Mybatis(五) 延迟加载和缓存机制(一级二级缓存)

　　　　　　　踏踏实实踏踏实实，开开心心，开心是一天不开心也是一天，路漫漫其修远兮。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　--WH

一、延迟加载

　　　　延迟加载就是懒加载，先去查询主表信息，如果用到从表的数据的话，再去查询从表的信息，也就是如果没用到从表的数据的话，就不查询从表的信息。所以这就是突出了懒这个特点。真是懒啊。

　　　　Mybatis中resultMap可以实现延迟加载

　　　　1.1、查询订单信息，延迟加载用户信息，一对一关系。

　　　　　　　1.1.1、开启延迟加载

　　　　　　　　　　全局配置文件中，settings标签用来设置全局常量的，这里就用到了。

　　　　　　　　　　　　

1 <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
2     xsi:noNamespaceSchemaLocation="../config/ehcache.xsd">
3     <!-- 缓存数据要存放的磁盘地址 -->
4     <diskStore path="F:\develop\ehcache" />
5     <!-- diskStore：指定数据在磁盘中的存储位置。  defaultCache：当借助CacheManager.add("demoCache")创建Cache时，EhCache便会采用<defalutCache/>指定的的管理策略
6         以下属性是必须的：  maxElementsInMemory - 在内存中缓存的element的最大数目  maxElementsOnDisk
7         - 在磁盘上缓存的element的最大数目，若是0表示无穷大  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
8          overflowToDisk - 设定当内存缓存溢出的时候是否将过期的element缓存到磁盘上 以下属性是可选的：  timeToIdleSeconds
9         - 当缓存在EhCache中的数据前后两次访问的时间超过timeToIdleSeconds的属性取值时，这些数据便会删除，默认值是0,也就是可闲置时间无穷大
10          timeToLiveSeconds - 缓存element的有效生命期，默认是0.,也就是element存活时间无穷大 diskSpoolBufferSizeMB
11         这个参数设置DiskStore(磁盘缓存)的缓存区大小.默认是30MB.每个Cache都应该有自己的一个缓冲区.  diskPersistent
12         - 在VM重启的时候是否启用磁盘保存EhCache中的数据，默认是false。  diskExpiryThreadIntervalSeconds
13         - 磁盘缓存的清理线程运行间隔，默认是120秒。每个120s，相应的线程会进行一次EhCache中数据的清理工作  memoryStoreEvictionPolicy
14         - 当内存缓存达到最大，有新的element加入的时候， 移除缓存中element的策略。默认是LRU（最近最少使用），可选的有LFU（最不常使用）和FIFO（先进先出） -->
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16     <defaultCache maxElementsInMemory="1000"
17         maxElementsOnDisk="10000000" eternal="false" overflowToDisk="false"
18         timeToIdleSeconds="120" timeToLiveSeconds="120"
19         diskExpiryThreadIntervalSeconds="120" memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
20     </defaultCache>
21 </ehcache>

View Code
　　　　

　　　　　　　　　　3.3.4、在mapper映射文件中设置cache标签的type

　　　　　　　　　　　　　　　　　　


　　　　　　　　　　3.3.5、这样就整合完成了。

四、总结

　　　　　　看了一遍之后，是不是觉得都不难，其实确实是不难，明白了怎么回事就差不多了，但是到了实际用起来又是一回事，现在只是知道是什么，怎么去用还需要等到实际开发中慢慢体会。这里提一下，使用二级缓存的局限性

　　　　　　二级缓存对细粒度的数据缓存效果不好，什么意思呢？

　　　　　　　　　　场景：对商品信息进行缓存，由于商品信息查询访问量大，但是要求用户每次查询都是最新的商品信息，此时如果使用二级缓存，就无法实现当一个商品发生变化只刷新该商品的缓存信息而不刷新其他商品缓存信息，因为二级缓存是mapper级别的，当一个商品的信息发送更新，所有的商品信息缓存数据都会清空

　　　　　　　　　　解决此类问题，需要在业务层根据需要对数据有针对性的缓存，比如可以对经常变化的 数据操作单独放到另一个namespace的mapper中

　　　　　　其他没什么，这个是顺带说一下，具体开发中肯定会有很多对应的方法的，不过二级缓存确实有这样的缺点。有问题就有解决的方法。

　　　　　　

　　　　　　mybatis差不多就快要结束了，下一节将讲与spring整合和逆向工程了。加油。