Mybatis整合ehcache实现二级缓存
导入相关依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-context-support</artifactId>
<version>${spring.version}</version>
</dependency>
<!--mybatis与ehcache整合-->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.caches</groupId>
<artifactId>mybatis-ehcache</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
<!--ehcache依赖-->
<dependency>
<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
<version>2.10.0</version>
</dependency>
修改日志配置，因为ehcache使用了Slf4j作为日志输出
日志我们使用slf4j，并用log4j来实现。SLF4J不同于其他日志类库，与其它有很大的不同。
SLF4J(Simple logging Facade for Java)不是一个真正的日志实现，而是一个抽象层（ abstraction layer），
它允许你在后台使用任意一个日志类库。
<!-- log4j2日志配置相关依赖 -->
<log4j2.version>2.9.1</log4j2.version>
<log4j2.disruptor.version>3.2.0</log4j2.disruptor.version>
<slf4j.version>1.7.13</slf4j.version>
<!-- log4j2日志相关依赖 -->
<!-- log配置：Log4j2 + Slf4j -->
<!-- slf4j核心包-->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>${slf4j.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
<version>${slf4j.version}</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!--核心log4j2jar包-->
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>${log4j2.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>${log4j2.version}</version>
</dependency>
<!--用于与slf4j保持桥接-->
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
<version>${log4j2.version}</version>
</dependency>
<!--web工程需要包含log4j-web，非web工程不需要-->
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-web</artifactId>
<version>${log4j2.version}</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!--需要使用log4j2的AsyncLogger需要包含disruptor-->
<dependency>
<groupId>com.lmax</groupId>
<artifactId>disruptor</artifactId>
<version>${log4j2.disruptor.version}</version>
</dependency>
在Resource中添加一个ehcache.xml的配置文件
<?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">
<!--磁盘存储:将缓存中暂时不使用的对象,转移到硬盘,类似于Windows系统的虚拟内存-->
<!--path:指定在硬盘上存储对象的路径-->
<!--java.io.tmpdir 是默认的临时文件路径。 可以通过如下方式打印出具体的文件路径 System.out.println(System.getProperty("java.io.tmpdir"));-->
<diskStore path="java.io.tmpdir"/>
<!--defaultCache：默认的管理策略-->
<!--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-->
<!--maxElementsInMemory：在内存中缓存的element的最大数目-->
<!--overflowToDisk：如果内存中数据超过内存限制，是否要缓存到磁盘上-->
<!--diskPersistent：是否在磁盘上持久化。指重启jvm后，数据是否有效。默认为false-->
<!--timeToIdleSeconds：对象空闲时间(单位：秒)，指对象在多长时间没有被访问就会失效。只对eternal为false的有效。默认值0，表示一直可以访问-->
<!--timeToLiveSeconds：对象存活时间(单位：秒)，指对象从创建到失效所需要的时间。只对eternal为false的有效。默认值0，表示一直可以访问-->
<!--memoryStoreEvictionPolicy：缓存的3 种清空策略-->
<!--FIFO：first in first out (先进先出)-->
<!--LFU：Less Frequently Used (最少使用).意思是一直以来最少被使用的。缓存的元素有一个hit 属性，hit 值最小的将会被清出缓存-->
<!--LRU：Least Recently Used(最近最少使用). (ehcache 默认值).缓存的元素有一个时间戳，当缓存容量满了，而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候，那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存-->
<defaultCache eternal="false" maxElementsInMemory="1000" overflowToDisk="false" diskPersistent="false"
timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="600" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
<!--name： Cache的名称，必须是唯一的(ehcache会把这个cache放到HashMap里)-->
<cache name="stuCache" eternal="false" maxElementsInMemory="100"
overflowToDisk="false" diskPersistent="false" timeToIdleSeconds="0"
timeToLiveSeconds="300" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
</ehcache>
我们来测试一下
@Test
public void cacheSimgle() {
Book b1 = this.bookService.selectByPrimaryKey(29);
System.out.println(b1);
Book b2 = this.bookService.selectByPrimaryKey(29);
System.out.println(b2);
}
结果：执行了两次sql语句
这里我们需要在applicationContext-mabatis.xml中加入chache配置
<!--设置mybaits对缓存的支持-->
<property name="configurationProperties">
<props>
<!-- 全局映射器启用缓存 *主要将此属性设置完成即可-->
<prop key="cacheEnabled">true</prop>
<!-- 查询时，关闭关联对象即时加载以提高性能 -->
<prop key="lazyLoadingEnabled">false</prop>
<!-- 设置关联对象加载的形态，此处为按需加载字段(加载字段由SQL指 定)，不会加载关联表的所有字段，以提高性能 -->
<prop key="aggressiveLazyLoading">true</prop>
</props>
</property>
在BookMapper.xml中配置chache
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"></cache>
我们再来测试一下：这次只执行了一次sql语句
测试查询多个：
@Test
public void cacheMany() {
Map map =new HashMap();
map.put("bname", StringUtil.toLikeStr("圣墟"));
pageBean.setPage(3);
List<Map> bbbb = this.bookService.listPager(map,pageBean);
for (Map m : bbbb) {
System.out.println(m);
}
List<Map> bbbb2 = this.bookService.listPager(map,pageBean);
for (Map m : bbbb2) {
System.out.println(m);
}
}
结果：mabatis二级缓存会默认开启缓存多条数据
如果不想开启，我们可以通过select标签的useCache属性关闭二级缓存
<select id="selectByPrimaryKey" resultMap="BaseResultMap" parameterType="java.lang.Integer" useCache="true">
注意有三：
1、mybatis默认使用的二级缓存框架就是ehcache（org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache），无缝结合
2、Mybatis缓存开关一旦开启，可缓存单条记录，也可缓存多条，hibernate不能缓存多条。
3、Mapper接口上的所有方法上另外提供关闭缓存的属性
Mybatis整合redis实现二级缓存
添加redis相关依赖
<!-- redis与spring的整合依赖 -->
<redis.version>2.9.0</redis.version>
<redis.spring.version>1.7.1.RELEASE</redis.spring.version>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>${redis.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>${redis.spring.version}</version>
</dependency>
log4j2配置
jackson
<!-- jackson -->
<jackson.version>2.9.3</jackson.version>
<!-- jackson -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>${jackson.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-core</artifactId>
<version>${jackson.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-annotations</artifactId>
<version>${jackson.version}</version>
</dependency>
3.1 添加两个redis的配置文件，并将redis.properties和applicationContext-redis.xml配置到applicationContext.xml文件中
redis.properties
redis.hostName=192.168.241.132 redis.port=6379 redis.password=123456 redis.timeout=10000 redis.maxIdle=300 redis.maxTotal=1000 redis.maxWaitMillis=1000 redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000 redis.numTestsPerEvictionRun=1024 redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000 redis.testOnBorrow=true redis.testWhileIdle=true
applicationContext-redis.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
<!-- 1. 引入properties配置文件 -->
<!--<context:property-placeholder location="classpath:redis.properties" />-->
<!-- 2. redis连接池配置-->
<bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<!--最大空闲数-->
<property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/>
<!--连接池的最大数据库连接数 -->
<property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/>
<!--最大建立连接等待时间-->
<property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/>
<!--逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)-->
<property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"/>
<!--每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3-->
<property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"/>
<!--逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1-->
<property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/>
<!--是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个-->
<property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/>
<!--在空闲时检查有效性, 默认false -->
<property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}"/>
</bean>
<!-- 3. redis连接工厂 -->
<bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
destroy-method="destroy">
<property name="poolConfig" ref="poolConfig"/>
<!--IP地址 -->
<property name="hostName" value="${redis.hostName}"/>
<!--端口号 -->
<property name="port" value="${redis.port}"/>
<!--如果Redis设置有密码 -->
<property name="password" value="${redis.password}"/>
<!--客户端超时时间单位是毫秒 -->
<property name="timeout" value="${redis.timeout}"/>
</bean>
<!-- 4. redis操作模板,使用该对象可以操作redis -->
<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
<property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"/>
<!--如果不配置Serializer，那么存储的时候缺省使用String，如果用User类型存储，那么会提示错误User can't cast to String！！ -->
<property name="keySerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
</property>
<property name="valueSerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
</property>
<property name="hashKeySerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
</property>
<property name="hashValueSerializer">
<bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
</property>
<!--开启事务 -->
<property name="enableTransactionSupport" value="true"/>
</bean>
<!-- 5.使用中间类解决RedisCache.RedisTemplate的静态注入，从而使MyBatis实现第三方缓存 -->
<bean id="redisCacheTransfer" class="com.liuwenwu.util.RedisCacheTransfer">
<property name="redisTemplate" ref="redisTemplate"/>
</bean>
</beans>
注1：将redis.properties导入到applicationContext.xml文件中
spring中引入第二个属性文件会出现“找不到某个配置项”错误，这是因为spring只允许有一个<context:property-placeholder/>
<!--引入两个或多个属性文件的写法-->
<context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:jdbc.properties,classpath:redis.properties" />
applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd">
<!--多文件引用-->
<context:property-placeholder location="classpath:jdbc.properties,classpath:redis.properties"/>
<!--整合mybatis框架-->
<import resource="applicationContext-mabatis.xml"></import>
<!--整合redis-->
<import resource="applicationContext-redis.xml"></import>
</beans>
将redis缓存引入到mybatis中
创建mybatis的自定义缓存类“RedisCache”，必须实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口
RedisCache.java
package com.liuwenwu.util;
import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
public class RedisCache implements Cache //实现类
{
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisCache.class);
private static RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;
private final String id;
/**
* The {@code ReadWriteLock}.
*/
private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
@Override
public ReadWriteLock getReadWriteLock()
{
return this.readWriteLock;
}
public static void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCache.redisTemplate = redisTemplate;
}
public RedisCache(final String id) {
if (id == null) {
throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
}
logger.debug("MybatisRedisCache:id=" + id);
this.id = id;
}
@Override
public String getId() {
return this.id;
}
@Override
public void putObject(Object key, Object value) {
try{
logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>putObject: key="+key+",value="+value);
if(null!=value)
redisTemplate.opsForValue().set(key.toString(),value,60, TimeUnit.SECONDS);//控制存放时间60s
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
logger.error("redis保存数据异常！");
}
}
@Override
public Object getObject(Object key) {
try{
logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>getObject: key="+key);
if(null!=key)
return redisTemplate.opsForValue().get(key.toString());
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
logger.error("redis获取数据异常！");
}
return null;
}
@Override
public Object removeObject(Object key) {
try{
if(null!=key)
return redisTemplate.expire(key.toString(),1,TimeUnit.DAYS);//设置过期时间
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
logger.error("redis获取数据异常！");
}
return null;
}
@Override
public void clear() {
Long size=redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
Long size = redisConnection.dbSize();
//连接清除数据
redisConnection.flushDb();
redisConnection.flushAll();
return size;
}
});
logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>clear: 清除了" + size + "个对象");
}
@Override
public int getSize() {
Long size = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection connection)
throws DataAccessException {
return connection.dbSize();
}
});
return size.intValue();
}
}
静态注入中间类“RedisCacheTransfer”，解决RedisCache中RedisTemplate的静态注入，从而使MyBatis实现第三方缓存
RedisCacheTransfer.java
package com.liuwenwu.util;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
public class RedisCacheTransfer {
@Autowired
public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisCache.setRedisTemplate(redisTemplate);
}
}
接下来，我们在BookMapper.xml引入RedisCache缓存
<!--配置Redis缓存--> <cache type="com.liuwenwu.util.RedisCache"></cache>
测试查询单个：
@Test
public void cacheSimgle() {
Book b1 = this.bookService.selectByPrimaryKey(29);
System.out.println(b1);
Book b2 = this.bookService.selectByPrimaryKey(29);
System.out.println(b2);
}
测试查询多个：
@Test
public void cacheMany() {
Map map =new HashMap();
map.put("bname", StringUtil.toLikeStr("圣墟"));
pageBean.setPage(3);
List<Map> bbbb = this.bookService.listPager(map,pageBean);
for (Map m : bbbb) {
System.out.println(m);
}
List<Map> bbbb2 = this.bookService.listPager(map,pageBean);
for (Map m : bbbb2) {
System.out.println(m);
}
}
