MyBatis-Plus批量插入操作与二级缓存刷新机制解析
问题背景
在使用MyBatis-Plus进行数据库操作时,开发者发现一个关于二级缓存刷新的重要现象:当使用insert(Collection<T> entityList)方法进行批量插入时,二级缓存未能按预期刷新,而使用单条记录的insert(T entity)方法则可以正常刷新缓存。
现象重现
通过一个简单的示例可以清晰地重现这个问题:
- 首先查询数据库中的所有记录并打印数量
- 执行批量插入操作(使用
insert(Collection<T> entityList)方法) - 再次查询数据库记录
- 发现第二次查询结果没有包含新插入的记录
而如果将批量插入改为单条插入(使用insert(T entity)方法),则第二次查询能够正确获取到新插入的记录。
技术原理分析
MyBatis二级缓存机制
MyBatis的二级缓存是Mapper级别的缓存,默认情况下是关闭的。当开启后,多个SqlSession操作同一个Mapper的sql语句时,可以共享二级缓存。
二级缓存的更新机制依赖于MyBatis的缓存刷新策略,通常在执行插入、更新、删除操作时会自动刷新相关缓存。
MyBatis-Plus批量操作实现
MyBatis-Plus的批量插入操作insert(Collection<T> entityList)底层是通过动态SQL实现的,它会生成一个包含多条INSERT语句的批量操作。与单条插入操作相比,批量操作在SQL执行方式上有显著差异。
问题根源
经过分析,问题可能出在以下几个方面:
- 缓存刷新触发机制:MyBatis-Plus的批量插入实现可能没有正确触发MyBatis的缓存刷新机制
- 事务边界处理:批量操作的事务处理可能与单条操作不同,影响了缓存的刷新时机
- SQL执行方式:批量SQL的执行方式可能导致缓存识别不到数据变更
解决方案探讨
针对这个问题,开发者可以考虑以下几种解决方案:
-
显式清除缓存:在批量插入操作后,手动清除相关缓存
entityDAO.clearCache(); -
使用单条插入循环:如果不介意性能影响,可以使用循环执行单条插入
-
自定义批量插入方法:实现一个自定义的批量插入方法,确保正确刷新缓存
-
检查MyBatis配置:确认二级缓存配置是否正确,特别是
flushCache相关设置
最佳实践建议
基于MyBatis-Plus的使用经验,建议开发者在涉及缓存的场景下:
- 对于关键业务操作,考虑显式管理缓存状态
- 在性能允许的情况下,优先使用已验证可靠的单条操作方法
- 在必须使用批量操作的场景下,增加缓存状态检查逻辑
- 合理配置事务隔离级别和缓存策略
总结
MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具,虽然提供了许多便利功能,但在某些特定场景下仍可能出现与原生MyBatis行为的差异。理解底层原理并掌握问题排查方法,对于构建健壮的数据访问层至关重要。本次分析的批量插入缓存刷新问题,正是一个典型的需要开发者深入理解框架行为才能有效解决的案例。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00