在当前的应用开发领域，随着业务规模的不断扩大和用户访问量的持续增长，数据查询性能成为影响应用整体体验的关键因素。数据库作为数据存储的核心，往往在高并发场景下成为性能瓶颈，频繁的数据库访问不仅会导致响应延迟，还可能引发数据库压力过大甚至宕机的风险。为了解决这一问题，缓存技术被广泛应用于应用架构中，通过将热点数据暂存于高速存储介质中，减少对数据库的直接访问，从而提升数据查询效率。
分布式缓存与 ORM 框架自带的二级缓存是常见的两种缓存方案，二者各有优势与适用场景。分布式缓存具备高可用性、高扩展性和跨节点共享数据的能力，适用于分布式架构下多应用节点间的数据共享；而 ORM 框架的二级缓存则更贴近数据访问层，能在应用内部快速响应数据查询请求，减少数据传输开销。将二者进行协同使用，构建多层次的缓存体系，成为提升应用性能的重要手段。本文将围绕分布式缓存（以 Redis 为例）与 MyBatis-Plus 二级缓存的协同策略展开探讨，重点分析如何避缓存穿透问题，并保障缓存与数据库之间的数据一致性，为开发工程师提供切实可行的技术参考。
一、分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存的协同基础
在探讨二者协同策略之前，首先需要明确分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存各自的特性及协同的必要性，为后续的策略分析奠定基础。
（一）分布式缓存的特性与优势
分布式缓存作为于应用服务的缓存系统，采用分布式架构设计，能够在多个服务器节点间实现缓存数据的存储与共享。其主要特性包括高可用性、高扩展性和大容量存储。在高可用性方面，分布式缓存通过数据冗余备份、节点故障自动转移等机制，确保缓存服务在部分节点出现故障时仍能正常运行，避因单一节点故障导致缓存服务中断；高扩展性则体现在可以根据业务需求灵活增加或减少缓存节点，实现缓存容量和处理能力的线性扩展，满足业务增长对缓存资源的需求；大容量存储特性使得分布式缓存能够存储大量的热点数据，减少对数据库的访问压力。
此外，分布式缓存通常支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合等，能够满足不同业务场景下的数据存储需求。同时，其具备较高的读写性能，能够快速响应应用的缓存访问请求，提升应用的整体响应速度。在分布式应用架构中，分布式缓存能够实现不同应用节点间的缓存数据共享，避因各节点缓存数据不一致导致的业务问题，保障分布式系统的数据一致性。
（二）MyBatis-Plus 二级缓存的特性与作用
MyBatis-Plus 作为一款基于 MyBatis 的增 ORM 框架，在 MyBatis 的基础上提供了更丰富的功能和更便捷的使用方式。MyBatis-Plus 的二级缓存是相对于一级缓存（SqlSession 缓存）而言的，其作用范围是 Mapper 接口级别，即多个 SqlSession 可以共享同一个 Mapper 接口的二级缓存数据。
MyBatis-Plus 二级缓存的主要特性包括缓存粒度细、与数据访问层紧密集成。缓存粒度细体现在二级缓存是以 Mapper 接口中的方法为单位进行缓存数据存储的，不同方法查询到的数据会分别存储在对应的缓存区域，便于对缓存数据进行精准的管理和更新；与数据访问层紧密集成则使得二级缓存能够在数据查询过程中自动生效，无需开发人员在业务代码中进行额外的缓存操作，降低了开发成本，同时也减少了因手动操作缓存可能引入的错误。
在应用运行过程中，当应用通过 MyBatis-Plus 的 Mapper 接口查询数据时，首先会检查二级缓存中是否存在该查询对应的缓存数据。如果存在，则直接从二级缓存中获取数据并返回，避了对数据库的访问；如果不存在，则执行数据库查询操作，将查询结果存储到二级缓存中，以便后续相同的查询请求能够快速获取数据。通过这种方式，MyBatis-Plus 二级缓存能够有效减少数据库的访问次数，提升数据查询效率，尤其在同一应用内频繁执行相同查询操作的场景下，其优化效果更为明显。
（三）二者协同的必要性
虽然分布式缓存和 MyBatis-Plus 二级缓存各自都能在一定程度上提升应用性能，但在实际的分布式应用场景中，单一使用某一种缓存方案往往难以满足业务需求。
单一使用分布式缓存时，由于分布式缓存与应用服务是部署的，应用每次访问缓存都需要进行网络通信，这会带来一定的网络开销。在应用内部频繁执行相同查询操作的场景下，多次的网络通信会增加数据查询的响应时间，影响应用的整体性能。此外，分布式缓存的缓存粒度相对较粗，通常是以业务对象或数据集合为单位进行缓存，对于一些细粒度的数据查询，可能会导致缓存命中率降低，无法充分发挥缓存的作用。
而单一使用 MyBatis-Plus 二级缓存时，由于二级缓存的作用范围仅限于单个应用节点的 Mapper 接口级别，在分布式应用架构中，不同应用节点的二级缓存数据是相互的。当一个应用节点更新了数据库数据并更新了自身的二级缓存后，其他应用节点的二级缓存数据仍然是旧数据，导致各节点间的缓存数据不一致，进而引发业务逻辑错误。同时，MyBatis-Plus 二级缓存的存储容量受限于应用节点的内存大小，无法存储大量的热点数据，在数据量较大的场景下，缓存效果会大打折扣。
因此，将分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存进行协同使用，能够充分发挥二者的优势，弥补各自的不足。MyBatis-Plus 二级缓存可以作为应用内部的一级缓存，处理应用内频繁的细粒度查询请求，减少网络通信开销，提升查询响应速度；分布式缓存则作为二级缓存，实现不同应用节点间的缓存数据共享，保障分布式系统的数据一致性，同时提供大容量的缓存存储，满足业务对缓存资源的需求。二者协同构建的多层次缓存体系，能够有效提升应用的性能和可靠性，为业务的稳定运行提供有力支撑。
二、缓存穿透问题的成因与解决策略
在分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同使用的过程中，缓存穿透是常见的缓存问题之一。缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有该数据的缓存记录，所有的查询请求都会直接穿透到数据库，导致数据库承受巨大的访问压力，严重时可能引发数据库故障，影响应用的正常运行。本节将深入分析缓存穿透问题的成因，并结合分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存的协同场景，提出相应的解决策略。
（一）缓存穿透问题的成因
缓存穿透问题的产生主要源于以下两个方面的原因：
一方面，业务场景中存在大量查询不存在数据的请求。在实际业务中，可能会由于用户输入错误、恶意请求或业务逻辑设计不当等原因，导致应用接收到大量查询不存在数据的请求。例如，在用户登录场景中，恶意用户可能会频繁输入不存在的用户名进行登录尝试，导致应用不断查询不存在的用户数据；在商品查询场景中，用户可能会输入错误的商品 ID，引发大量无效的商品查询请求。由于这些请求查询的数据在数据库中并不存在，因此缓存中也不会有对应的缓存记录，所有的请求都会直接发送到数据库，导致数据库负过高。
另一方面，缓存与数据库的数据同步不及时或存在漏洞。在分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同使用的过程中，需要确保缓存数据与数据库数据的一致性。如果在数据更新过程中，缓存数据未能及时更新或更新失败，可能会导致缓存中存在旧数据或不存在对应的数据。例如，当数据库中的某条数据被删除后，如果未能及时删除缓存中对应的缓存记录，那么后续查询该数据的请求会发现缓存中没有对应记录（或者缓存记录已过期），进而穿透到数据库，而数据库中该数据已不存在，导致缓存穿透问题。此外，如果缓存的失效策略设置不合理，例如缓存过期时间过短，可能会导致缓存数据频繁失效，大量查询请求穿透到数据库；如果缓存的 key 设计存在漏洞，可能会导致某些查询请求无法命中缓存，进而引发缓存穿透。
（二）基于分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同的缓存穿透解决策略
针对上述缓存穿透问题的成因，结合分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存的协同场景，可以从以下几个方面采取解决策略，有效避缓存穿透问题的发生。
1. 空值缓存策略
空值缓存策略是指当应用查询某一数据时，如果数据库中不存在该数据，那么不仅不返回空结果，还会将该查询对应的空结果以特定的 key 存储到分布式缓存和 MyBatis-Plus 二级缓存中，并设置一个较短的缓存过期时间。这样，当后续再次出现相同的查询请求时，就能够从缓存中获取到空值结果，避查询请求穿透到数据库。
在具体实现过程中，需要注意以下几点：首先，空值缓存的 key 需要与正常数据缓存的 key 进行区分，避与正常数据的缓存 key 产生冲突，同时便于后续对空值缓存进行管理和清理。例如，可以在空值缓存的 key 中添加特定的前缀或后缀，如 “null_” 前缀；其次，空值缓存的过期时间不宜设置过长，因为如果后续数据库中新增了该数据，过长的空值缓存过期时间会导致缓存中的空值数据无法及时更新，影响业务的正常运行。通常情况下，空值缓存的过期时间可以设置为几分钟到十几分钟，具体时间需要根据业务数据的更新频率和实时性要求进行调整；最后，需要在数据更新操作中，当数据库中新增了之前不存在的数据时，及时清理对应的空值缓存，确保后续的查询请求能够获取到最新的数据。
在分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同使用空值缓存策略时，需要确保二者的空值缓存数据保持一致。当应用查询到不存在的数据时，应同时在分布式缓存和 MyBatis-Plus 二级缓存中存储空值缓存记录，并设置相同的过期时间。当数据更新导致空值缓存需要清理时，也应同时清理分布式缓存和 MyBatis-Plus 二级缓存中的对应空值缓存记录，避因二者空值缓存数据不一致导致的缓存穿透问题。
2. 布隆过滤器拦截策略
布隆过滤器是一种基于哈希算法的概率型数据结构，能够高效地判断一个元素是否存在于一个大型集合中。其主要特点是空间效率高、查询速度快，但存在一定的误判率（即判断元素存在于集合中，但实际不存在）。在缓存穿透解决方案中，可以利用布隆过滤器的特性，将数据库中所有可能存在的查询 key 存储到布隆过滤器中。当应用接收到查询请求时，首先通过布隆过滤器判断该查询 key 是否存在于数据库中。如果布隆过滤器判断该 key 不存在，则直接返回空结果，避查询请求穿透到数据库；如果布隆过滤器判断该 key 存在，则继续执行后续的缓存查询和数据库查询流程。
在分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同场景中，布隆过滤器的部署和使用需要注意以下几点：首先，布隆过滤器应部署在应用服务的前端或缓存服务的入口处，确保所有的查询请求在进入缓存查询流程之前都经过布隆过滤器的拦截。例如，可以在应用的网关层或缓存客户端中集成布隆过滤器；其次，布隆过滤器中存储的查询 key 应与数据库中的实际查询 key 保持一致，并且需要定期更新布隆过滤器中的数据，以确保其能够准确反映数据库中数据的存在情况。例如，当数据库中新增、删除数据时，应及时更新布隆过滤器中的 key 集合；最后，需要根据业务数据的特点和查询量，合理设置布隆过滤器的参数，如哈希函数的数量、布隆过滤器的容量等，以衡布隆过滤器的误判率、空间占用和查询性能。通常情况下，误判率设置得越低，所需的空间和哈希函数数量就越多，查询性能也会相应降低。在实际应用中，需要根据业务需求在误判率和性能之间进行权衡。
在协同使用布隆过滤器与两级缓存时，当布隆过滤器判断查询 key 存在后，应用首先查询 MyBatis-Plus 二级缓存。如果二级缓存中存在对应的数据，则直接返回数据；如果二级缓存中不存在，则查询分布式缓存。如果分布式缓存中存在数据，则将数据返回给应用，并同时更新 MyBatis-Plus 二级缓存；如果分布式缓存中也不存在数据，则执行数据库查询操作。如果数据库查询到数据，则将数据存储到分布式缓存和 MyBatis-Plus 二级缓存中，并返回给应用；如果数据库查询结果为空，则按照空值缓存策略，在分布式缓存和 MyBatis-Plus 二级缓存中存储空值缓存记录，并返回空结果。通过这种方式，布隆过滤器能够有效拦截大部分查询不存在数据的请求，结合空值缓存策略，进一步降低缓存穿透的风险。
3. 缓存预热策略
缓存预热是指在应用正式上线或业务高峰期来临之前，提前将数据库中的热点数据加到缓存中，使得应用在运行过程中能够直接从缓存中获取热点数据，减少对数据库的访问压力，同时也能够避因缓存中没有热点数据导致大量查询请求穿透到数据库。在缓存穿透解决方案中，缓存预热策略能够有效减少因缓存冷启动（即缓存中无任何数据）导致的缓存穿透问题，尤其在应用重启、缓存系统升级或业务高峰期来临等场景下，其作用更为明显。
在分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同使用的场景中，缓存预热的实施需要结合两级缓存的特点，制定合理的预热方案。具体而言，可以从以下几个方面开展缓存预热工作：首先，确定需要预热的热点数据范围。通过分析业务日志、数据库查询统计信息等数据，识别出业务中的热点数据，如高频访问的商品数据、用户数据、配置数据等。同时，根据数据的访问频率和重要性，对热点数据进行分级，优先预热访问频率高、对业务影响大的核心热点数据；其次，选择合适的缓存预热方式。常见的缓存预热方式包括批量导入预热、定时任务预热和业务触发预热。批量导入预热是指在应用上线前或缓存清空后，通过编写专门的脚本或工具，从数据库中批量查询热点数据，并将数据加到分布式缓存和 MyBatis-Plus 二级缓存中。这种方式适用于数据量较大、预热时间充足的场景；定时任务预热是指通过设置定时任务，定期从数据库中查询热点数据，并更新缓存中的数据，确保缓存数据的新鲜度。这种方式适用于数据更新频率较高的热点数据；业务触发预热是指在应用运行过程中，当某一数据首次被查询时，将其加到缓存中，并通过一定的机制（如异步任务）将该数据同步到其他应用节点的缓存中。这种方式适用于数据访问模式不确定、难以提前识别所有热点数据的场景；最后，确保两级缓存预热数据的一致性。在进行缓存预热时，需要同时将热点数据加到分布式缓存和 MyBatis-Plus 二级缓存中，并确保两级缓存中的数据内容和过期时间一致。避因两级缓存预热不同步导致的数据不一致问题，影响应用的正常运行。
通过实施缓存预热策略，能够在应用运行初期或业务高峰期来临前，将大量的热点数据加到缓存中，提高缓存的命中率，减少因缓存缺失导致的缓存穿透问题。同时，缓存预热也能够减轻数据库在业务高峰期的访问压力，保障数据库的稳定运行，提升应用的整体性能和可靠性。
三、缓存一致性问题的挑战与保障策略
在分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同使用的过程中，缓存一致性问题是另一个需要重点关注的核心问题。缓存一致性是指缓存中的数据与数据库中的数据保持一致，即当数据库中的数据发生更新、删除等操作时，缓存中的对应数据也应及时进行相应的更新或删除，避应用读取到过期的缓存数据，导致业务逻辑错误。由于分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存的架构特性和数据存储方式不同，使得缓存一致性的保障面临诸多挑战。本节将分析缓存一致性问题的挑战，并提出基于二者协同的缓存一致性保障策略。
（一）缓存一致性问题的挑战
缓存一致性问题的产生主要源于缓存数据与数据库数据的更新不同步，在分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同的场景下，这种不同步问题面临以下几方面的挑战：
首先，分布式架构下的数据更新同步难度大。在分布式应用架构中，应用通常部署在多个节点上，每个节点都拥有的 MyBatis-Plus 二级缓存。当其中一个应用节点对数据库数据进行更新操作后，不仅需要更新该节点自身的二级缓存数据，还需要将数据更新同步到其他应用节点的二级缓存以及分布式缓存中。由于网络延迟、节点故障等因素的影响，数据更新同步可能会出现延迟或失败的情况，导致不同节点的缓存数据不一致。例如，当节点 A 更新了数据库数据并更新了自身的二级缓存和分布式缓存后，节点 B 由于网络故障未能及时接收到数据更新通知，其二级缓存中仍然存储着旧数据，此时节点 B 的应用查询该数据时，会读取到过期的缓存数据，引发业务问题。
其次，缓存更新策略的选择影响数据一致性。在缓存数据更新过程中，存在多种更新策略，如 Cache-Aside（旁路缓存）策略、Read-Through（读透）策略、Write-Through（写透）策略、Write-Behind（写回）策略等。不同的更新策略在数据一致性和性能之间的权衡不同。例如，Cache-Aside 策略在数据更新时，先更新数据库，再删除缓存数据（或更新缓存数据），这种策略实现简单，但在高并发场景下可能会出现数据不一致的问题。假设线程 1 执行数据更新操作，先更新了数据库，然后准备删除缓存数据；此时线程 2 查询该数据，由于线程 1 尚未删除缓存，线程 2 会从缓存中读取到旧数据并返回，而此时数据库中的数据已被更新，导致缓存数据与数据库数据不一致。若选择 Write-Through 策略，每次数据更新时都同时更新数据库和缓存，虽然能保证数据一致性，但会增加数据更新的响应时间，降低系统的写入性能，尤其在高并发写入场景下，可能成为系统性能瓶颈。因此，如何选择合适的缓存更新策略，在数据一致性和系统性能之间找到衡，是保障缓存一致性面临的重要挑战。
最后，缓存并发操作引发的数据一致性风险。在高并发场景下，多个线程可能同时对同一数据进行查询和更新操作，若缓存操作与数据库操作的顺序控制不当，容易引发数据一致性问题。例如，线程 A 执行数据查询操作，发现缓存中无对应数据，便向数据库发起查询请求；此时线程 B 执行该数据的更新操作，先更新数据库，再删除缓存；随后线程 A 从数据库查询到旧数据，并将其写入缓存。最终，缓存中存储的是旧数据，而数据库中是新数据，导致二者数据不一致。这种因并发操作顺序导致的缓存一致性问题，在分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同使用的场景下更为复杂，因为需要同时考虑两级缓存的并发操作控制，增加了问题解决的难度。
（二）基于分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同的一致性保障策略
针对上述缓存一致性问题的挑战，结合分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存的特性，可从以下几个方面制定协同一致性保障策略，确保缓存数据与数据库数据的一致性。
1. 协同缓存更新策略：Cache-Aside + 主动通知
采用 “Cache-Aside（旁路缓存）+ 主动通知” 的协同更新策略，既能兼顾数据更新性能，又能保障两级缓存数据的一致性。具体流程如下：
数据更新阶段：当应用需要更新数据时，首先执行数据库更新操作，确保数据库数据的准确性；数据库更新成功后，立即删除当前应用节点 MyBatis-Plus 二级缓存中对应的缓存数据，避该节点后续查询时读取到旧的二级缓存数据；随后删除分布式缓存中对应的缓存数据，防止其他应用节点从分布式缓存中读取旧数据。
主动通知阶段：分布式缓存数据删除后，通过消息通知机制（如基于消息队列的发布 - 订阅模式）向其他所有应用节点发送缓存失效通知。其他应用节点接收到通知后，主动删除自身 MyBatis-Plus 二级缓存中对应的缓存数据，确保所有应用节点的二级缓存数据与数据库数据保持一致。
在该策略实施过程中，需注意以下细节：首先，消息通知机制需保证可靠性，避因通知丢失导致部分节点二级缓存数据未及时删除。可通过消息队列的持久化机制、重试机制和死信队列等功能，确保缓存失效通知能够准确、及时地送达所有应用节点；其次，为避并发更新导致的通知重复处理，可在缓存失效通知中添加唯一标识（如数据 ID + 更新时间戳），应用节点接收到通知后，先判断该通知是否已处理过，若已处理则直接忽略，避重复删除缓存操作；最后，针对高频更新的数据，可适当优化通知频率，例如合并短时间内多次发送的同一数据缓存失效通知，减少不必要的网络通信和节点处理开销。
2. 缓存过期时间协同控制
为应对极端情况下（如消息通知丢失、节点故障）缓存数据未及时删除导致的一致性问题，需对分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存的过期时间进行协同控制，通过缓存自动过期机制，确保缓存数据在一定时间后自动失效，从而与数据库数据重新同步。
过期时间设置原则：两级缓存的过期时间需保持一致，且过期时间长度需根据业务数据的更新频率和实时性要求合理设定。对于更新频率高、实时性要求高的数据（如用户实时余额、订单状态），过期时间可设置为几分钟（如 5-10 分钟）；对于更新频率低、实时性要求不高的数据（如商品分类、静态配置信息），过期时间可设置为几小时甚至更长（如 1-24 小时）。
过期时间协同机制：在缓存数据写入时，同时为分布式缓存和 MyBatis-Plus 二级缓存设置相同的过期时间。例如，当应用首次查询数据并写入缓存时，在分布式缓存中设置该数据的过期时间为 T，同时在当前节点的 MyBatis-Plus 二级缓存中为该数据设置相同的过期时间 T。当其他应用节点从分布式缓存中获取数据并同步到自身二级缓存时，也需继承该过期时间，确保所有节点的二级缓存数据与分布式缓存数据同时过期。
过期时间动态调整：基于业务数据的访问频率和更新频率，动态调整缓存过期时间。通过监控工具统计不同数据的查询次数、更新次数和缓存命中率，对于命中率高且更新频率低的数据，适当延长过期时间，提升缓存利用率；对于命中率低或更新频率高的数据，适当缩短过期时间，减少因缓存过期不及时导致的一致性问题。例如，当某类数据的更新频率突然升高时，自动将其缓存过期时间缩短 50%，加快缓存数据与数据库数据的同步速度。
3. 分布式锁控制并发读写
为解决高并发场景下，因读写操作顺序不当导致的缓存数据与数据库数据不一致问题，可引入分布式锁机制，控制对同一数据的并发读写操作，确保数据更新和缓存操作的原子性和顺序性。具体实现方式如下：
分布式锁获取：当应用线程需要执行数据更新或查询操作时，首先根据数据唯一标识（如数据 ID）向分布式锁服务（可基于分布式缓存实现）申请获取分布式锁。若获取锁成功，则继续执行后续操作；若获取锁失败，则进入等待队列，等待锁释放后重新尝试获取，或根据业务需求返回 “操作繁忙” 提示。
读写操作顺序控制：
写操作顺序：获取分布式锁后，先执行数据库更新操作；数据库更新成功后，依次删除当前节点二级缓存、分布式缓存数据；最后释放分布式锁。通过分布式锁确保同一时间只有一个线程能够执行该数据的更新操作，避并发更新导致的数据库数据混乱和缓存更新冲突。
读操作顺序：获取分布式锁后，先查询当前节点二级缓存；若二级缓存存在数据，则直接返回数据并释放锁；若二级缓存不存在，则查询分布式缓存；若分布式缓存存在数据，则将数据同步到当前节点二级缓存，返回数据并释放锁；若分布式缓存也不存在，则执行数据库查询操作，将查询结果同步到分布式缓存和当前节点二级缓存，返回数据并释放锁。通过分布式锁确保读操作过程中，不会有写操作插入导致的缓存数据与数据库数据不一致问题。
在分布式锁使用过程中，需注意锁的粒度和超时时间设置。锁的粒度应与数据更新粒度保持一致，避因锁粒度过粗导致并发性能下降（如对整个商品表加锁），或因锁粒度过细导致锁管理开销增大（如对每条商品数据单独加锁）；锁的超时时间需根据业务操作耗时合理设置，既要确保在锁超时前能够完成所有操作（如数据库更新、缓存删除），又要避因锁超时时间过长导致锁占用时间过长，影响系统并发性能。通常情况下，锁超时时间可设置为业务操作最大耗时的 1.5-2 倍，同时结合锁续约机制，对于耗时较长的操作，在锁即将超时前自动延长锁的有效期。
4. 数据一致性校验与修复机制
为进一步保障缓存数据与数据库数据的一致性，需建立定期数据一致性校验与修复机制，通过主动校验发现不一致数据，并及时进行修复，形成缓存一致性保障的闭环。
定期一致性校验：通过定时任务（如每小时执行一次），从数据库中随机抽取部分数据（或按业务重要性选择核心数据），分别比对分布式缓存、各应用节点 MyBatis-Plus 二级缓存中的数据与数据库数据是否一致。校验维度包括数据内容（如字段值、数据结构）、数据时效性（如数据更新时间戳）等。
不一致数据修复：若校验发现某数据在缓存与数据库中不一致，根据数据的更新时间戳判断数据有效性：若缓存数据更新时间戳早于数据库数据，则判定缓存数据为旧数据，需删除分布式缓存和所有应用节点二级缓存中的该数据，后续查询时重新从数据库加最新数据；若因特殊原因（如数据库更新回滚）导致数据库数据更新时间戳早于缓存数据，则判定数据库数据为旧数据，需以缓存数据为准更新数据库（此场景需谨慎，需结合业务日志确认数据正确性，避误更新）。
校验结果监控与告警：建立校验结果监控 dashboard，实时展示每次校验的不一致数据数量、数据类型、分布节点等信息；当不一致数据数量超过预设阈值（如单次校验不一致数据占比超过 5%）或核心业务数据出现不一致时，触发告警机制（如短信、邮件、钉钉告警），通知运维人员及时介入排查问题原因，避一致性问题扩大化。
此外，为提升校验效率，可采用 “抽样校验 + 增量校验” 结合的方式：日常采用抽样校验，覆盖大部分数据类型和节点；当发生数据更新异常、节点故障恢复等特殊情况后，采用增量校验，仅对最近一段时间内（如 24 小时内）更新过的数据进行全量校验，确保异常场景下数据一致性的快速恢复。
四、协同策略的实践落地与效果验证
分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存协同策略的落地，需结合实际应用架构和业务场景进行合理设计与部署，并通过效果验证确保策略的有效性。本节将从实践落地步骤和效果验证指标两方面，为策略的实际应用提供指导。
（一）协同策略实践落地步骤
1. 架构设计与环境准备
架构规划：明确分布式缓存集群的部署架构（如主从架构、集群架构），确定缓存节点数量、分片策略（如一致性哈希）和数据备份方案，确保分布式缓存的高可用性和扩展性；规划应用节点部署方案，明确各应用节点与分布式缓存集群的网络连接方式，确保缓存访问的低延迟。
环境搭建：部署分布式缓存集群，配置缓存数据结构、过期时间策略和持久化方案（如 AOF+RDB 混合持久化）；在各应用节点中集成 MyBatis-Plus 框架，开启二级缓存功能，配置二级缓存的存储介质（如本地内存、本地磁盘）、清理策略和过期时间；部署消息队列服务（如用于缓存失效通知）和分布式锁服务（如基于分布式缓存实现），确保相关组件的可用性和稳定性。
2. 策略集成与代码适配
缓存操作封装：封装统一的缓存操作工具类，提供缓存查询、写入、删除和过期时间设置等方法，在方法内部实现分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存的协同操作。例如，查询数据时，先查二级缓存，再查分布式缓存，最后查数据库；更新数据时，先更数据库，再删二级缓存和分布式缓存，最后发送失效通知。
消息通知与分布式锁集成：在缓存操作工具类中集成消息队列客户端，实现缓存失效通知的发送和接收；集成分布式锁客户端，实现分布式锁的获取、释放和续约逻辑。确保所有涉及缓存和数据库的操作，都通过统一工具类执行，避零散代码导致的策略执行不一致。
业务代码适配：修改现有业务代码，将原有的直接数据库操作或单一缓存操作，替换为通过统一缓存工具类的操作。例如，用户查询接口中，将 “直接查询数据库” 改为 “调用缓存工具类查询方法”；订单更新接口中，将 “更新数据库后单独删分布式缓存” 改为 “调用缓存工具类更新方法”，确保协同策略在业务层面全面落地。
3. 测试与灰度发布
功能测试：设计针对性的功能测试用例，验证缓存穿透解决策略（如空值缓存、布隆过滤器）和一致性保障策略（如协同更新、分布式锁）的正确性。例如，测试 “查询不存在数据是否触发空值缓存”“多节点更新数据是否导致缓存一致”“高并发读写是否出现数据不一致” 等场景，确保策略功能符合预期。
性能测试：通过性能测试工具（如 JMeter）模拟高并发场景，测试协同策略落地后的系统性能指标，包括接口响应时间、QPS（每秒查询率）、数据库访问次数和缓存命中率。对比策略落地前后的性能数据，验证策略对系统性能的提升效果，同时排查性能瓶颈（如分布式锁导致的并发下降、消息通知导致的延迟增加）并优化。
灰度发布：采用灰度发布方式，先将协同策略部署到部分应用节点（如 10% 的节点），观察系统运行状态和业务指标（如接口报错率、数据一致性校验结果）。若运行稳定，逐步扩大灰度范围（如 30%、50%、100%），直至全量发布。灰度发布过程中，建立实时监控机制，一旦发现异常（如缓存命中率骤降、数据不一致增多），立即回滚，避影响全量业务。
（二）效果验证指标与评估
1. 缓存穿透防护效果指标
数据库穿透率：统计单位时间内（如每分钟）穿透到数据库的查询请求数占总查询请求数的比例。协同策略落地后，该比例应显著下降，例如从策略前的 20% 降至 5% 以下，尤其在查询不存在数据的场景下，穿透率应接近 0%（通过布隆过滤器和空值缓存拦截）。
空值缓存命中率：统计单位时间内，查询不存在数据时，从缓存中获取空值结果的请求数占总空值查询请求数的比例。该指标应保持在 90% 以上，表明空值缓存策略有效发挥作用，减少了数据库空查询压力。
布隆过滤器拦截率：统计单位时间内，被布隆过滤器拦截的不存在数据查询请求数占总空值查询请求数的比例。该指标应保持在 80% 以上，表明布隆过滤器有效拦截了大部分无效查询，减轻了后续缓存和数据库的处理压力。
2. 缓存一致性效果指标
数据一致性率：通过定期校验，统计缓存数据与数据库数据一致的比例。协同策略落地后，该比例应保持在 99.9% 以上，核心业务数据的一致性率需达到 100%，确保业务层面无因缓存不一致导致的逻辑错误。
缓存失效通知成功率：统计单位时间内，缓存失效通知成功送达所有应用节点的比例。该指标应达到 100%，若存在少量失败（如节点临时故障），需通过重试机制确保最终成功率，避因通知失败导致的节点缓存不一致。
分布式锁竞争成功率：统计单位时间内，线程申请分布式锁成功的比例。在高并发场景下，该比例应保持在 95% 以上，表明分布式锁机制能够有效支持并发操作，同时避因锁竞争导致的请求阻塞过多。
3. 系统性能提升指标
接口响应时间：统计核心业务接口（如商品查询、订单查询）的均响应时间。协同策略落地后，由于缓存命中率提升，接口均响应时间应下降 30% 以上，例如从策略前的 500ms 降至 300ms 以下。
数据库 QPS：统计单位时间内数据库的查询请求数。协同策略落地后，由于缓存拦截了大量查询，数据库 QPS 应显著下降，例如从策略前的 5000 降至 1000 以下，减轻数据库压力，避数据库成为性能瓶颈。
缓存总命中率：统计分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存的合命中率（总缓存命中次数 / 总查询次数）。该指标应提升至 90% 以上，表明两级缓存协同有效，大量查询通过缓存响应，减少了数据库访问。
五、总结与展望
分布式缓存与 MyBatis-Plus 二级缓存的协同使用，是构建高性能、高一致性分布式应用的重要手段。本文通过分析二者的协同基础，深入探讨了缓存穿透和一致性问题的成因与解决策略，提出了 “空值缓存 + 布隆过滤器 + 缓存预热” 的穿透防护方案和 “协同更新 + 过期控制 + 分布式锁 + 一致性校验” 的一致性保障方案，并给出了实践落地步骤和效果验证指标，为开发工程师提供了一套完整的协同策略体系。
在实际应用中，需注意结合业务场景灵活调整策略细节。例如，对于数据实时性要求极高的业务（如金融交易），可优先保证一致性，采用更严格的分布式锁和更短的缓存过期时间；对于高并发读、低实时性业务（如商品列表查询），可优先保证性能，适当放宽过期时间和锁粒度。同时，随着业务规模的扩大和技术的发展，还可进一步探索智能化的缓存策略，例如基于 AI 算法预测热点数据并自动预热、根据业务流量动态调整缓存过期时间和分布式锁参数，实现缓存系统的自适应优化。
未来，随着分布式架构的不断演进，缓存技术将在性能优化和一致性保障方面面临更多挑战，同时也将涌现更多创新方案。开发工程师需持续关注缓存技术的发展趋势，不断优化缓存协同策略，为应用系统的稳定、高效运行提供更坚实的支撑。
