《深入理解mybatis原理》 MyBatis的一级缓存实现详解及使用注意事项

末蓝、 2022-07-14 03:30 151阅读 0赞

不得不再次感叹作者的牛逼哄哄！厉害的一笔！

http://blog.csdn.net/luanlouis/article/details/41280959

### 0.写在前面    ###

MyBatis是一个简单，小巧但功能非常强大的ORM开源框架，它的功能强大也体现在它的缓存机制上。MyBatis提供了一级缓存、二级缓存 这两个缓存机制，能够很好地处理和维护缓存，以提高系统的性能。本文的目的则是向读者详细介绍MyBatis的一级缓存，深入源码，解析MyBatis一级缓存的实现原理，并且针对一级缓存的特点提出了在实际使用过程中应该注意的事项。

> 读完本文，你将会学到：
> 
> **1、什么是一级缓存？为什么使用一级缓存？**
> 
> **2、MyBatis的一级缓存是怎样组织的？（即SqlSession对象中的缓存是怎样组织的？）**
> 
> **3、一级缓存的生命周期有多长？**  
> 
> 
> **4、Cache接口的设计以及CacheKey的定义**
> 
> **5、一级缓存的性能分析以及应该注意的事项**  
>

### 1. 什么是一级缓存？ 为什么使用一级缓存？    ###

>      每当我们使用**MyBatis**开启一次和[数据库][Link 1]的会话，**MyBatis**会创建出**一个SqlSession对象表示一次数据库会话**。
> 
>       在对数据库的一次会话中，我们有可能会反复地执行完全相同的查询语句，如果不采取一些措施的话，每一次查询都会查询一次数据库,而我们在极短的时间内做了完全相同的查询，那么它们的结果极有可能完全相同，由于查询一次数据库的代价很大，这有可能造成很大的资源浪费。
> 
>       为了解决这一问题，减少资源的浪费，**MyBatis会在表示会话的SqlSession对象中建立一个简单的缓存，将每次查询到的结果结果缓存起来，当下次查询的时候，如果判断先前有个完全一样的查询，会直接从缓存中直接将结果取出，返回给用户，不需要再进行一次数据库查询了。**
> 
> **     如下图所示，MyBatis会在一次会话的表示----一个SqlSession对象中创建一个本地缓存(local cache)，对于每一次查询，都会尝试根据查询的条件去本地缓存中查找是否在缓存中，如果在缓存中，就直接从缓存中取出，然后返回给用户；否则，从数据库读取数据，将查询结果存入缓存并返回给用户。**
> 
> **![20141121213425390][]**  
> 
> 
>      ** 对于会话（Session）级别的数据缓存，我们称之为一级数据缓存，简称一级缓存。**  
> 
> 
>   
>

### 2. MyBatis中的一级缓存是怎样组织的？（即SqlSession中的缓存是怎样组织的？） ###

>       由于**MyBatis**使用**SqlSession**对象表示一次数据库的会话，那么，对于会话级别的一级缓存也应该是在SqlSession中控制的。
> 
>       实际上, **MyBatis**只是一个**MyBatis**对外的接口，**SqlSession**将它的工作交给了**Executor**执行器这个角色来完成，负责完成对数据库的各种操作。当创建了一个**SqlSession**对象时，**MyBatis**会为这个**SqlSession**对象创建一个新的**Executor**执行器，而缓存信息就被维护在这个**Executor**执行器中，**MyBatis**将缓存和对缓存相关的操作封装成了Cache接口中。**SqlSession**、**Executor**、**Cache**之间的关系如下列类图所示：
> 
> ![20141120100824184][]  
> 
> 
>       如上述的类图所示，**Executor**接口的实现类**BaseExecutor**中拥有一个**Cache**接口的实现类**PerpetualCache**，则对于**BaseExecutor**对象而言，它将使用**PerpetualCache**对象维护缓存。  
> 
> 
> 综上，**SqlSession**对象、**Executor**对象、**Cache**对象之间的关系如下图所示：  
> 
> 
> ![20141119164906640][]
> 
> 由于**Session**级别的一级缓存实际上就是使用**PerpetualCache**维护的，那么**PerpetualCache**是怎样实现的呢？
> 
> **PerpetualCache**实现原理其实很简单，其内部就是通过一个简单的**HashMap<k,v>** 来实现的，没有其他的任何限制。如下是**PerpetualCache**的实现代码：
> 
> **\[java\]**  [view plain][]   [copy][view plain]
> 
>   [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]
> 
> 1.  **package** org.apache.ibatis.cache.impl;  
> 2.    
> 3.  **import** java.util.HashMap;  
> 4.  **import** java.util.Map;  
> 5.  **import** java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;  
> 6.    
> 7.  **import** org.apache.ibatis.cache.Cache;  
> 8.  **import** org.apache.ibatis.cache.CacheException;  
> 9.    
> 10. /\*\* 
> 11.  \* 使用简单的HashMap来维护缓存 
> 12.  \* @author Clinton Begin 
> 13.  \*/  
> 14. **public** **class** PerpetualCache **implements** Cache \{  
> 15.   
> 16.   **private** String id;  
> 17.   
> 18.   **private** Map<Object, Object> cache = **new** HashMap<Object, Object>();  
> 19.   
> 20.   **public** PerpetualCache(String id) \{  
> 21.     **this**.id = id;  
> 22.   \}  
> 23.   
> 24.   **public** String getId() \{  
> 25.     **return** id;  
> 26.   \}  
> 27.   
> 28.   **public** **int** getSize() \{  
> 29.     **return** cache.size();  
> 30.   \}  
> 31.   
> 32.   **public** **void** putObject(Object key, Object value) \{  
> 33.     cache.put(key, value);  
> 34.   \}  
> 35.   
> 36.   **public** Object getObject(Object key) \{  
> 37.     **return** cache.get(key);  
> 38.   \}  
> 39.   
> 40.   **public** Object removeObject(Object key) \{  
> 41.     **return** cache.remove(key);  
> 42.   \}  
> 43.   
> 44.   **public** **void** clear() \{  
> 45.     cache.clear();  
> 46.   \}  
> 47.   
> 48.   **public** ReadWriteLock getReadWriteLock() \{  
> 49.     **return** **null**;  
> 50.   \}  
> 51.   
> 52.   **public** **boolean** equals(Object o) \{  
> 53.     **if** (getId() == **null**) **throw** **new** CacheException("Cache instances require an ID.");  
> 54.     **if** (**this** == o) **return** **true**;  
> 55.     **if** (!(o **instanceof** Cache)) **return** **false**;  
> 56.   
> 57.     Cache otherCache = (Cache) o;  
> 58.     **return** getId().equals(otherCache.getId());  
> 59.   \}  
> 60.   
> 61.   **public** **int** hashCode() \{  
> 62.     **if** (getId() == **null**) **throw** **new** CacheException("Cache instances require an ID.");  
> 63.     **return** getId().hashCode();  
> 64.   \}  
> 65.   
> 66. \}  
> 
>   
>

### 3.一级缓存的生命周期有多长？    ###

> **a. MyBatis**在开启一个数据库会话时，会 创建一个新的**SqlSession**对象，**SqlSession**对象中会有一个新的**Executor**对象，**Executor**对象中持有一个新的**PerpetualCache**对象；当会话结束时，**SqlSession**对象及其内部的**Executor**对象还有**PerpetualCache**对象也一并释放掉。
> 
> **b. **如果**SqlSession**调用了**close()**方法，会释放掉一级缓存**PerpetualCache**对象，一级缓存将不可用；
> 
> **c. **如果**SqlSession**调用了**clearCache()**，会清空**PerpetualCache**对象中的数据，但是该对象仍可使用；
> 
> **d.****SqlSession**中执行了任何一个**update**操作(**update()、delete()、insert()**) ，都会清空**PerpetualCache**对象的数据，但是该对象可以继续使用；  
> 
> 
> ![20141120104257906][]  
> 
> 
>   
>

### **4. SqlSession 一级缓存的工作流程：** ###

> 1.对于某个查询，根据**statementId,params,rowBounds**来构建一个**key**值，根据这个**key**值去缓存**Cache**中取出对应的**key**值存储的缓存结果；
> 
> 2. 判断从**Cache**中根据特定的**key**值取的数据数据是否为空，即是否命中；
> 
> 3. 如果命中，则直接将缓存结果返回；
> 
> 4. 如果没命中：
> 
>         4.1  去数据库中查询数据，得到查询结果；
> 
>         4.2  将key和查询到的结果分别作为**key**,**value**对存储到**Cache**中；
> 
>         4.3. 将查询结果返回；
> 
> 5. 结束。
> 
> ***\[关于上述工作过程中 key值的构建，我们将在第下一节中重点探讨，这也是MyBatis缓存机制中非常重要的一个概念。\]***

![20141120133247125][]

>   
> 
> 
>   
>

### 5. Cache接口的设计以及CacheKey的定义（非常重要）    ###

>       如下图所示，**MyBatis**定义了一个**org.apache.ibatis.cache.Cache**接口作为其**Cache**提供者的**SPI(Service Provider Interface)** ，所有的**MyBatis**内部的**Cache**缓存，都应该实现这一接口。**MyBatis**定义了一个**PerpetualCache**实现类实现了**Cache**接口，**实际上，在SqlSession对象里的Executor 对象内维护的Cache类型实例对象，就是PerpetualCache子类创建的**。
> 
>     （**MyBatis**内部还有很多**Cache**接口的实现，一级缓存只会涉及到这一个**PerpetualCache**子类，**Cache**的其他实现将会放到二级缓存中介绍）。
> 
> ![20141120134402285][]  
> 
> 
> 我们知道，**Cache****最核心的实现其实就是一个Map，将本次查询使用的特征值作为key，将查询结果作为value存储到Map中。**
> 
> 现在最核心的问题出现了：**怎样来确定一次查询的特征值？**  
> 
> 
> 换句话说就是：**怎样判断某两次查询是完全相同的查询？**
> 
> 也可以这样说：**如何确定Cache中的key值？**
> 
> **MyBatis**认为，对于两次查询，如果以下条件都完全一样，那么就认为它们是完全相同的两次查询：  
> 
> 
> > ***1. 传入的 statementId ***  
> > 
> > 
> > ***2. 查询时要求的结果集中的结果范围 （结果的范围通过rowBounds.offset和rowBounds.limit表示）；***
> > 
> > ***3. 这次查询所产生的最终要传递给JDBC [Java][].sql.Preparedstatement的Sql语句字符串（boundSql.getSql() ）***
> > 
> > ***4. 传递给java.sql.Statement要设置的参数值***  
> > 
> 
> 现在分别解释上述四个条件：
> 
> > 1. 传入的***statementId***，对于**MyBatis**而言，你要使用它，必须需要一个***statementId***，它代表着你将执行什么样的**Sql**；
> > 
> > 2. **MyBatis**自身提供的分页功能是通过**RowBounds**来实现的，它通过***rowBounds.offset***和***rowBounds.limit***来过滤查询出来的结果集，这种分页功能是基于查询结果的再过滤，而不是进行数据库的物理分页；
> > 
> > 由于**MyBatis**底层还是依赖于**JDBC**实现的，那么，对于两次完全一模一样的查询，**MyBatis**要保证对于底层**JDBC**而言，也是完全一致的查询才行。而对于**JDBC**而言，两次查询，只要传入给**JDBC**的**SQL**语句完全一致，传入的参数也完全一致，就认为是两次查询是完全一致的。
> > 
> > 上述的第3个条件正是要求保证传递给**JDBC**的**SQL**语句完全一致；第4条则是保证传递给**JDBC**的参数也完全一致；  
> > 
> > 
> > 3、4讲的有可能比较含糊，举一个例子：
> 
> > **\[html\]**  [view plain][]   [copy][view plain]
> > 
> >   [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]
> > 
> > 1.  **<****select** id="selectByCritiera" parameterType="java.util.Map" resultMap="BaseResultMap"**>**  
> > 2.        select employee\_id,first\_name,last\_name,email,salary  
> > 3.        from louis.employees  
> > 4.        where  employee\_id = \#\{employeeId\}  
> > 5.        and first\_name= \#\{firstName\}  
> > 6.        and last\_name = \#\{lastName\}  
> > 7.        and email = \#\{email\}  
> > 8.  **</****select****>**  
> > 
> > 如果使用上述的"**selectByCritiera**"进行查询，那么，**MyBatis**会将上述的**SQL**中的**\#\{\}** 都替换成 **? **如下：
> > 
> > **\[sql\]**  [view plain][]   [copy][view plain]
> > 
> >   [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]
> > 
> > 1.  **select** employee\_id,first\_name,last\_name,email,salary  
> > 2.  **from** louis.employees  
> > 3.  **where**  employee\_id = ?  
> > 4.  and first\_name= ?  
> > 5.  and last\_name = ?  
> > 6.  and email = ?  
> > 
> > **MyBatis**最终会使用上述的**SQL**字符串创建**JDBC**的**java.sql.PreparedStatement**对象，对于这个**PreparedStatement**对象，还需要对它设置参数，调用**setXXX()**来完成设值，第4条的条件，就是要求对设置**JDBC**的**PreparedStatement**的参数值也要完全一致。
> 
>           即3、4两条MyBatis最本质的要求就是：
> 
>           **        调用JDBC的时候，传入的SQL语句要完全相同，传递给JDBC的参数值也要完全相同。**  
> 
> 
>             
> 
> 
> 综上所述,CacheKey由以下条件决定：
> 
>                                    **  statementId  + rowBounds  + 传递给JDBC的SQL  + 传递给JDBC的参数值**  
> 
> 
> **CacheKey的创建**
> 
> 对于每次的查询请求，**Executor**都会根据传递的参数信息以及动态生成的**SQL**语句，将上面的条件根据一定的计算规则，创建一个对应的**CacheKey**对象。
> 
> 我们知道创建**CacheKey**的目的，就两个：
> 
>     1. 根据**CacheKey**作为**key**,去**Cache****缓存**中查找缓存结果；
> 
>     2. 如果查找缓存命中失败，则通过此**CacheKey**作为**key**，将**从数据库查询到的结果**作为**value**，组成**key**,**value**对存储到**Cache**缓存中。
> 
> **CacheKey**的构建被放置到了**Executor**接口的实现类**BaseExecutor**中，定义如下：
> 
> **\[java\]**  [view plain][]   [copy][view plain]
> 
>   [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]
> 
> 1.  /\*\* 
> 2.   \* 所属类:  org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor 
> 3.   \* 功能   :   根据传入信息构建CacheKey 
> 4.   \*/  
> 5.  **public** CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) \{  
> 6.    **if** (closed) **throw** **new** ExecutorException("Executor was closed.");  
> 7.    CacheKey cacheKey = **new** CacheKey();  
> 8.    //1.statementId  
> 9.    cacheKey.update(ms.getId());  
> 10.   //2. rowBounds.offset  
> 11.   cacheKey.update(rowBounds.getOffset());  
> 12.   //3. rowBounds.limit  
> 13.   cacheKey.update(rowBounds.getLimit());  
> 14.   //4. SQL语句  
> 15.   cacheKey.update(boundSql.getSql());  
> 16.   //5. 将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中  
> 17.   List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();  
> 18.   TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();  
> 19.   **for** (**int** i = 0; i < parameterMappings.size(); i++) \{ // mimic DefaultParameterHandler logic  
> 20.     ParameterMapping parameterMapping = parameterMappings.get(i);  
> 21.     **if** (parameterMapping.getMode() != ParameterMode.OUT) \{  
> 22.       Object value;  
> 23.       String propertyName = parameterMapping.getProperty();  
> 24.       **if** (boundSql.hasAdditionalParameter(propertyName)) \{  
> 25.         value = boundSql.getAdditionalParameter(propertyName);  
> 26.       \} **else** **if** (parameterObject == **null**) \{  
> 27.         value = **null**;  
> 28.       \} **else** **if** (typeHandlerRegistry.hasTypeHandler(parameterObject.getClass())) \{  
> 29.         value = parameterObject;  
> 30.       \} **else** \{  
> 31.         MetaObject metaObject = configuration.newMetaObject(parameterObject);  
> 32.         value = metaObject.getValue(propertyName);  
> 33.       \}  
> 34.       //将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中  
> 35.       cacheKey.update(value);  
> 36.     \}  
> 37.   \}  
> 38.   **return** cacheKey;  
> 39. \}      
> 
>   
> 
> 
> CacheKey的hashcode生成算法
> 
> 刚才已经提到，Cache接口的实现，本质上是使用的HashMap<k,v>,而构建CacheKey的目的就是为了作为HashMap<k,v>中的key值。而HashMap是通过key值的hashcode 来组织和存储的，那么，构建CacheKey的过程实际上就是构造其hashCode的过程。下面的代码就是CacheKey的核心hashcode生成[算法][Link 2]，感兴趣的话可以看一下：
> 
> **\[java\]**  [view plain][]   [copy][view plain]
> 
>   [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]
> 
> 1.   **public** **void** update(Object object) \{  
> 2.     **if** (object != **null** && object.getClass().isArray()) \{  
> 3.       **int** length = Array.getLength(object);  
> 4.       **for** (**int** i = 0; i < length; i++) \{  
> 5.         Object element = Array.get(object, i);  
> 6.         doUpdate(element);  
> 7.       \}  
> 8.     \} **else** \{  
> 9.       doUpdate(object);  
> 10.    \}  
> 11.  \}  
> 12.   
> 13.  **private** **void** doUpdate(Object object) \{  
> 14.   
> 15. //1. 得到对象的hashcode;    
> 16.    **int** baseHashCode = object == **null** ? 1 : object.hashCode();  
> 17.    //对象计数递增  
> 18.    count++;  
> 19.    checksum += baseHashCode;  
> 20.    //2. 对象的hashcode 扩大count倍  
> 21.    baseHashCode \*= count;  
> 22.    //3. hashCode \* 拓展因子（默认37）+拓展扩大后的对象hashCode值  
> 23.    hashcode = multiplier \* hashcode + baseHashCode;  
> 24.    updateList.add(object);  
> 25.  \}  
> 
>   
>

### 一级缓存的性能分析    ###

我将从两个 一级缓存的特性来讨论**SqlSession**的一级缓存性能问题：

> **1.MyBatis对会话（Session）级别的一级缓存设计的比较简单，就简单地使用了HashMap来维护，并没有对HashMap的容量和大小进行限制。**
> 
> > 读者有可能就觉得不妥了：如果我一直使用某一个**SqlSession**对象查询数据，这样会不会导致**HashMap**太大，而导致 java.lang.OutOfMemoryError错误啊？ 读者这么考虑也不无道理，不过**MyBatis**的确是这样设计的。
> > 
> > **MyBatis**这样设计也有它自己的理由：
> > 
> > a.  一般而言**SqlSession**的生存时间很短。一般情况下使用一个**SqlSession**对象执行的操作不会太多，执行完就会消亡；
> > 
> > b.  对于某一个**SqlSession**对象而言，只要执行**update**操作（**update、insert、delete**），都会将这个**SqlSession**对象中对应的一级缓存清空掉，所以一般情况下不会出现缓存过大，影响JVM内存空间的问题；
> > 
> > c.  可以手动地释放掉**SqlSession**对象中的缓存。
> 
> **2.  一级缓存是一个粗粒度的缓存，没有更新缓存和缓存过期的概念**
> 
>       **MyBatis**的一级缓存就是使用了简单的**HashMap**，**MyBatis**只负责将查询数据库的结果存储到缓存中去， 不会去判断缓存存放的时间是否过长、是否过期，因此也就没有对缓存的结果进行更新这一说了。
> 
>   
> 
> 
> 根据一级缓存的特性，在使用的过程中，我认为应该注意：
> 
> 1、对于数据变化频率很大，并且需要高时效准确性的数据要求，我们使用**SqlSession**查询的时候，要控制好**SqlSession**的生存时间，**SqlSession**的生存时间越长，它其中缓存的数据有可能就越旧，从而造成和真实数据库的误差；同时对于这种情况，用户也可以手动地适时清空**SqlSession**中的缓存；  
> 
> 
> 2、对于只执行、并且频繁执行大范围的**select**操作的**SqlSession**对象，**SqlSession**对象的生存时间不应过长。  
> 
> 
>   
>

### 举例： ###

> **例1、看下面这个例子，下面的例子使用了同一个SqlSession指令了两次完全一样的查询，将两次查询所耗的时间打印出来，结果如下：**
> 
> **\[java\]**  [view plain][]   [copy][view plain]
> 
>   [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]
> 
> 1.  **package** com.louis.mybatis.test;  
> 2.    
> 3.  **import** java.io.InputStream;  
> 4.  **import** java.util.Date;  
> 5.  **import** java.util.HashMap;  
> 6.  **import** java.util.List;  
> 7.  **import** java.util.Map;  
> 8.    
> 9.  **import** org.apache.commons.logging.Log;  
> 10. **import** org.apache.commons.logging.LogFactory;  
> 11. **import** org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor;  
> 12. **import** org.apache.ibatis.io.Resources;  
> 13. **import** org.apache.ibatis.session.SqlSession;  
> 14. **import** org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;  
> 15. **import** org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;  
> 16. **import** org.apache.log4j.Logger;  
> 17.   
> 18. **import** com.louis.mybatis.model.Employee;  
> 19.   
> 20. /\*\* 
> 21.  \* SqlSession 简单查询演示类 
> 22.  \* @author louluan 
> 23.  \*/  
> 24. **public** **class** SelectDemo1 \{  
> 25.   
> 26.     **private** **static** **final** Logger loger = Logger.getLogger(SelectDemo1.**class**);  
> 27.       
> 28.     **public** **static** **void** main(String\[\] args) **throws** Exception \{  
> 29.         InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatisConfig.xml");  
> 30.         SqlSessionFactoryBuilder builder = **new** SqlSessionFactoryBuilder();  
> 31.         SqlSessionFactory factory = builder.build(inputStream);  
> 32.           
> 33.         SqlSession sqlSession = factory.openSession();  
> 34.         //3.使用SqlSession查询  
> 35.         Map<String,Object> params = **new** HashMap<String,Object>();  
> 36.         params.put("min\_salary",10000);  
> 37.         //a.查询工资低于10000的员工  
> 38.         Date first = **new** Date();  
> 39.         //第一次查询  
> 40.         List<Employee> result = sqlSession.selectList("com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectByMinSalary",params);  
> 41.         loger.info("first quest costs:"\+ (**new** Date().getTime()-first.getTime()) +" ms");  
> 42.         Date second = **new** Date();  
> 43.         result = sqlSession.selectList("com.louis.mybatis.dao.EmployeesMapper.selectByMinSalary",params);  
> 44.         loger.info("second quest costs:"\+ (**new** Date().getTime()-second.getTime()) +" ms");  
> 45.     \}  
> 46.   
> 47. \}  
> 
> **运行结果：**  
> 
> 
> ![20141119161312532][]  
> 由上面的结果你可以看到，第一次查询耗时464ms，而第二次查询耗时不足1ms,这是因为第一次查询后，MyBatis会将查询结果存储到SqlSession对象的缓存中，当后来有完全相同的查询时，直接从缓存中将结果取出。
> 
>   
> 
> 
> **例2、对上面的例子做一下修改：在第二次调用查询前，对参数 HashMap类型的params多增加一些无关的值进去，然后再执行，看查询结果：**
> 
> ![20141120171810031][]
> 
>     从结果上看，虽然第二次查询时传递的params参数不一致，但还是从一级缓存中取出了第一次查询的缓存。
> 
> 读到这里，请读者晓得这一个问题：
> 
>          **  MyBatis认为的完全相同的查询，不是指使用sqlSession查询时传递给算起来Session的所有参数值完完全全相同，你只要保证statementId，rowBounds,最后生成的SQL语句，以及这个SQL语句所需要的参数完全一致就可以了。**

[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/mysql
[20141121213425390]: /images/20220714/ccbc58a6a6f9444299cd28da04dbfc4d.png
[20141120100824184]: /images/20220714/62d6ae6b32df49b5b2ad740f8ee111e7.png
[20141119164906640]: /images/20220714/5e7a4e3a84ef47f084c44dcb2cdca794.png
[view plain]: http://blog.csdn.net/luanlouis/article/details/41280959#
[CODE]: https://code.csdn.net/assets/CODE_ico.png
[CODE_CODE]: https://code.csdn.net/snippets/528220
[ico_fork.svg]: https://code.csdn.net/assets/ico_fork.svg
[ico_fork.svg 1]: https://code.csdn.net/snippets/528220/fork
[20141120104257906]: /images/20220714/98a006ff15924cd8b11393a7d2e7ef45.png
[20141120133247125]: /images/20220714/e86074d89cbf4388870f539332058f6b.png
[20141120134402285]: /images/20220714/1344391cf7184499b05d575bcf076a53.png
[Java]: http://lib.csdn.net/base/javaee
[Link 2]: http://lib.csdn.net/base/datastructure
[20141119161312532]: /images/20220714/9f5746c9c80c4b1f85218075c11cacce.png
[20141120171810031]: /images/20220714/43739a6a57ac496eb08d28ee1e737c3d.png