【MyBatis】入门篇：一个订单系统吃透持久层框架

zzz_2368

974人浏览 · 2026-05-31 00:28:39

zzz_2368 · 2026-05-31 00:28:39 发布

MyBatis 从入门到面试：一个订单系统带你吃透持久层框架

本文以电商订单系统为主线案例，从 JDBC 痛点出发，逐步深入 MyBatis 核心机制，覆盖注解式 CRUD、XML 映射、#{} vs ${}、SQL 注入防御、连接池选型、缓存机制等面试高频考点。全文八章，循序渐进，适合 Java 后端初学者和 1-3 年经验面试备战者。

从 JDBC 到 MyBatis — 为什么要"轮子"
第一个 MyBatis 程序 — 查询商品列表
MyBatis 日志 — 调试的"火眼金睛"
MyBatis 注解式 CRUD
XML 配置文件方式 — 复杂 SQL 的主场
#{} vs ${} — 面试必问的"送命题"
数据库连接池 — 性能的幕后英雄
MyBatis 缓存机制 — 被忽略的面试杀器

一、从 JDBC 到 MyBatis — 为什么要"轮子"

1.1 JDBC 的八步"标准流程"

任何一个 Java 后端开发者都绕不开 JDBC。回忆一下操作数据库的标准八步：

引入数据库驱动依赖
创建 DataSource 数据源
获取 Connection 连接
构造 SQL 字符串
创建 PreparedStatement 并替换占位符
执行 SQL（executeQuery / executeUpdate）
遍历 ResultSet 手动映射到对象
在 finally 中关闭连接、释放资源

每一步都是必不可少的，但每一步都让代码变得臃肿。假设我们要查询所有上架商品：

// JDBC 原生查询 —— 注意这不是本文案例，只是对比演示
DataSource ds = new MysqlDataSource();
try (Connection conn = ds.getConnection();
     PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("SELECT * FROM product WHERE status = ?");
     ResultSet rs = ps.executeQuery()) {
    ps.setInt(1, 1);
    List<Product> list = new ArrayList<>();
    while (rs.next()) {
        Product p = new Product();
        p.setId(rs.getInt("id"));
        p.setProdName(rs.getString("prod_name"));
        p.setPrice(rs.getBigDecimal("price"));
        // ... 还有 6 个字段
        list.add(p);
    }
}

一个简单查询写了近 20 行，而且每个 DAO 方法都要重复这段"连接 → SQL → 执行 → 映射 → 释放"的模板代码。

1.2 JDBC 的三大痛点

痛点	具体表现	后果
模板代码重复	每个方法都要写获取连接、try-catch-finally、释放资源	代码膨胀，维护噩梦
连接手动管理	开发者自己控制 Connection 的创建和销毁	忘记关闭 → 连接泄漏 → 数据库挂掉
SQL 硬编码与参数拼接	SQL 写在 Java 字符串里，参数手动 `setXxx`，结果集手动映射字段	改一个字段名要改 5 处代码，极易出错

1.3 MyBatis 解决了什么

MyBatis 是一个半自动 ORM 持久层框架。理解"半自动"这个词是面试中的加分项：

全自动 ORM（如 Hibernate）：SQL 由框架生成，你只管对象操作。优点是开发快，缺点是复杂查询不可控。
半自动 ORM（MyBatis）：SQL 仍然由你编写，框架帮你做连接管理、参数映射、结果映射。优点是你对 SQL 有绝对掌控权。

通俗类比：JDBC 像自己买菜、洗菜、切菜、炒菜、洗碗全流程一个人干。MyBatis 像净菜半成品——菜已洗好切好，锅碗瓢盆（连接管理、资源释放）框架帮你管，你只需要决定怎么炒（写 SQL）。

	JDBC 原生	MyBatis
连接管理	手动创建/销毁 Connection	连接池自动管理
SQL 编写	Java 字符串拼接，改一行动全身	注解/XML 集中管理
参数映射	逐个 `setXxx()` 设参	`#{}` 占位一行搞定
结果映射	手工 `rs.getString()` 逐字段	自动映射到实体类
资源释放	try-catch-finally 必写	框架自动处理

📌 面试点：MyBatis 和 Hibernate 的本质区别？—— 半自动 vs 全自动 ORM。MyBatis 由开发者掌控 SQL，适合复杂查询和性能调优；Hibernate 自动生成 SQL，适合标准 CRUD 场景。

二、第一个 MyBatis 程序 — 查询商品列表

本章使用电商订单系统的 product 表，建表语句如下（后文所有代码均基于此表）：

CREATE DATABASE ecommerce_db;

USE ecommerce_db;

CREATE TABLE product (
    id          INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    prod_name   VARCHAR(100)  NOT NULL COMMENT '商品名称',
    price       DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '单价',
    stock       INT           NOT NULL COMMENT '库存',
    category    VARCHAR(30)   COMMENT '分类',
    status      TINYINT       DEFAULT 1 COMMENT '状态(0下架/1上架)',
    create_time DATETIME      DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    update_time DATETIME      DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);

INSERT INTO product (prod_name, price, stock, category) VALUES
('机械键盘 K8', 499.00, 120, '数码'),
('蓝牙耳机 Pro', 299.00, 80, '数码'),
('Java 核心技术 卷I', 149.00, 200, '图书'),
('MySQL 必知必会', 69.00, 150, '图书');

2.1 环境搭建

Spring Boot 项目中引入 MyBatis 起步依赖和 MySQL 驱动：

<!-- pom.xml -->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.0.3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

application.yml 配置数据库连接（四项必填）：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ecommerce_db?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
    username: root
    password: your_password
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

2.2 实体类与 Mapper 接口

实体类遵循驼峰命名，与数据库的下划线字段对应：

@Data
public class Product {
    private Integer id;
    private String prodName;    // 对应 prod_name
    private BigDecimal price;
    private Integer stock;
    private String category;
    private Integer status;
    private Date createTime;    // 对应 create_time
    private Date updateTime;    // 对应 update_time
}

Mapper 接口加上 @Mapper 注解，方法上写 @Select：

@Mapper
public interface ProductMapper {

    @Select("SELECT * FROM product WHERE status = 1")
    List<Product> listOnSale();
}

单元测试验证：

@SpringBootTest
class ProductMapperTest {

    @Autowired
    private ProductMapper productMapper;

    @Test
    void testListOnSale() {
        List<Product> products = productMapper.listOnSale();
        products.forEach(p -> System.out.println(p.getProdName()));
    }
}

2.3 `@Mapper` 注解背后发生了什么

这是面试中容易被追问的点。@Mapper 并非简单的"标记注解"，它触发了 MyBatis 的核心机制——动态代理：

你的代码调用 productMapper.listOnSale()
        │
        ▼
动态代理对象拦截（MapperProxy）
        │
        ▼
SqlSession 获取 MappedStatement（从 @Select 注解解析出的 SQL + 配置）
        │
        ▼
Executor 执行器处理（含缓存、事务等拦截链）
        │
        ▼
StatementHandler 创建 PreparedStatement、设参
        │
        ▼
ResultSetHandler 将 JDBC 结果集映射为 List<Product>
        │
        ▼
返回结果

四个核心对象的职责：

对象	职责
SqlSession	门面，对外提供 API（selectOne/selectList/insert/update/delete）
Executor	执行器，负责 SQL 执行、缓存维护、事务管理
StatementHandler	封装 PreparedStatement 操作（创建、参数化、执行）
ResultSetHandler	将 JDBC ResultSet 映射为 Java 对象集合

在这里插入图片描述

理解这条链路，你就能回答"为什么 Mapper 接口不需要实现类也能工作"——因为 MyBatis 在运行时为每个 @Mapper 接口生成了 JDK 动态代理对象，代理对象拦截方法调用并委托给 SqlSession 执行。

📌 面试点：

@Mapper 和 @Repository 的区别？—— @Mapper 是 MyBatis 的注解，告诉框架为此接口生成代理对象并交 IOC 管理；@Repository 是 Spring 的 stereotype 注解，仅标记为持久层组件。两者可共存，但 @Mapper 是 MyBatis 必需的。

@MapperScan("com.example.mapper") 的作用？—— 扫描指定包下所有接口并自动注册为 Mapper，省去每个接口单独加 @Mapper。

三、MyBatis 日志 — 调试的"火眼金睛"

开发阶段打开 MyBatis SQL 日志是排查问题的标配操作。在 application.yml 中配置：

mybatis:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

执行 listOnSale() 后控制台输出示例：

==>  Preparing: SELECT * FROM product WHERE status = 1
==> Parameters:
<==    Columns: id, prod_name, price, stock, category, status, create_time, update_time
<==        Row: 1, 机械键盘 K8, 499.00, 120, 数码, 1, 2026-01-15 10:00:00, 2026-01-15 10:00:00
<==        Row: 2, 蓝牙耳机 Pro, 299.00, 80, 数码, 1, 2026-01-15 10:00:00, 2026-01-15 10:00:00
<==      Total: 2

日志三要素：

行	含义	价值
`Preparing`	执行的 SQL 语句（占位符形式）	检查 SQL 是否正确
`Parameters`	传入的参数类型和值	检查参数是否匹配
`Rows` / `Total`	每行返回值和总行数	检查结果是否符合预期

生产环境注意：StdOutImpl 将日志直接输出到标准输出流，性能较差且不便于集中管理。线上建议关闭或切换为 SLF4J 集成，通过日志框架统一管理输出级别。

四、MyBatis 注解式 CRUD

本章覆盖 CRUD 四操作 + 参数传递 + 自增主键返回 + 字段映射三大方案，是全文篇幅最大的模块。建议按子章节顺序阅读，也可直接跳转到你关心的部分。

4.1 参数传递

MyBatis 通过 #{} 占位符获取方法参数，本质是 JDBC 的 ? 预编译占位符。

单参数传递——名称任意：

@Select("SELECT * FROM product WHERE id = #{xxx}")
Product getById(Integer id);

#{xxx} 中写什么名字都可以，因为只有一个参数，MyBatis 直接用值填充唯一的 ?。

多参数传递——必须用 @Param 绑定：

@Select("SELECT * FROM product WHERE category = #{cate} AND status = #{st}")
List<Product> getByCategoryAndStatus(@Param("cate") String category,
                                      @Param("st") Integer status);

不加 @Param 会报错，因为 MyBatis 对多参数默认使用 arg0、arg1 或 param1、param2 命名，你的 SQL 中写 #{cate} 找不到对应参数名。

对象传参——直接用属性名：

@Insert("INSERT INTO product(prod_name, price, stock, category) " +
        "VALUES(#{prodName}, #{price}, #{stock}, #{category})")
int add(Product product);

当参数是一个对象时，#{} 中直接写对象的属性名即可。

4.2 新增 + 返回自增主键

@Insert 的返回值是影响行数，而非主键。要获取自增 ID，需配置 @Options：

@Insert("INSERT INTO customer(name, phone, level) VALUES(#{name}, #{phone}, #{level})")
@Options(useGeneratedKeys = true, keyProperty = "id")
int addCustomer(Customer customer);

调用后：

Customer c = new Customer();
c.setName("张三");
c.setPhone("13800138000");
c.setLevel(1);

customerMapper.addCustomer(c);
System.out.println(c.getId()); // 输出自增 ID，如 1

主键被回填到参数对象的 id 属性中，返回值 int 仍是影响行数。

4.3 删除

@Delete("DELETE FROM product WHERE id = #{id}")
int deleteById(Integer id);

这只是物理删除。生产环境更推荐逻辑删除——通过 status 字段标记，配合 @Update 实现：

@Update("UPDATE product SET status = 0 WHERE id = #{id}")
int offShelf(Integer id);

逻辑删除的好处：数据可恢复、保留审计轨迹、避免外键级联问题。

4.4 修改

@Update("UPDATE product SET stock = #{stock}, update_time = NOW() WHERE id = #{id}")
int updateStock(Integer id, Integer stock);

思考：如果只想更新库存，而不更新其他字段（如商品名），传一个完整的 Product 对象就不合适了。这时要么用 @Param 传多参数，要么用后续的 XML 动态 SQL（<if> 标签）实现按需更新。

4.5 查询 — 字段映射三大方案（面试重点）

来看一个经典问题：查询商品列表，prod_name 字段值为 null。

根因：数据库字段 prod_name（下划线）与 Java 属性 prodName（驼峰）不匹配。MyBatis 默认按名称精确匹配映射列到属性，找不到就赋 null。

方案①：SQL 起别名

@Select("SELECT id, prod_name AS prodName, price, stock, category, status, " +
        "create_time AS createTime, update_time AS updateTime " +
        "FROM product WHERE status = 1")
List<Product> listOnSale();

优点：直接有效。缺点：每个字段都要写 AS，10 个字段就写 10 个，繁琐易漏。

方案②：@Results + @Result

@Results(id = "productMap", value = {
    @Result(property = "id", column = "id"),
    @Result(property = "prodName", column = "prod_name"),
    @Result(property = "createTime", column = "create_time"),
    @Result(property = "updateTime", column = "update_time")
})
@Select("SELECT * FROM product WHERE status = 1")
List<Product> listOnSale();

// 其他方法复用
@ResultMap("productMap")
@Select("SELECT * FROM product WHERE id = #{id}")
Product getById(Integer id);

优点：声明式映射，可复用（@ResultMap）。缺点：每个需要此映射的查询方法都要声明或引用 @ResultMap，接口方法一多仍然冗余。这就是社区最终推荐方案③的原因。

方案③（推荐）：驼峰命名自动转换

mybatis:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true

一行配置，全局生效。MyBatis 在映射时会自动将 prod_name 匹配到 prodName，create_time 匹配到 createTime。开发中首选此方案。

三种方案对比：

方案	复杂度	维护性	推荐度
SQL 别名	低但繁琐	差，每个 SQL 都要写	仅临时用
@Results	中	中，可复用但每个方法都要引用	需要多表不同映射时
驼峰配置	极低	优，一行配置全局生效	★★★★★

📌 面试点：数据库字段和实体属性名不一致如何解决？—— 三种方案递进说明，最终推荐驼峰配置。加分项：补充说明"如果确实有特殊字段无法用驼峰规则自动匹配（如 deleteFlag → is_deleted），才用 @Results 单独处理"。

五、XML 配置文件方式 — 复杂 SQL 的主场

注解适合简单 CRUD，但当 SQL 复杂到包含多表联查、动态条件、<foreach> 批量操作时，XML 是更好的选择。

5.1 配置 XML 路径

mybatis:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml

5.2 XML 基本格式

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.mapper.OrderMapper">

    <select id="getById" resultType="com.example.entity.OrderInfo">
        SELECT * FROM order_info WHERE id = #{id}
    </select>

</mapper>

XML 三要素：namespace（指向 Mapper 接口全限定名）、id（对应接口方法名）、resultType（返回类型）。

5.3 `resultType` vs `resultMap`

resultType：直接指定实体类全限定名，MyBatis 自动按字段名映射。前提是字段名匹配（或已开启驼峰命名自动转换）。
resultMap：手动定义列到属性的映射关系。当字段名差异大、多表查询结果需要自定义映射时使用。

<resultMap id="orderDetailMap" type="com.example.entity.OrderInfo">
    <id property="id" column="id"/>
    <result property="orderNo" column="order_no"/>
    <result property="custName" column="cust_name"/>   <!-- 来自 customer 表 -->
    <result property="prodName" column="prod_name"/>    <!-- 来自 product 表 -->
    <result property="totalPrice" column="total_price"/>
</resultMap>

<select id="getOrderDetail" resultMap="orderDetailMap">
    SELECT o.*, c.name AS cust_name, p.prod_name
    FROM order_info o
    LEFT JOIN customer c ON o.cust_id = c.id
    LEFT JOIN product p ON o.prod_id = p.id
    WHERE o.id = #{id}
</select>

MyBatis 不区分单表和多表查询——它只看三要素：SQL + 映射关系 + 实体类。只要你能写出正确的 SQL 并配置好映射，单表和多表是一样的操作。

5.4 注解 vs XML 选型原则

场景	推荐方式	理由
简单 CRUD（单表、无动态条件）	注解	代码紧凑，SQL 和接口在一起，方便阅读
多表联查、复杂 SQL	XML	SQL 和 Java 代码分离，可读性强，避免注解中拼接长字符串
动态 SQL（`<if>`、`<foreach>`、`<trim>`）	XML	注解不支持动态 SQL 标签
存储过程调用	XML	语义更清晰

📌 面试点：你们项目用注解还是 XML？为什么？—— 没有标准答案，关键是说出理由：简单查询用注解省事；复杂 SQL 用 XML 便于维护和 DBA 审核。可以补充"我们的项目是混合使用，简单 CRUD 用注解，报表和复杂查询用 XML"。

六、`#{}` 和 `${}` — 面试必问的"送命题"

这是全文最重要的章节。如果你只有时间精读一章，请读这章。

6.1 核心区别

#{} 和 ${} 底层走的完全是两条路：

在这里插入图片描述

维度	`#{}`	`${}`
SQL 生成方式	预编译（PreparedStatement），用 `?` 占位	即时拼接（Statement），字符串直接替换
SQL 注入	安全	危险
字符串自动加引号	是，`#{name}` → `'张三'`	否，需手动加 `${'name'}` → `'张三'`
编译缓存	有（语法树只解析一次）	无（每次重新解析整条 SQL）
性能	高（重复执行时复用编译结果）	低
适用场景	值参数（推荐默认使用）	表名、字段名、排序关键字

6.2 SQL 注入攻击演示

以电商客户登录场景为例，Mapper 中存在这样的查询：

// ❌ 危险写法
@Select("SELECT * FROM customer WHERE name = '${name}'")
Customer loginDangerous(String name);

正常输入：张三 → SQL：SELECT * FROM customer WHERE name = '张三' ✅

恶意输入：' OR 1=1 -- → SQL：

SELECT * FROM customer WHERE name = '' OR 1=1 --'

-- 是 MySQL 注释符，后面的内容被忽略。1=1 恒为真，OR 逻辑导致查询返回所有用户。如果程序取第一条作为登录成功，攻击者直接绕过了身份验证。

// ✅ 安全写法
@Select("SELECT * FROM customer WHERE name = #{name}")
Customer loginSafe(String name);

#{name} 会将参数作为值传递，输入 ' OR 1=1 -- 会被当作普通字符串 "' OR 1=1 --'" 来匹配 name 字段，自然查不到任何结果。

在这里插入图片描述

6.3 PreparedStatement 底层防御原理

很多人只知道"#{} 防注入"，但不知道为什么。面试追问时，能说出原理是明显加分项：

预编译阶段：MySQL 服务端收到 SELECT * FROM customer WHERE name = ?，解析并缓存语法树（AST）。此时 ? 被标记为参数占位符，不是 SQL 关键字。
执行阶段：参数 ' OR 1=1 -- 通过独立的协议通道发送，被当作纯字符串值，直接填充到已解析的语法树中。由于语法树已经固定，参数不可能改变 SQL 结构。

用通俗类比理解：预编译 SQL 像一份填空题试卷（空格已固定），参数像你填的答案。无论你在空格里写什么，都不可能改变试卷上其他题目的内容。而即时 SQL 像让你在试卷上随便写——你可以划掉原来的题目，自己出题。

6.4 `${}` 的必要使用场景

既然 ${} 有注入风险，为什么 MyBatis 还要保留它？因为有些场景 #{} 无法工作——它会对参数自动加引号。

场景①：动态排序

// ❌ 错误——执行后 SQL: ORDER BY price 'asc'（语法错误）
@Select("SELECT * FROM product WHERE status = 1 ORDER BY price #{sort}")
List<Product> listSorted(String sort);

// ✅ 正确
@Select("SELECT * FROM product WHERE status = 1 ORDER BY price ${sort}")
List<Product> listSorted(String sort);

#{} 会将 "asc" 变成 'asc'，ORDER BY price 'asc' 是非法 SQL。排序关键字、表名、字段名不需要引号，必须用 ${}。

⚠️ 安全措施：前端传入的排序参数必须在后端做白名单校验，只允许 "ASC" 和 "DESC"，否则 ${} 仍然是注入入口。

场景②：动态表名

@Select("SELECT * FROM ${tableName} WHERE status = 1")
List<Product> listByTable(String tableName);

表名同样不能加引号。处理方式同样是白名单校验。

6.5 LIKE 查询的安全写法

模糊搜索商品名称是一个常见需求。三种写法对比：

// ❌ 方案A：报错——#{} 被当作字符串的一部分不是占位符
@Select("SELECT * FROM product WHERE prod_name LIKE '%#{keyword}%'")

// ⚠️ 方案B：功能正常但危险——${} 存在注入风险
@Select("SELECT * FROM product WHERE prod_name LIKE '%${keyword}%'")

// ✅ 方案C：推荐——用 MySQL 的 CONCAT 函数安全拼接
@Select("SELECT * FROM product WHERE prod_name LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')")
List<Product> searchByName(String keyword);

CONCAT 函数在 MySQL 服务端执行字符串拼接，#{keyword} 仍然走预编译占位符，既实现了模糊查询，又不会引入 SQL 注入风险。

📌 面试点总结：

必问：#{} 和 ${} 有什么区别？—— 预编译 vs 即时拼接，安全性、性能、引号处理。

追问：既然 ${} 不安全，为什么还保留？—— 排序/表名/字段名必须用 ${}，但需要白名单校验。

实战：LIKE 查询怎么写？—— CONCAT('%', #{keyword}, '%')。

七、数据库连接池 — 性能的幕后英雄

7.1 为什么需要连接池

数据库连接（Connection）的创建和销毁代价高昂：

TCP 三次握手建立网络连接
数据库服务端分配线程和内存
认证握手（用户名密码验证）

如果每次请求都新建一个 Connection，高并发下数据库很快会因为连接耗尽而拒绝服务。更严重的是，频繁的创建/销毁会增加大量不必要的网络开销和 CPU 消耗。

连接池的核心思想：启动时预创建一批 Connection 放入池中，请求来了直接取用，用完后归还而非销毁。
在这里插入图片描述

7.2 HikariCP — Spring Boot 默认之选

HikariCP 是 Spring Boot 2.x 起的默认连接池，设计哲学是"极致性能"。性能优势来自几个关键优化：

字节码级精简：相比其他连接池，HikariCP 的代码量极少，大量使用 JIT 友好的编码模式，减少方法调用层级。
无锁设计：使用 ConcurrentBag 替代传统 BlockingQueue，减少线程间的锁竞争。
连接代理轻量化：生成的 ProxyConnection 对象极轻，GC 压力小。

不需要额外依赖，Spring Boot 自动配置即用。

7.3 Druid — 阿里的"瑞士军刀"

Druid 不只是连接池，更像一个数据库中间件全家桶：

功能	说明
SQL 监控	统计每条 SQL 的执行次数、耗时、并发、返回行数
WallFilter 防火墙	基于白名单/黑名单拦截 SQL 注入，比 `#{}` 多了一层应用级防护
可视化面板	内置 Web 监控页面，实时查看 SQL 执行情况和连接池状态
日志	支持慢 SQL 记录、执行异常日志
密码加密	数据库密码在配置文件中可加密存储

引入 Druid（Spring Boot 3.x）：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-3-starter</artifactId>
    <version>1.2.21</version>
</dependency>

spring:
  datasource:
    druid:
      url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ecommerce_db
      username: root
      password: your_password
      stat-view-servlet:
        enabled: true           # 开启监控页面
        url-pattern: /druid/*   # 访问路径

访问 http://localhost:8080/druid/ 即可看到监控面板。

7.4 对比与选型

维度	HikariCP	Druid
性能	★★★★★ 极致	★★★★ 优秀
监控能力	无内置	★★★★★ SQL 统计 + 可视化面板
SQL 防火墙	无	★★★★ WallFilter
配置复杂度	几乎零配置	中等，功能多配置项也多
社区生态	全球社区	国内生态，中文文档丰富
适用场景	追求极致性能的中小型项目	需要 SQL 监控、运维可视化的企业级项目

📌 面试点：

Spring Boot 默认连接池是什么？—— HikariCP（2.x 起取代 Tomcat JDBC Pool）。

为什么从 Tomcat 换成 Hikari？—— Hikari 性能更优，代码更精简，Spring 官方认定为最佳选择。

Druid 的 WallFilter 原理？—— 拦截 SQL 执行前，基于规则引擎（白名单/黑名单）判断 SQL 是否安全，相当于应用的"WAF"。

八、MyBatis 缓存机制 — 被忽略的面试杀器

缓存是 MyBatis 面试中被询问比例仅次于 #{} ${} 的考点，但很多候选人答不好。这一章让你建立完整认知。

在这里插入图片描述

8.1 一级缓存（SqlSession 级别）

默认开启，无需配置。

作用域：同一个 SqlSession 内。当你在同一个 SqlSession 中执行两次相同的查询，第二次不会发送 SQL 到数据库，而是直接从缓存返回。

// 同一个 SqlSession
Product p1 = productMapper.getById(1); // 发送 SQL
Product p2 = productMapper.getById(1); // 不发送 SQL，从缓存取
System.out.println(p1 == p2);          // true，同一对象引用

一级缓存失效的四种场景（面试常问）：

序号	场景	原因
1	不同的 SqlSession	一级缓存是 SqlSession 级别的，换个 SqlSession 就没缓存了
2	同一个 SqlSession 但查询条件不同	缓存的 key 是 `statementId + SQL + 参数`，条件变了 key 就变了
3	两次查询之间执行了增删改操作	增删改会清空一级缓存（因为数据可能已被修改，缓存不保证一致性）
4	手动清空缓存 `sqlSession.clearCache()`	显式清除

8.2 二级缓存（Mapper 级别 / namespace 级别）

默认关闭，需要手动配置。

作用域：同一个 namespace（即同一个 Mapper）内的所有 SqlSession 共享。

开启步骤：

Step 1：application.yml 全局开关

mybatis:
  configuration:
    cache-enabled: true

Step 2：在 XML Mapper 文件中加 <cache/> 标签

<mapper namespace="com.example.mapper.ProductMapper">
    <cache/>
    <!-- ... -->
</mapper>

Step 3：实体类实现 Serializable 接口

@Data
public class Product implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    // ...
}

二级缓存的工作流程：

SqlSession1 查询 → 查 DB → 结果放入二级缓存
    ↓
SqlSession1 关闭（此时一级缓存数据刷入二级缓存）
    ↓
SqlSession2 查询相同 SQL → 命中二级缓存 → 直接返回

8.3 一、二级缓存对比

维度	一级缓存	二级缓存
作用域	SqlSession	Mapper（namespace）
默认状态	开启	关闭
生命周期	随 SqlSession 创建/销毁	整个应用生命周期（或过期策略控制）
是否跨 SqlSession	否	是
清空时机	增删改 / close / clearCache	增删改 / 过期策略
序列化要求	无	实体类需实现 Serializable

8.4 使用建议与注意事项

一级缓存：简单可靠，无需额外配置，放心用。
二级缓存：谨慎使用。以下场景不适合开启：
- 多表关联查询（A 表数据变了，B 表相关的缓存不会自动失效）
- 数据频繁修改的表（缓存命中率低，反而增加序列化/反序列化开销）
- 分布式部署（二级缓存是 JVM 本地缓存，多实例数据不一致）

📌 面试点：

MyBatis 有一级缓存和二级缓存，分别是什么？—— 一级：SqlSession 级别，默认开启；二级：Mapper 级别，需手动配置。

一级缓存在什么情况下会失效？—— 四种场景（不同 SqlSession、不同查询条件、中间有增删改、手动 clearCache）。

二级缓存的使用风险？—— 多表关联导致脏数据、分布式环境不一致。

总结

本文以电商订单系统的 product、customer、order_info 三张表为案例，完整覆盖了 MyBatis 入门到面试的全部核心知识点。回顾一下八大模块的主线：

模块	核心收获	面试权重
JDBC → MyBatis	理解框架存在的意义：消除模板代码	★★
快速入门	能独立搭建 Spring Boot + MyBatis 项目	★★
日志配置	掌握调试手段	★
注解式 CRUD	会用注解完成增删改查 + 字段映射三方案	★★★
XML 方式	知道什么场景用 XML，能写 `resultMap`	★★★
`#{}` vs `${}`	必须精通：预编译原理 + 注入防御 + `${}` 场景	★★★★★
连接池	理解 Hikari vs Druid 的选型差异	★★★
缓存机制	一级/二级缓存的区别和失效场景	★★★★

一句话总结：MyBatis 的本质是"把 SQL 还给你"——它不帮你生成 SQL，但帮你打理好连接、参数、映射、缓存、事务等所有脏活累活。掌握 MyBatis，就是掌握 Java 后端持久层的基本功。

本文技术栈：Spring Boot 3.1.x + MyBatis 3.0.x + MySQL 8.0 | 案例数据库：ecommerce_db

本文为《MyBatis 从入门到面试》系列的第一篇。进阶篇请访问：【MyBatis】进阶篇：动态 SQL + 关联映射 + 插件原理全通关。系列文章持续更新中，感谢关注。

https://edu.csdn.net/learn/39067/627173?utm_source=2019755004

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【MyBatis】入门篇：一个订单系统吃透持久层框架

zzz_2368

MyBatis 从入门到面试：一个订单系统带你吃透持久层框架

目录

一、从 JDBC 到 MyBatis — 为什么要"轮子"

1.1 JDBC 的八步"标准流程"

1.2 JDBC 的三大痛点

1.3 MyBatis 解决了什么

二、第一个 MyBatis 程序 — 查询商品列表

2.1 环境搭建

2.2 实体类与 Mapper 接口

2.3 @Mapper 注解背后发生了什么

三、MyBatis 日志 — 调试的"火眼金睛"

四、MyBatis 注解式 CRUD

4.1 参数传递

4.2 新增 + 返回自增主键

4.3 删除

4.4 修改

4.5 查询 — 字段映射三大方案（面试重点）

五、XML 配置文件方式 — 复杂 SQL 的主场

5.1 配置 XML 路径

5.2 XML 基本格式

5.3 resultType vs resultMap

5.4 注解 vs XML 选型原则

六、#{} 和 ${} — 面试必问的"送命题"

6.1 核心区别

6.2 SQL 注入攻击演示

6.3 PreparedStatement 底层防御原理

6.4 ${} 的必要使用场景

6.5 LIKE 查询的安全写法

七、数据库连接池 — 性能的幕后英雄

7.1 为什么需要连接池

7.2 HikariCP — Spring Boot 默认之选

7.3 Druid — 阿里的"瑞士军刀"

7.4 对比与选型

八、MyBatis 缓存机制 — 被忽略的面试杀器

8.1 一级缓存（SqlSession 级别）

8.2 二级缓存（Mapper 级别 / namespace 级别）

8.3 一、二级缓存对比

8.4 使用建议与注意事项

总结

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2.3 `@Mapper` 注解背后发生了什么

5.3 `resultType` vs `resultMap`

六、`#{}` 和 `${}` — 面试必问的"送命题"

6.4 `${}` 的必要使用场景