深入浅出mybatis之缓存机制
前言
提到缓存，我们都会不约而同地认识到这是提高系统性能的必要措施之一，特别是高命中率的缓存设置，将会大大提高系统的整体吞吐量。缓存的应用场景从小到在http会话中缓存登录信息，大到为数据库分担一部分查询压力的独立缓存组件（如Redis，Memcached等），应用都非常普遍。而MyBatis作为Java中非常流行的ORM组件，也不可免俗地使用了缓存机制。那么我们不禁要提出疑问：MyBatis是如何实现缓存的？如何在应用程序中合理地使用MyBatis缓存？如下内容基于MyBatis3.4.5版本进行说明。
准备工作
- 数据库表
create table `student` (
`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`name` VARCHAR(50) default '',
`age` INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '年龄',
`sex` TINYINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '性别,0:男,1:女',
`ctime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`mtime` timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '编辑时间',
PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;- 接口映射器
public interface StudentMapper {
// 缓存的应用主要是查询的场景
@Select("select * from student where id = #{id}")
Student getStudentById(@Param("id") long id);
}- XML映射器
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="org.chench.test.mybatis.mapper">
<!-- 查询一条数据 -->
<select id="getStudentById" resultType="org.chench.test.mybatis.model.Student">
select * from test where id = #{id}
</select>
</mapper>MyBatis默认缓存设置
在MyBatis中，关于缓存设置的参数一共有2个：localCacheScope，cacheEnabled。
<!-- 有效值: true|false，默认值为true -->
<setting name="cacheEnabled" value="true" />
<!-- 有效值：SESSION|STATEMENT，默认值为SESSION -->
<setting name="localCacheScope" value="SESSION" />那么这两个参数分别在什么地方使用呢？不妨先走读一下MyBatis的相关源码。
首先，来看看参数cacheEnabled的应用。
- org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSessionFactory
// 在应用程序中通过sqlSessionFactory获取一个SqlSession对象执行CRUD操作
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(true);
// 在DefaultSqlSessionFactory中获取SqlSession对象
@Override
public SqlSession openSession(boolean autoCommit) {
return openSessionFromDataSource(configuration.getDefaultExecutorType(), null, autoCommit);
}
// 通过MyBatis配置参数构建SqlSession对象
private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) {
Transaction tx = null;
try {
final Environment environment = configuration.getEnvironment();
final TransactionFactory transactionFactory = getTransactionFactoryFromEnvironment(environment);
tx = transactionFactory.newTransaction(environment.getDataSource(), level, autoCommit);
// 根据配置的Executor类型装配具体的实现类
final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType);
return new DefaultSqlSession(configuration, executor, autoCommit);
} catch (Exception e) {
closeTransaction(tx); // may have fetched a connection so lets call close()
throw ExceptionFactory.wrapException("Error opening session. Cause: " + e, e);
} finally {
ErrorContext.instance().reset();
}
}- org.apache.ibatis.session.Configuration
// 在Configuration中根据不同的defaultExecutorType参数值装配具体的Executor实现
public Executor newExecutor(Transaction transaction, ExecutorType executorType) {
executorType = executorType == null ? defaultExecutorType : executorType;
executorType = executorType == null ? ExecutorType.SIMPLE : executorType;
// 根据不同的defaultExecutorType参数值装配具体的Executor实现
Executor executor;
if (ExecutorType.BATCH == executorType) {
// 当defaultExecutorType值为BATCH时，使用BatchExecutor
executor = new BatchExecutor(this, transaction);
} else if (ExecutorType.REUSE == executorType) {
// 当defaultExecutorType值为REUSE时，使用ReuseExecutor
executor = new ReuseExecutor(this, transaction);
} else {
// 默认情况下使用SimpleExecutor
executor = new SimpleExecutor(this, transaction);
}
// 如果设置cacheEnabled参数值为true,将使用CachingExecutor
if (cacheEnabled) {
executor = new CachingExecutor(executor);
}
executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor);
return executor;
}从上述源码中可以看到，MyBatis会根据配置参数defaultExecutorType的值使用不同的执行器：BatchExecutor，ReuseExecutor，SimpleExecutor。此外，当参数cacheEnabled值为true时，会使用一个特别的执行器：CachingExecutor。那么，不同的执行器有什么不同呢？他们有什么联系吗？下图为MyBatis中执行器的类图。
其次，再来跟踪一下参数localCacheScope的使用场景。 如下为MyBatis执行查询的时序图：
从查询时序图中可以看到，MyBatis中的查询操作会通过执行器来完成，因此我们需要跟踪一下相关执行器的源码。
- org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor
@SuppressWarnings("unchecked")
@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++;
// 先从缓存中获取数据
list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;
if (list != null) {
handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);
} else {
// 未从缓存中获取到数据时直接从数据库中查询
list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}
} finally {
queryStack--;
}
if (queryStack == 0) {
for (BaseExecutor.DeferredLoad deferredLoad : deferredLoads) {
deferredLoad.load();
}
// issue #601
deferredLoads.clear();
// 如果参数localCacheScope值为STATEMENT，则每次查询之后都清空缓存
if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) {
// issue #482
clearLocalCache();
}
}
return list;
}
// 直接从数据库查询
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 {
// 真正执行数据库查询操作的是BaseExecutor子类中实现的doQuery()方法
list = doQuery(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);
} finally {
localCache.removeObject(key);
}
localCache.putObject(key, list);
if (ms.getStatementType() == StatementType.CALLABLE) {
localOutputParameterCache.putObject(key, parameter);
}
return list;
}
// BaseExecutor中的doQuery()方法是一个抽放方法
// 所以真正执行数据库查询的操作都是委托给了BaseExecutor子类：BatchExecutor，ReuseExecutor和SimpleExecutor
protected abstract <E> List<E> doQuery(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql)
throws SQLException;从BaseExecutor的query()方法中可以看到，在执行数据查询时会先尝试从本地名为“localCache”的缓存对象中获取数据，当从缓存中未查询到数据时才直接从数据库查询。另外，当参数localCacheScope值为STATEMENT时，每次查询之后都会清空BaseExecutor的本地缓存。
OK，到这里我们就可以对MyBatis中控制缓存的2个参数做一个浅显的总结： （1）参数cacheEnabled控制MyBatis使用的执行器类型 （2）参数localCacheScope控制的是BaseExecutor内部的缓存策略
缓存实现原理分析
既然在MyBatis中是通过cacheEnabled和localCacheScope这2个参数来控制缓存的，那么如下的实现原理分析也基于这2个参数进行。
参数localCacheScope控制的缓存策略
在MyBatis的默认缓存设置中我们已经知道，参数cacheEnabled控制的是不同的执行器类型，而从MyBatis的执行器类图中又可以看出，当参数cacheEnabled为false时，MyBatis使用的执行器类型为BaseExecutor。并且，从上述对BaseExecutor中query()方法源码中也可以看到，在BaseExecutor中会使用一个名为“localCache”的缓存对象缓存查询数据。参数localCacheScope的有效值分别为SESSION，STATEMENT，当该参数值为STATEMENT时，每次查询操作都会清空BaseExecutor中的本地缓存。因此，在这里我们需要深入分析一下，BaseExecutor中的本地缓存实现机制是什么。 实际上，BaseExecutor中的本地缓存是一个org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache类型的实例，跟踪其源码可以发现，其内部仅仅是封装了一个HashMap对象，真正缓存的数据正是存放在这个HashMap实例中的。
public class PerpetualCache implements Cache {
private final String id;
private Map<Object, Object> cache = new HashMap<Object, Object>();
public PerpetualCache(String id) {
this.id = id;
}
}而且，从BaseExecutor的query()方法中可以看到，每次从本地缓存对象中取数据时的Key是一个类型为org.apache.ibatis.cache.CacheKey的实例。另外，从HashMap的实现原理我们也清楚，HashMap内部认为两个对象的Key是否相同需要满足如下条件： 第一，两个Key的hashCode值必须相同，这是前提； 第二，两个Key引用的对象相同或者他们通过equals()方法比较时返回true。
也就说，如果要使得BaseExecutor内部的本地缓存生效，必须保证查询时传入的CacheKey对象满足HashMap内部判断Key相同的条件，否则无法命中缓存。那么，我们来继续跟踪一下这个CacheKey的实现。
- org.apache.ibatis.cache.CacheKey
public class CacheKey implements Cloneable, Serializable {
private final int multiplier;
private int hashcode;
private long checksum;
private int count;
private transient List<Object> updateList;
@Override
public int hashCode() {
// hashCode值为内部保存的hashcode属性
return hashcode;
}
@Override
public boolean equals(Object object) {
// 判断两个CacheKey实例通过equals()方法比较时返回true必须同时满足如下条件：
// 1.hashcode属性值相等
// 2.checksum属性值相等
// 3.count属性值相等
// 4.updateList列表属性中存放的每一个对象通过equals()方法比较时返回true
if (this == object) {
return true;
}
if (!(object instanceof CacheKey)) {
return false;
}
final CacheKey cacheKey = (CacheKey) object;
if (hashcode != cacheKey.hashcode) {
return false;
}
if (checksum != cacheKey.checksum) {
return false;
}
if (count != cacheKey.count) {
return false;
}
for (int i = 0; i < updateList.size(); i++) {
Object thisObject = updateList.get(i);
Object thatObject = cacheKey.updateList.get(i);
if (!ArrayUtil.equals(thisObject, thatObject)) {
return false;
}
}
return true;
}
}在CacheKey内部存放了4个关键属性：hashcode，checksum，count和updateList，他们的值影响比较两个CacheKey对象时是否相同。也就说，为了使得BaseExecutor内部的本地缓存被命中，必须使得查询时传递的CacheKey对象中对应的属性值与存放缓存数据时设置的CacheKey中的属性相同。 那么，我们就需要跟踪一下CacheKey是如何被构造的。
- org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor
@Override
public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException {
BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameter);
// 在查询之前构造CacheKey缓存Key对象
CacheKey key = createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql);
return query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}
@Override
public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {
if (closed) {
throw new ExecutorException("Executor was closed.");
}
CacheKey cacheKey = new CacheKey();
// 调用CacheKey实例的update()方法将一个对象放在其内部的updateList列表中
// 只要是查询同一条数据的相同SQL语句，可以保证如下参数的相同的：
// ms.getId()，rowBounds.getOffset()，rowBounds.getLimit()，boundSql.getSql()，boundSql.getParameterMappings()
// 也就是说，只要是在相同的SqlSession中查询同一条数据时都会命中BaseExecutor的本地缓存
cacheKey.update(ms.getId());
cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
cacheKey.update(boundSql.getSql());
List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();
TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();
// mimic DefaultParameterHandler logic
for (ParameterMapping parameterMapping : parameterMappings) {
if (parameterMapping.getMode() != ParameterMode.OUT) {
Object value;
String propertyName = parameterMapping.getProperty();
if (boundSql.hasAdditionalParameter(propertyName)) {
value = boundSql.getAdditionalParameter(propertyName);
} else if (parameterObject == null) {
value = null;
} else if (typeHandlerRegistry.hasTypeHandler(parameterObject.getClass())) {
value = parameterObject;
} else {
MetaObject metaObject = configuration.newMetaObject(parameterObject);
value = metaObject.getValue(propertyName);
}
cacheKey.update(value);
}
}
if (configuration.getEnvironment() != null) {
// issue #176
cacheKey.update(configuration.getEnvironment().getId());
}
return cacheKey;
}从上述构造BaseExecutor本地缓存对象的CacheKey源码分析中可以得出这样的结论：在相同的SqlSession中查询同一条数据时都会命中BaseExecutor的本地缓存。也就是说通过参数localCacheScope控制的缓存策略只能在相同SqlSession内有效，因为BaseExecutor的本地缓存对象localCache是实例属性，在不同的执行器实例中都保存一个独立的本地缓存，而在不同的SqlSession中使用的是不同的执行器实例。这个关系可以通过下图描述：
那么，到底是不是这样的呢？我们需要进行验证。
<!-- 为了验证BaseExecutor内的缓存策略，需要设置cacheEnabled参数为false，默认值为true -->
<setting name="cacheEnabled" value="false"/>
<setting name="localCacheScope" value="SESSION"/>// 在相同Session中查询同一条数据
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(true);
Student student = sqlSession.getMapper(StudentMapper.class).getStudentById(1);
System.out.println(student);
student = sqlSession.getMapper(StudentMapper.class).getStudentById(1);
System.out.println(student);
sqlSession.close();对应MyBatis输出日志如下：
method: query
DEBUG [main] - Opening JDBC Connection
DEBUG [main] - Created connection 1131184547.
DEBUG [main] - ==> Preparing: select * from student where id = ?
DEBUG [main] - ==> Parameters: 1(Long)
DEBUG [main] - <== Total: 1
Student{id=1, name='张三', age=23, sex=0}
method: query
Student{id=1, name='张三', age=23, sex=0}
DEBUG [main] - Closing JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@436c81a3]
DEBUG [main] - Returned connection 1131184547 to pool.显然，从输出日志中可以很确定地知道：在相同Session中查询同一条数据时，只有第一次会真正从数据库中查询，后续的查询都会直接从Session内的缓存中获取。而且，我们从上述相关源码中知道，只要SqlSession存在，该缓存是永远存在，不会失效。
// 在不同Session中查询同一条数据
SqlSession sqlSession1 = sqlSessionFactory.openSession(true);
Student student = sqlSession1.getMapper(StudentMapper.class).getStudentById(1);
System.out.println(student);
sqlSession1.close();
SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession(true);
student = sqlSession2.getMapper(StudentMapper.class).getStudentById(1);
System.out.println(student);
sqlSession2.close();而在不同的Session中查询同一条数据时，都分别从数据库直接查询，如下输出日志所示：
method: query
DEBUG [main] - Opening JDBC Connection
DEBUG [main] - Created connection 1131184547.
DEBUG [main] - ==> Preparing: select * from student where id = ?
DEBUG [main] - ==> Parameters: 1(Long)
DEBUG [main] - <== Total: 1
Student{id=1, name='张三', age=23, sex=0}
DEBUG [main] - Closing JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@436c81a3]
DEBUG [main] - Returned connection 1131184547 to pool.
method: query
DEBUG [main] - Opening JDBC Connection
DEBUG [main] - Checked out connection 1131184547 from pool.
DEBUG [main] - ==> Preparing: select * from student where id = ?
DEBUG [main] - ==> Parameters: 1(Long)
DEBUG [main] - <== Total: 1
Student{id=1, name='张三', age=23, sex=0}
DEBUG [main] - Closing JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@436c81a3]
DEBUG [main] - Returned connection 1131184547 to pool.参数cacheEnabled控制的缓存策略
在了解了参数localCacheScope控制的缓存策略之后，还需要继续研究参数cacheEnabled所控制的缓存策略。从上述源码分析中已经知道，当参数cacheEnabled值为true时，MyBatis将使用CachingExecutor执行器，下面通过源码解读一下CachingExecutor到底与其他Executor实现类有什么不同。
- org.apache.ibatis.executor.CachingExecutor
// 被包装的执行器对象
private final Executor delegate;
// CachingExecutor内部的缓存管理器
private final TransactionalCacheManager tcm = new TransactionalCacheManager();
// 在构造函数中传入一个执行器对象
public CachingExecutor(Executor delegate) {
this.delegate = delegate;
delegate.setExecutorWrapper(this);
}
// CachingExecutor实现的查询方法，在这里实现缓存
@Override
public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql)
throws SQLException {
// 从MappedStatement中获取一个缓存实例对象
Cache cache = ms.getCache();
if (cache != null) {
flushCacheIfRequired(ms);
if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {
ensureNoOutParams(ms, parameterObject, boundSql);
@SuppressWarnings("unchecked")
List<E> list = (List<E>) tcm.getObject(cache, key);
if (list == null) {
list = delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578 and #116
}
return list;
}
}
return delegate.<E> query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}从CachingExecutor的源码走读中可以得到如下信息： （1）CachingExecutor内部使用了一个独立的缓存管理组件TransactionalCacheManager，其实现如下：
public class TransactionalCacheManager {
// 内部是一个HashMap，所以TransactionalCacheManager本身不负责缓存数据
// 值得注意的是：该HashMap的Key和Value都是Cache类型，实际上真正缓存数据的是Value对应的TransactionalCache实例
private final Map<Cache, TransactionalCache> transactionalCaches = new HashMap<Cache, TransactionalCache>();
}该缓存管理器的名称很有意思，从字面上看似乎与事务相关。实际上正是因为在事务关闭的时候会调用该缓存管理器的commit()方法，从而实现了通过参数cacheEnabled控制的缓存策略是全局的，这是一个非常巧妙的设计。 （2）在CachingExecutor的query()方法中可以看到，在执行数据查询时，先通过它的缓存管理器查询缓存，如果从缓存中没有取到数据时，将使用具体的执行器查询数据并缓存（在CachingExecutor中包装的具体执行器实际上就是BaseExecutor类型的实例，如：BatchExecutor，ReuseExecutor或SimpleExecutor）。 （3）CachingExecutor的缓存管理器在缓存数据时使用的Key是一个从MappedStatement中获取的Cache实例对象，实际上，在MappedStatement内部确实存在一个Cache类型实例的属性，继续解读相关源码之后才知道，原来这个Cache类型的对象需要在MyBatis的映射器中配置，并且该实例对象是全局的。实际上，这一点也从MyBatis的xml映射器配置文档中得到了证实。
再一次仔细阅读CachingExecutor的query()方法实现，将其缓存原理通过下图进行总结。
第一步，缓存数据时，将数据临时保存到TransactionalCacheManager中属性transactionalCaches的Value所引用的TransactionalCache实例内部的HashMap中。 第二步，事务关闭时将TransactionalCache实例内部HashMap中临时保存的数据全部转移到全局的Cache实例中。 第三步，从缓存中取数据时实际上直接从全局Cache实例中查询。
因为数据最终保存到了全局的Cache实例中，所以说参数cacheEnabled控制的缓存策略是全局的（属于应用上下文范围），在不同的Session中查询同一条数据时都会从这个全局缓存中查询，下面通过实例来进行验证。
- 打开全局缓存开关
<!-- 打开全局缓存开关 -->
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>
<!-- 为了验证全局缓存，在这里把Session缓存关闭 -->
<setting name="localCacheScope" value="STATEMENT"/>- 定义全局缓存实例
// 在xml映射器中定义全局缓存
<!-- 在xml映射器中配置全局缓存 -->
<cache />在xml映射器中配置全局缓存很简单，只需要在xml映射器中简单添加一个<cache />节点即可，这里为了演示全局缓存的效果，所以不用配置详细参数，使用默认值即可。
// 在接口映射器中定义全局缓存
@CacheNamespace
public interface StudentMapper {在接口映射器中配置全局缓存通过注解@CacheNamespace实现，其效果与在xml映射器中通过节点<cache />配置是一样的。
- 验证全局缓存的作用
通过参数cacheEnabled控制的缓存是全局的，所以在多个Session中使用相同SQL语句查询同一条数据时，只在第一次查询时直接查询数据库，之后的查询都会从这个全局缓存中读取数据。如下以通过xml映射器查询为例：
// 在不同Session中查询同一条数据
SqlSession sqlSession1 = sqlSessionFactory.openSession(true);
Student student = sqlSession1.selectOne("org.chench.test.mybatis.mapper.getStudentById", 1);
System.out.println(student);
sqlSession1.close();
SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession(true);
student = sqlSession2.selectOne("org.chench.test.mybatis.mapper.getStudentById", 1);
System.out.println(student);
sqlSession2.close();查看MyBatis的输出日志：
method: query
DEBUG [main] - Cache Hit Ratio [org.chench.test.mybatis.mapper]: 0.0
DEBUG [main] - Opening JDBC Connection
DEBUG [main] - Created connection 1463355115.
DEBUG [main] - ==> Preparing: select * from test where id = ?
DEBUG [main] - ==> Parameters: 1(Integer)
DEBUG [main] - <== Total: 1
Student{id=1, name='1509690042107_haha_update_update', age=0, sex=0}
DEBUG [main] - Closing JDBC Connection [com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@573906eb]
DEBUG [main] - Returned connection 1463355115 to pool.
method: query
DEBUG [main] - Cache Hit Ratio [org.chench.test.mybatis.mapper]: 0.5
Student{id=1, name='1509690042107_haha_update_update', age=0, sex=0}显然，从日志中很明显看到第一次查询时缓存命中率为0，第二次查询时缓存命中率为0.5，直接从缓存中取得了数据。
总结
MyBatis的缓存功能同时受到localCacheScope和cacheEnabled这2个运行时参数的控制。那么我们不禁要问：为什么需要使用2个参数进行控制而不是直接使用1个参数更加简洁？实际上，2个参数控制的缓存策略是不一样，localCacheScope参数控制的缓存是Session范围内的，称为一级缓存；而cacheEnabled参数控制的缓存是全局的，称为二级缓存，这对应于不同的应用需求。
显然，MyBatis的默认配置是同时开启了Session缓存和全局缓存。另外请注意：cacheEnabled参数仅仅是打开了全局缓存开关，但这并不意味着默认情况下MyBatis就会进行全局缓存。实际上，如果需要使用全局缓存，还必须在映射器中配置全局缓存实例。
【参考】 [1]. http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/configuration.html#settings [2]. http://mp.weixin.qq.com/s/Ju4d71VrL0omGkV3s3U_1Q MyBatis缓存机制 [3]. http://www.cnblogs.com/yjmyzz/p/use-cache-in-mybatis.html mybatis 3.x 缓存Cache的使用