Mybatis 定义了org.apache.ibatis.cache.Cache接口作为Cache的SPI（Service Provider Interface）,Mybatis所有的内部缓存都需要去实现这个接口。MyBatis定义了PerpetualCache实现类实现了Cache接口。事实上，为SqlSession对象创建的Executor内部维护的Cache类型实例对象就是PerpetualCache子类创建的。

• 一级缓存只涉及到PerpetualCache子类。

• Cache的其它实现如下图：

  
  Cache装饰器.png

如何确定Cache中key？

Cache最核心的实现就是HashMap,将查询使用的特征值作为key,将查询到的结果作为value,存储到HashMap中。

• 问题
  如何确定Cache中key？也就是怎样来确定此次查询的特征值，也可以说是怎么样判断两次查询是完全相同的查询？

• 分析
  要确定两次查询是同一个查询，就需要满足以上四种特征：

  1. 传入的statementId
     对于MyBatis来说，要使用它，必须要有一个statementId,它代表着你会执行怎样的Sql。
  2. 查询中要求查询结果集中的结果范围
     MyBatis自身的分页通过RowBounds来实现，它通过rowBounds.offset和rowBounds.limit来过滤查询出来的结果集。这种分页功能是查询结果的再过滤，并非是数据库的物理分页。
  3. 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() ）
  4. 传递给java.sql.Statement要设置的参数值
     第3和第4条的本质要求就是：调用JDBC时，传入的SQL语句要一模一样，传递给JDBC的参数值也要一模一样。

• 结论
  综上可得出，CacheKey的组合应如下：
  statementId + rowBounds + 传递给JDBC的sql + 传递给JDBC的参数

• CacheKey的创建
  对于每次的查询请求，Executor会根据传递的参数信息以及动态生产的SQL语句，按上述条件根据一定的计算规则，创建对应的CacheKey对象。
  1 目的
  CacheKey作为key去缓存Cache中查找缓存结果；
  如果查找缓存命中失败，可以此CacheKey为key,数据库查询的结果为value,组成键值对，存入Cache缓存中。

  2. 代码
     构建放在了Executor接口的实现类BaseExecutor中：

@Override
  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();
    // 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;
  }

• CacheKey的hashcode生成算法
  Cache接口的实现，本质是使用HashMap<k,v>，CacheKey作为key值，HashMap通过key值的hashcode来组织和存储，也即是构建CacheKey实际上就是构造其hashCode的过程。

CacheKey的核心hashcode生成算法

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);
  }