mybatis的缓存机制有哪些和Redis的缓存机制比有什么不同 mybatis缓存原理

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数据分析家 2023-11-28 15:49:59

文章标签 mybatis 缓存一级缓存数据库 文章分类 Redis 数据库

摘要

本博文主要介绍MyBatis的一级、二级缓存机制的原理，帮助你更好的理解Mybatis的底层原理与实现。减少资源的浪费，MyBatis会在表示会话的SqlSession对象中建立一个简单的缓存，将每次查询到的结果结果缓存起来，当下次查询的时候，如果判断先前有个完全一样的查询，会直接从缓存中直接将结果取出，返回给用户，不需要再进行一次数据库查询了。

一、一级缓存实现机制

1.1 一级缓存的背景

每当我们使用MyBatis开启一次和数据库的会话，MyBatis会创建出一个SqlSession对象表示一次数据库会话。在对数据库的一次会话中，我们有可能会反复地执行完全相同的查询语句，如果不采取一些措施的话，每一次查询都会查询一次数据库,而我们在极短的时间内做了完全相同的查询，那么它们的结果极有可能完全相同，由于查询一次数据库的代价很大，这有可能造成很大的资源浪费。

为了解决这一问题，减少资源的浪费，MyBatis会在表示会话的SqlSession对象中建立一个简单的缓存，将每次查询到的结果结果缓存起来，当下次查询的时候，如果判断先前有个完全一样的查询，会直接从缓存中直接将结果取出，返回给用户，不需要再进行一次数据库查询了。

如下图所示，MyBatis一次会话: 一个SqlSession对象中创建一个本地缓存(local cache)，对于每一次查询，都会尝试根据查询的条件去本地缓存中查找是否在缓存中，如果在缓存中，就直接从缓存中取出，然后返回给用户；否则，从数据库读取数据，将查询结果存入缓存并返回给用户。

对于会话（Session）级别的数据缓存，我们称之为一级数据缓存，简称一级缓存。

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1.2 一级缓存的实现

即SqlSession中的缓存是怎样组织的？由于MyBatis使用SqlSession对象表示一次数据库的会话，那么，对于会话级别的一级缓存也应该是在SqlSession中控制的。实际上, MyBatis只是一个MyBatis对外的接口，SqlSession将它的工作交给了Executor执行器这个角色来完成，负责完成对数据库的各种操作。当创建了一个SqlSession对象时，MyBatis会为这个SqlSession对象创建一个新的Executor执行器，而缓存信息就被维护在这个Executor执行器中，MyBatis将缓存和对缓存相关的操作封装成了Cache接口中。SqlSession、Executor、Cache之间的关系如下列类图所示：

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如上述的类图所示，Executor接口的实现类BaseExecutor中拥有一个Cache接口的实现类PerpetualCache，则对于BaseExecutor对象而言，它将使用PerpetualCache对象维护缓存。

综上，SqlSession对象、Executor对象、Cache对象之间的关系如下图所示：

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由于Session级别的一级缓存实际上就是使用PerpetualCache维护的，那么PerpetualCache是怎样实现的呢？PerpetualCache实现原理其实很简单，其内部就是通过一个简单的HashMap<k,v> 来实现的，没有其他的任何限制。如下是PerpetualCache的实现代码：

package org.apache.ibatis.cache.impl;  
  
import java.util.HashMap;  
import java.util.Map;  
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;  
  
import org.apache.ibatis.cache.Cache;  
import org.apache.ibatis.cache.CacheException;  
  
/** 
 * 使用简单的HashMap来维护缓存 
 * @author Clinton Begin 
 */  
public class PerpetualCache implements Cache {  
  
  private String id;  
  
  private Map<Object, Object> cache = new HashMap<Object, Object>();  
  
  public PerpetualCache(String id) {  
    this.id = id;  
  }  
  
  public String getId() {  
    return id;  
  }  
  
  public int getSize() {  
    return cache.size();  
  }  
  
  public void putObject(Object key, Object value) {  
    cache.put(key, value);  
  }  
  
  public Object getObject(Object key) {  
    return cache.get(key);  
  }  
  
  public Object removeObject(Object key) {  
    return cache.remove(key);  
  }  
  
  public void clear() {  
    cache.clear();  
  }  
  
  public ReadWriteLock getReadWriteLock() {  
    return null;  
  }  
  
  public boolean equals(Object o) {  
    if (getId() == null) throw new CacheException("Cache instances require an ID.");  
    if (this == o) return true;  
    if (!(o instanceof Cache)) return false;  
  
    Cache otherCache = (Cache) o;  
    return getId().equals(otherCache.getId());  
  }  
  
  public int hashCode() {  
    if (getId() == null) throw new CacheException("Cache instances require an ID.");  
    return getId().hashCode();  
  }  
  
}

1.3 一级缓存的生命周期

MyBatis在开启一个数据库会话时，会创建一个新的SqlSession对象，SqlSession对象中会有一个新的Executor对象，Executor对象中持有一个新的PerpetualCache对象；当会话结束时，SqlSession对象及其内部的Executor对象还有PerpetualCache对象也一并释放掉。

如果SqlSession调用了close()方法，会释放掉一级缓存PerpetualCache对象，一级缓存将不可用；
如果SqlSession调用了clearCache()，会清空PerpetualCache对象中的数据，但是该对象仍可使用；
SqlSession中执行了任何一个update操作(update()、delete()、insert()) ，都会清空PerpetualCache对象的数据，但是该对象可以继续使用；

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1.4 SqlSession工作流程

对于某个查询，根据statementId,params,rowBounds来构建一个key值，根据这个key值去缓存Cache中取出对应的key值存储的缓存结果；
判断从Cache中根据特定的key值取的数据数据是否为空，即是否命中；
如果命中，则直接将缓存结果返回；
如果没命中：

去数据库中查询数据，得到查询结果；
将key和查询到的结果分别作为key,value对存储到Cache中；
将查询结果返回；

结束。

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1.5 一级缓存的性能分析

MyBatis对会话（Session）级别的一级缓存设计的比较简单，就简单地使用了HashMap来维护，并没有对HashMap的容量和大小进行限制

如果我一直使用某一个SqlSession对象查询数据，这样会不会导致HashMap太大，而导致 java.lang.OutOfMemoryError错误啊？读者这么考虑也不无道理，不过MyBatis的确是这样设计的。

MyBatis这样设计也有它自己的理由：

一般而言SqlSession的生存时间很短。一般情况下使用一个SqlSession对象执行的操作不会太多，执行完就会消亡；
对于某一个SqlSession对象而言，只要执行update操作（update、insert、delete），都会将这个SqlSession对象中对应的一级缓存清空掉，所以一般情况下不会出现缓存过大，影响JVM内存空间的问题；
可以手动地释放掉SqlSession对象中的缓存。
一级缓存是一个粗粒度的缓存，没有更新缓存和缓存过期的概念

MyBatis的一级缓存就是使用了简单的HashMap，MyBatis只负责将查询数据库的结果存储到缓存中去，不会去判断缓存存放的时间是否过长、是否过期，因此也就没有对缓存的结果进行更新这一说了。根据一级缓存的特性，在使用的过程中，我认为应该注意：

对于数据变化频率很大，并且需要高时效准确性的数据要求，我们使用SqlSession查询的时候，要控制好SqlSession的生存时间， SqlSession的生存时间越长，它其中缓存的数据有可能就越旧，从而造成和真实数据库的误差；同时对于这种情况，用户也可以手动地适时清空SqlSession中的缓存；
对于只执行、并且频繁执行大范围的select操作的SqlSession对象，SqlSession对象的生存时间不应过长。

1.6 Cache接口的设计

如下图所示，MyBatis定义了一个org.apache.ibatis.cache.Cache接口作为其Cache提供者的SPI(Service Provider Interface) ，所有的MyBatis内部的Cache缓存，都应该实现这一接口。MyBatis定义了一个PerpetualCache实现类实现了Cache接口，实际上，在SqlSession对象里的Executor对象内维护的Cache类型实例对象，就是PerpetualCache子类创建的。

MyBatis内部还有很多Cache接口的实现，一级缓存只会涉及到这一个PerpetualCache子类，Cache的其他实现将会放到二级缓存中介绍）。

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我们知道，Cache最核心的实现其实就是一个Map，将本次查询使用的特征值作为key，将查询结果作为value存储到Map中。现在最核心的问题出现了：怎样来确定一次查询的特征值？换句话说就是：怎样判断某两次查询是完全相同的查询？也可以这样说：如何确定Cache中的key值？MyBatis认为，对于两次查询，如果以下条件都完全一样，那么就认为它们是完全相同的两次查询：

传入的 statementId
查询时要求的结果集中的结果范围（结果的范围通过rowBounds.offset和rowBounds.limit表示）
这次查询所产生的最终要传递给JDBC java.sql.Preparedstatement的Sql语句字符串（boundSql.getSql() ）
传递给java.sql.Statement要设置的参数值

现在分别解释上述四个条件：

传入的statementId，对于MyBatis而言，你要使用它，必须需要一个statementId，它代表着你将执行什么样的Sql；
MyBatis自身提供的分页功能是通过RowBounds来实现的，它通过rowBounds.offset和rowBounds.limit来过滤查询出来的结果集，这种分页功能是基于查询结果的再过滤，而不是进行数据库的物理分页；
由于MyBatis底层还是依赖于JDBC实现的，那么，对于两次完全一模一样的查询，MyBatis要保证对于底层JDBC而言，也是完全一致的查询才行。而对于JDBC而言，两次查询，只要传入给JDBC的SQL语句完全一致，传入的参数也完全一致，就认为是两次查询是完全一致的。
上述的第3个条件正是要求保证传递给JDBC的SQL语句完全一致；第4条则是保证传递给JDBC的参数也完全一致；即3、4两条MyBatis最本质的要求就是：调用JDBC的时候，传入的SQL语句要完全相同，传递给JDBC的参数值也要完全相同。

综上所述,CacheKey由以下条件决定：statementId + rowBounds + 传递给JDBC的SQL + 传递给JDBC的参数值；

CacheKey的创建

对于每次的查询请求，Executor都会根据传递的参数信息以及动态生成的SQL语句，将上面的条件根据一定的计算规则，创建一个对应的CacheKey对象。我们知道创建CacheKey两个目的：

根据CacheKey作为key,去Cache缓存中查找缓存结果；
如果查找缓存命中失败，则通过此CacheKey作为key，将从数据库查询到的结果作为value，组成key,value对存储到Cache缓存中；

CacheKey的构建被放置到了Executor接口的实现类BaseExecutor中，定义如下：

** 
 * 所属类:  org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor 
 * 功能   :   根据传入信息构建CacheKey 
 */  
public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) {  
    if (closed) throw new ExecutorException("Executor was closed.");  
    CacheKey cacheKey = new CacheKey();  
    //1.statementId  
    cacheKey.update(ms.getId());  
    //2. rowBounds.offset  
    cacheKey.update(rowBounds.getOffset());  
    //3. rowBounds.limit  
    cacheKey.update(rowBounds.getLimit());  
    //4. SQL语句  
    cacheKey.update(boundSql.getSql());  
    //5. 将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中  
    List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();  
    TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();  
    for (int i = 0; i < parameterMappings.size(); i++) { // mimic DefaultParameterHandler logic  
        ParameterMapping parameterMapping = parameterMappings.get(i);  
        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);  
            }  
            //将每一个要传递给JDBC的参数值也更新到CacheKey中  
            cacheKey.update(value);  
        }  
    }  
    return cacheKey;  
}

CacheKey的hashcode生成算法

刚才已经提到，Cache接口的实现，本质上是使用的HashMap<k,v>,而构建CacheKey的目的就是为了作为HashMap<k,v>中的key值。而HashMap是通过key值的hashcode 来组织和存储的，那么，构建CacheKey的过程实际上就是构造其hashCode的过程。下面的代码就是CacheKey的核心hashcode生成算法，感兴趣的话可以看一下：

public void update(Object object) {  
    if (object != null && object.getClass().isArray()) {  
        int length = Array.getLength(object);  
        for (int i = 0; i < length; i++) {  
            Object element = Array.get(object, i);  
            doUpdate(element);  
        }  
    } else {  
        doUpdate(object);  
    }  
}  
 
private void doUpdate(Object object) {  
 
    //1. 得到对象的hashcode;    
    int baseHashCode = object == null ? 1 : object.hashCode();  
    //对象计数递增  
    count++;  
    checksum += baseHashCode;  
    //2. 对象的hashcode 扩大count倍  
    baseHashCode *= count;  
    //3. hashCode * 拓展因子（默认37）+拓展扩大后的对象hashCode值  
    hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;  
    updateList.add(object);  
}

MyBatis认为的完全相同的查询，不是指使用sqlSession查询时传递给算起来Session的所有参数值完完全全相同，你只要保证statementId，rowBounds,最后生成的SQL语句，以及这个SQL语句所需要的参数完全一致就可以了。

二、二级缓存实现机制

MyBatis的二级缓存是Application级别的缓存，它可以提高对数据库查询的效率，以提高应用的性能。

2.1 二级缓存的工作模式

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如图所示，当开一个会话时，一个SqlSession对象会使用一个Executor对象来完成会话操作，MyBatis的二级缓存机制的关键就是对这个Executor对象做文章。如果用户配置了"cacheEnabled=true"，那么MyBatis在为SqlSession对象创建Executor对象时，会对Executor对象加上一个装饰者：CachingExecutor，这时SqlSession使用CachingExecutor对象来完成操作请求。CachingExecutor对于查询请求，会先判断该查询请求在Application级别的二级缓存中是否有缓存结果，如果有查询结果，则直接返回缓存结果；如果缓存中没有，再交给真正的Executor对象来完成查询操作，之后CachingExecutor会将真正Executor返回的查询结果放置到缓存中，然后在返回给用户。

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CachingExecutor是Executor的装饰者，以增强Executor的功能，使其具有缓存查询的功能，这里用到了设计模式中的装饰者模式，CachingExecutor和Executor的接口的关系如下类图所示：

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2.2 MyBatis二级缓存的划分

MyBatis并不是简单地对整个Application就只有一个Cache缓存对象，它将缓存划分的更细，即是Mapper级别的，即每一个Mapper都可以拥有一个Cache对象，具体如下：

为每一个Mapper分配一个Cache缓存对象（使用<cache>节点配置）

MyBatis将Application级别的二级缓存细分到Mapper级别，即对于每一个Mapper.xml,如果在其中使用了<cache> 节点，则MyBatis会为这个Mapper创建一个Cache缓存对象，如下图所示：

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注：上述的每一个Cache对象，都会有一个自己所属的namespace命名空间，并且会将Mapper的 namespace作为它们的ID；

多个Mapper共用一个Cache缓存对象（使用<cache-ref>节点配置）

如果你想让多个Mapper公用一个Cache的话，你可以使用<cache-ref namespace="">节点，来指定你的这个Mapper使用到了哪一个Mapper的Cache缓存。

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2.3 使用二级缓存必须条件

MyBatis对二级缓存的支持粒度很细，它会指定某一条查询语句是否使用二级缓存。

虽然在Mapper中配置了<cache>,并且为此Mapper分配了Cache对象，这并不表示我们使用Mapper中定义的查询语句查到的结果都会放置到Cache对象之中，我们必须指定Mapper中的某条选择语句是否支持缓存，即如下所示，在<select> 节点中配置useCache="true"，Mapper才会对此Select的查询支持缓存特性，否则，不会对此Select查询，不会经过Cache缓存。如下所示，Select语句配置了useCache="true"，则表明这条Select语句的查询会使用二级缓存。

<select id="selectByMinSalary" resultMap="BaseResultMap" parameterType="java.util.Map" useCache="true">

总之，要想使某条Select查询支持二级缓存，你需要保证：

MyBatis支持二级缓存的总开关：全局配置变量参数 cacheEnabled=true
该select语句所在的Mapper，配置了<cache> 或<cached-ref>节点，并且有效
该select语句的参数 useCache=true

2.4 一级、二级缓存的使用顺序

请注意，如果你的MyBatis使用了二级缓存，并且你的Mapper和select语句也配置使用了二级缓存，那么在执行select查询的时候，MyBatis会先从二级缓存中取输入，其次才是一级缓存，即MyBatis查询数据的顺序是：二级缓存 ———> 一级缓存 ——> 数据库。

2.5 二级缓存实现的选择

MyBatis对二级缓存的设计非常灵活，它自己内部实现了一系列的Cache缓存实现类，并提供了各种缓存刷新策略如LRU，FIFO等等；另外，MyBatis还允许用户自定义Cache接口实现，用户是需要实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口，然后将Cache实现类配置在<cache type="">节点的type属性上即可；除此之外，MyBatis还支持跟第三方内存缓存库如Memecached的集成，总之，使用MyBatis的二级缓存有三个选择:

MyBatis自身提供的缓存实现；
用户自定义的Cache接口实现；
跟第三方内存缓存库的集成；

2.6 MyBatis自身提供的二级缓存的实现

MyBatis自身提供了丰富的，并且功能强大的二级缓存的实现，它拥有一系列的Cache接口装饰者，可以满足各种对缓存操作和更新的策略。MyBatis定义了大量的Cache的装饰器来增强Cache缓存的功能，如下类图所示。

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对于每个Cache而言，都有一个容量限制，MyBatis各供了各种策略来对Cache缓存的容量进行控制，以及对Cache中的数据进行刷新和置换。MyBatis主要提供了以下几个刷新和置换策略：

LRU：（Least Recently Used）,最近最少使用算法，即如果缓存中容量已经满了，会将缓存中最近最少被使用的缓存记录清除掉，然后添加新的记录；
FIFO：（First in first out）,先进先出算法，如果缓存中的容量已经满了，那么会将最先进入缓存中的数据清除掉；
Scheduled：指定时间间隔清空算法，该算法会以指定的某一个时间间隔将Cache缓存中的数据清空；

2.7 如何细粒度地控制MyBatis二级缓存

现有AMapper.xml中定义了对数据库表 ATable 的CRUD操作，BMapper定义了对数据库表BTable的CRUD操作；假设 MyBatis 的二级缓存开启，并且 AMapper 中使用了二级缓存，AMapper对应的二级缓存为ACache；除此之外，AMapper 中还定义了一个跟BTable有关的查询语句，类似如下所述：

<select id="selectATableWithJoin" resultMap="BaseResultMap" useCache="true">  
      select * from ATable left join BTable on ....  
</select>

执行以下操作：

执行AMapper中的"selectATableWithJoin" 操作，此时会将查询到的结果放置到AMapper对应的二级缓存ACache中；
执行BMapper中对BTable的更新操作(update、delete、insert)后，BTable的数据更新；
再执行1完全相同的查询，这时候会直接从AMapper二级缓存ACache中取值，将ACache中的值直接返回；

好，问题就出现在第3步上：由于AMapper的“selectATableWithJoin” 对应的SQL语句需要和BTable进行join查找，而在第 2 步BTable的数据已经更新了，但是第 3 步查询的值是第 1 步的缓存值，已经极有可能跟真实数据库结果不一样，即ACache中缓存数据过期了！

总结来看，就是：对于某些使用了 join连接的查询，如果其关联的表数据发生了更新，join连接的查询由于先前缓存的原因，导致查询结果和真实数据不同步；从MyBatis的角度来看，这个问题可以这样表述：对于某些表执行了更新(update、delete、insert)操作后，如何去清空跟这些表有关联的查询语句所造成的缓存。

2.8 当前MyBatis二级缓存的工作机制

MyBatis二级缓存的一个重要特点：即松散的Cache缓存管理和维护。

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一个Mapper中定义的增删改查操作只能影响到自己关联的Cache对象。如上图所示的Mapper namespace1中定义的若干CRUD语句，产生的缓存只会被放置到相应关联的Cache1中，即Mapper namespace2,namespace3,namespace4 中的CRUD的语句不会影响到Cache1。

可以看出，Mapper之间的缓存关系比较松散，相互关联的程度比较弱。现在再回到上面描述的问题，如果我们将AMapper和BMapper共用一个Cache对象，那么，当BMapper执行更新操作时，可以清空对应Cache中的所有的缓存数据，这样的话，数据不是也可以保持最新吗？确实这个也是一种解决方案，不过，它会使缓存的使用效率变的很低！AMapper和BMapper的任意的更新操作都会将共用的Cache清空，会频繁地清空Cache，导致Cache实际的命中率和使用率就变得很低了，所以这种策略实际情况下是不可取的。

最理想的解决方案就是：对于某些表执行了更新(update、delete、insert)操作后，去清空跟这些指定的表有关联的查询语句所造成的缓存; 这样，就是以很细的粒度管理MyBatis内部的缓存，使得缓存的使用率和准确率都能大大地提升。

三、二级缓存可能引发的问题

在使用 MyBatis 框架时，可以选择开启二级缓存来提高性能。但是，使用 MyBatis 的二级缓存需要谨慎，并且在大多数情况下，并不推荐使用二级缓存。以下是一些原因：

数据不一致性: 二级缓存是跨会话的，可能存在多个会话同时操作同一数据的情况。当其中一个会话修改了数据后，其他会话获取到的仍然是缓存中的旧数据，导致数据不一致的问题。需要注意的是，在实际应用中，具体的数据不一致性问题可能更加复杂，涉及到分布式环境、集群部署、缓存管理策略等因素。因此，在使用 MyBatis 的二级缓存时，需要根据具体的应用场景和需求来评估并合理处理数据一致性的问题。

内存占用: 二级缓存需要将查询结果缓存在内存中，对于大量数据或者查询频繁的场景，会占用较大的内存空间。当系统内存有限时，使用二级缓存可能导致内存溢出的问题。当使用 MyBatis 的二级缓存时，会将查询的结果对象缓存在内存中，以便在后续的查询中直接使用，从而减少数据库访问次数，提高性能。但是，如果数据量较大或者缓存管理不当，二级缓存可能会占用过多的内存。这其中涉及到整个查询结果集的存储，包括用户对象及其关联对象等，如果数据量较大，二级缓存可能导致内存的过度占用，从而影响系统的性能和稳定性。为了解决这个问题，可以采取以下策略：

调整二级缓存的配置，例如使用 LRU（最近最少使用）策略、设置合理的缓存大小等，以平衡内存占用和性能之间的权衡。
考虑在查询中使用分页来限制缓存的大小，只查询需要的数据量，避免加载过多的数据到内存中。
根据具体业务场景，评估是否真正需要使用二级缓存，有些查询可能更适合直接从数据库获取最新数据。

需要根据实际情况和具体需求来评估并合理处理二级缓存可能导致的内存占用问题。

延迟问题: 由于需要维护缓存的一致性，二级缓存可能引入一定的延迟。当数据发生更新时，会导致缓存失效，下一次查询需要重新从数据库加载数据，可能引起稍微的延迟。当使用 MyBatis 的二级缓存时，由于缓存的存在，可能会导致数据的延迟更新问题。这意味着在数据库中执行更新操作后，其他会话或线程可能仍然使用旧的缓存数据，而不是最新的数据库数据。这就是二级缓存可能导致的延迟更新问题。这对于需要及时获取最新数据的场景来说，可能是一个潜在的风险。为了解决这个问题，可以采取以下策略：

可以通过手动清除缓存或者设置合理的刷新策略，确保在更新操作后及时刷新缓存数据。
根据具体业务需求，评估是否真正需要使用二级缓存。有些场景可能更适合关闭二级缓存，直接从数据库获取最新数据。

需要根据实际情况和具体需求来评估并合理处理二级缓存可能导致的延迟更新问题。

不适用于复杂查询: 二级缓存适用于简单且频繁被访问的查询，对于复杂的查询语句、多表关联查询等，缓存的效果可能并不理想。这是因为复杂查询涉及多个表或者多个条件，缓存的命中率较低，反而增加了额外的开销。

MyBatis 的二级缓存主要适用于经常被重复查询的简单查询场景。对于复杂查询，二级缓存可能会导致缓存的命中率下降，甚至产生错误的结果。因此，在复杂查询的情况下，不建议使用 MyBatis 的二级缓存。

这就是在复杂查询场景下，MyBatis 的二级缓存可能产生错误结果的问题。由于二级缓存无法感知关联数据的变化，当关联数据发生更新时，会导致缓存的数据不一致。 针对复杂查询场景，建议关闭 MyBatis 的二级缓存，通过手动清除缓存或设置合理的刷新策略，确保查询结果的准确性。

尽管 MyBatis 提供了二级缓存功能，但在大多数情况下，我们更推荐通过合理优化 SQL 查询、数据库索引等手段来提高性能。如果需要缓存查询结果，可以考虑使用其他缓存方案，如 Redis、Memcached 等，这些方案通常提供更好的可扩展性和缓存管理机制。同时，使用本地缓存（一级缓存）来减少数据库查询次数也是一个不错的选择。综上所述，根据具体场景选择合适的缓存方案是很重要的。

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