‘壹’ hibernate一级缓存和二级缓存的区别
一级缓存为 session缓存，二级缓存是sessionfactory缓存。
‘贰’ 电脑的二级缓存具体有什么用对电脑运行速度有何影响
二级缓存（L2 CACHE）出现是为了协调一级缓存与内存之间的速度。最初缓存只有一级，后来处理器速度又提升了，一级缓存不够用了，于是就添加了二级缓存。二级缓存是比一级缓存速度更慢，容量更大的内存，主要就是做一级缓存和内存之间数据临时交换的地方用。二级缓存又叫L2 CACHE，它是处理器内部的一些缓冲存储器，其作用跟内存一样。 它是怎么出现的呢？ 要上溯到上个世纪80年代，由于处理器的运行速度越来越快，慢慢地，处理器需要从内存中读取数据的速度需求就越来越高了。然而内存的速度提升速度却很缓慢，而能高速读写数据的内存价格又非常高昂，不能大量采用。从性能价格比的角度出发，英特尔等处理器设计生产公司想到一个办法，就是用少量的高速内存和大量的低速内存结合使用，共同为处理器提供数据。这样就兼顾了性能和使用成本的最优。而那些高速的内存因为是处于CPU和内存之间的位置，又是临时存放数据的地方，所以就叫做缓冲存储器了，简称“缓存”。
作用
它的作用就像仓库中临时堆放货物的地方一样，货物从运输车辆上放下时临时堆放在缓存区中，然后再搬到内部存储区中长时间存放。货物在这段区域中存放的时间很短，就是一个临时货场。现在，为了适应速度更快的处理器P4EE，已经出现了三级缓存了，它的容量更大，速度相对二级缓存也要慢一些，但是比内存可快多了。 缓存的出现使得CPU处理器的运行效率得到了大幅度的提升，这个区域中存放的都是CPU频繁要使用的数据，所以缓存越大处理器效率就越高，同时由于缓存的物理结构比内存复杂很多，所以其成本也很高。
大量使用二级缓存带来的结果是处理器运行效率的提升和成本价格的大幅度不等比提升。举个例子，服务器上用的至强处理器和普通的P4处理器其内核基本上是一样的，就是二级缓存不同。至强的二级缓存是2MB～16MB，P4的二级缓存是512KB，于是最便宜的至强也比最贵的P4贵，原因就在二级缓存不同。
即L2 Cache。由于L1级高速缓存容量的限制，为了再次提高CPU的运算速度，在CPU外部放置一高速存储器，即二级缓存。工作主频比较灵活，可与CPU同频，也可不同。CPU在读取数据时，先在L1中寻找，再从L2寻找，然后是内存，在后是外存储器。所以L2对系统的影响也不容忽视。
CPU缓存
CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。
[编辑本段]缓存的工作原理
工作原理
缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。
最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，用新增的一种一级追踪缓存替代指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条微指令。
随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。
二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。
缓存的利用率
CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。
为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。
CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高
缓存(Cache)大小是CPU的重要指标之一，其结构与大小对CPU速度的影响非常大。简单地讲，缓存就是用来存储一些常用或即将用到的数据或指令，当需要这些数据或指令的时候直接从缓存中读取，这样比到内存甚至硬盘中读取要快得多，能够大幅度提升CPU的处理速度。
处理器缓存
所谓处理器缓存，通常指的是二级高速缓存，或外部高速缓存。即高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM(Dynamic RAM)之间的规模较小的但速度很高的存储器，通常由SRAM（静态随机存储器）组成。用来存放那些被CPU频繁使用的数据，以便使CPU不必依赖于速度较慢的DRAM（动态随机存储器）。L2高速缓存一直都属于速度极快而价格也相当昂贵的一类内存，称为SRAM(静态RAM)，SRAM(Static RAM)是静态存储器的英文缩写。由于SRAM采用了与制作CPU相同的半导体工艺，因此与动态存储器DRAM比较，SRAM的存取速度快，但体积较大，价格很高。
处理器缓存的基本思想是用少量的SRAM作为CPU与DRAM存储系统之间的缓冲区，即Cache系统。80486以及更高档微处理器的一个显着特点是处理器芯片内集成了SRAM作为Cache，由于这些Cache装在芯片内，因此称为片内Cache。486芯片内Cache的容量通常为8K。高档芯片如Pentium为16KB，Power PC可达32KB。Pentium微处理器进一步改进片内Cache，采用数据和双通道Cache技术，相对而言，片内Cache的容量不大，但是非常灵活、方便，极大地提高了微处理器的性能。片内Cache也称为一级Cache。由于486，586等高档处理器的时钟频率很高，一旦出现一级Cache未命中的情况，性能将明显恶化。在这种情况下采用的办法是在处理器芯片之外再加Cache，称为二级Cache。二级Cache实际上是CPU和主存之间的真正缓冲。由于系统板上的响应时间远低于CPU的速度，如果没有二级Cache就不可能达到486，586等高档处理器的理想速度。二级Cache的容量通常应比一级Cache大一个数量级以上。在系统设置中，常要求用户确定二级Cache是否安装及尺寸大小等。二级Cache的大小一般为128KB、256KB或512KB。在486以上档次的微机中，普遍采用256KB或512KB同步Cache。所谓同步是指Cache和CPU采用了相同的时钟周期，以相同的速度同步工作。相对于异步Cache，性能可提高30%以上。
缓存的应用
目前，PC及其服务器系统的发展趋势之一是CPU主频越做越高，系统架构越做越先进，而主存DRAM的结构和存取时间改进较慢。因此，缓存（Cache）技术愈显重要，在PC系统中Cache越做越大。广大用户已把Cache做为评价和选购PC系统的一个重要指标。
现在的CPU普遍有一级缓存和二级缓存。一般来说，一级缓存的数量比较少，而二级缓存的数量一般比一级缓存大几倍。为什么要缓存呢，这主要是CPU厂家为了提高CPU的使用效率。因为，随着CPU的速度的快速发展，目前的CPU速度已经达到一个令人惊讶的速度，据个例子来说，一个奔腾3-1G的CPU其运算速度为每秒钟能够完成10亿次二进制计算，而一个奔腾4-3G则意味着每秒钟能够完成30亿次二进制运算。当然由于CPU还要介入浮点数据转换和介入控制主板上的其他设备资源，实际真正用于数据处理的资源会受到较大影响，但总体来说，CPU的速度已经达到一个前所未有的程度。由于其他硬件在数据传输方面未能跟上，因此，CPU厂家就在CPU内封装了缓存，其中，一级缓存主要将CPU的硬指令长期存储，以便CPU在调用指令时不必再通过与内存交换数据来取得，另外，还将最近处理的进程数据（中间数据）存放在一级缓存；而二级缓存则是完全存放最近处理的进程数据（中间数据）和即将调用的数据。通过这样一来设置，就可以避免CPU运算过程中要频繁与内存交换数据，减少CPU的等待时间，提高CPU的利用效率。
[编辑本段]相关影响
二级缓存容量对CPU性能的影响
CPU二级缓存作为一级缓存的“后备仓库”，用于为一级缓存存储更多的数据，减少CPU直接访问内存 的次数。理论上，CPU访问并调用缓存的数据所占的比重越大，则CPU访问并调用内存的数据所占的比重就越小，那么因访问内存而耽误的时间 就越少。所以缓存的容量越大，CPU的实际效率也就越高，性能就越强。
Intel和AMD处理器的差异
实际上，现在Intel和AMD处理器在一级缓存的逻辑结构设计上有所不同，所以二级缓存对CPU性能的影响也不尽相同。因为CPU读取的 数据（包括指令）中有80%的数据来自一级缓存，所以一级缓存的逻辑结构决定了CPU二级缓存容量对CPU性能的影响。Intel的Pentium 4及Celeron系列处理器的一级数据缓存被称为“数据代码指令追踪（读写）缓存”；AMD的Athlon 64/Athlon XP/Sempron/Duron系列处理器 的一级数据缓存叫作“实数据读写缓存”。
这两类CPU一级缓存不同的逻辑结构有什么不同？下面用一个例子来描述。
假设有一个运算任务，要从“1”一直递加到“999999”。在传统的“实数据读写缓存”架构下，这一系列数据中最先用到的数据（如 “1、2……449、450”）将存储在CPU一级数据缓存中，更多的数据（如“451、452……899999、900000”）存储在CPU二级缓存中，其余的数 据（如“900001、999002……999998、999999”）暂存在内存中，CPU将按照一级数据缓存、二级缓存和内存的顺序读取这些数据。
“数据代码指令追踪缓存”架构的一级数据缓存的存储方式
在“数据代码指令追踪缓存”架构的CPU中，一级数据缓存并不存储这些最先用到的数据（“1、2……449、450”），而是将这些 数据存储到二级缓存中，一级数据缓存仅仅存储这些数据在二级缓存中的起止地址（又称为：指令代码）。例如，数据“1、2……449、450” 顺序存储在二级缓存中，数据“1”所在地址为“00001F”，数据“450” 所在地址为“00451F”，实际上一级数据缓存只需要存储“00001F”和“00451F”这两个地址就可以了，而不需要存储大量的数据。
但是由于其一级数据缓存不存储数据，数据存储在二级缓存中，因此对二级缓存容量的依赖非常大，所以CPU需要更大的二级缓存容量 才能发挥出应有的性能。在实际应用中，CPU处理的数据中大多数都是0KB～128KB大小的数据，128KB～256KB的数据约有10％，256KB～512KB的 数据有5％，512KB～1MB的数据仅有3％左右。所以对于这种CPU来说，二级缓存容量从0KB增加到256KB对CPU性能的提高几乎是直线性的；增加 到512KB对CPU性能的提高稍微小一些；从512KB增加到1MB，普通用户就很难体会到CPU性能有提高了。正因为如此，大家能感受到Pentium 4 C（512KB二级缓存）与Celeron（128KB二级缓存）的性能差异，却很难感受到Pentium 4 C(512KB二级缓存)与Pentium 4 E（1MB二级缓存）的性能差异了。
[编辑本段]二级缓存-发展
双核心CPU的二级缓存
CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高。
双核心CPU的二级缓存比较特殊，和以前的单核心CPU相比，最重要的就是两个内核的缓存所保存的数据要保持一致，否则就会出现错误，为了解决这个问题不同的CPU使用了不同的办法：
Intel双核心处理器的二级缓存
目前Intel的双核心CPU主要有Pentium D、Pentium EE、Core Duo三种，其中Pentium D、Pentium EE的二级缓存方式完全相同。Pentium D和Pentium EE的二级缓存都是CPU内部两个内核具有互相独立的二级缓存，其中，8xx系列的Smithfield核心CPU为每核心1MB，而9xx系列的Presler核心CPU为每核心2MB。这种CPU内部的两个内核之间的缓存数据同步是依靠位于主板北桥芯片上的仲裁单元通过前端总线在两个核心之间传输来实现的，所以其数据延迟问题比较严重，性能并不尽如人意。
Core Duo使用的核心为Yonah，它的二级缓存则是两个核心共享2MB的二级缓存，共享式的二级缓存配合Intel的“Smart cache”共享缓存技术，实现了真正意义上的缓存数据同步，大幅度降低了数据延迟，减少了对前端总线的占用，性能表现不错，是目前双核心处理器上最先进的二级缓存架构。今后Intel的双核心处理器的二级缓存都会采用这种两个内核共享二级缓存的“Smart cache”共享缓存技术。
AMD双核心处理器的二级缓存
Athlon 64 X2 CPU的核心主要有Manchester和Toledo两种，他们的二级缓存都是CPU内部两个内核具有互相独立的二级缓存，其中，Manchester核心为每核心512KB，而Toledo核心为每核心1MB。处理器内部的两个内核之间的缓存数据同步是依靠CPU内置的System Request Interface(系统请求接口，SRI)控制，传输在CPU内部即可实现。这样一来，不但CPU资源占用很小，而且不必占用内存总线资源，数据延迟也比Intel的Smithfield核心和Presler核心大为减少，协作效率明显胜过这两种核心。不过，由于这种方式仍然是两个内核的缓存相互独立，从架构上来看也明显不如以Yonah核心为代表的Intel的共享缓存技术Smart Cache。
[编辑本段]存储方式
传统的一级数据缓存的存储方式
但是在“数据代码指令追踪缓存”架构的CPU中，一级数据缓存并不存储这些最先用到的数据（“1、2……449、450”），而是将这些 数据存储到二级缓存中，一级数据缓存仅仅存储这些数据在二级缓存中的起止地址（又称为：指令代码）。例如，数据“1、2……449、450” 顺序存储在二级缓存中，数据“1”所在地址为“00001F”，数据“450” 所在地址为“00451F”，实际上一级数据缓存只需要存储“00001F”和“00451F”这两个地址就可以了，而不需要存储大量的数据。
数据代码指令追踪缓存
“数据代码指令追踪缓存”架构的一级数据缓存的存储方式
但是由于其一级数据缓存不存储数据，数据存储在二级缓存中，因此对二级缓存容量的依赖非常大，所以CPU需要更大的二级缓存容量 才能发挥出应有的性能。在实际应用中，CPU处理的数据中大多数都是0KB～128KB大小的数据，128KB～256KB的数据约有10％，256KB～512KB的 数据有5％，512KB～1MB的数据仅有3％左右。所以对于这种CPU来说，二级缓存容量从0KB增加到256KB对CPU性能的提高几乎是直线性的；增加 到512KB对CPU性能的提高稍微小一些；从512KB增加到1MB，普通用户就很难体会到CPU性能有提高了。正因为如此，大家能感受到Pentium 4 C（512KB二级缓存）与Celeron（128KB二级缓存）的性能差异，却很难感受到Pentium 4 C（512KB二级缓存）与Pentium 4 E（1MB二级缓存）的性能差异了。
‘叁’ mybatis 二级缓存怎么使用
深入了解MyBatis二级缓存
一、创建Cache的完整过程
我们从sqlSessionFactoryBuilder解析mybatis-config.xml配置文件开始：
Reader reader = Resources.getResourceAsReader("mybatis-config.xml");
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(reader);
然后是：
XMLConfigBuilder parser = new XMLConfigBuilder(inputStream, environment, properties);
return build(parser.parse());
看parser.parse()方法：
parseConfiguration(parser.evalNode("/configuration"));
看处理Mapper.xml文件的位置：
mapperElement(root.evalNode("mappers"));
看处理Mapper.xml的XMLMapperBuilder：
XMLMapperBuilder mapperParser = new XMLMapperBuilder(inputStream, configuration,
resource, configuration.getSqlFragments());
mapperParser.parse();
继续看parse方法：
configurationElement(parser.evalNode("/mapper"));
到这里：
String namespace = context.getStringAttribute("namespace");
if (namespace.equals("")) {
throw new BuilderException("Mapper's namespace cannot be empty");
}
builderAssistant.setCurrentNamespace(namespace);
cacheRefElement(context.evalNode("cache-ref"));
cacheElement(context.evalNode("cache"));
从这里看到namespace就是xml中<mapper>元素的属性。然后下面是先后处理的cache-ref和cache，后面的cache会覆盖前面的cache-ref，但是如果一开始cache-ref没有找到引用的cache，他就不会被覆盖，会一直到最后处理完成为止，最后如果存在cache，反而会被cache-ref覆盖。这里是不是看着有点晕、有点乱？所以千万别同时配置这两个，实际上也很少有人会这么做。
看看MyBatis如何处理<cache/>：
private void cacheElement(XNode context) throws Exception {
if (context != null) {
String type = context.getStringAttribute("type", "PERPETUAL");
Class<? extends Cache> typeClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(type);
String eviction = context.getStringAttribute("eviction", "LRU");
Class<? extends Cache> evictionClass = typeAliasRegistry.resolveAlias(eviction);
Long flushInterval = context.getLongAttribute("flushInterval");
Integer size = context.getIntAttribute("size");
boolean readWrite = !context.getBooleanAttribute("readOnly", false);
boolean blocking = context.getBooleanAttribute("blocking", false);
Properties props = context.getChildrenAsProperties();
builderAssistant.useNewCache(typeClass, evictionClass,
flushInterval, size, readWrite, blocking, props);
}
}
从源码可以看到MyBatis读取了那些属性，而且很容易可以到这些属性的默认值。
创建Java的cache对象方法为builderAssistant.useNewCache，我们看看这段代码：
public Cache useNewCache(Class<? extends Cache> typeClass,
Class<? extends Cache> evictionClass,
Long flushInterval,
Integer size,
boolean readWrite,
boolean blocking,
Properties props) {
typeClass = valueOrDefault(typeClass, PerpetualCache.class);
evictionClass = valueOrDefault(evictionClass, LruCache.class);
Cache cache = new CacheBuilder(currentNamespace)
.implementation(typeClass)
.addDecorator(evictionClass)
.clearInterval(flushInterval)
.size(size)
.readWrite(readWrite)
.blocking(blocking)
.properties(props)
.build();
configuration.addCache(cache);
currentCache = cache;
return cache;
}
从调用该方法的地方，我们可以看到并没有使用返回值cache，在后面的过程中创建MappedStatement的时候使用了currentCache。
二、使用Cache过程
在系统中，使用Cache的地方在CachingExecutor中：
@Override
public <E> List<E> query(
MappedStatement ms, Object parameterObject,
RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler,
CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException {
Cache cache = ms.getCache();
获取cache后，先判断是否有二级缓存。
只有通过<cache/>,<cache-ref/>或@CacheNamespace,@CacheNamespaceRef标记使用缓存的Mapper.xml或Mapper接口（同一个namespace，不能同时使用）才会有二级缓存。
if (cache != null) {
如果cache存在，那么会根据sql配置(<insert>,<select>,<update>,<delete>的flushCache属性来确定是否清空缓存。
flushCacheIfRequired(ms);
然后根据xml配置的属性useCache来判断是否使用缓存(resultHandler一般使用的默认值，很少会null)。
if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) {
确保方法没有Out类型的参数，mybatis不支持存储过程的缓存，所以如果是存储过程，这里就会报错。
ensureNoOutParams(ms, parameterObject, boundSql);
没有问题后，就会从cache中根据key来取值：
@SuppressWarnings("unchecked")
List<E> list = (List<E>) tcm.getObject(cache, key);
如果没有缓存，就会执行查询，并且将查询结果放到缓存中。
if (list == null) {
list = delegate.<E>query(ms, parameterObject,
rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578 and #116
}
返回结果
return list;
}
}
没有缓存时，直接执行查询
return delegate.<E>query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
}
在上面的代码中tcm.putObject(cache, key, list);这句代码是缓存了结果。但是实际上直到sqlsession关闭，MyBatis才以序列化的形式保存到了一个Map（默认的缓存配置）中。
三、Cache使用时的注意事项
1. 只能在【只有单表操作】的表上使用缓存
不只是要保证这个表在整个系统中只有单表操作，而且和该表有关的全部操作必须全部在一个namespace下。
2. 在可以保证查询远远大于insert,update,delete操作的情况下使用缓存
这一点不需要多说，所有人都应该清楚。记住，这一点需要保证在1的前提下才可以！
四、避免使用二级缓存
可能会有很多人不理解这里，二级缓存带来的好处远远比不上他所隐藏的危害。
缓存是以namespace为单位的，不同namespace下的操作互不影响。
insert,update,delete操作会清空所在namespace下的全部缓存。
通常使用MyBatis Generator生成的代码中，都是各个表独立的，每个表都有自己的namespace。
为什么避免使用二级缓存
在符合【Cache使用时的注意事项】的要求时，并没有什么危害。
其他情况就会有很多危害了。
针对一个表的某些操作不在他独立的namespace下进行。
例如在UserMapper.xml中有大多数针对user表的操作。但是在一个XXXMapper.xml中，还有针对user单表的操作。
这会导致user在两个命名空间下的数据不一致。如果在UserMapper.xml中做了刷新缓存的操作，在XXXMapper.xml中缓存仍然有效，如果有针对user的单表查询，使用缓存的结果可能会不正确。
更危险的情况是在XXXMapper.xml做了insert,update,delete操作时，会导致UserMapper.xml中的各种操作充满未知和风险。
有关这样单表的操作可能不常见。但是你也许想到了一种常见的情况。
多表操作一定不能使用缓存
为什么不能？
首先不管多表操作写到那个namespace下，都会存在某个表不在这个namespace下的情况。
例如两个表：role和user_role，如果我想查询出某个用户的全部角色role，就一定会涉及到多表的操作。
<select id="selectUserRoles" resultType="UserRoleVO">
select * from user_role a,role b where a.roleid = b.roleid and a.userid = #{userid}
</select>123123
像上面这个查询，你会写到那个xml中呢？？
不管是写到RoleMapper.xml还是UserRoleMapper.xml，或者是一个独立的XxxMapper.xml中。如果使用了二级缓存，都会导致上面这个查询结果可能不正确。
如果你正好修改了这个用户的角色，上面这个查询使用缓存的时候结果就是错的。
这点应该很容易理解。
在我看来，就以MyBatis目前的缓存方式来看是无解的。多表操作根本不能缓存。
如果你让他们都使用同一个namespace（通过<cache-ref>）来避免脏数据，那就失去了缓存的意义。
看到这里，实际上就是说，二级缓存不能用。整篇文章介绍这么多也没什么用了。
五、挽救二级缓存？
想更高效率的使用二级缓存是解决不了了。
但是解决多表操作避免脏数据还是有法解决的。解决思路就是通过拦截器判断执行的sql涉及到那些表（可以用jsqlparser解析），然后把相关表的缓存自动清空。但是这种方式对缓存的使用效率是很低的。
设计这样一个插件是相当复杂的，既然我没想着去实现，就不废话了。
最后还是建议，放弃二级缓存，在业务层使用可控制的缓存代替更好。
‘肆’ 什么是二级缓存
二级缓存是处理器内部的一些缓冲存储器，二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高,作用像内存。
‘伍’ 电脑二级缓存是干什么的啊
简单地说，二级缓存就是一级缓存的缓冲器：一级缓存制造成本很高因此它的容量有限，二级缓存的作用就是存储那些CPU处理时需要用到、一级缓存又无法存储的数据。同样道理，三级缓存和内存可以看作是二级缓存的缓冲器，它们的容量递增，但单位制造成本却递减。需要注意的是，无论是二级缓存、三级缓存还是内存都不能存储处理器操作的原始指令，这些指令只能存储在CPU的一级指令缓存中，而余下的二级缓存、三级缓存和内存仅用于存储CPU所需数据。
根据工作原理的不同，目前主流处理器所采用的一级数据缓存又可以分为实数据读写缓存和数据代码指令追踪缓存2种，它们分别被AMD和Intel所采用。不同的一级数据缓存设计对于二级缓存容量的需求也各不相同，下面让我们简单了解一下这两种一级数据缓存设计的不同之处。
‘陆’ 从代码考虑添加缓存的话要考虑什么
CPU里面有一级缓存，二级缓存，甚至三级缓存
CPU要计算数据，先发出指令，从硬盘到内存，到二级缓存到一级缓存
不过CPU要计算的时候，是先一级缓存里面找，没有就到二级缓存里面找，再没有就到内存找，还是没有，就到硬盘找，
因为CPU的一级缓存和二级缓存速度非常快，但是容量很下，CPU就只把他认为可能经常用到的数据放在里面。所以二级缓存越大，速度就会越快（使用的数据，可能二级缓存就能找到）
至于CPU为啥有的二级缓存大，有的小，这个和价格定位有关。当然，自从AMD在CPU中实现了内存直接读取，所以他的二级缓存太大也没有意义，所以AMD的CPU的二级缓存要小于intel的CPU
至于你说的程序开多了，速度就慢，这个我想最大的原因不是二级缓存，而是内存太小
‘柒’ 一级缓存，二级缓存是什么意思有什么用
首先我们来简单了解一下一级缓存。目前所有主流处理器大都具有一级缓存和二级缓存，少数高端处理器还集成了三级缓存。其中，一级缓存可分为一级指令缓存和一级数据缓存。一级指令缓存用于暂时存储并向CPU递送各类运算指令；一级数据缓存用于暂时存储并向CPU递送运算所需数据，这就是一级缓存的作用
那么，二级缓存的作用又是什么呢？简单地说，二级缓存就是一级缓存的缓冲器：一级缓存制造成本很高因此它的容量有限，二级缓存的作用就是存储那些CPU处理时需要用到、一级缓存又无法存储的数据。同样道理，三级缓存和内存可以看作是二级缓存的缓冲器，它们的容量递增，但单位制造成本却递减。需要注意的是，无论是二级缓存、三级缓存还是内存都不能存储处理器操作的原始指令，这些指令只能存储在CPU的一级指令缓存中，而余下的二级缓存、三级缓存和内存仅用于存储CPU所需数据。
根据工作原理的不同，目前主流处理器所采用的一级数据缓存又可以分为实数据读写缓存和数据代码指令追踪缓存2种，它们分别被AMD和Intel所采用。不同的一级数据缓存设计对于二级缓存容量的需求也各不相同，下面让我们简单了解一下这两种一级数据缓存设计的不同之处。
一、AMD一级数据缓存设计
AMD采用的一级缓存设计属于传统的“实数据读写缓存”设计。基于该架构的一级数据缓存主要用于存储CPU最先读取的数据；而更多的读取数据则分别存储在二级缓存和系统内存当中。做个简单的假设，假如处理器需要读取“AMD ATHLON 64 3000+ IS GOOD”这一串数据（不记空格），那么首先要被读取的“AMDATHL”将被存储在一级数据缓存中，而余下的“ON643000+ISGOOD”则被分别存储在二级缓存和系统内存当中
需要注意的是，以上假设只是对AMD处理器一级数据缓存的一个抽象描述，一级数据缓存和二级缓存所能存储的数据长度完全由缓存容量的大小决定，而绝非以上假设中的几个字节。“实数据读写缓存”的优点是数据读取直接快速，但这也需要一级数据缓存具有一定的容量，增加了处理器的制造难度（一级数据缓存的单位制造成本较二级缓存高）。
二、Intel一级数据缓存设计
自P4时代开始，Intel开始采用全新的“数据代码指令追踪缓存”设计。基于这种架构的一级数据缓存不再存储实际的数据，而是存储这些数据在二级缓存中的指令代码（即数据在二级缓存中存储的起始地址）。假设处理器需要读取“INTEL P4 IS GOOD”这一串数据（不记空格），那么所有数据将被存储在二级缓存中，而一级数据代码指令追踪缓存需要存储的仅仅是上述数据的起始地址（如下图所示）。
由于一级数据缓存不再存储实际数据，因此“数据代码指令追踪缓存”设计能够极大地降CPU对一级数据缓存容量的要求，降低处理器的生产难度。但这种设计的弊端在于数据读取效率较“实数据读写缓存设计”低，而且对二级缓存容量的依赖性非常大。
在了解了一级缓存、二级缓存的大致作用及其分类以后，下面我们来回答以下硬件一菜鸟网友提出的问题。
从理论上讲，二级缓存越大处理器的性能越好，但这并不是说二级缓存容量加倍就能够处理器带来成倍的性能增长。目前CPU处理的绝大部分数据的大小都在0-256KB之间，小部分数据的大小在256KB-512KB之间，只有极少数数据的大小超过512KB。所以只要处理器可用的一级、二级缓存容量达到256KB以上，那就能够应付正常的应用；512KB容量的二级缓存已经足够满足绝大多数应用的需求。
这其中，对于采用“实数据读写缓存”设计的AMD Athlon 64、Sempron处理器而言，由于它们已经具备了64KB一级指令缓存和64KB一级数据缓存，只要处理器的二级缓存容量大于等于128KB就能够存储足够的数据和指令，因此它们对二级缓存的依赖性并不大。这就是为什么主频同为1.8GHz的Socket 754 Sempron 3000+（128KB二级缓存）、Sempron 3100+（256KB二级缓存）以及Athlon 64 2800+（512KB二级缓存）在大多数评测中性能非常接近的主要原因。所以对于普通用户而言754 Sempron 2600+是值得考虑的。
反观Intel目前主推的P4、赛扬系列处理器，它们都采用了“数据代码指令追踪缓存”架构，其中Prescott内核的一级缓存中只包含了12KB一级指令缓存和16KB一级数据缓存，而Northwood内核更是只有12KB一级指令缓存和8KB一级数据缓存。所以P4、赛扬系列处理器对二级缓存的依赖性是非常大的，赛扬D 320（256KB二级缓存）与赛扬 2.4GHz（128KB二级缓存）性能上的巨大差距就很好地证明了这一点；而赛扬D和P4 E处理器之间的性能差距同样十分明显。
最后，如果您是狂热的游戏发烧友或者从事多媒体制作的专业用户，那么具有1MB二级缓存的P4处理器和具有512KB/1MB二级缓存的Athlon 64处理器才是您理想的选择。因为在高负荷的运算下，CPU的一级缓存和二级缓存近乎“爆满”，在这个时候大容量的二级缓存能够为处理器带来5%-10%左右的性能提升，这对于那些要求苛刻的用户来说是完全有必要的
‘捌’ 二级缓存
首先我们来简单了解一下一级缓存。目前所有主流处理器大都具有一级缓存和二级缓存，少数高端处理器还集成了三级缓存。其中，一级缓存可分为一级指令缓存和一级数据缓存。一级指令缓存用于暂时存储并向CPU递送各类运算指令；一级数据缓存用于暂时存储并向CPU递送运算所需数据，这就是一级缓存的作用（如果大家对上述文字理解困难的话，可参照下图所示）。
那么，二级缓存的作用又是什么呢？简单地说，二级缓存就是一级缓存的缓冲器：一级缓存制造成本很高因此它的容量有限，二级缓存的作用就是存储那些CPU处理时需要用到、一级缓存又无法存储的数据。同样道理，三级缓存和内存可以看作是二级缓存的缓冲器，它们的容量递增，但单位制造成本却递减。需要注意的是，无论是二级缓存、三级缓存还是内存都不能存储处理器操作的原始指令，这些指令只能存储在CPU的一级指令缓存中，而余下的二级缓存、三级缓存和内存仅用于存储CPU所需数据。
根据工作原理的不同，目前主流处理器所采用的一级数据缓存又可以分为实数据读写缓存和数据代码指令追踪缓存2种，它们分别被AMD和Intel所采用。不同的一级数据缓存设计对于二级缓存容量的需求也各不相同，下面让我们简单了解一下这两种一级数据缓存设计的不同之处。
一、AMD一级数据缓存设计
AMD采用的一级缓存设计属于传统的“实数据读写缓存”设计。基于该架构的一级数据缓存主要用于存储CPU最先读取的数据；而更多的读取数据则分别存储在二级缓存和系统内存当中。做个简单的假设，假如处理器需要读取“AMD ATHLON 64 3000+ IS GOOD”这一串数据（不记空格），那么首先要被读取的“AMDATHL”将被存储在一级数据缓存中，而余下的“ON643000+ISGOOD”则被分别存储在二级缓存和系统内存当中（如下图所示）。
需要注意的是，以上假设只是对AMD处理器一级数据缓存的一个抽象描述，一级数据缓存和二级缓存所能存储的数据长度完全由缓存容量的大小决定，而绝非以上假设中的几个字节。“实数据读写缓存”的优点是数据读取直接快速，但这也需要一级数据缓存具有一定的容量，增加了处理器的制造难度（一级数据缓存的单位制造成本较二级缓存高）。
二、Intel一级数据缓存设计
自P4时代开始，Intel开始采用全新的“数据代码指令追踪缓存”设计。基于这种架构的一级数据缓存不再存储实际的数据，而是存储这些数据在二级缓存中的指令代码（即数据在二级缓存中存储的起始地址）。假设处理器需要读取“INTEL P4 IS GOOD”这一串数据（不记空格），那么所有数据将被存储在二级缓存中，而一级数据代码指令追踪缓存需要存储的仅仅是上述数据的起始地址（如下图所示）。
由于一级数据缓存不再存储实际数据，因此“数据代码指令追踪缓存”设计能够极大地降CPU对一级数据缓存容量的要求，降低处理器的生产难度。但这种设计的弊端在于数据读取效率较“实数据读写缓存设计”低，而且对二级缓存容量的依赖性非常大。
在了解了一级缓存、二级缓存的大致作用及其分类以后，下面我们来回答以下硬件一菜鸟网友提出的问题。
从理论上讲，二级缓存越大处理器的性能越好，但这并不是说二级缓存容量加倍就能够处理器带来成倍的性能增长。目前CPU处理的绝大部分数据的大小都在0-256KB之间，小部分数据的大小在256KB-512KB之间，只有极少数数据的大小超过512KB。所以只要处理器可用的一级、二级缓存容量达到256KB以上，那就能够应付正常的应用；512KB容量的二级缓存已经足够满足绝大多数应用的需求。
这其中，对于采用“实数据读写缓存”设计的AMD Athlon 64、Sempron处理器而言，由于它们已经具备了64KB一级指令缓存和64KB一级数据缓存，只要处理器的二级缓存容量大于等于128KB就能够存储足够的数据和指令，因此它们对二级缓存的依赖性并不大。这就是为什么主频同为1.8GHz的Socket 754 Sempron 3000+（128KB二级缓存）、Sempron 3100+（256KB二级缓存）以及Athlon 64 2800+（512KB二级缓存）在大多数评测中性能非常接近的主要原因。所以对于普通用户而言754 Sempron 2600+是值得考虑的。
反观Intel目前主推的P4、赛扬系列处理器，它们都采用了“数据代码指令追踪缓存”架构，其中Prescott内核的一级缓存中只包含了12KB一级指令缓存和16KB一级数据缓存，而Northwood内核更是只有12KB一级指令缓存和8KB一级数据缓存。所以P4、赛扬系列处理器对二级缓存的依赖性是非常大的，赛扬D 320（256KB二级缓存）与赛扬 2.4GHz（128KB二级缓存）性能上的巨大差距就很好地证明了这一点；而赛扬D和P4 E处理器之间的性能差距同样十分明显。
最后，如果您是狂热的游戏发烧友或者从事多媒体制作的专业用户，那么具有1MB二级缓存的P4处理器和具有512KB/1MB二级缓存的Athlon 64处理器才是您理想的选择。因为在高负荷的运算下，CPU的一级缓存和二级缓存近乎“爆满”，在这个时候大容量的二级缓存能够为处理器带来5%-10%左右的性能提升，这对于那些要求苛刻的用户来说是完全有必要的。
‘玖’ 什么是二级缓存
CPU缓存(Cache Memoney)位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器(缓存+内存)就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。
缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高(大多数CPU可达90%左右)，也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。
最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存(I-Cache)和指令缓存(D-Cache)。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，还新增了一种一级追踪缓存，容量为12KB.
随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。
二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。
CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时(这时称为未命中)，CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右(从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%)。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。
为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”(LRU算法)，它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。
CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到18KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高。