什么是缓存？
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存在内存中的临时数据
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将用户经常查询的数据放在缓存中，用户去查询数据就不用从磁盘上（关系型数据库数据文件）查询，从缓存中查询，从而提高查询效率，解决了高并发系统的性能问题
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经常查询且不经常改变的数据适合使用缓存
为什么使用缓存？
缓存（即cache）的作用是为了减去数据库的压力，提高数据库的性能。缓存实现的原理是从数据库中查询出来的对象在使用完后不销毁，而是存储在内存（缓存）中，当再次需要获取该对象时，直接从内存中获取，不再向数据库执行select语句，减少对数据库的查询次数，提高了数据库的性能。缓存是使用Map集合存储数据。
可用的清除策略有：
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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。
Mybatis缓存
MyBatis有一级缓存和二级缓存之分。
一级缓存的作用域是同一个SqlSession，在同一个SqlSession中两次执行相同的sql语句，第一次执行完毕会将数据库查询的数据写到缓存（内存），第二次会从缓存中获取数据而不进行数据库查询，大大提高了查询效率。当一个SqlSession结束后该SqlSession中的一级缓存也就不存在了。MyBtais默认启动以及缓存。
二级缓存是多个SqlSession共享的，其作用域是mapper的同一个namespace，不同的sqlSession两次执行相同namespace下的sql语句且向sql中传递的参数也相同时，第一次执行完毕会将数据库中查询到的数据写到缓存（内存），第二次会直接从缓存中获取，从而提高了查询效率。MyBatis默认不开启二级缓存，需要在MyBtais全局配置文件中进行setting配置开启二级缓存。
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接口来定义二级缓存
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映射语句文件中的所有 select 语句的结果将会被缓存。
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映射语句文件中的所有 insert、update 和 delete 语句会刷新缓存。
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缓存会使用最近最少使用算法（LRU, Least Recently Used）算法来清除不需要的缓存。
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缓存不会定时进行刷新（也就是说，没有刷新间隔）。
一级缓存
MyBatis默认开启一级缓存，一级缓存只是相对于同一个SqlSession而言。所以在参数个sql完全一致的情况下，我们使用同一个SqlSession对象调用一个Mapper方法，往往只执行一次sql，使用SqlSession第一次查询后，MyBatis会将其放在缓存中，之后再查询时若没有缓存失效或超时，SqlSession都会取出当前缓存的数据，不会再发送sql到数据库。
测试步骤：
1.开启日志！
2.测试在一个Session中查询两次相同的记录
3.查看日志输出
缓存失效的情况：
1.查询不同的实体
@Testpublic void testQueryUserById(){SqlSession session = MybatisUtils.getSession();SqlSession session2 = MybatisUtils.getSession();UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);UserMapper mapper2 = session2.getMapper(UserMapper.class);User user = mapper.queryUserById(1);System.out.println(user);User user2 = mapper2.queryUserById(1);System.out.println(user2);System.out.println(user==user2);session.close();session2.close();}观察结果：发现发送了两条SQL语句！
结论：每个sqlSession中的缓存相互独立
2.增删改操作。可能会改变原来的数据，所以必定刷新缓存
增加方法
//修改用户int updateUser(Map map);编写SQL
<update id="updateUser" parameterType="map">update user set name = #{name} where id = #{id}</update>测试
@Testpublic void testQueryUserById(){SqlSession session = MybatisUtils.getSession();UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);User user = mapper.queryUserById(1);System.out.println(user);HashMap map = new HashMap();map.put("name","kuangshen");map.put("id",4);mapper.updateUser(map);User user2 = mapper.queryUserById(1);System.out.println(user2);System.out.println(user==user2);session.close();}观察结果：查询在中间执行了增删改操作后，重新执行了
结论：因为增删改操作可能会对当前数据产生影响
3.查询不同的mapper
@Testpublic void testQueryUserById(){SqlSession session = MybatisUtils.getSession();UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);UserMapper mapper2 = session.getMapper(UserMapper.class);User user = mapper.queryUserById(1);System.out.println(user);User user2 = mapper2.queryUserById(2);System.out.println(user2);System.out.println(user==user2);session.close();}观察结果：发现发送了两条SQL语句！很正常的理解
结论：当前缓存中，不存在这个数据
4.手动清理缓存
SqlSession sqlSession = MybatisUtils.getsqlSession();UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);User user = mapper.queryUserById(1);System.out.println(user);sqlSession.clearCache();//手动清理缓存System.out.println("=========");User user2 = mapper.queryUserById(1);System.out.println(user2);System.out.println(user == user2);小结：
一级缓存默认开启，作用域为同一个Sqlsession，只在一次SQLsession中有效，也就是拿到连接和关闭连接之间
一级缓存就是一个map
二级缓存
二级缓存的作用域是SqlSessionFactory级别，整个应用程序只有一个。二级缓存区域是根据mapper的namespace划分的，相同的namespace的mapper查询的数据缓存在同一个区域，如果使用mapper代理方法，每一个mapper的namespace都不同，此时可以理解为二级缓存区域是根据mapper进行划分的。
每次查询都会先从缓存区域查找，如果找不到则从数据库进行查询，并将查询到的数据写入缓存。MyBtais内部缓存使用HashMap，key为hashCode+sqlid+sql语句，value为从查询出来映射生成的java对象。SqlSession执行任何一个update（修改）、delete（删除）、insert（新增）操作commit提交后都会清空缓存区域，防止脏读。
工作机制
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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
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如果当前会话关闭了，这个会话的一级缓存就没了，但是我们想要的是，会话关闭了，一级缓存的数据会被保存在二级缓存中
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新的会话查询信息，就可以从二级缓存中获取内容
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不同的mapper查出的数据会放在自己对应的缓存中
步骤：
1.开启全局缓存
<!-- 开启全局缓存--><setting name="cacheEnabled" value="true"/>2.在使用二级缓存的Mapper中开启
<cache/>也可以自定义一些参数
<cacheeviction="FIFO"flushInterval="60000"size="512"readOnly="true"/>//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3.测试：
1.问题：我们要将实体类序列化！否则就会报错
org.apache.ibatis.cache.CacheException:
解决方式：在实体类实现接口： Serializable
public class User implements Serializable 小结：
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只要开启了二级缓存，在同一个Mapper下有效
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所有的数据都会先放在一级缓存中
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只有当会话提交，或关闭的时候·，才会提交到二级缓存中
Mybatis缓存原理
扩充：在正式业务中，如何保证多个数据库数据一致？使用主从复制
缓存只是读，写还是数据库，为读写分离，提高数据库性能
第三方缓存实现--EhCache
Ehcache是一种广泛使用的java分布式缓存，用于通用缓存；
要在应用程序中使用Ehcache，需要引入依赖的jar包
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.mybatis.caches/mybatis-ehcache --><dependency><groupId>org.mybatis.caches</groupId><artifactId>mybatis-ehcache</artifactId><version>1.2.3</version></dependency>在mapper.xml中使用对应的缓存即可
<mapper namespace = “org.acme.FooMapper” > <cache type = “org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache” /> </mapper>编写ehcache.xml文件，如果在加载时未找到/ehcache.xml资源或出现问题，则将使用默认配置。
<?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：为缓存路径，ehcache分为内存和磁盘两级，此属性定义磁盘的缓存位置。参数解释如下：user.home – 用户主目录user.dir – 用户当前工作目录java.io.tmpdir – 默认临时文件路径--><diskStore path="./tmpdir/Tmp_EhCache"/><defaultCacheeternal="false"maxElementsInMemory="10000"overflowToDisk="false"diskPersistent="false"timeToIdleSeconds="1800"timeToLiveSeconds="259200"memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/><cachename="cloud_user"eternal="false"maxElementsInMemory="5000"overflowToDisk="false"diskPersistent="false"timeToIdleSeconds="1800"timeToLiveSeconds="1800"memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/><!--defaultCache：默认缓存策略，当ehcache找不到定义的缓存时，则使用这个缓存策略。只能定义一个。--><!--name:缓存名称。maxElementsInMemory:缓存最大数目maxElementsOnDisk：硬盘最大缓存个数。eternal:对象是否永久有效，一但设置了，timeout将不起作用。overflowToDisk:是否保存到磁盘，当系统当机时timeToIdleSeconds:设置对象在失效前的允许闲置时间（单位：秒）。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，可选属性，默认值是0，也就是可闲置时间无穷大。timeToLiveSeconds:设置对象在失效前允许存活时间（单位：秒）。最大时间介于创建时间和失效时间之间。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，默认是0.，也就是对象存活时间无穷大。diskPersistent：是否缓存虚拟机重启期数据 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false.diskSpoolBufferSizeMB：这个参数设置DiskStore（磁盘缓存）的缓存区大小。默认是30MB。每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盘失效线程运行时间间隔，默认是120秒。memoryStoreEvictionPolicy：当达到maxElementsInMemory限制时，Ehcache将会根据指定的策略去清理内存。默认策略是LRU（最近最少使用）。你可以设置为FIFO（先进先出）或是LFU（较少使用）。clearOnFlush：内存数量最大时是否清除。memoryStoreEvictionPolicy:可选策略有：LRU（最近最少使用，默认策略）、FIFO（先进先出）、LFU（最少访问次数）。FIFO，first in first out，这个是大家最熟的，先进先出。LFU， Less Frequently Used，就是上面例子中使用的策略，直白一点就是讲一直以来最少被使用的。如上面所讲，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，最近最少使用的，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。--></ehcache>希望对大家有所帮助！
