Mybatis延迟加载和查询缓存
延迟加载
在进行数据查询时，为了提高数据库查询性能，尽量使用单表查询，因为单表查询比多表关联查询速度要快。
如果查询单表就可以满足需求，一开始先查询单表，当需要关联信息时，再关联查询，当需要关联信息再查询这个叫延迟加载。
mybatis中resultMap提供延迟加载功能，通过resultMap配置延迟加载。
Mybatis实现延迟加载
在全局配置参数设置打开延迟加载总开关
<!-- 全局配置参数 -->
<settings>
<!-- 延迟加载总开关 -->
<setting name="lazyLoadingEnabled" value="true" />
<!-- 设置按需加载 -->
<setting name="aggressiveLazyLoading" value="false" />
</settings>
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设置项 描述 允许值 默认值
lazyLoadingEnabled 全局性设置懒加载。如果设为‘false’，则所有相关联的都会被初始化加载。 true | false false
aggressiveLazyLoading 当设置为‘true’的时候，懒加载的对象可能被任何懒属性全部加载。否则，每个属性都按需加载。 true | false true
查询订单及用户的信息，一对一查询。
刚开始只查询订单信息
当需要用户时调用 Orders类中的getUser()方法执行延迟加载 ，向数据库发出sql。
配置mapper.xml延迟加载使用resultMap
<!-- 一对一查询延迟加载
开始只查询用户订单，对用户信息进行延迟加载
-->
<select id="findOrderUserListLazyLoading" resultMap="orderUserListLazyLoading" >
SELECT
*
FROM
Orders
</select>
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配置resultMap设置延迟加载的对象
<!-- 一对一延迟加载的配置 -->
<resultMap type="orders" id="orderUserListLazyLoading">
<!-- 完成订单信息的映射配置 -->
<!-- id订单关联用户查询的唯一标识 -->
<id property="id" column="id" />
<result property="userId" column="user_id" />
<result property="number" column="number" />
<result property="createtime" column="createtime" />
<result property="note" column="note" />
<!--
配置用户信息的延迟加载
select：延迟加载执行的sql所在的statement的id，如果不在同一个namespace需要加上 namespace
sql：根据用户id查询用户信息
column：关联查询的列(和需要查询信息关联的字段 --- >user_id)
property：将关联查询的用户信息设置到Orders的那个属性
-->
<association property="user" select="com.syj.mybatis.mapper.UserMapper.findUserById" column="user_id">
</association>
</resultMap>
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编写mapper接口
// 五、配置延迟加载
public List<Orders> findOrderUserListLazyLoading() throws Exception;
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测试代码：
/**
*
* @Title: testFindOrderMapperCustomerResultMap
* @Description: 一对一查询延迟加载
* @param @throws Exception
* @return void
*/
@Test
public void testFindOrderUserListLazyLoading() throws Exception {
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
// 创建mapper代理对象
OrderMapperCustomer orderMapperCustomer = sqlSession.getMapper(OrderMapperCustomer.class);
List<Orders> list = orderMapperCustomer.findOrderUserListLazyLoading();
// 执行延迟加载，发出sql语句
User user = list.get(0).getUser();
System.out.prin tln(user);
}
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一对多延迟加载
一对多延迟加载的方法同一对一延迟加载，在collection标签中配置select内容。
resultType、resultMap、延迟加载使用场景总结
延迟加载：
延迟加载实现的方法多种多样，在只查询单表就可以满足需求，为了提高数据库查询性能使用延迟加载，再查询关联信息。
mybatis提供延迟加载的功能用于service层。
resultType
作用：
将查询结果按照sql列名pojo属性名一致性映射到pojo中。
场合：
常见一些明细记录的展示，将关联查询信息全部展示在页面时，此时可直接使用resultType将每一条记录映射pojo中，在前端页面遍历list（list中是pojo）即可
resultMap：
使用association和collection完成一对一和一对多高级映射。
association：
作用：
将关联查询信息映射到一个pojo类中。
场合：
为了方便获取关联信息可以使用association将关联订单映射为pojo，比如：查询订单及关联用户信息。
collection：
作用：
将关联查询信息映射到一个list集合中。
场合：
为了方便获取关联信息可以使用collection将关联信息映射到list集合中，比如：查询用户权限范围模块和功能，可使用collection将模块和功能列表映射到list中。
查询缓存
mybatis提供一级缓存和二级缓存
mybatis一级缓存是一个SqlSession级别，sqlsession只能访问自己的一级缓存的数据，二级缓存是跨sqlSession，是mapper级别的缓存，对于mapper级别的缓存不同的sqlsession是可以共享的。
一级缓存
原理：
第一次发出一个查询sql，sql查询结果写入sqlsession的一级缓存中，缓存使用的数据结构是一个map<key,value>
key：hashcode+sql+sql输入参数+输出参数（sql的唯一标识）
value：用户信息
同一个sqlsession再次发出相同的sql，就从缓存中取不走数据库。如果两次中间出现commit操作（修改、添加、删除），本sqlsession中的一级缓存区域全部清空，下次再去缓存中查询不到所以要从数据库查询，从数据库查询到再写入缓存。
每次查询都先从缓存中查询：localCache是一级缓存的数据
如果缓存中查询到则将缓存数据直接返回。
如果缓存中查询到则将缓存数据直接返回：
mybatis默认支持一级缓存不需要配置。
注意：mybatis和spring整合后进行mapper代理开发，不支持一级缓存，mybatis和spring整合，spring按照mapper的模板去生成mapper代理对象，模板中在最后统一关闭sqlsession。
一级缓存的测试：
@Test
public void testFindUserById() throws Exception {
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
// 第一次查询用户id为1的用户
User user = userMapper.findUserById(1);
System.out.println(user);
// 更新查询的数据信息
user.setUsername("测试用户2");
userMapper.updateUser(user);
sqlSession.commit();
// 第二次查询用户id为1的用户
User user2 = userMapper.findUserById(1);
System.out.println(user2);
sqlSession.close();
}
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二级缓存
二级缓存的原理:
相比于一级缓存二级缓存更加的重要
mybatis和spring整合后进行mapper代理开发，不支持一级缓存，mybatis和spring整合，spring按照mapper的模板去生成mapper代理对象，模板中在最后统一关闭sqlsession
二级缓存的范围是mapper级别（mapper同一个命名空间），mapper以命名空间为单位创建缓存数据结构，结构是map<key、value>。
每次查询先看是否开启二级缓存，如果开启从二级缓存的数据结构中取缓存数据，
如果从二级缓存没有取到，再从一级缓存中找，如果一级缓存也没有，从数据库查询。
mybatis二级缓存的配置
在核心配置文件SqlMapConfig.xml中加入
<!-- 开启二级缓存 -->
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>
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属性 描述 允许值 默认值
cacheEnabled 对在此配置文件下的所有cache 进行全局性开/关设置。 true false true
要在你的Mapper映射文件中添加一行： <cache /> ，表示此mapper开启二级缓存。
<cache />
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查询结果映射的pojo序列化
mybatis二级缓存需要将查询结果映射的pojo实现 java.io.serializable接口，如果不实现则抛出异常：
org.apache.ibatis.cache.CacheException: Error serializing object. Cause: java.io.NotSerializableException: cn.itcast.mybatis.po.User
二级缓存可以将内存的数据写到磁盘，存在对象的序列化和反序列化，所以要实现java.io.serializable接口。
如果结果映射的pojo中还包括了pojo，都要实现java.io.serializable接口。
二级缓存的禁用
对于变化频率较高的sql，需要禁用二级缓存：
在statement中设置useCache=false可以禁用当前select语句的二级缓存，即每次查询都会发出sql去查询，默认情况是true，即该sql使用二级缓存。
刷新缓存
如果sqlsession操作commit操作，对二级缓存进行刷新（全局清空）。
设置statement的flushCache是否刷新缓存，默认值是true。
测试代码：
// 二级缓存的测试
@Test
public void testCache2() throws Exception {
SqlSession sqlSession1 = sqlSessionFactory.openSession();
SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
SqlSession sqlSession3 = sqlSessionFactory.openSession();
UserMapper userMapper1 = sqlSession1.getMapper(UserMapper.class);
UserMapper userMapper2 = sqlSession2.getMapper(UserMapper.class);
UserMapper userMapper3 = sqlSession3.getMapper(UserMapper.class);
// 第一次查询用户id为1的用户
User user = userMapper1.findUserById(1);
System.out.println(user);
sqlSession1.close();
// 中间修改用户要清空缓存，目的防止查询出脏数据
/*
user.setUsername("测试用户2");
userMapper3.updateUser(user);
sqlSession3.commit(); sqlSession3.close();
*/
// 第二次查询用户id为1的用户
User user2 = userMapper2.findUserById(1);
System.out.println(user2);
sqlSession2.close();
}
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mybatis的cache参数配置
mybatis的cache参数只适用于mybatis维护缓存。
flushInterval（刷新间隔）可以被设置为任意的正整数，而且它们代表一个合理的毫秒形式的时间段。默认情况是不设置，也就是没有刷新间隔，缓存仅仅调用语句时刷新。
size（引用数目）可以被设置为任意正整数，要记住你缓存的对象数目和你运行环境的可用内存资源数目。默认值是1024。
readOnly（只读）属性可以被设置为true或false。只读的缓存会给所有调用者返回缓存对象的相同实例。因此这些对象不能被修改。这提供了很重要的性能优势。可读写的缓存会返回缓存对象的拷贝（通过序列化）。这会慢一些，但是安全，因此默认是false。
如例：
<cache eviction="FIFO" flushInterval="60000" size="512" readOnly="true"/>
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这个更高级的配置创建了一个 FIFO 缓存,并每隔 60 秒刷新,存数结果对象或列表的 512 个引用,而且返回的对象被认为是只读的,因此在不同线程中的调用者之间修改它们会导致冲突。可用的收回策略有, 默认的是 LRU:
LRU – 最近最少使用的:移除最长时间不被使用的对象。
FIFO – 先进先出:按对象进入缓存的顺序来移除它们。
SOFT – 软引用:移除基于垃圾回收器状态和软引用规则的对象。
WEAK – 弱引用:更积极地移除基于垃圾收集器状态和弱引用规则的对象。
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