这篇文章不是介绍mybatis二级缓存，而是基于我们目前业务一些痛点，思考如何使用mybatis二级Redis缓存，首先mybatis也提供了一个Redis缓存类，但是那个类并不能解决我们目前业务痛点
一、业务痛点 #
首先我来介绍一下我们目前的两个业务痛点，第一个就是热key问题，由于我们一个服务全部使用Redis作为缓存，当业务量大起来之后，发现Redis内存占用量不大，但是程序卡顿丢包，一查发现原来是Redis带宽跑满
这个解决方法有两种，一种是内存做一层缓存热key，第二种就是减少网络包传输大小，可以采取新的序列号算法（目前我们使用的是JSON）如google的 protocolBuffer，后面我们采用的是第一种解决方法
我们第二个业务痛点就是缓存失效的峰刺，当大量key失效的时候，同一时间大量相同的请求打到数据库，虽然目前还没有压垮，但是等后面业务量大起来其实这个也是个瓶颈
二、MyBatis缓存介绍 #
我们这里简单介绍一下Mybatis缓存，它分两张，一种是基于session的一级缓存，一种是基于mapper的namespace二级缓存（也就是全局缓存），一级缓存只能对同一个请求有用，所以其实对于我们目前业务来说用处不大
mybatis二级缓存是个好东西，你可以理解为单个实例共享的cache，它是基于内存的，非常快，基本上没有延迟
mybatis默认没有开始缓存，你可以简单的在mapper的xml文件里面加个<cache></cache>就开启了或者使用@CacheNamespace注解
但是目前mybatis提供的全部是基于内存缓存，当数据量大的情况下，很容易内存溢出
三、实现Redis二级缓存 #
mybatis官方实现了一个基于redis二级缓存，这个缓存目前对于我们两个痛点来说，只能解决第二个，只需要在二级缓存中配置blocking=true我们就可以在更新缓存的时候锁住所有线程，避免大量请求数据库
所以我基于官方实现做了下面修改:
- 继承原始cache类，可以兼容使用LRU这些插件
- 使用普通redis值替换原来的哈希表，支持插入时候添加失效时间
- 当删除的时候，将数据放置到Redis
- 读取时候先读内存，在读Redis，假如Redis读到了，再更新到内存
通过上面4个修改，就很能实现第一个痛点，而且通过第四步，你可以解决掉Lru扫表问题
PS： 扫表，假如使用Lru你把所有Key都扫一遍，热key会被删除到Redis上去，假如你不更新到缓存，热key永远在redis上面，导致热key还是会对Redis造成压力
四、总结 #
当然这种实现目前还有下面两个弊端，不过这两个弊端现在看也很难解决
- 使用Java自带序列化对Redis消耗大（理论上使用google的 protocolBuffer是最优的）但是目前除非你能知道Redis键值，否则也是难，目前我测试在20个属性下，使用JSON要比原生序列号小，但是超过这个值其实两者开始拉近，在大量属性下原生序列号还是要比Json要省空间
- 在执行更新插入删除的时候，会把内存缓存清空，但是不会清空redis，这个会导致丢失部分实时性，但是目前我们使用场景可以在保证业务可靠性情况下，两三分钟的缓存时延