一、缓存设计目标与场景适配
1.1 批量查询的性能痛点
批量查询通常涉及多条件组合或大数据集分页，其性能问题主要体现在以下方面：
- 重复计算：相同条件的批量查询可能被多次触发，导致数据库重复扫描与排序。
- 网络开销：分布式系统中，跨节点的数据库访问加剧网络延迟。
- 资源竞争：高并发下，批量查询可能占用大量数据库连接，影响其他业务操作。
例如，在电商平台的订单搜索场景中，用户可能通过时间范围、状态、金额区间等多条件组合进行批量查询。若每次请求均直接访问数据库，即使条件相同，也会因缺乏缓存导致性能下降。
1.2 缓存层的核心目标
针对批量查询场景，缓存层需满足以下需求：
- 高效命中：对重复查询条件，直接返回缓存结果，避免数据库访问。
- 数据一致性：在数据更新时，确保缓存与数据库的同步，防止脏读。
- 分布式支持：在集群环境中，缓存数据需在多节点间共享，避免单点瓶颈。
- 灵活过期：根据业务特性设置合理的缓存过期时间，平衡实时性与性能。
MyBatis原生二级缓存虽支持Mapper级别的缓存，但其基于本地内存实现，无法满足分布式场景下的数据共享需求。引入Redis作为分布式缓存中间件，可有效解决这一问题。
二、MyBatis与Redis的集成架构
2.1 整体架构设计
集成架构分为三层：
- 应用层：发起批量查询请求，通过MyBatis接口访问数据。
- 缓存层：拦截查询请求，优先检查Redis缓存，命中则直接返回；未命中则查询数据库并写入缓存。
- 数据层：数据库作为最终数据源，同时通过监听数据变更事件触发缓存更新。
该架构的核心在于通过AOP或MyBatis插件机制，实现查询请求的透明拦截与缓存处理，无需修改原有业务代码。
2.2 缓存键（Cache Key）设计
缓存键需唯一标识一个批量查询请求，通常由以下要素构成：
- 查询条件哈希：将多条件组合（如时间范围、状态列表）序列化为字符串并计算哈希值。
- 分页参数：若查询涉及分页，需包含页码与每页条数。
- 命名空间：为避免不同Mapper的键冲突，可添加Mapper接口名或命名空间前缀。
通过合理的键设计，可确保相同查询的缓存命中率，同时避免不同查询间的键冲突。
2.3 缓存数据结构选择
Redis支持多种数据结构，需根据批量查询结果特性选择合适类型：
- Hash：适用于结果集为对象列表的场景，每个字段存储对象的一个属性。
- String（序列化）：将整个结果集序列化为JSON或二进制格式存储，适用于简单查询。
- ZSet：若需按某字段排序，可结合Score实现有序缓存。
例如，订单查询结果若为对象列表，可选用Hash结构，以订单ID为字段名，对象序列化值为字段值；若需分页，可额外存储总条数与页信息。
三、关键优化策略
3.1 缓存预热与动态加载
为避免首次查询时的缓存穿透，可采用以下策略：
- 启动预热：系统启动时，根据历史查询日志或业务规则，预先加载高频查询的缓存。
- 懒加载：首次查询时，若缓存未命中，除查询数据库外，可异步触发相关缓存的预加载（如关联查询的缓存）。
- 定时刷新：对低频但重要的查询，通过定时任务定期刷新缓存，确保数据相对新鲜。
例如，电商平台可预热“近7天待发货订单”等高频查询，减少用户访问时的延迟。
3.2 多级缓存策略
结合本地缓存与分布式缓存，构建多级缓存体系：
- 本地缓存（一级）：使用Caffeine或Guava Cache存储热点数据，访问速度极快。
- 分布式缓存（二级）：Redis存储全量缓存数据，支持跨节点共享。
查询时，先检查本地缓存，未命中再访问Redis，最后查询数据库。此策略可显著降低Redis的访问压力，提升整体吞吐量。
3.3 缓存失效与更新机制
缓存数据需在数据变更时及时失效或更新，常见方案包括：
- 主动失效：在数据更新操作（如INSERT、UPDATE、DELETE）中，通过触发器或ORM事件监听，主动删除相关缓存。
- 被动过期：为缓存设置TTL（生存时间），到期后自动失效，适用于对实时性要求不高的场景。
- 双写一致性：采用消息队列或分布式事务，确保数据更新与缓存更新同步，但实现复杂度较高。
例如，订单状态更新时，可主动删除“状态=待发货”的所有相关查询缓存，下次查询时重新加载最新数据。
3.4 批量查询的缓存合并优化
对于包含多个子查询的批量操作（如统计查询+列表查询），可采用以下优化：
- 合并请求：将多个子查询合并为一个复合查询，减少缓存访问次数。
- 结果复用：若子查询结果已被其他缓存引用，直接复用而非重新计算。
- 异步缓存：对非实时性要求高的子查询，采用异步加载与缓存，避免阻塞主查询流程。
例如，订单统计查询可拆分为“总条数”与“分页列表”两个子查询，若“总条数”缓存已存在，则直接复用。
四、实践挑战与解决方案
4.1 缓存雪崩问题
缓存雪崩指大量缓存同时失效，导致数据库压力骤增。解决方案包括：
- 均匀过期：为缓存键添加随机后缀或使用分布式锁，避免集中过期。
- 多级缓存：通过本地缓存缓冲部分请求，减轻数据库压力。
- 熔断机制：当数据库请求量超过阈值时，临时返回缓存旧数据或降级结果。
4.2 缓存穿透问题
缓存穿透指查询不存在的数据（如恶意ID），导致每次请求均访问数据库。解决方案包括：
- 空值缓存：对不存在的数据，缓存空结果并设置较短TTL。
- 布隆过滤器：预先将所有可能存在的键存入布隆过滤器，查询前先检查过滤器。
4.3 序列化性能开销
缓存数据的序列化与反序列化可能成为性能瓶颈。优化方向包括：
- 选择高效序列化工具：如Protobuf、Kryo等，相比JDK原生序列化性能更高。
- 减少序列化数据量：仅缓存必要字段，或采用列式存储格式（如Parquet）。
4.4 监控与调优
需建立缓存层的监控体系，关注以下指标：
- 命中率：衡量缓存有效性，低于阈值时需调整缓存策略。
- 响应时间：监控缓存访问与数据库查询的耗时对比。
- 内存使用：避免Redis内存溢出，合理设置淘汰策略（如LRU）。
通过A/B测试对比不同缓存策略的性能，持续优化配置参数（如TTL、缓存大小）。
结论
MyBatis与Redis的集成缓存层设计，可显著提升批量查询场景下的系统性能与稳定性。通过合理的缓存键设计、多级缓存策略与动态更新机制，可在数据一致性与响应速度之间取得平衡。实际开发中，需结合业务特性选择缓存策略，并持续监控与调优，以应对高并发与复杂查询的挑战。未来，随着分布式缓存技术的演进，可进一步探索如Redis Cluster的分区优化或新兴缓存数据库（如Dragonfly）的应用，持续提升系统性能上限。
