好的，我来帮你系统、详细地讲解 MyBatis 两级缓存（一级缓存 + 二级缓存）可能导致的问题，包括原因、场景、解决方案，并带示例说明。内容会尽量专业且实用。

MyBatis 两级缓存可能导致的问题详解

MyBatis 的缓存分为：

  1. 一级缓存（SqlSession 级别）
    • 默认开启，不可关闭
    • 生命周期：SqlSession 生命周期内
    • 数据隔离：每个 SqlSession 独立缓存
  2. 二级缓存（Mapper 级别，全局共享缓存）
    • 默认关闭，需要在 mapper.xml 或 Mapper 接口上开启 <cache/>
    • 生命周期：应用程序运行期间
    • 数据隔离：同一个 namespace（Mapper）共享缓存

MyBatis 缓存可以显著提高查询性能，但同时也可能引发数据不一致、脏数据、缓存污染等问题。

1. 一级缓存可能导致的问题

1.1 数据不一致

场景：同一个 SqlSession 中先查询再更新，再查询可能得到旧数据。

SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);

// 查询用户信息
User user1 = mapper.getUserById(1); // 缓存 user1
// 修改数据库中该用户的名称（通过另一个 SqlSession 或直接 SQL 更新）
mapper.updateUserName(1, "新的名字");

// 再次查询
User user2 = mapper.getUserById(1);

问题：user2 可能还是旧数据，因为一级缓存会直接返回 user1。

解决方案：

  • 更新/删除操作后，MyBatis 会清空一级缓存 （默认行为）
  • 如果手动修改了数据库，或有外部更新，一级缓存不会感知，需要手动清除：
session.clearCache(); // 清空一级缓存

1.2 SqlSession 生命周期不当

如果你在 长生命周期的 SqlSession 中频繁查询：

  • 一级缓存会积累大量对象
  • 内存占用增加
  • 可能导致 OOM（Out Of Memory）

建议：

  • SqlSession 尽量短生命周期，完成一组操作就关闭
  • 使用连接池（如 DBCP、HikariCP）管理 SqlSession

2. 二级缓存可能导致的问题

二级缓存是 跨 SqlSession、同一个 Mapper namespace 的共享缓存，所以问题更复杂。

2.1 脏数据（Stale Data）

场景：用户表 User 在多个 SqlSession 中操作：

  1. Session1 查询用户 1 → 数据缓存到二级缓存
  2. Session2 更新用户 1
  3. Session1 再次查询 → 读取二级缓存 → 得到旧数据

原因：二级缓存不会自动感知数据库变化，除非 MyBatis 执行了 增删改操作清除缓存（默认只清除本 Mapper 缓存）。

解决方案：

  • 使用 <cache/> 配置 flushInterval 或 readWrite="true" 控制刷新周期
  • 保证更新操作在 MyBatis 中走 Mapper，否则外部修改会导致缓存脏数据
  • 高并发场景可以考虑缓存失效策略或二级缓存禁用
&lt;cache 
    eviction="LRU" 
    flushInterval="60000"  &lt;!-- 60秒自动刷新 -->
    size="512" 
    readOnly="false"/>

2.2 数据一致性问题

  • 二级缓存是 Mapper 级别的，不同 Mapper namespace 数据修改可能无法及时同步缓存
  • 跨表更新，比如 Order 表更新影响 User 表统计，也可能导致缓存不一致

解决方案：

  • 对复杂业务使用 手动清理缓存：
sqlSession.getConfiguration()
    .getCache(UserMapper.class.getName())
    .clear();
  • 或者禁用二级缓存，对于频繁更新的数据表不使用缓存

2.3 高并发下的缓存击穿 / 并发问题

  • 高并发查询同一个数据，二级缓存可能被多个线程同时更新
  • 默认 MyBatis 二级缓存基于 HashMap 或 ConcurrentHashMap 实现，但更新不完全原子
  • 会出现重复查询数据库、缓存竞争

解决方案：

  • 使用 Redis 等外部缓存做分布式缓存
  • MyBatis 2.x 可以使用第三方 Cache 实现，例如 MyBatis-Redis-Cache
  • 配合分布式锁或同步策略保证高并发安全

2.4 内存占用问题

  • 二级缓存对象存储在内存中（默认 PerpetualCache + LRU）
  • 大对象或海量查询可能导致 JVM 堆内存压力

解决方案：

  • 设置缓存容量和过期策略：
&lt;cache eviction="LRU" size="1000" flushInterval="300000"/>
  • 对大数据量表禁用二级缓存

2.5 缓存更新粒度过粗

  • MyBatis 二级缓存默认 Mapper namespace 级别
  • 一个表的所有查询共享缓存，更新某个记录会清空整个 Mapper 缓存
  • 可能导致大量缓存失效，降低命中率

解决方案：

  • 对热点查询使用单独 Mapper
  • 使用二级缓存插件支持更细粒度缓存，例如基于 Redis 的 MyBatis Redis Cache

3. 总结与建议

缓存级别主要问题建议
一级缓存脏数据、生命周期过长SqlSession 尽量短生命周期；手动 clearCache()
二级缓存脏数据、并发问题、内存占用、缓存颗粒粗配置缓存刷新策略、限制大小、读写模式；高并发或复杂业务可考虑外部缓存

4. 小结

  • 一级缓存：安全、默认开启，但注意 SqlSession 生命周期
  • 二级缓存：提高性能，但易产生脏数据和一致性问题
  • 对于 频繁更新或跨表操作的表，建议 禁用二级缓存 或使用 分布式缓存
  • 对于 只读或少更新的热点数据表，二级缓存可以显著提升性能