博客
关于我
你凭什么说Spring会导致MyBatis的一级缓存失效
阅读量:342 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1985 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

Spring和MyBatis集成后,一级缓存失效的原因及解决方案

近年来,关于Spring和MyBatis集成后导致MyBatis的一级缓存失效的说法屡见不鲜。这一现象确实引起了开发者的诸多困惑和不满。为了弄清楚真相,我决定深入研究这一问题。

一、初步分析

首先,我编写了一个简单的测试代码,验证一级缓存是否正常工作。代码如下:

AnnotationConfigApplicationContext annotationConfigApplicationContext;@Beforepublic void init() {    annotationConfigApplicationContext = new AnnotationConfigApplicationContext(AppConfig.class);}@Testpublic void selectTest() {    TestMapper bean = annotationConfigApplicationContext.getBean(TestMapper.class);    List
users = bean.selectUser("周六"); System.out.println(users); List
users1 = bean.selectUser("周六"); System.out.println(users == users1);}

根据MyBatis的一级缓存规则,理论上这两次查询应命中缓存。但测试结果显示,两次查询都直接从数据库查询,缓存未命中。这表明Spring确实导致了MyBatis的一级缓存失效。

二、源码分析

为了找出原因,我决定查看源码。发现MyBatis在Spring集成后,SqlSession被替换成了SqlSessionTemplate。SqlSessionTemplate继承了SqlSession接口,并使用JDK动态代理实现。动态代理的InvocationHandler在处理每个方法调用时,获取了不同的SqlSession。这意味着每次查询使用的是不同的SqlSession,自然无法命中一级缓存。

进一步分析发现,SqlSessionTemplate的selectList方法调用了sqlSessionProxy的selectList,而sqlSessionProxy又是一个动态代理。每次调用都会创建新的SqlSession,这与MyBatis的一级缓存规则不符。

三、解决方案

为了验证这一点,我尝试在代码中添加事务管理。通过获取DataSourceTransactionManager并启动一个事务,确保两次查询使用同一个SqlSession。修改后的代码如下:

@Testpublic void selectTest() {    TestMapper bean = annotationConfigApplicationContext.getBean(TestMapper.class);    DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = annotationConfigApplicationContext.getBean(DataSourceTransactionManager.class);    TransactionStatus transaction = dataSourceTransactionManager.getTransaction(new DefaultTransactionDefinition());    List
users = bean.selectUser("周六"); System.out.println(users); List
users1 = bean.selectUser("周六"); System.out.println(users == users1); dataSourceTransactionManager.commit();}

此时,两次查询使用了同一个SqlSession,一级缓存成功命中。

四、总结

Spring和MyBatis集成后,一级缓存失效的原因是SqlSession被动态代理替换,导致每次查询使用不同的SqlSession。通过启用事务管理,确保使用同一个SqlSession,从而解决了问题。

这次调试不仅让我对Spring整合MyBatis有了更深入的理解,也让我对动态代理有了更深刻的认识。后续我将继续分享我的学习心得。

转载地址:http://tqye.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>