目的:

  1. Mybatis整合Ehcache实现二级缓存

  2. Mybatis整合Redis实现二级缓存


Mybatis整合ehcache实现二级缓存

  • ssm中整合ehcache

  在POM中导入相关依赖

<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-context-support</artifactId>
<version>${spring.version}</version>
</dependency> <!--mybatis与ehcache整合-->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.caches</groupId>
<artifactId>mybatis-ehcache</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency> <!--ehcache依赖-->
<dependency>
<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
<version>2.10.0</version>
</dependency>
  • 修改日志配置,因为ehcache使用了Slf4j作为日志输出

  日志我们使用slf4j,并用log4j来实现。SLF4J不同于其他日志类库,与其它有很大的不同。

SLF4J(Simple logging Facade for Java)不是一个真正的日志实现,而是一个抽象层( abstraction layer),

它允许你在后台使用任意一个日志类库。

  Pom.xml

<!-- log4j2日志配置相关依赖 -->
<log4j2.version>2.9.1</log4j2.version>
<log4j2.disruptor.version>3.2.0</log4j2.disruptor.version>
<slf4j.version>1.7.13</slf4j.version> <!-- log4j2日志相关依赖 -->
<!-- log配置:Log4j2 + Slf4j -->
<!-- slf4j核心包-->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>${slf4j.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
<version>${slf4j.version}</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency> <!--核心log4j2jar包-->
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>${log4j2.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>${log4j2.version}</version>
</dependency>
<!--用于与slf4j保持桥接-->
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
<version>${log4j2.version}</version>
</dependency>
<!--web工程需要包含log4j-web,非web工程不需要-->
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-web</artifactId>
<version>${log4j2.version}</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency> <!--需要使用log4j2的AsyncLogger需要包含disruptor-->
<dependency>
<groupId>com.lmax</groupId>
<artifactId>disruptor</artifactId>
<version>${log4j2.disruptor.version}</version>
</dependency>

  在Resource中添加一个ehcache.xml的配置文件

  

  ehcache.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
updateCheck="false">
<!--磁盘存储:将缓存中暂时不使用的对象,转移到硬盘,类似于Windows系统的虚拟内存-->
<!--path:指定在硬盘上存储对象的路径-->
<!--java.io.tmpdir 是默认的临时文件路径。 可以通过如下方式打印出具体的文件路径 System.out.println(System.getProperty("java.io.tmpdir"));-->
<diskStore path="java.io.tmpdir"/> <!--defaultCache:默认的管理策略-->
<!--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-->
<!--maxElementsInMemory:在内存中缓存的element的最大数目-->
<!--overflowToDisk:如果内存中数据超过内存限制,是否要缓存到磁盘上-->
<!--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-->
<!--timeToIdleSeconds:对象空闲时间(单位:秒),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(单位:秒),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-->
<!--memoryStoreEvictionPolicy: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-->
<defaultCache eternal="false" maxElementsInMemory="1000" overflowToDisk="false" diskPersistent="false"
timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="600" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/> <!--name: Cache的名称,必须是唯一的(ehcache会把这个cache放到HashMap里)-->
<cache name="stuCache" eternal="false" maxElementsInMemory="100"
overflowToDisk="false" diskPersistent="false" timeToIdleSeconds="0"
timeToLiveSeconds="300" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
</ehcache>

  在applicationContext-mybatis.xml中给mybatis设置支持

<!--设置mybaits对缓存的支持-->
<property name="configurationProperties">
<props>
<!-- 全局映射器启用缓存 *主要将此属性设置完成即可-->
<prop key="cacheEnabled">true</prop>
<!-- 查询时,关闭关联对象即时加载以提高性能 -->
<prop key="lazyLoadingEnabled">false</prop>
<!-- 设置关联对象加载的形态,此处为按需加载字段(加载字段由SQL指 定),不会加载关联表的所有字段,以提高性能 -->
<prop key="aggressiveLazyLoading">true</prop>
</props>
</property>

现在我们来测试一下它访问是否使用了二级缓存

@Test
public void cacheSingle() {
Book book= this.bookService.selectByPrimaryKey(5);
System.out.println(book);
Book book2= this.bookService.selectByPrimaryKey(5);
System.out.println(book2);
}

  效果:

  

很明显查询了两次数据库,没有成功,继续往下看如何解决这个问题

  我们需要在BookMapper.xml中加入chache配置

<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"></cache>

  我们在运行之前的测试方法测试一下

  

  很明显,第一次从数据库中查询数据第二次就从缓存中拿数据了

  现在我们来测试查询多条数据的效果

@Test
public void cacheMany() {
Map map = new HashMap();
map.put("bname", StringUtils.toLikeStr("圣墟"));
List<Map> hhhh = this.bookService.listPager(map,pageBean);
for (Map m : hhhh) {
System.out.println(m);
}
List<Map> hhhh2 = this.bookService.listPager(map,pageBean);
for (Map m : hhhh2) {
System.out.println(m);
}
}

  效果:

  

  •   关闭缓存

既然开启了那就会有关闭缓存的时候,对吧

我们可以通过select标签的useCache属性打开或关闭二级缓存即可

<select id="selectByPrimaryKey" resultType="com.ht.model.Book" useCache="false"><select/>  

注意:

1、mybatis默认使用的二级缓存框架就是ehcache(org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache),无缝结合

2、Mybatis缓存开关一旦开启,可缓存单条记录,也可缓存多条,hibernate不能缓存多条。

3、Mapper接口上的所有方法上另外提供关闭缓存的属性


Mybatis整合redis实现二级缓存

   1. redis常用类

1.1 Jedis

jedis就是集成了redis的一些命令操作,封装了redis的java客户端

1.2 JedisPoolConfig

Redis连接池

1.3 ShardedJedis

基于一致性哈希算法实现的分布式Redis集群客户端

实现 mybatis 的二级缓存,一般来说有如下两种方式:

1) 采用 mybatis 内置的 cache 机制。

2) 采用三方 cache 框架, 比如ehcache, oscache 等等.

  2. 添加jar依赖

    添加redis相关依赖

<!-- redis与spring的整合依赖 -->
<redis.version>2.9.0</redis.version>
<redis.spring.version>1.7.1.RELEASE</redis.spring.version> <dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>${redis.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>${redis.spring.version}</version>
</dependency>

  log4j2配置

jackson依赖

<!-- jackson -->
<jackson.version>2.9.3</jackson.version> <!-- jackson -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>${jackson.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-core</artifactId>
<version>${jackson.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-annotations</artifactId>
<version>${jackson.version}</version>
</dependency>
  • spring + redis 集成实现缓存功能(与mybatis无关)

添加两个redis的配置文件,并将redis.properties和applicationContext-redis.xml配置到applicationContext.xml文件中

  redis.properties

redis.hostName=192.168.80.128
redis.password=613613
redis.timeout=10000
redis.maxIdle=300
redis.maxTotal=1000
redis.maxWaitMillis=1000
redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000
redis.numTestsPerEvictionRun=1024
redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000
redis.testOnBorrow=true
redis.testWhileIdle=true

 applicationContext-redis.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd"> <!-- 1. 引入properties配置文件 -->
<!--<context:property-placeholder location="classpath:redis.properties" />--> <!-- 2. redis连接池配置-->
<bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<!--最大空闲数-->
<property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/>
<!--连接池的最大数据库连接数 -->
<property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/>
<!--最大建立连接等待时间-->
<property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/>
<!--逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)-->
<property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"/>
<!--每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3-->
<property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"/>
<!--逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1-->
<property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/>
<!--是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个-->
<property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/>
<!--在空闲时检查有效性, 默认false -->
<property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}"/>
</bean> <!-- 3. redis连接工厂 -->
<bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
destroy-method="destroy">
<property name="poolConfig" ref="poolConfig"/>
<!--IP地址 -->
<property name="hostName" value="${redis.hostName}"/>
<!--端口号 -->
<property name="port" value="${redis.port}"/>
<!--如果Redis设置有密码 -->
<property name="password" value="${redis.password}"/>
<!--客户端超时时间单位是毫秒 -->
<property name="timeout" value="${redis.timeout}"/>
</bean> <!-- 4. redis操作模板,使用该对象可以操作redis -->
<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
<property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"/>
<!--如果不配置Serializer,那么存储的时候缺省使用String,如果用User类型存储,那么会提示错误User can't cast to String!! -->
<property name="keySerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
</property>
<property name="valueSerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
</property>
<property name="hashKeySerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
</property>
<property name="hashValueSerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
</property>
<!--开启事务 -->
<property name="enableTransactionSupport" value="true"/>
</bean> <!-- 5.使用中间类解决RedisCache.RedisTemplate的静态注入,从而使MyBatis实现第三方缓存 -->
<bean id="redisCacheTransfer" class="com.ht.Util.RedisCacheTransfer">
<property name="redisTemplate" ref="redisTemplate"/>
</bean>
</beans>

  将redis.properties导入到applicationContext.xml文件中

applicationContext.xml

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"

       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd
http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd"> <!--引入两个或多个属性文件的写法-->
 <!--pring中引入第二个属性文件会出现“找不到某个配置项”错误,这是因为spring只允许有一个<context:property-placeholder/>-->
<context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:jdbc.properties,classpath:redis.properties" /> <!--整合mybatis框架-->
<import resource="applicationContext-mybatis.xml"></import>
<!--整合redis框架-->
<import resource="applicationContext-redis.xml"></import>
</beans>

  将redis缓存引入到mybatis中

package com.ht.Util;
import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock; public class RedisCache implements Cache //实现类
{
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisCache.class); private static RedisTemplate<String,Object> redisTemplate; private final String id; /**
* The {@code ReadWriteLock}.
*/
private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock(); @Override
public ReadWriteLock getReadWriteLock()
{
return this.readWriteLock;
} public static void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCache.redisTemplate = redisTemplate;
} public RedisCache(final String id) {
if (id == null) {
throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
}
logger.debug("MybatisRedisCache:id=" + id);
this.id = id;
} @Override
public String getId() {
return this.id;
} @Override
public void putObject(Object key, Object value) {
try{
logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>putObject: key="+key+",value="+value);
if(null!=value)
redisTemplate.opsForValue().set(key.toString(),value,60, TimeUnit.SECONDS);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
logger.error("redis保存数据异常!");
}
} @Override
public Object getObject(Object key) {
try{
logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>getObject: key="+key);
if(null!=key)
return redisTemplate.opsForValue().get(key.toString());
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
logger.error("redis获取数据异常!");
}
return null;
} @Override
public Object removeObject(Object key) {
try{
if(null!=key)
return redisTemplate.expire(key.toString(),1,TimeUnit.DAYS);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
logger.error("redis获取数据异常!");
}
return null;
} @Override
public void clear() {
Long size=redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
Long size = redisConnection.dbSize();
//连接清除数据
redisConnection.flushDb();
redisConnection.flushAll();
return size;
}
});
logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>clear: 清除了" + size + "个对象");
} @Override
public int getSize() {
Long size = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection connection)
throws DataAccessException {
return connection.dbSize();
}
});
return size.intValue();
}
}

  RedisCacheTransfer

package com.ht.Util;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; public class RedisCacheTransfer {
@Autowired
public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCache.setRedisTemplate(redisTemplate);
}
}

  接下来,我们在BookMapper.xml中配置RedisCache缓存

  

<cache type="com.ht.Util.RedisCache"></cache>

  测试:

 @Test
public void cacheSingle() {
Book book= this.bookService.selectByPrimaryKey(5);
System.out.println(book);
Book book2= this.bookService.selectByPrimaryKey(5);
System.out.println(book2);
}

谢谢观看!

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