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牛逼!深挖 Mybatis 源码:缓存模块

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MyBatis 中的缓存分为一级缓存、二级缓存,但在本质上是相同的,它们使用的都是 Cache 接口的实现。在这篇文章里,我们就来分析 Cache 接口以及多个实现类的具体实现。

1 Cache 组件

MyBatis 中缓存模块相关的代码位于 org.apache.ibatis.cache 包 下,其中 Cache 接口 是缓存模块中最核心的接口,它定义了所有缓存的基本行为。

public interface Cache {

  /**
   * 获取当前缓存的 Id
   */
  String getId();

  /**
   * 存入缓存的 key 和 value,key 一般为 CacheKey对象
   */
  void putObject(Object key, Object value);

  /**
   * 根据 key 获取缓存值
   */
  Object getObject(Object key);

  /**
   * 删除指定的缓存项
   */
  Object removeObject(Object key);

  /**
   * 清空缓存
   */
  void clear();

  /**
   * 获取缓存的大小
   */
  int getSize();

  /**
   * !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
   * 获取读写锁,可以看到,这个接口方法提供了默认的实现!!
   * 这是 Java8 的新特性!!只是平时开发时很少用到!!!
   * !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
   */
  default ReadWriteLock getReadWriteLock() {
    return null;
  }
}
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如下图所示,Cache 接口 的实现类有很多,但大部分都是装饰器,只有 PerpetualCache 提供了 Cache 接口 的基本实现。

1.1 PerpetualCache

PerpetualCache(Perpetual:永恒的,持续的)在缓存模块中扮演着被装饰的角色,其实现比较简单,底层使用 HashMap 记录缓存项,也是通过该 HashMap 对象 的方法实现的 Cache 接口 中定义的相应方法。

public class PerpetualCache implements Cache {

  // Cache对象 的唯一标识
  private final String id;

  // 其所有的缓存功能实现,都是基于 JDK 的 HashMap 提供的方法
  private Map<Object, Object> cache = new HashMap<>();

  public PerpetualCache(String id) {
    this.id = id;
  }

  @Override
  public String getId() {
    return id;
  }

  @Override
  public int getSize() {
    return cache.size();
  }

  @Override
  public void putObject(Object key, Object value) {
    cache.put(key, value);
  }

  @Override
  public Object getObject(Object key) {
    return cache.get(key);
  }

  @Override
  public Object removeObject(Object key) {
    return cache.remove(key);
  }

  @Override
  public void clear() {
    cache.clear();
  }

  /**
   * 其重写了 Object 中的 equals() 和 hashCode()方法,两者都只关心 id字段
   */
  @Override
  public boolean equals(Object o) {
    if (getId() == null) {
      throw new CacheException("Cache instances require an ID.");
    }
    if (this == o) {
      return true;
    }
    if (!(o instanceof Cache)) {
      return false;
    }

    Cache otherCache = (Cache) o;
    return getId().equals(otherCache.getId());
  }

  @Override
  public int hashCode() {
    if (getId() == null) {
      throw new CacheException("Cache instances require an ID.");
    }
    return getId().hashCode();
  }
}
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下面来看一下 cache.decorators 包 下提供的装饰器,它们都直接实现了 Cache 接口,扮演着装饰器的角色。这些装饰器会在 PerpetualCache 的基础上提供一些额外的功能,通过多个组合后满足一个特定的需求。

1.2 BlockingCache

BlockingCache 是阻塞版本的缓存装饰器,它会保证只有一个线程到数据库中查找指定 key 对应的数据。

public class BlockingCache implements Cache {

  // 阻塞超时时长
  private long timeout;
  // 持有的被装饰者
  private final Cache delegate;
  // 每个 key 都有其对应的 ReentrantLock锁对象
  private final ConcurrentHashMap<Object, ReentrantLock> locks;

  // 初始化 持有的持有的被装饰者 和 锁集合
  public BlockingCache(Cache delegate) {
    this.delegate = delegate;
    this.locks = new ConcurrentHashMap<>();
  }
}
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假设 线程 A 在 BlockingCache 中未查找到 keyA 对应的缓存项时,线程 A 会获取 keyA 对应的锁,这样,线程 A 在后续查找 keyA 时,其它线程会被阻塞。

  // 根据 key 获取锁对象,然后上锁
  private void acquireLock(Object key) {
    // 获取 key 对应的锁对象
    Lock lock = getLockForKey(key);
    // 获取锁,带超时时长
    if (timeout > 0) {
      try {
        boolean acquired = lock.tryLock(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
        if (!acquired) { // 超时,则抛出异常
          throw new CacheException("Couldn't get a lock in " + timeout + " for the key " +  key + " at the cache " + delegate.getId());
        }
      } catch (InterruptedException e) {
        // 如果获取锁失败,则阻塞一段时间
        throw new CacheException("Got interrupted while trying to acquire lock for key " + key, e);
      }
    } else {
      // 上锁
      lock.lock();
    }
  }

  private ReentrantLock getLockForKey(Object key) {
    // Java8 新特性,Map系列类 中新增的方法
    // V computeIfAbsent(K key, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction)
    // 表示,若 key 对应的 value 为空,则将第二个参数的返回值存入该 Map集合 并返回
    return locks.computeIfAbsent(key, k -> new ReentrantLock());
  }
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假设 线程 A 从数据库中查找到 keyA 对应的结果对象后,将结果对象放入到 BlockingCache 中,此时 线程 A 会释放 keyA 对应的锁,唤醒阻塞在该锁上的线程。其它线程即可从 BlockingCache 中获取 keyA 对应的数据,而不是再次访问数据库。

  @Override
  public void putObject(Object key, Object value) {
    try {
      // 存入 key 和其对应的缓存项
      delegate.putObject(key, value);
    } finally {
      // 最后释放锁
      releaseLock(key);
    }
  }

  private void releaseLock(Object key) {
    ReentrantLock lock = locks.get(key);
    // 锁是否被当前线程持有
    if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
      // 是,则释放锁
      lock.unlock();
    }
  }
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1.3 FifoCache 和 LruCache

在很多场景中,为了控制缓存的大小,系统需要按照一定的规则清理缓存。FifoCache 是先入先出版本的装饰器,当向缓存添加数据时,如果缓存项的个数已经达到上限,则会将缓存中最老(即最早进入缓存)的缓存项删除。

public class FifoCache implements Cache {

  // 被装饰对象
  private final Cache delegate;
  // 用一个 FIFO 的队列记录 key 的顺序,其具体实现为 LinkedList
  private final Deque<Object> keyList;
  // 决定了缓存的容量上限
  private int size;

  // 国际惯例,通过构造方法初始化自己的属性,缓存容量上限默认为 1024个
  public FifoCache(Cache delegate) {
    this.delegate = delegate;
    this.keyList = new LinkedList<>();
    this.size = 1024;
  }

  @Override
  public String getId() {
    return delegate.getId();
  }

  @Override
  public int getSize() {
    return delegate.getSize();
  }

  public void setSize(int size) {
    this.size = size;
  }

  @Override
  public void putObject(Object key, Object value) {
    // 存储缓存项之前,先在 keyList 中注册
    cycleKeyList(key);
    // 存储缓存项
    delegate.putObject(key, value);
  }

  private void cycleKeyList(Object key) {
    // 在 keyList队列 中注册要添加的 key
    keyList.addLast(key);
    // 如果注册这个 key 会超出容积上限,则把最老的一个缓存项清除掉
    if (keyList.size() > size) {
      Object oldestKey = keyList.removeFirst();
      delegate.removeObject(oldestKey);
    }
  }

  @Override
  public Object getObject(Object key) {
    return delegate.getObject(key);
  }

  @Override
  public Object removeObject(Object key) {
    return delegate.removeObject(key);
  }

  // 除了清理缓存项,还要清理 key 的注册列表
  @Override
  public void clear() {
    delegate.clear();
    keyList.clear();
  }

}
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LruCache 是按照"近期最少使用算法"(Least Recently Used, LRU)进行缓存清理的装饰器,在需要清理缓存时,它会清除最近最少使用的缓存项。

public class LruCache implements Cache {

  // 被装饰者
  private final Cache delegate;
  // 这里使用的是 LinkedHashMap,它继承了 HashMap,但它的元素是有序的
  private Map<Object, Object> keyMap;
  // 最近最少被使用的缓存项的 key
  private Object eldestKey;

  // 国际惯例,构造方法中进行属性初始化
  public LruCache(Cache delegate) {
    this.delegate = delegate;
    // 这里初始化了 keyMap,并定义了 eldestKey 的取值规则
    setSize(1024);
  }

  public void setSize(final int size) {
    // 初始化 keyMap,同时指定该 Map 的初始容积及加载因子,第三个参数true 表示 该LinkedHashMap
    // 记录的顺序是 accessOrder,即,LinkedHashMap.get()方法 会改变其中元素的顺序
    keyMap = new LinkedHashMap<Object, Object>(size, .75F, true) {
      private static final long serialVersionUID = 4267176411845948333L;

      // 当调用 LinkedHashMap.put()方法 时,该方法会被调用
      @Override
      protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Object, Object> eldest) {
        boolean tooBig = size() > size;
        if (tooBig) {
          // 当已达到缓存上限,更新 eldestKey字段,后面将其删除
          eldestKey = eldest.getKey();
        }
        return tooBig;
      }
    };
  }

  // 存储缓存项
  @Override
  public void putObject(Object key, Object value) {
    delegate.putObject(key, value);
    // 记录缓存项的 key,超出容量则清除最久未使用的缓存项
    cycleKeyList(key);
  }

  private void cycleKeyList(Object key) {
    keyMap.put(key, key);
    // eldestKey 不为空,则表示已经达到缓存上限
    if (eldestKey != null) {
      // 清除最久未使用的缓存
      delegate.removeObject(eldestKey);
      // 制空
      eldestKey = null;
    }
  }

  @Override
  public Object getObject(Object key) {
    // 访问 key元素 会改变该元素在 LinkedHashMap 中的顺序
    keyMap.get(key); //touch
    return delegate.getObject(key);
  }

  @Override
  public String getId() {
    return delegate.getId();
  }

  @Override
  public int getSize() {
    return delegate.getSize();
  }

  @Override
  public Object removeObject(Object key) {
    return delegate.removeObject(key);
  }

  @Override
  public void clear() {
    delegate.clear();
    keyMap.clear();
  }

}
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1.4 SoftCache 和 WeakCache

在分析 SoftCache 和 WeakCache 实现之前,我们再温习一下 Java 提供的 4 种引用类型,强引用 StrongReference、软引用 SoftReference、弱引用 WeakReference 和虚引用 PhantomReference。

  • 强引用 平时用的最多的,如 Object obj = new Object(),新建的 Object 对象 就是被强引用的。如果一个对象被强引用,即使是 JVM 内存空间不足,要抛出 OutOfMemoryError 异常,GC 也绝不会回收该对象。
  • 软引用 仅次于强引用的一种引用,它使用类 SoftReference 来表示。当 JVM 内存不足时,GC 会回收那些只被软引用指向的对象,从而避免内存溢出。软引用适合引用那些可以通过其他方式恢复的对象,例如, 数据库缓存中的对象就可以从数据库中恢复,所以软引用可以用来实现缓存,下面要介绍的 SoftCache 就是通过软引用实现的。
    另外,由于在程序使用软引用之前的某个时刻,其所指向的对象可能己经被 GC 回收掉了,所以通过 Reference.get()方法 来获取软引用所指向的对象时,总是要通过检查该方法返回值是否为 null,来判断被软引用的对象是否还存活。
  • 弱引用 弱引用使用 WeakReference 表示,它不会阻止所引用的对象被 GC 回收。在 JVM 进行垃圾回收时,如果指向一个对象的所有引用都是弱引用,那么该对象会被回收。 所以,只被弱引用所指向的对象,其生存周期是 两次 GC 之间 的这段时间,而只被软引用所指向的对象可以经历多次 GC,直到出现内存紧张的情况才被回收。
  • 虚引用 最弱的一种引用类型,由类 PhantomReference 表示。虚引用可以用来实现比较精细的内存使用控制,但很少使用。
  • 引用队列(ReferenceQueue ) 很多场景下,我们的程序需要在一个对象被 GC 时得到通知,引用队列就是用于收集这些信息的队列。在创建 SoftReference 对象 时,可以为其关联一个引用队列,当 SoftReference 所引用的对象被 GC 时, JVM 就会将该 SoftReference 对象 添加到与之关联的引用队列中。当需要检测这些通知信息时,就可以从引用队列中获取这些 SoftReference 对象。不仅是 SoftReference,弱引用和虚引用都可以关联相应的队列。

现在来看一下 SoftCache 的具体实现。

public class SoftCache implements Cache {

  // 这里使用了 LinkedList 作为容器,在 SoftCache 中,最近使用的一部分缓存项不会被 GC
  // 这是通过将其 value 添加到 hardLinksToAvoidGarbageCollection集合 实现的(即,有强引用指向其value)
  private final Deque<Object> hardLinksToAvoidGarbageCollection;
  // 引用队列,用于记录已经被 GC 的缓存项所对应的 SoftEntry对象
  private final ReferenceQueue<Object> queueOfGarbageCollectedEntries;
  // 持有的被装饰者
  private final Cache delegate;
  // 强连接的个数,默认为 256
  private int numberOfHardLinks;

  // 构造方法进行属性的初始化
  public SoftCache(Cache delegate) {
    this.delegate = delegate;
    this.numberOfHardLinks = 256;
    this.hardLinksToAvoidGarbageCollection = new LinkedList<>();
    this.queueOfGarbageCollectedEntries = new ReferenceQueue<>();
  }

  private static class SoftEntry extends SoftReference<Object> {
    private final Object key;

    SoftEntry(Object key, Object value, ReferenceQueue<Object> garbageCollectionQueue) {
      // 指向 value 的引用是软引用,并且关联了 引用队列
      super(value, garbageCollectionQueue);
      // 强引用
      this.key = key;
    }
  }

  @Override
  public void putObject(Object key, Object value) {
    // 清除已经被 GC 的缓存项
    removeGarbageCollectedItems();
    // 添加缓存
    delegate.putObject(key, new SoftEntry(key, value, queueOfGarbageCollectedEntries));
  }

  private void removeGarbageCollectedItems() {
    SoftEntry sv;
    // 遍历 queueOfGarbageCollectedEntries集合,清除已经被 GC 的缓存项 value
    while ((sv = (SoftEntry) queueOfGarbageCollectedEntries.poll()) != null) {
      delegate.removeObject(sv.key);
    }
  }

  @Override
  public Object getObject(Object key) {
    Object result = null;
    @SuppressWarnings("unchecked") // assumed delegate cache is totally managed by this cache
      // 用一个软引用指向 key 对应的缓存项
      SoftReference<Object> softReference = (SoftReference<Object>) delegate.getObject(key);
    // 检测缓存中是否有对应的缓存项
    if (softReference != null) {
      // 获取 softReference 引用的 value
      result = softReference.get();
      // 如果 softReference 引用的对象已经被 GC,则从缓存中清除对应的缓存项
      if (result == null) {
        delegate.removeObject(key);
      } else {
        synchronized (hardLinksToAvoidGarbageCollection) {
          // 将缓存项的 value 添加到 hardLinksToAvoidGarbageCollection集合 中保存
          hardLinksToAvoidGarbageCollection.addFirst(result);
          // 如果 hardLinksToAvoidGarbageCollection 的容积已经超过 numberOfHardLinks
          // 则将最老的缓存项从 hardLinksToAvoidGarbageCollection 中清除,FIFO
          if (hardLinksToAvoidGarbageCollection.size() > numberOfHardLinks) {
            hardLinksToAvoidGarbageCollection.removeLast();
          }
        }
      }
    }
    return result;
  }

  @Override
  public Object removeObject(Object key) {
    // 清除指定的缓存项之前,也会先清理被 GC 的缓存项
    removeGarbageCollectedItems();
    return delegate.removeObject(key);
  }


  @Override
  public void clear() {
    synchronized (hardLinksToAvoidGarbageCollection) {
      // 清理强引用集合
      hardLinksToAvoidGarbageCollection.clear();
    }
    // 清理被 GC 的缓存项
    removeGarbageCollectedItems();
    // 清理最底层的缓存项
    delegate.clear();
  }

  @Override
  public String getId() {
    return delegate.getId();
  }

  @Override
  public int getSize() {
    removeGarbageCollectedItems();
    return delegate.getSize();
  }

  public void setSize(int size) {
    this.numberOfHardLinks = size;
  }

}
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WeakCache 的实现与 SoftCache 基本类似,唯一的区别在于其中使用 WeakEntry(继承了 WeakReference)封装真正的 value 对象,其他实现完全一样。

另外,还有 ScheduledCache、LoggingCache、SynchronizedCache、SerializedCache 等。ScheduledCache 是周期性清理缓存的装饰器,它的 clearInterval 字段 记录了两次缓存清理之间的时间间隔,默认是一小时,lastClear 字段 记录了最近一次清理的时间戳。 ScheduledCache 的 getObject()、putObject()、removeObject() 等核心方法,在执行时都会根据这两个字段检测是否需要进行清理操作,清理操作会清空缓存中所有缓存项。

LoggingCache 在 Cache 的基础上提供了日志功能,它通过 hit 字段 和 request 字段 记录了 Cache 的命中次数和访问次数。在 LoggingCache.getObject()方法 中,会统计命中次数和访问次数 这两个指标,井按照指定的日志输出方式输出命中率。

SynchronizedCache 通过在每个方法上添加 synchronized 关键字,为 Cache 添加了同步功能,有点类似于 JDK 中 Collections 的 SynchronizedCollection 内部类。

SerializedCache 提供了将 value 对象 序列化的功能。SerializedCache 在添加缓存项时,会将 value 对应的 Java 对象 进行序列化,井将序列化后的 byte[]数组 作为 value 存入缓存 。 SerializedCache 在获取缓存项时,会将缓存项中的 byte[]数组 反序列化成 Java 对象。不使用 SerializedCache 装饰器 进行装饰的话,每次从缓存中获取同一 key 对应的对象时,得到的都是同一对象,任意一个线程修改该对象都会影响到其他线程,以及缓存中的对象。而使用 SerializedCache 每次从缓存中获取数据时,都会通过反序列化得到一个全新的对象。 SerializedCache 使用的序列化方式是 Java 原生序列化。

2 CacheKey

在 Cache 中唯一确定一个缓存项,需要使用缓存项的 key 进行比较,MyBatis 中因为涉及 动态 SQL 等多方面因素, 其缓存项的 key 不能仅仅通过一个 String 表示,所以 MyBatis 提供了 CacheKey 类 来表示缓存项的 key,在一个 CacheKey 对象 中可以封装多个影响缓存项的因素。 CacheKey 中可以添加多个对象,由这些对象共同确定两个 CacheKey 对象 是否相同。

public class CacheKey implements Cloneable, Serializable {

  private static final long serialVersionUID = 1146682552656046210L;

  public static final CacheKey NULL_CACHE_KEY = new NullCacheKey();

  private static final int DEFAULT_MULTIPLYER = 37;
  private static final int DEFAULT_HASHCODE = 17;

  // 参与计算hashcode,默认值DEFAULT_MULTIPLYER = 37
  private final int multiplier;
  // 当前CacheKey对象的hashcode,默认值DEFAULT_HASHCODE = 17
  private int hashcode;
  // 校验和
  private long checksum;
  private int count;

  // 由该集合中的所有元素 共同决定两个CacheKey对象是否相同,一般会使用一下四个元素
  // MappedStatement的id、查询结果集的范围参数(RowBounds的offset和limit)
  // SQL语句(其中可能包含占位符"?")、SQL语句中占位符的实际参数
  private List<Object> updateList;

  // 构造方法初始化属性
  public CacheKey() {
    this.hashcode = DEFAULT_HASHCODE;
    this.multiplier = DEFAULT_MULTIPLYER;
    this.count = 0;
    this.updateList = new ArrayList<>();
  }

  public CacheKey(Object[] objects) {
    this();
    updateAll(objects);
  }

  public void update(Object object) {
    int baseHashCode = object == null ? 1 : ArrayUtil.hashCode(object);
    // 重新计算count、checksum和hashcode的值
    count++;
    checksum += baseHashCode;
    baseHashCode *= count;
    hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;
    // 将object添加到updateList集合
    updateList.add(object);
  }

  public int getUpdateCount() {
    return updateList.size();
  }

  public void updateAll(Object[] objects) {
    for (Object o : objects) {
      update(o);
    }
  }

  /**
   * CacheKey重写了 equals() 和 hashCode()方法,这两个方法使用上面介绍
   * 的 count、checksum、hashcode、updateList 比较两个 CacheKey对象 是否相同
   */
  @Override
  public boolean equals(Object object) {
    // 如果为同一对象,直接返回 true
    if (this == object) {
      return true;
    }
    // 如果 object 都不是 CacheKey类型,直接返回 false
    if (!(object instanceof CacheKey)) {
      return false;
    }

    // 类型转换一下
    final CacheKey cacheKey = (CacheKey) object;

    // 依次比较 hashcode、checksum、count,如果不等,直接返回 false
    if (hashcode != cacheKey.hashcode) {
      return false;
    }
    if (checksum != cacheKey.checksum) {
      return false;
    }
    if (count != cacheKey.count) {
      return false;
    }

    // 比较 updateList 中的元素是否相同,不同直接返回 false
    for (int i = 0; i < updateList.size(); i++) {
      Object thisObject = updateList.get(i);
      Object thatObject = cacheKey.updateList.get(i);
      if (!ArrayUtil.equals(thisObject, thatObject)) {
        return false;
      }
    }
    return true;
  }

  @Override
  public int hashCode() {
    return hashcode;
  }

  @Override
  public String toString() {
    StringJoiner returnValue = new StringJoiner(":");
    returnValue.add(String.valueOf(hashcode));
    returnValue.add(String.valueOf(checksum));
    updateList.stream().map(ArrayUtil::toString).forEach(returnValue::add);
    return returnValue.toString();
  }

  @Override
  public CacheKey clone() throws CloneNotSupportedException {
    CacheKey clonedCacheKey = (CacheKey) super.clone();
    clonedCacheKey.updateList = new ArrayList<>(updateList);
    return clonedCacheKey;
  }

}
复制代码

全文完!

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