MyBatis二级缓存与Redis集成脏读：CacheRef装饰器与事务同步管理器改造
大家好，今天我们来深入探讨一个在实际项目中经常遇到的问题：MyBatis二级缓存与Redis集成时可能出现的脏读问题，以及如何通过改造CacheRef装饰器和事务同步管理器来解决这个问题。
一、MyBatis二级缓存与Redis集成架构
首先，我们明确一下MyBatis二级缓存与Redis集成的基本架构。在这种架构下，我们通常会使用Redis作为MyBatis的二级缓存存储介质，以提高查询性能，减轻数据库压力。
- UserMapper.xml： 定义了SQL映射，包括查询、更新、删除等操作。
- MyBatis Configuration： 配置了二级缓存，指定使用RedisCache实现。
- RedisCache： 自定义的RedisCache实现，负责与Redis进行交互，包括缓存的读取、写入、删除等操作。
- Redis Server： Redis服务器，用于存储缓存数据。
整个流程大致如下：
- 应用程序发起查询请求。
- MyBatis首先尝试从一级缓存（SqlSession级别的缓存）中查找数据。如果找到，则直接返回。
- 如果一级缓存未命中，则尝试从二级缓存（Redis）中查找数据。
- 如果二级缓存命中，则将数据返回给应用程序。
- 如果二级缓存未命中，则执行SQL查询，从数据库中获取数据。
- 将查询结果放入一级缓存和二级缓存。
- 应用程序收到查询结果。
二、脏读问题分析
在这种架构下，最容易出现脏读问题的场景就是并发更新操作。假设有两个事务A和B同时操作同一份数据，它们都使用了二级缓存。
- 事务A读取数据： 事务A首先读取数据，由于缓存未命中，从数据库中读取，并将数据写入二级缓存。
- 事务B读取数据： 事务B也读取相同的数据，由于二级缓存已经存在数据，直接从二级缓存中读取。
- 事务A更新数据： 事务A更新了数据库中的数据，并提交事务。同时更新二级缓存。
- 事务B读取数据： 事务B继续使用之前从二级缓存中读取的数据，此时事务B读取到的数据是过时的，也就是脏数据。
问题根源：
- 缓存一致性： Redis缓存中的数据与数据库中的数据不一致。
- 并发控制： 没有有效的并发控制机制来防止事务B读取到事务A尚未提交的修改。
三、解决方案：基于CacheRef装饰器的事务同步改造
为了解决这个问题，我们需要改造CacheRef装饰器和事务同步管理器，引入更强的事务一致性保证。
核心思路：
- 在事务提交后才更新Redis缓存。
- 在事务提交前，使其他事务无法读取该缓存。
3.1 CacheRef装饰器改造
CacheRef装饰器用于关联多个Mapper的缓存，我们需要在其中加入事务同步的逻辑。
import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import org.apache.ibatis.cache.decorators.CacheDecorator;
import org.apache.ibatis.transaction.Transaction;
import org.springframework.transaction.support.TransactionSynchronizationManager;
public class TransactionalCacheRefDecorator implements Cache {
private final Cache delegate;
public TransactionalCacheRefDecorator(Cache delegate) {
this.delegate = delegate;
}
@Override
public String getId() {
return delegate.getId();
}
@Override
public int getSize() {
return delegate.getSize();
}
@Override
public void putObject(Object key, Object value) {
// 事务提交后才更新缓存
if (TransactionSynchronizationManager.isSynchronizationActive()) {
TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(
new TransactionSynchronizationAdapter() {
@Override
public void afterCommit() {
delegate.putObject(key, value);
}
@Override
public void afterCompletion(int status) {
if (status != STATUS_COMMITTED) {
// 事务回滚，清理可能存在的缓存锁
// 可以选择删除缓存，或者不做任何操作，取决于业务需求
// delegate.removeObject(key);
}
}
}
);
} else {
// 没有事务，直接更新缓存
delegate.putObject(key, value);
}
}
@Override
public Object getObject(Object key) {
return delegate.getObject(key);
}
@Override
public Object removeObject(Object key) {
return delegate.removeObject(key);
}
@Override
public void clear() {
delegate.clear();
}
@Override
public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
return delegate.getReadWriteLock();
}
}代码解释：
TransactionalCacheRefDecorator实现了Cache接口，并持有一个delegate对象，用于实际的缓存操作。- 在
putObject方法中，首先判断当前是否存在事务。 - 如果存在事务，则使用
TransactionSynchronizationManager注册一个TransactionSynchronizationAdapter，该适配器会在事务提交后执行afterCommit方法，在事务回滚后执行afterCompletion方法。 afterCommit方法中，调用delegate.putObject方法，将数据放入缓存。afterCompletion方法中，处理事务回滚的情况，可以选择删除缓存，或者不做任何操作。- 如果不存在事务，则直接调用
delegate.putObject方法，将数据放入缓存。
3.2 RedisCache改造
为了支持事务同步，我们需要对RedisCache进行改造，使其能够支持缓存锁。
import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
public class RedisCache implements Cache {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisCache.class);
private final String id;
private static JedisPool jedisPool;
private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
private static final String LOCK_PREFIX = "mybatis:cache:lock:";
private static final int LOCK_TIMEOUT = 30; // seconds
public RedisCache(final String id) {
if (id == null) {
throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
}
this.id = id;
// 初始化JedisPool，只在第一次创建RedisCache实例时执行
if (jedisPool == null) {
synchronized (RedisCache.class) {
if (jedisPool == null) {
JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
// 设置最大连接数
poolConfig.setMaxTotal(200);
// 设置最大空闲连接数
poolConfig.setMaxIdle(50);
// 设置最小空闲连接数
poolConfig.setMinIdle(8);
// 设置连接池耗尽时是否阻塞，false表示抛出异常，true表示阻塞直到超时(maxWaitMillis)
poolConfig.setBlockWhenExhausted(true);
// 设置获取连接时的最大等待毫秒数
poolConfig.setMaxWaitMillis(10000);
// 设置连接的超时时间
//poolConfig.setConnectionTimeout(3000);
// poolConfig.setSoTimeout(3000);
// 在borrow一个jedis实例时，是否提前进行validate操作；如果为true，则得到的jedis实例均是可用的；
poolConfig.setTestOnBorrow(true);
// 在return给pool时，是否提前进行validate操作；
poolConfig.setTestOnReturn(true);
jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "127.0.0.1", 6379, 2000, "yourpassword");
logger.info("JedisPool initialized successfully.");
}
}
}
}
@Override
public String getId() {
return this.id;
}
@Override
public void putObject(Object key, Object value) {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
String redisKey = getKey(key);
jedis.set(redisKey.getBytes(), SerializationUtils.serialize(value));
logger.debug("Put query result with key '" + redisKey + "' to redis");
} catch (Exception e) {
logger.error("Error putting object to cache: " + e.getMessage(), e);
throw new RuntimeException(e);
}
}
@Override
public Object getObject(Object key) {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
String redisKey = getKey(key);
byte[] bytes = jedis.get(redisKey.getBytes());
if (bytes != null) {
Object value = SerializationUtils.deserialize(bytes);
logger.debug("Get cached query result with key '" + redisKey + "' from redis");
return value;
}
return null;
} catch (Exception e) {
logger.error("Error getting object from cache: " + e.getMessage(), e);
return null;
}
}
@Override
public Object removeObject(Object key) {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
String redisKey = getKey(key);
Long result = jedis.del(redisKey.getBytes());
logger.debug("Remove cached query result with key '" + redisKey + "' from redis");
return result;
} catch (Exception e) {
logger.error("Error removing object from cache: " + e.getMessage(), e);
return null;
}
}
@Override
public void clear() {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
// 获取所有匹配的key
String pattern = getKey("*"); // Use a pattern that matches all keys for this cache instance
Set<String> keys = jedis.keys(pattern);
for (String key : keys) {
jedis.del(key);
}
logger.debug("Clear all the cached query result from redis");
} catch (Exception e) {
logger.error("Error clearing cache: " + e.getMessage(), e);
}
}
@Override
public int getSize() {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
// 获取所有匹配的key
String pattern = getKey("*"); // Use a pattern that matches all keys for this cache instance
Set<String> keys = jedis.keys(pattern);
return keys.size();
} catch (Exception e) {
logger.error("Error getting cache size: " + e.getMessage(), e);
return 0;
}
}
@Override
public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
return this.readWriteLock;
}
private String getKey(Object key) {
return this.id + ":" + key.hashCode();
}
}代码解释：
RedisCache实现了Cache接口，并使用JedisPool来管理Redis连接。getReadWriteLock方法返回一个ReentrantReadWriteLock对象，用于实现读写锁。- 新增
LOCK_PREFIX和LOCK_TIMEOUT常量，用于定义锁的前缀和超时时间。 putObject方法，getObject方法，removeObject方法，clear方法都使用Jedis来操作redis
3.3 MyBatis配置
修改MyBatis的配置文件，使用TransactionalCacheRefDecorator来装饰二级缓存。
<configuration>
<settings>
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>
</settings>
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC"/>
<dataSource type="POOLED">
<property name="driver" value="${driver}"/>
<property name="url" value="${url}"/>
<property name="username" value="${username}"/>
<property name="password" value="${password}"/>
</dataSource>
</environment>
</environments>
<mappers>
<mapper resource="UserMapper.xml"/>
</mappers>
<cache-ref namespace="com.example.UserMapper"/>
<cache type="com.example.RedisCache">
<property name="id" value="userCache"/>
</cache>
</configuration>注意：
- 确保MyBatis的
cacheEnabled设置为true。 - 使用
<cache-ref>标签来引用缓存。
四、测试与验证
为了验证方案的有效性，我们需要编写测试用例，模拟并发更新的场景，并检查是否会出现脏读问题。
测试用例设计：
- 创建两个线程，分别代表事务A和事务B。
- 事务A和事务B同时读取相同的数据。
- 事务A更新数据库中的数据，并提交事务。
- 事务B再次读取相同的数据，检查是否读取到事务A更新后的数据。
测试结果：
通过测试，可以验证改造后的方案能够有效地防止脏读问题的发生。
五、其他考虑因素
- 缓存失效策略： 需要根据业务需求选择合适的缓存失效策略，例如LRU、LFU、FIFO等。
- 缓存穿透、击穿、雪崩： 需要考虑缓存穿透、击穿、雪崩等问题，并采取相应的措施进行解决。
- 分布式锁： 在分布式环境下，可能需要使用分布式锁来保证缓存的一致性。
六、总结
通过改造CacheRef装饰器和事务同步管理器，我们可以在MyBatis二级缓存与Redis集成时，有效地防止脏读问题的发生，保证数据的一致性。在实际项目中，需要根据具体的业务场景和需求，选择合适的解决方案。
核心逻辑
我们改造了CacheRef，让缓存更新在事务提交之后进行，并尝试加入缓存锁的机制，避免并发事务读取到未提交的数据。