评估通过测试集评估模型的识别准确率,并提供了测试结果的详细分析。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备安装Python和TensorFlow,以及相关的依赖库。 2. 数据准备 下载MNIST或CIFAR数据集
# 基于C++的Arduino BLE设备交互库 ## 项目简介 本项目是一个用于与BLE(蓝牙低能耗)设备交互的Arduino库。它为使用Arduino平台的开发者提供了与BLE设备通信所需的功能,能让开发者更轻松地将BLE设备集成到自己的项目中。 ## 项目的主要特性和功能 1. 初始化BLE设备调用begin()方法,可初始化BLE设备并启动通信。 2. 扫描和连接设备利用scan()方法扫描附近的BLE设备,通过connect()方法连接特定设备。 3. 读取和写入数据使用read()和write()方法,实现从BLE设备读取数据或向其写入数据。 4. 处理事件通过setEventHandler()方法注册回调函数,处理BLE事件,如连接成功、断开连接等。 5. 控制广播和广告使用advertise()和stopAdvertise()方法,控制BLE设备的广播和广告功能。
内容概要:本文详细探讨了利用ANSYS Fluent对增材制造中激光熔覆同轴送粉技术的熔池演变进行模拟的方法。文中介绍了几个关键技术模块,包括高斯旋转体热源、VOF梯度计算、反冲压力和表面张力的UDF(用户自定义函数)实现。通过这些模块,可以精确模拟激光能量输入、熔池内的多相流行为以及各种物理现象如表面张力和反冲压力的作用。此外,文章展示了如何通过调整参数(如激光功率)来优化制造工艺,并提供了具体的代码示例,帮助读者理解和实现这些复杂的物理过程。 适合人群:从事增材制造领域的研究人员和技术人员,尤其是那些希望深入了解激光熔覆同轴送粉技术背后的物理机制并掌握相应模拟工具的人群。 使用场景及目标:适用于需要对增材制造过程中的熔池演变进行深入研究的情景,旨在提高制造质量和效率。具体目标包括但不限于:理解熔池内部的温度场和流场分布规律,评估不同参数对熔池形态的影响,预测可能出现的问题并提出解决方案。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论背景介绍,还包括了大量的代码片段和实例解析,使读者能够在实践中更好地应用所学知识。同时,通过对实际案例的讨论,揭示了增材制造过程中的一些常见挑战及其应对策略。
内容概要:本文详细介绍了在COMSOL中构建三维激光切割过程中涉及的热流耦合模型的方法和技术要点。主要内容涵盖水平集物理场用于追踪材料界面变形、流体传热用于描述熔池流动和热传导的相互作用以及层流分析用于处理熔融金属流动。文中提供了具体的MATLAB代码片段,展示了如何设置材料属性、热源加载、熔融金属流动方程、求解器配置及后处理步骤。此外,还讨论了常见问题及其解决方案,如界面过渡区厚度的选择、热源加载的技术细节、表面张力系数的设置、求解器配置的技巧等。 适合人群:从事激光切割工艺研究、仿真建模的研究人员和工程师,尤其是熟悉COMSOL Multiphysics平台的用户。 使用场景及目标:适用于希望深入了解并优化激光切割过程中的热流耦合仿真的研究人员和工程师。主要目标是提高仿真精度,优化切割参数,改善切割质量和效率。 其他说明:文章不仅提供理论指导,还包括大量实用的操作建议和调试技巧,帮助用户更好地理解和应用COMSOL进行复杂物理现象的模拟。
# 基于PythonDjango和Vue的美多电商平台 ## 项目简介 本项目是一个基于PythonDjango和Vue的B2C电商平台,名为美多商城,专注于销售自营商品。系统前台具备商品列表展示、商品详情查看、商品搜索、购物车管理、订单支付、评论功能以及用户中心等核心业务功能系统后台涵盖商品管理、运营管理、用户管理和系统设置等系统管理功能。同时,项目新增了统一异常处理、状态码枚举类等设计,避免使用魔法值,提升了项目的可扩展性和可维护性。 ## 项目的主要特性和功能 ### 前台功能 1. 商品相关提供商品列表展示、商品详情查看以及商品搜索功能,方便用户查找心仪商品。 2. 购物车支持用户添加、管理商品,方便集中结算。 3. 订单支付集成阿里支付,支持订单创建、支付及支付结果处理。 4. 评论用户可对商品进行评价,分享购物体验。 5. 用户中心支持用户注册、登录、密码修改、邮箱验证、地址管理等操作。 ### 后台功能
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# 基于Python和Nonebot框架的HoshinoBot ## 项目简介 HoshinoBot是一个基于Python和Nonebot框架的开源QQ机器人项目,专为公主连结Re:Dive(PCR)和舰队收藏(KanColle)玩家设计。它提供了丰富的功能,旨在增强玩家的游戏体验和社区互动。 ## 项目的主要特性和功能 转蛋模拟支持单抽、十连抽和抽一井功能,模拟游戏中的抽卡体验。 竞技场解法查询提供竞技场解法查询,支持按服务器过滤,并允许用户反馈点赞或点踩。 竞技场结算提醒自动提醒竞技场结算时间,帮助玩家及时参与。 公会战管理提供详细的公会战管理功能,包括成员管理、战斗记录等。 Rank推荐表搬运自动搬运和更新Rank推荐表,帮助玩家选择最佳角色。 常用网址速查提供常用游戏网址的快速查询,方便玩家访问。 官方推特转发自动转发官方推特消息,确保玩家不会错过任何重要更新。 官方四格推送定期推送官方四格漫画,增加玩家的娱乐性。
图书管理小项目完结(完善新增页面)
# 基于Arduino的超声波距离测量系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino平台的超声波距离测量系统。系统包含四个超声波传感器(SPS)模块,用于测量与前方不同方向物体的距离,并通过蜂鸣器(Buzz)模块根据距离范围给出不同的反应。 ## 项目的主要特性和功能 1. 超声波传感器(SPS)模块每个模块包括一个超声波传感器和一个蜂鸣器。传感器用于发送超声波并接收回波,通过计算超声波旅行时间来确定与物体的距离。 2. 蜂鸣器(Buzz)模块根据超声波传感器测量的距离,蜂鸣器会给出不同的反应,如延时发声。 3. 主控制器(Arduino)负责控制和管理所有传感器和蜂鸣器模块,通过串行通信接收和发送数据。 4. 任务管理通过主控制器(Arduino)的 loop() 函数持续执行传感器任务(Task),包括测距、数据处理和蜂鸣器反应。 ## 安装使用步骤 1. 硬件连接
题目:基于单片机的幼儿安全监控报警系统设计 主控:STM32F103C8T6 显示:OLED ESP32 红外对管 火焰传感器 烟雾传感器 按键 继电器+水泵 蜂鸣器+led小灯 电源 1.实时监控:系统能够实时监控幼儿的活动区域,了解幼儿的活动情况。 2.入侵检测:系统可以设置安全区域,当有陌生人或动物进入该区域时, 系统会立即发出警报。 3.紧急呼叫:幼儿在遇到紧急情况时,可以通过按下紧急呼叫按钮触发声光报警, 通知教师或监护人。 4.远程监控与通知:教师或监护人可以通过手机远程监控幼儿的安全状况 5.火灾报警:当检测到着火点且烟雾浓度高于阈值,启动声光报警并自动打开水泵抽水进行灭火
内容概要:该MATLAB函数 `robot_calc.m` 实现了一个12维机器人系统的动力学模型计算,主要用于模拟机器人的运动状态。它基于拉格朗日动力学方程,通过质量矩阵 `M`、科里奥利力/向心力矩阵 `N`、约束矩阵 `C` 和输入矩阵 `E` 描述机器人的运动方程。函数接收当前时间和状态向量作为输入,输出状态导数,包括速度和加速度。控制输入通过外部扭矩 `tau` 模拟,数值求解采用伪逆方法确保稳定性。核心步骤包括参数定义、矩阵计算、动力学方程求解和状态导数输出。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器人动力学理论知识的研究人员、工程师和高校学生。; 使用场景及目标:①机器人控制仿真,测试控制算法(如PID、轨迹跟踪)的表现;②运动规划,模拟机器人在给定扭矩下的运动轨迹;③参数优化,通过调整物理参数优化机器人动态性能。; 其他说明:需要注意的是,当前扭矩 `tau` 是硬编码的,实际应用中应替换为控制器的输出。此外,代码中部分参数单位不一致,需确保单位统一。建议改进方面包括动态输入扭矩、添加可视化功能和参数化管理物理参数。
内容概要:本文介绍了一种创新的光伏数据分类预测方法,采用CPO(冠豪猪优化算法)、Transformer和LSTM三种技术相结合的方式。首先进行数据预处理,包括数据加载、标准化和构建数据迭代器。然后详细介绍了模型架构,包括Transformer编码器捕捉特征间的关系,LSTM处理时间序列模式,以及CPO用于优化关键参数如隐藏层节点数、学习率等。实验结果显示,该模型在处理突变数据方面表现出色,特别是在光伏功率预测和异常检测任务中,相比传统LSTM模型有显著提升。 适合人群:具有一定机器学习基础的研究人员和技术开发者,尤其是关注光伏预测和时序数据分析的人士。 使用场景及目标:适用于需要处理复杂时序数据的任务,如光伏功率预测、电力负荷预测、故障诊断等。主要目标是提高预测准确性,尤其是在面对突变数据时的表现。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和优化技巧,如数据预处理、模型结构调整、早停机制等。此外,还给出了可视化工具和一些实用的避坑指南,帮助初学者更好地理解和应用这一模型。
内容概要:本文详细介绍了如何利用Matlab对传统人工势场法(APF)进行改进,以解决其在路径规划中存在的局部极小值和目标不可达问题。主要改进措施包括重构斥力函数,在靠近目标时使斥力随目标距离衰减,以及引入模拟退火算法用于跳出局部极小值。文中提供了详细的代码示例,展示了传统APF与改进版APF在不同障碍物布局下的表现对比,验证了改进算法的有效性和鲁棒性。 适合人群:具有一定编程基础并熟悉Matlab环境的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要进行路径规划的机器人导航系统或其他自动化设备,旨在提高路径规划的成功率和效率,特别是在复杂环境中。 其他说明:文章不仅提供了理论解释,还有具体的代码实现和测试案例,帮助读者更好地理解和应用改进后的APF算法。同时,附带的场力可视化工具使得势场分布更加直观易懂。
内容概要:本文介绍了一款用于将Simulink模型自动转换为PDF文档的脚本工具。该工具能够自动化生成文档,提取模型中各模块的注释并转化为PDF中的说明文字,整合来自Excel的数据并生成表格,分模块分层打印模型图片,最终生成结构清晰的PDF文档。通过递归遍历模型结构,确保文档的章节结构与模型层次保持一致。此外,还包括自动检测未注释模块等功能,极大提高了文档生成效率和准确性。 适合人群:从事Simulink模型开发和维护的工程师,尤其是那些需要频繁编写和更新模型文档的人员。 使用场景及目标:适用于需要快速生成高质量模型文档的场合,如项目交付、技术评审等。主要目标是提高文档编写效率,减少手动操作带来的错误,确保文档与模型的一致性。 其他说明:该工具采用MATLAB和Python混合开发,支持Windows和Linux平台,可通过持续集成(CI/CD)管道自动化运行,进一步提升工作效率。
# 基于Python和树莓派的智能语音闹钟 ## 项目简介 “RaspberryClock”是一个基于树莓派4B的智能语音闹钟项目,使用Python 3.8开发。该项目集成了时间显示、温湿度监测、天气查询、语音提醒以及与图灵机器人对话等功能,旨在为用户提供一个功能丰富且易于使用的智能闹钟解决方案。 ## 项目的主要特性和功能 1. 时间显示实时显示当前时间。 2. 温湿度监测通过DHT11温湿度传感器读取并显示环境温湿度数据。 3. 天气查询通过API查询并显示当前天气信息。 4. 语音提醒支持语音播放和录音功能,用户可以设置语音提醒。 5. 与图灵机器人对话支持语音输入并与图灵机器人进行对话。 6. 用户界面使用Qt库创建友好的用户界面,操作便捷。 ## 安装使用步骤 假设用户已经安装了树莓派和Python环境,以下是项目的安装和使用步骤 1. 下载项目将项目文件下载并解压到树莓派的指定目录。
# 基于PaddleDetection和Docker的深度学习模型部署系统 ## 项目简介 本项目旨在利用Docker容器技术,将PaddleDetection训练的深度学习模型进行快速部署和推理。通过Docker镜像的制作和发布,用户可以在不安装复杂依赖的情况下,轻松实现模型的推理任务。项目特别适用于需要快速部署深度学习模型的场景,如工业检测、图像识别等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 模型训练与推理基于PaddleDetection框架训练深度学习模型,支持PPYOLOE等目标检测模型。 2. Docker容器化部署通过Docker将训练好的模型和运行环境打包成镜像,实现一键化部署。 3. 图像推理支持对本地图像进行推理,并将结果保存到指定目录。 4. 镜像发布与测试支持将Docker镜像发布到阿里云等容器镜像服务,并支持从云端拉取镜像进行测试。 ## 安装使用步骤 ### 1. 安装Docker
内容概要:本文介绍了一种将PCA(主成分分析)和BP(反向传播)神经网络相结合的多变量回归预测方法,并提供了完整的Matlab代码实现。主要内容包括数据预处理、PCA降维、BP神经网络构建与训练、预测结果可视化以及性能评估。文中详细展示了如何通过PCA降维减少数据维度并计算原始特征的贡献率,同时利用BP神经网络进行回归预测,最终生成预测效果对比图、误差分布直方图等多种图表,并计算了多个评价指标如R²、MAE、RMSE等。 适用人群:适用于具有一定Matlab基础的数据分析师、机器学习爱好者及科研工作者。 使用场景及目标:①用于处理高维数据集,降低维度的同时保留重要特征;②通过BP神经网络实现高效的回归预测任务;③提供详细的代码注释和可视化工具,帮助用户快速理解和应用。 其他说明:代码中包含了多种实用的功能,如自动保存关键参数到Excel、自动生成多种类型的图表等。此外,还给出了常见的错误避免建议和技术细节说明。