一、二级缓存
二级缓存是全局作用域缓存，默认是不开启的，需要手动进行配置。
Mybatis提供二级缓存的接口以及实现，缓存实现的时候要求实体类实现Serializable接口，二级缓存在sqlSession关闭或提交之后才会生效。
1-1、特性：
- 默认已经开启，但是未实现
- 作用域：基于全局范围应用级别
- 缓存默认同样使用一级缓存的PerpetualCache类，不同的是在这个基础之上又套了一层Map（org.apache.ibatis.session.Configuration#caches ）,其key为Mapper的namespace,value则为PerpetualCache中的Map.
- 事务提交的时候（sqlSession关闭）进行缓存存储。
1-2、实现：
- 开启二级缓存的配置
<!--全局性开启或者关闭已在PojoMapper中配置的任何缓存,默认为true-->
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>
- 在需要用到二级缓存的文件中假如,基于Mapper映射文件来实现缓存，基于Mapper的namespace来存储的。
- 在需要使用到二级缓存的javaBean，需要实现序列化接口 Serializable
- 查询的时候先从二级缓冲中查询，如果二级缓存中没查询到，再从一级缓存中查询
1-3、失效
- 同一个命名空间，进行了增删改操作，缓存就会失效
二、Mybatis的实现
2-1、在DeptMapper.xml中添加cache标签
2-2、给Dept实现序列化接口
2-3、测试
2-3-1、同一个sqlSession实现二级缓存
如下，在第一次执行之后，需要先对sqlSession进行提交，这样才会把第一次的数据存储到二级缓存中，然后第二次查询的时候就会去二级缓存中查询。 [图片上传失败…(image-413dd0-1650464370190)]
2-3-2、不同的sqlSession实现二级缓存
如下，第一个sqlSession关闭之后，第二个sqlSession在查询的时候就会命中二级缓存 [图片上传失败…(image-4750c3-1650464370190)]
2-3-3、二级缓存命中率
通过上面的测试，可以看到查询二级缓存都有有一个命中率。
命中率的计算=总命中次数/总查询次数
2-4、实现增删改不删除二级缓存
上面提到，同一个命名空间如果执行了增删改就会清除当前命名空间的缓存，实际上也可以通过配置，即使执行了增删改操作，也可以不删除缓存。在此我向大家推荐一个架构学习交流圈。交流学习指导伪鑫：1253431195（里面有大量的面试题及答案）里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源，目前受益良多
2-4-1、实现删除缓存操作
2-4-1-1、DeptMapper.xml中添加更新方法
2-4-1-2、编写测试方法
如下：
第一次为查询操作，并且关闭数sqlSession.
第二次为更新操作，提交事务，关闭sqlSession.
第三次为查询操作，因为有了第二次更新操作，缓存清除，就无法命中缓存了。
2-4-1-3、测试
如下可以看到第三次查询的命中率为0。 [图片上传失败…(image-a5d719-1650464370190)]
2-4-2、实现增删改不删除缓存操作
2-4-2-1、给DeptMapper.xml方法添加flushCache=“false”
2-4-2-2、测试
如下，通过给修改方法添加了flushCache=false,缓存就不会被清除了。 [图片上传失败…(image-7c3d7a-1650464370190)]
2-4-3、增删改不清除缓存的隐患
假如在增删改的情况下不清除缓存，就可能产生脏读的可能，举例如下：
第一次查询所有的部门列表，结果为10条。
第二次删除其中其中一条部门，结果为9条。
第三次查询所有部门列表，从缓存中获取10条。
这样就产生了脏读的后果，因此在设置flushCache=false的时候，需要根据实际的业务场景慎重选择。
一般这种情况下可以对一些惰性数据进行这样处理，比如一个周期内数据即使发生微小改动，不影响整体业务，可以设置flushCache=false,然后过了这个周期设置重新查询并缓存数据。
2-5、设置查询不提交缓存
假设我们设置了全局缓存，但是在某个Mapper中的某个方法不需要查询之后，存储缓存，我们就需要给这个查询方法设置不设置缓存
2-5-1、修改Mapper中的查询方法
我们先复制查询方法，并且给第一个设置useCache=false,这样第一个方法就不会周缓存（put/get）
2-5-2、测试
如下可以看到：
第一次查询没有二级缓存相关的输出，如命中率
第二次查询虽然和第一次查询的数据条件一致，但是二级缓存的命中率为0，则代表第一次查询之后未进行缓存设置。
2-6、设置关联缓存
比如如下场景：
我们使用一对多查询部门和员工信息，这样在查询部门的时候，因为设置了二级缓存，因此数据就放入到二级缓存中，这时候对员工表信息进行增删改操作，那部门的二级缓存是无法进行自动更新的，因此旧需要在员工Mapper中国设置一个管理缓存，这样在对员工信息进行增删改的时候，部门的信息缓存就会清除。
设置<cache-ref=“命名空间”/>就可以完成设置。
在未设置的情况下，虽然对员工表信息进行操作了，但是部门表的缓存依然可以命中。
局限性： 只能设置一个命名空间，无法设置多个，比如多个地方都引用当前Mapper,就无法指定了。
2-6-1、设置清除设置
2-6-2、测试
第三次查询就无法命中缓存了。
2-7、缓存属性的解析
一下为缓存可以配置的属性，下面对相关属性进行解析
<cache
eviction="FIFO"
flushInterval="60000"
size="512"
readOnly="true"/>
以上配置含义为：这个更高级的配置创建了一个 FIFO 缓存，每隔 60 秒刷新，最多可以存储结果对象或列表的 512 个引用，而且返回的对象被认为是只读的，因此对它们进行修改可能会在不同线程中的调用者产生冲突。
eviction清除策略:
LRU– 最近最少使用：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：基于垃圾回收器状态和软引用规则移除对象。WEAK– 弱引用：更积极地基于垃圾收集器状态和弱引用规则移除对象。
默认的清除策略是 LRU。
flushInterval 属性间隔
可以被设置为任意的正整数，设置的值应该是一个以毫秒为单位的合理时间量。 默认情况是不设置，也就是没有刷新间隔，缓存仅仅会在调用语句时刷新。
size（引用数目）
可以被设置为任意正整数，要注意欲缓存对象的大小和运行环境中可用的内存资源。默认值是 1024。
readOnly（只读）
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。这就提供了可观的性能提升。而可读写的缓存会（通过序列化）返回缓存对象的拷贝。 速度上会慢一些，但是更安全，因此默认值是 false。
type（实现类）
可以设置缓存的实现类，默认的是：org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache，如果不修改可以省略，也可以修改实现类，但是同时必须实现Cache。
2-8、二级缓存弊端：
当进行关联查询的时候，如果一个Mapper，关联了多个Mapper，无法进行多个Mapper缓存的更新
三、使用redis实现二级缓存
3-1、安装redis
首先安装redis,可以参考之前的文章redis安装
3-2、使用maven添加mybatis-redis包
<dependency>
<groupId>org.mybatis.caches</groupId>
<artifactId>mybatis-redis</artifactId>
<version>1.0.0-beta2</version>
</dependency>
3-3、修改Mapper的cache类型
添加 maven包之后，可以找到RedisCache类，复制完整限定名
将完整限定名粘贴到DeptMapper的Cache 中
3-4、添加redis.properties文件
在resource下面添加redis.properties配置文件，并添加相关redis配置，如下
3-5、再次执行测试
给RedisCache打断点，判断是否走了
可以看到已经进入断点，key的值如上
3-6、连接redis工具查看数据
如上图，可以看到redis中的key为mapper的namespace,值又是一个map,Map中实际又是一级缓存的key和value
