介绍一下Mybatis的底层原理（包括一二级缓存）

表面上我们的就是Sql语句和我们的java对象进行映射，然后Mapper代理然后调用方法来操作数据库

底层的话我们就涉及到Sqlsession和Configuration

首先说一下SqlSession， 它可以被视为与数据库交互的一个会话，用于执行 SQL 语句（Executor执行器）、获取映射器（Mapper）、管理事务等操作

然后还有个全局配置Configuration，Configuration是Mybatis的核心配置类，里面有所有的配置信息，映射文件内容，甚至数据库连接池配置

SqlSession

也就是说我们的通过SqlSession来操作我们的数据库，SqlSession里面的执行器Executor来执行我们的具体的sql语句

我们的Executor其实有三种SimpleExecutor简单执行器，ReuseExecutor可重用执行器， BatchExecutor批量执行器

一个是每次使用都创建一个Statement对象，一个是可以以sql作为Key在Map<String,Statement>内查找我们的statement对象进行重用，一个是将所有的sql语句添加到批处理等待逐一执行

Configuration

很简单，就是一个mybatis的核心配置类，我们的主要的配置信息例如数据库连接池配置就在里面

再深入一点就讲一下我们的Mybatis的一二级缓存实现原理

一级缓存（在Sqlsession对象了里面）：

我们有的话就用Executor执行器，从LocalCache里面查询，没有的话就从数据库中查然后放到我们的LocalCache里面

在分布式或者多个Sqlsession的情况下，可能会导致脏读问题

我们查询的时候会从Sqlsession的缓存里面查，那要是我们此时用SqlSession1和SqlSession2，我们要的数据在SqlSession2的缓存里面怎么办？我们一级缓存不能实现跨SqlSession，只能查不到然后查数据库

所以为了进一步优化多个SqlSession问题，我们就有了二级缓存

二级缓存（在Configuration里面）:

在一级缓存查询之前，我们先通过CachingExecutor从二级缓存中进行查询

开启二级缓存之后呢，会被多个Sqlsession共享，所以它是一个全局的缓存

所以查询流程变成了：先查二级缓存，再查一级缓存，再查数据库

二级缓存对比一级缓存，它实现了Sqlsession之间的缓存数据的共享

---

既然二级缓存可以优化查询？那为什么不默认用二级缓存？

数据一致性问题

• 问题描述：二级缓存是跨SqlSession的，多个SqlSession共享同一个缓存。如果某个SqlSession更新了数据库，其他SqlSession可能仍然使用缓存中的旧数据，导致数据不一致。
• 解决方案：可以通过配置缓存的刷新策略（如flushInterval）或在更新操作后手动清除缓存来缓解。

---

2. 缓存失效问题

• 问题描述：当执行增删改操作时，MyBatis会清除相关缓存。但如果其他系统或程序直接修改了数据库，MyBatis无法感知，导致缓存中的数据与实际数据库不一致。
• 解决方案：需要结合其他机制（如数据库触发器或消息队列）来通知缓存失效。

---

3. 内存占用问题

• 问题描述：二级缓存默认存储在内存中，如果缓存的数据量过大，可能导致内存溢出（OOM）。
• 解决方案：可以通过配置缓存实现（如Ehcache、Redis）将缓存存储到磁盘或分布式缓存中。

---

4. 序列化问题

• 问题描述：二级缓存默认需要缓存对象实现Serializable接口，以便序列化存储。如果对象未实现序列化接口，会导致缓存失败。
• 解决方案：确保所有缓存对象实现Serializable接口，或使用自定义的缓存实现。

---

5. 缓存粒度问题

• 问题描述：二级缓存的粒度是Mapper级别的，即一个Mapper的缓存会被所有查询共享。如果某个Mapper的查询结果差异较大，可能导致缓存命中率低，甚至缓存污染。
• 解决方案：可以通过自定义缓存键或使用更细粒度的缓存策略来优化。

---

6. 分布式环境下的问题

• 问题描述：在分布式环境中，默认的二级缓存是本地缓存，不同节点之间的缓存无法共享，可能导致数据不一致。
• 解决方案：使用分布式缓存（如Redis、Memcached）替换默认的本地缓存。

---

7. 缓存配置复杂

• 问题描述：二级缓存的配置相对复杂，需要根据业务场景调整缓存策略（如缓存清除策略、缓存刷新间隔等），配置不当可能导致性能下降或数据不一致。
• 解决方案：仔细评估业务需求，合理配置缓存参数。

---

8. 不适合高并发写场景

• 问题描述：在高并发写场景下，频繁的增删改操作会导致缓存频繁失效，反而降低性能。
• 解决方案：在高并发写场景下，建议禁用二级缓存，或使用更高效的缓存策