前言
一级缓存方案
Mybatis缓存设计成了两层的体系，第一层叫做一级缓存，第二层叫做二级缓存（全局缓存）。我们从这里可以看到Mybatis的缓存方案是有两种处理方式的。
一级缓存（默认开启）
一级缓存默认开启的，程序首先去缓存中查找数据，缓存中没有的话再去数据库中进行查询。
二级缓存（全局缓存）
第一章：一级缓存
一：证明一级缓存默认开启
证明事项：
1：一级缓存默认开启
2：作为一级缓存来讲，只对于本SqlSession有效，别的SqlSession用不了。
二：换SqlSession更普遍
日后的开发过程中，这种换SqlSession是不是常见的呢？换的场景是普遍的，这是为什么呢？
不同的请求过来服务端之后，会有多个请求线程到达我们的服务端，Controler-Service-Dao，
Controller和Service和Dao都有可能是单例或者是多例的。这样的SqlSession是不一样的。
为什么说两个SqlSession是不一样的呢？这是为什么呢？我们开发过程中SqlSession也好，Conneciton也好是不能共享的，一定是一个请求一份。这是因为在开发过程中，这两个对象他是会控制事务的。正因为他们是控制事务的，才不能共享。
那么为什么控制事务的就不能共享呢？这是为什么呢？会产生相互的影响。假如说SqlSession是可以共享的，第一个线程开始事务啥也没干，第二个线程直接把事务提交了，这样不就有问题了么，所以这玩意是不可以共享的。
查询不是不需要事务么？这是不对的，查询在特殊场景下是需要事务的。这个特殊场景是在加悲观锁的时候，必须要事务。第二种说的就是我们二级缓存必须加事务，这样我们的二级缓存才会有效果。
那一般场景查询不是不需要事务的么？实际场景应用的时候，我们极少有只进行select的时候，更多的时候是一个Service把增删改查全干了。所以，这玩意必须要换，一个请求一个。
Mybatis一级缓存的作用和目的并没有那么大了，我们提供缓存的目的是为了是Java程序第二次与查询相同数据的时候可以从缓存中获取，减少与数据库之间的交互。提高系统效率，但是一级缓存如此设计的话，切换了SqlSession是用不上的。一级缓存在Mybatis设计当中对于我们开发帮助是不大的，主要解决的是Mybatis的内部的一些问题，内部比如说关联关系当中解决回环引用的时候使用的，对于应用来讲作用不大。
三：一级缓存源码分析
1：支持回顾
Mybatis通过如下：
sqlSession.getMapper()生成了UserDao的实现类。（代理实现类）
在代理底层调用的时候，实际上调用的是sqlSession.selectAll()，selectOne等方法，在这些方法里边是基于excutor方法来执行的。一级缓存和二级缓存的接入点都是在Excutor当中接入的。
Excutor接口实现类关系如下：
知识补充：
这个结构是一个典型的适配器设计模式。
适配器设计模式解决的是什么问题呢？
适配器就是变压器，适配器就是层层实现即可。一层实现一部分。
什么时候使用适配器模式？
我们这个类只想实现某些方法，将接口中的抽象方法进行分层实现。
2：源码分析
以及缓存当中的核心源码体现在哪里呢？是在BaseExcutor当中。子类都能享受到这个一级缓存的功能。
BaseExcutor当中维护了缓存，这个缓存到底是一个HashMap，两个PerpetualCache缓存一个是基本操作的缓存，一个是存储过程的缓存。存储过程是数据库的编程语言。数据库的变成语言专业名词就叫做存储过程，存储过程逐渐被大数据解决方案代替。
protected PerpetualCache localCache; protected PerpetualCache localOutputParameterCache;
3：怎么接入缓存？
知识补充：
@Override public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException { //拼接好的SQL BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameter); //缓存Key CacheKey key = createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql); //执行真正的查询 return query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql); }
@Override public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException { ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing a query").object(ms.getId()); if (closed) { throw new ExecutorException("Executor was closed."); } if (queryStack == 0 && ms.isFlushCacheRequired()) { clearLocalCache(); } List<E> list; try { queryStack++; list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null; //有缓存查缓存 if (list != null) { handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql); //没缓存查数据库 } else { list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql); } } finally { queryStack--; } if (queryStack == 0) { for (DeferredLoad deferredLoad : deferredLoads) { deferredLoad.load(); } // issue #601 deferredLoads.clear(); if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) { // issue #482 clearLocalCache(); } } return list; }
private <E> List<E> queryFromDatabase(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException { List<E> list; localCache.putObject(key, EXECUTION_PLACEHOLDER); try { //查询数据库 list = doQuery(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql); } finally { localCache.removeObject(key); } //查询数据库之后放到缓存当中。 localCache.putObject(key, list); if (ms.getStatementType() == StatementType.CALLABLE) { localOutputParameterCache.putObject(key, parameter); } return list; }
总结：
流程逻辑伴随着上述代码展开的，如果缓存中有数据直接返回，如果换出中没有数据为null，就查询数据库，查询数据库之后再将数据放到缓存当中便于下一次的查询。
第一次查询：
先做SQL-- 在做key–查询缓存–查询数据库–数据放到缓存中。
第二次查询：
先做SQL-- 在做key–查询缓存–直接返回数据。
