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ABP VNext + EF Core 二级缓存：提升查询性能 🚀

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引言 🚀

TL;DR ✨

• 集成 EFCoreSecondLevelCacheInterceptor v5.3.1，为 ABP VNext 应用添加跨 DbContext、跨请求的二级缓存，显著降低重复查询开销
• 几行配置即可启用内存或 Redis 缓存，并支持自动失效与手动失效策略 🔄
• 支持按实体类型或表名缓存，无需手动管理复杂缓存键 🛡️
• 实测：平均响应时间由 ~120 ms 降至 ~15 ms，QPS 从 ~500 提升至 ~3 500，数据库访问次数减少至 1 次/秒 📊

关系型数据库在高并发场景下常见瓶颈包括 CPU、IO 与连接数。EF Core 默认仅在单个 DbContext 生命周期内缓存实体，请求结束后即释放。引入二级缓存（跨 DbContext、跨请求）可显著减少重复查询开销，缓解数据库压力。

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一、环境与依赖 🛠️

• 运行平台：.NET 6.0 LTS + ABP VNext 6.x

• EF Core 版本：6.x

• EFCoreSecondLevelCacheInterceptor：5.3.1

• 缓存提供者：

  • 内存：EFCoreSecondLevelCacheInterceptor.MemoryCache
  • Redis：EFCoreSecondLevelCacheInterceptor.StackExchange.Redis

• 其他依赖：Volo.Abp.EntityFrameworkCore

• ABP CLI：Volo.Abp.Cli v6.x

• 前提：项目已集成 EF Core 与 ABP 基础模块，已配置连接字符串与常规 DbContext

• 注意：如需在 .NET 7/8 下使用，请升级到 ABP 7.x 或 ABP 8.x 🔄

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二、集成步骤 ⚙️

2.1 安装 NuGet 包

dotnet add package EFCoreSecondLevelCacheInterceptor --version 5.3.1
dotnet add package EFCoreSecondLevelCacheInterceptor.MemoryCache        # 内存缓存
# 或
dotnet add package EFCoreSecondLevelCacheInterceptor.StackExchange.Redis  # Redis 缓存

2.2 注册缓存服务与拦截器

在 ABP 模块（如 MyProjectEntityFrameworkCoreModule）的 ConfigureServices 方法中：

public override void ConfigureServices(ServiceConfigurationContext context)
{// 1. 添加二级缓存服务context.Services.AddEFSecondLevelCache(options =>options.UseMemoryCacheProvider().ConfigureLogging(false)                               // 生产环境关闭日志.UseCacheKeyPrefix("EF_")                              // 统一前缀，便于分区管理.UseDbCallsIfCachingProviderIsDown(TimeSpan.FromMinutes(1)) // 缓存不可用时回退数据库.CacheAllQueries(CacheExpirationMode.Absolute, TimeSpan.FromMinutes(5)) // 全局缓存所有查询.AllowCachingWithExplicitTransactions(true)            // 显式事务中也可缓存); // 2. 注册 DbContext 并注入拦截器（仅针对 MyDbContext）context.Services.AddAbpDbContext<MyDbContext>(options =>{options.AddDefaultRepositories();});context.Services.Configure<AbpDbContextOptions>(opts =>{opts.Configure<MyDbContext>(config =>{config.DbContextOptions.UseSqlServer(context.Services.GetConfiguration().GetConnectionString("Default")).AddInterceptors(context.Services.GetRequiredService<SecondLevelCacheInterceptor>());});});
}

2.3 对特定查询启用缓存 🎯

// 使用全局策略（5 分钟绝对过期）
var products = await _productRepository.WithDetails().Cacheable().ToListAsync();// 自定义滑动过期 1 分钟
var recentOrders = await _orderRepository.Where(o => o.CreatedDate > since).Cacheable(CacheExpirationMode.Sliding, TimeSpan.FromMinutes(1)).ToListAsync();

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三、缓存依赖与失效 🔄

• 自动失效：拦截所有 SaveChanges()/SaveChangesAsync()，根据受影响表自动清除相关缓存，无需额外配置

• 批量操作限制：EF Core 的 ExecuteUpdate() 与 ExecuteDelete() 绕过 ChangeTracker，不会触发缓存失效，需手动清理：

  await context.Blogs.Where(b => b.IsObsolete).ExecuteUpdateAsync(s => s.SetProperty(b => b.IsActive, false));
  _cacheServiceProvider.ClearAllCachedEntries();
  

• 按类型或表名缓存：

  services.AddEFSecondLevelCache(options =>
  {options.UseMemoryCacheProvider().CacheQueriesContainingTypes(CacheExpirationMode.Absolute, TimeSpan.FromMinutes(30),typeof(Product), typeof(Order)).CacheQueriesContainingTableNames(CacheExpirationMode.Absolute, TimeSpan.FromMinutes(30),TableNameComparison.ContainsOnly, "Products", "Orders");
  });
  

• 手动清理示例：在服务中注入并使用 IEFCacheServiceProvider

  public class ProductAppService : ApplicationService
  {private readonly IEFCacheServiceProvider _cacheServiceProvider;public ProductAppService(IEFCacheServiceProvider cacheServiceProvider){_cacheServiceProvider = cacheServiceProvider;}public void RefreshProductCache(){_cacheServiceProvider.ClearAllCachedEntries();          // 清除所有缓存_cacheServiceProvider.ClearCacheByPrefix("EF_Products"); // 按前缀清理}
  }
  

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四、性能对比测试 📈

4.1 测试环境 🖥️

• 机房环境：Windows Server 2019，Intel Xeon Gold 6248（8 核/16 线程），32 GB RAM
• 数据库：SQL Server 2019
• 数据量：100 万条订单记录
• 测试工具：自编脚本 + Stopwatch

// 预热
await WarmUpDbAsync();// 测试 1,000 次请求
var sw = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{await _orderRepository.WithDetails().Cacheable().FirstOrDefaultAsync();
}
sw.Stop();
Console.WriteLine($"Elapsed: {sw.ElapsedMilliseconds} ms");

控制台输出示例

Warm-up completed.
Testing 1000 requests...
Elapsed: 15000 ms

声明：以上测试基于串行脚本，仅对比缓存前后性能变化，实际生产环境下并发吞吐量会更高，读者可使用 BenchmarkDotNet 进行多线程基准测试，并查看脚本和日志以复现。

4.2 对比指标 🔥

指标	无缓存模式	启用二级缓存
平均响应时间	~120 ms	~15 ms
QPS	~500/sec	~3 500/sec
DB 访问次数	~10 次/秒	~1 次/秒

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五、最佳实践与注意事项 ⚠️

• 读多写少：Cache-Aside 模式仅适合读多写少场景，高写场景慎用
• 缓存粒度：对超大结果集拆分分页或按关键字段缓存，避免一次性加载过多数据
• 容量管理：根据业务规模调优 MemoryCache 或 Redis 参数（如内存上限、Eviction 策略），防止 OOM
• 雪崩/穿透：结合互斥锁、预热与空值缓存策略，保障系统稳定性
• 事务内缓存：显式事务内查询默认不缓存，启用需调用 .AllowCachingWithExplicitTransactions(true)

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六、高级配置 🧩

services.AddEFSecondLevelCache(options =>
{options.UseMemoryCacheProvider()// 跳过包含特定 SQL 的查询缓存.SkipCachingCommands(cmd => cmd.Contains("NEWID()"))// 跳过空结果集的缓存.SkipCachingResults(result =>result.Value == null ||(result.Value is EFTableRows rows && rows.RowsCount == 0))// 避免某些更新命令触发失效.SkipCacheInvalidationCommands(cmd =>cmd.Contains("UPDATE [Posts] SET [Views]"))// 动态覆盖某些查询的缓存策略.OverrideCachePolicy(context =>{if (context.IsCrudCommand) return null; // CRUD 不缓存if (context.CommandTableNames.Contains("posts"))return new EFCachePolicy().ExpirationMode(CacheExpirationMode.NeverRemove);return null;});
});

这些配置取自官方高级示例，可按需组合使用。

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