ABP VNext + EF Core 二級緩存：提升查詢性能 🚀

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引言 🚀

TL;DR ?

• 集成 EFCoreSecondLevelCacheInterceptor v5.3.1，為 ABP VNext 應用添加跨 DbContext、跨請求的二級緩存，顯著降低重復查詢開銷
• 幾行配置即可啟用內存或 Redis 緩存，并支持自動失效與手動失效策略 🔄
• 支持按實體類型或表名緩存，無需手動管理復雜緩存鍵 🛡?
• 實測：平均響應時間由 ~120 ms 降至 ~15 ms，QPS 從 ~500 提升至 ~3 500，數據庫訪問次數減少至 1 次/秒 📊

關系型數據庫在高并發場景下常見瓶頸包括 CPU、IO 與連接數。EF Core 默認僅在單個 DbContext 生命周期內緩存實體，請求結束后即釋放。引入二級緩存（跨 DbContext、跨請求）可顯著減少重復查詢開銷，緩解數據庫壓力。

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一、環境與依賴 🛠?

• 運行平臺：.NET 6.0 LTS + ABP VNext 6.x

• EF Core 版本：6.x

• EFCoreSecondLevelCacheInterceptor：5.3.1

• 緩存提供者：

  • 內存：EFCoreSecondLevelCacheInterceptor.MemoryCache
  • Redis：EFCoreSecondLevelCacheInterceptor.StackExchange.Redis

• 其他依賴：Volo.Abp.EntityFrameworkCore

• ABP CLI：Volo.Abp.Cli v6.x

• 前提：項目已集成 EF Core 與 ABP 基礎模塊，已配置連接字符串與常規 DbContext

• 注意：如需在 .NET 7/8 下使用，請升級到 ABP 7.x 或 ABP 8.x 🔄

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二、集成步驟 ??

2.1 安裝 NuGet 包

dotnet add package EFCoreSecondLevelCacheInterceptor --version 5.3.1
dotnet add package EFCoreSecondLevelCacheInterceptor.MemoryCache        # 內存緩存
# 或
dotnet add package EFCoreSecondLevelCacheInterceptor.StackExchange.Redis  # Redis 緩存

2.2 注冊緩存服務與攔截器

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

public override void ConfigureServices(ServiceConfigurationContext context)
{// 1. 添加二級緩存服務context.Services.AddEFSecondLevelCache(options =>options.UseMemoryCacheProvider().ConfigureLogging(false)                               // 生產環境關閉日志.UseCacheKeyPrefix("EF_")                              // 統一前綴，便于分區管理.UseDbCallsIfCachingProviderIsDown(TimeSpan.FromMinutes(1)) // 緩存不可用時回退數據庫.CacheAllQueries(CacheExpirationMode.Absolute, TimeSpan.FromMinutes(5)) // 全局緩存所有查詢.AllowCachingWithExplicitTransactions(true)            // 顯式事務中也可緩存); // 2. 注冊 DbContext 并注入攔截器（僅針對 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 對特定查詢啟用緩存 🎯

// 使用全局策略（5 分鐘絕對過期）
var products = await _productRepository.WithDetails().Cacheable().ToListAsync();// 自定義滑動過期 1 分鐘
var recentOrders = await _orderRepository.Where(o => o.CreatedDate > since).Cacheable(CacheExpirationMode.Sliding, TimeSpan.FromMinutes(1)).ToListAsync();

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三、緩存依賴與失效 🔄

• 自動失效：攔截所有 SaveChanges()/SaveChangesAsync()，根據受影響表自動清除相關緩存，無需額外配置

• 批量操作限制：EF Core 的 ExecuteUpdate() 與 ExecuteDelete() 繞過 ChangeTracker，不會觸發緩存失效，需手動清理：

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

• 按類型或表名緩存：

  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");
  });
  

• 手動清理示例：在服務中注入并使用 IEFCacheServiceProvider

  public class ProductAppService : ApplicationService
  {private readonly IEFCacheServiceProvider _cacheServiceProvider;public ProductAppService(IEFCacheServiceProvider cacheServiceProvider){_cacheServiceProvider = cacheServiceProvider;}public void RefreshProductCache(){_cacheServiceProvider.ClearAllCachedEntries();          // 清除所有緩存_cacheServiceProvider.ClearCacheByPrefix("EF_Products"); // 按前綴清理}
  }
  

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四、性能對比測試 📈

4.1 測試環境 🖥?

• 機房環境：Windows Server 2019，Intel Xeon Gold 6248（8 核/16 線程），32 GB RAM
• 數據庫：SQL Server 2019
• 數據量：100 萬條訂單記錄
• 測試工具：自編腳本 + Stopwatch

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

控制臺輸出示例

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

聲明：以上測試基于串行腳本，僅對比緩存前后性能變化，實際生產環境下并發吞吐量會更高，讀者可使用 BenchmarkDotNet 進行多線程基準測試，并查看腳本和日志以復現。

4.2 對比指標 🔥

指標	無緩存模式	啟用二級緩存
平均響應時間	~120 ms	~15 ms
QPS	~500/sec	~3 500/sec
DB 訪問次數	~10 次/秒	~1 次/秒

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五、最佳實踐與注意事項 ??

• 讀多寫少：Cache-Aside 模式僅適合讀多寫少場景，高寫場景慎用
• 緩存粒度：對超大結果集拆分分頁或按關鍵字段緩存，避免一次性加載過多數據
• 容量管理：根據業務規模調優 MemoryCache 或 Redis 參數（如內存上限、Eviction 策略），防止 OOM
• 雪崩/穿透：結合互斥鎖、預熱與空值緩存策略，保障系統穩定性
• 事務內緩存：顯式事務內查詢默認不緩存，啟用需調用 .AllowCachingWithExplicitTransactions(true)

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六、高級配置 🧩

services.AddEFSecondLevelCache(options =>
{options.UseMemoryCacheProvider()// 跳過包含特定 SQL 的查詢緩存.SkipCachingCommands(cmd => cmd.Contains("NEWID()"))// 跳過空結果集的緩存.SkipCachingResults(result =>result.Value == null ||(result.Value is EFTableRows rows && rows.RowsCount == 0))// 避免某些更新命令觸發失效.SkipCacheInvalidationCommands(cmd =>cmd.Contains("UPDATE [Posts] SET [Views]"))// 動態覆蓋某些查詢的緩存策略.OverrideCachePolicy(context =>{if (context.IsCrudCommand) return null; // CRUD 不緩存if (context.CommandTableNames.Contains("posts"))return new EFCachePolicy().ExpirationMode(CacheExpirationMode.NeverRemove);return null;});
});

這些配置取自官方高級示例，可按需組合使用。

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