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ibatis 的缓存

2011-01-27 12:30 519 查看
iBatis的缓存配置比较简单易懂,以我使用的iBatis2.3为例,做以下配置即可实现对某些查询进行缓存:

1、在sqlMap文件中加入cacheModel的配置:

<cacheModel id="model-cache" type="MEMORY" >

<flushInterval seconds="60"/>

<flushOnExecute statement="insertProduct"/>

<flushOnExecute statement="updateProduct"/>

<flushOnExecute statement="deleteProduct"/>

<property name="size" value="1000" />

</cacheModel>

这个地方要注意的是,如果在sqlMapConfig里面设置了useStatementNamespaces="true",那么上面的flushOnExecute中的statement里面需要带上namespace,如<flushOnExecute statement="Product.insertProduct"/>,如果useStatementNamespaces="false",则可以直接按上面的写。

2、配置需要进行cache的sql statment:

<statement id="getProductList" parameterClass="int" cacheModel="model-cache">

select * from PRODUCT where PRD_CAT_ID = #value#

</statement>

配置好这两步就可实现iBatis的缓存了,下面解释一下含义:

1步中,cacheModel的id属性用于后面的statement引用,type属性标识采用何种cache方式,可选的有:

“MEMORY” (com.ibatis.db.sqlmap.cache.memory.MemoryCacheController) 。MEMORY cache 实现使用 reference 类型来管理 cache 的行为。垃圾收集器可以根据 reference类型判断是否要回收 cache 中的数据。MEMORY实现适用于没有统一的对象重用模式的应用,或内存不足的应用。

“LRU” (com.ibatis.db.sqlmap.cache.lru.LruCacheController) 。LRU Cache 实现用“近期最少使用”原则来确定如何从 Cache 中清除对象。当 Cache溢出时,最近最少使用的对象将被从 Cache 中清除。使用这种方法,如果一个特定的对象总是被使用,它将保留在 Cache 中,而且被清除的可能性最小。对于在较长的期间内,某些用户经常使用某些特定对象的情况(例如,在 PaginatedList 和常用的查询关键字结果集中翻页) ,LRU Cache 是一个不错的选择。

“FIFO” (com.ibatis.db.sqlmap.cache.fifo.FifoCacheController) 。FIFO Cache 实现用“先进先出”原则来确定如何从 Cache 中清除对象。当 Cache 溢出时,最先进入 Cache 的对象将从 Cache 中清除。对于短时间内持续引用特定的查询而后很可能不再使用的情况,FIFO Cache 是很好的选择。

“OSCACHE” (com.ibatis.db.sqlmap.cache.oscache.OSCacheController) 。OSCACHE Cache 实现是OSCache2.0缓存引擎的一个 Plugin。它具有高度的可配置性,分布式,高度的灵活性。

flushInterval 属性是配置自动更新缓存的周期,可以是hours,minutes,seconds或milliseconds。这一点我测试了一下,设置的60秒更新,通过观察日志,在60秒内,第一次查询数据库,之后iBatis会对同样的sql查询直接返回。超过60秒后的第一次查询,又会执行一次查询。这样看了,这个更新的周期可理解为第一次同样的查询可维持在cache中的时长,超过这个时长的第一次查询会触发实际的数据库操作。

flushOnExecute这是标识什么时候触发更新,statement的名字就是后面的statement的id。

statement节中设置了cacheModel,就会把这个sql跟cache关联起来。

是不是很简单呢,这里面我觉得比较关键的地方就是cacheModel的type选择,一般来说用memory就可以了,但一些特殊的应用,需要根据情况需要配置不同的更适合的cache,以进一步提高查询效率。
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标签:  iBatis 缓存