日志

如果一个数据库的操作出现了异常，这时候我们需要排错，日志就是最好的助手。

之前使用的是输出语句或者debug。现在使用的是日志工厂。

在MyBatis中具体使用哪一个日志实现，在设置中进行设定即可。在设定的时候注意区分大小写。

STDOUT_LOGGING

STDOUT_LOGGING标准日志输出。

在MyBatis核心配置文件中，配置日志。

<settings>
    <setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING"/>
</settings>

Log4j

Log4j 是Apache的一个开源项目，通过使用Log4j，我们可以控制日志信息输送的目的地是控制台、文件、GUI组件。

我们可以控制每一条日志的输出格式。

通过定义每一条日志信息的级别，我们能够更加细致地控制日志的生成过程。

通过一个配置文件来灵活地进行配置，而不需要修改应用的代码。

1、导入log4j的包

<dependency>
    <groupId>log4j</groupId>
    <artifactId>log4j</artifactId>
    <version>1.2.17</version>
</dependency>

2、编写 log4j.properties

#将等级为DEBUG的日志信息输出到console和file这两个目的地，console和file的定义在下面的代码
log4j.rootLogger=DEBUG,console,file

#控制台输出的相关设置
log4j.appender.console = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.Target = System.out
log4j.appender.console.Threshold=DEBUG
log4j.appender.console.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=[%c]-%m%n

#文件输出的相关设置
log4j.appender.file = org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.file.File=./log/llx.log
log4j.appender.file.MaxFileSize=10mb
log4j.appender.file.Threshold=DEBUG
log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=[%p][%d{yy-MM-dd}][%c]%m%n

#日志输出级别
log4j.logger.org.mybatis=DEBUG
log4j.logger.java.sql=DEBUG
log4j.logger.java.sql.Statement=DEBUG
log4j.logger.java.sql.ResultSet=DEBUG
log4j.logger.java.sql.PreparedStatement=DEBUG

3、在核心配置文件中配置log4j为日志的实现

<settings>
    <setting name="logImpl" value="LOG4J"/>
</settings>

4、测试代码，可以看到日志的输出结果

log4j的使用：

在要使用Log4j 的类中，导入包 import org.apache.log4j.Logger;

日志对象，参数为当前类的class

static Logger logger = Logger.getLogger(UserDaoTest.class);

日志级别

logger.info("info:进入了testLog4j");
logger.debug("debug:进入了testLog4j");
logger.error("error:进入了testLog4j");

分页

使用分页可以减少数据的处理量。

limit分页

limit语法：

SELECT * from user limit startIndex,pageSize;
SELECT * from user limit 3;  #[0,n]

使用Mybatis实现分页：

1、编写接口方法

List<User> getUserByLimit(Map<String,Integer> map);

2、编写Mapper.xml文件

<!--//分页-->
<select id="getUserByLimit" parameterType="map" resultMap="UserMap">
    select * from  mybatis.user limit #{startIndex},#{pageSize}
</select>

3、测试

@Test
public void getUserByLimit(){
SqlSession sqlSession = MybatisUtils.getSqlSession();
UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
    map.put("startIndex",1);
    map.put("pageSize",2);

    List<User> userList =  mapper.getUserByLimit(map);
    for (User user : userList) {
    System.out.println(user);
    }

    sqlSession.close();
    }

RowBounds分页

不使用SQL实现分页，使用RowBounds进行分页。

1、编写接口方法

List<User> getUserByRowBounds();

2、编写Mapper.xml文件

<select id="getUserByRowBounds" resultMap="UserMap">
    select * from  mybatis.user
</select>

3、测试

@Test
public void getUserByRowBounds(){
SqlSession sqlSession = MybatisUtils.getSqlSession();

//RowBounds实现
RowBounds rowBounds = new RowBounds(1, 2);

//通过Java代码层面实现分页
List<User> userList = sqlSession.selectList("com.llx.dao.UserMapper.getUserByRowBounds",null,rowBounds);

    for (User user : userList) {
    System.out.println(user);
    }

    sqlSession.close();
    }

lombok

lombok是java的一个库，它会自动插入编辑器和构建工具中。在实体类上加上注解后，我们可以不用编写get和set方法，以及构造方法和toString方法等。

使用步骤：

在IDEA中安装lombok插件

在项目中导入lombok的包

<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>1.18.10</version>
</dependency>

在实体类上加上注解即可

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor

lombok中的注解：

@Getter and @Setter
@FieldNameConstants
@ToString
@EqualsAndHashCode
@AllArgsConstructor, @RequiredArgsConstructor and @NoArgsConstructor
@Log, @Log4j, @Log4j2, @Slf4j, @XSlf4j, @CommonsLog, @JBossLog, @Flogger
@Data 
@Builder
@Singular
@Delegate
@Value
@Accessors
@Wither
@SneakyThrows

@Data ：无参构造，get、set、tostring、hashcode，equals

@AllArgsConstructor：有参构造

@NoArgsConstructor：无参构造

@EqualsAndHashCode：equals方法和hashCode方法

@ToString：toString方法

@Getter：get方法

@Setter：set方法

缓存

查询数据库是比较消耗资源的。我们可以将查询的结果放在内存（缓存）中，当再次查询相同的数据时，直接走缓存，不用走数据库。

缓存：存在内存中的临时数据。

将用户经常查询的数据放在缓存（内存）中，用户查询数据不用从磁盘上查询，从缓存中查询。从而提高查询的效率，解决了高并发系统的性能问题。

使用缓存可以减少和数据库的交互次数，减少系统开销，提高系统的效率。

经常查询且不经常改变的数据可以使用缓存。

MyBatis缓存

MyBatis包含一个非常强大的查询缓存特性，它可以非常方便地定制和配置缓存。使用缓存可以极大的提升查询效率。

MyBatis系统中默认定义了两级缓存：一级缓存和二级缓存。

默认情况下，只有一级缓存开启。（SqlSession级别的缓存，也称为本地缓存）
二级缓存需要手动开启和配置，他是基于namespace级别的缓存。
为了提高扩展性，MyBatis定义了缓存接口Cache。我们可以通过实现Cache接口来自定义二级缓存。

一级缓存

一级缓存也叫本地缓存： SqlSession。

与数据库同一次会话期间查询到的数据会放在本地缓存中。
以后如果需要获取相同的数据，直接从缓存中拿，没必须再去查询数据库。

测试在一个Sesion中查询两次相同记录：

缓存失效的情况：

查询不同的东西
增删改操作，可能会改变原来的数据，所以必定会刷新缓存！
查询不同的Mapper.xml
手动清理缓存！

一级缓存默认是开启的，只在一次SqlSession中有效，也就是拿到连接到关闭连接这个区间段！

一级缓存就是一个Map。

二级缓存

二级缓存也叫全局缓存，一级缓存作用域太低了，所以诞生了二级缓存。

基于namespace级别的缓存，一个名称空间，对应一个二级缓存。

工作机制：

一个会话查询一条数据，这个数据就会被放在当前会话的一级缓存中
如果当前会话关闭了，这个会话对应的一级缓存就没了；但是我们想要的是，会话关闭了，一级缓存中的数据被保存到二级缓存中
新的会话查询信息，就可以从二级缓存中获取内容
不同的mapper查出的数据会放在自己对应的缓存（map）中

步骤：

开启全局缓存

<!--显示地开启全局缓存-->
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>

在要使用二级缓存的Mapper中开启

<!--在当前Mapper.xml中使用二级缓存-->
<cache/>

也可以自定义参数

<!--在当前Mapper.xml中使用二级缓存-->
<cache  eviction="FIFO"
       flushInterval="60000"
       size="512"
       readOnly="true"/>

测试

我们需要将实体类序列化，否则就会报错:

Caused by: java.io.NotSerializableException: com.kuang.pojo.User

总结：

只要开启了二级缓存，在同一个Mapper下就有效
所有的数据都会先放在一级缓存中；
只有当会话提交，或者关闭的时候，才会提交到二级缓冲中！

缓存原理

当用户查询数据的时候，程序会现在二级缓存中查找，若有则返回，若没有则在一级缓存中找；一级缓存中若有则返回，若没有则在数据库中找。

自定义缓存-ehcache

Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存，主要面向通用缓存。

要在程序中使用ehcache，先要导包：

<dependency>
    <groupId>org.mybatis.caches</groupId>
    <artifactId>mybatis-ehcache</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>

在mapper中指定使用我们的ehcache缓存实现：

<!--在当前Mapper.xml中使用二级缓存-->
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"/>

编写ehcache.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
         updateCheck="false">
    <diskStore path="./tmpdir/Tmp_EhCache"/>
    
    <defaultCache
            eternal="false"
            maxElementsInMemory="10000"
            overflowToDisk="false"
            diskPersistent="false"
            timeToIdleSeconds="1800"
            timeToLiveSeconds="259200"
            memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
 
    <cache
            name="cloud_user"
            eternal="false"
            maxElementsInMemory="5000"
            overflowToDisk="false"
            diskPersistent="false"
            timeToIdleSeconds="1800"
            timeToLiveSeconds="1800"
            memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
</ehcache>

Redis数据库来做缓存！ K-V

来源：CSDN

作者：myrhythm_

链接：https://blog.csdn.net/Adelagirl/article/details/104479526

标签

二级缓存

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