Dapper缓存是分层轻量内存缓存,不存结果数据而缓存执行与映射逻辑:一级缓存用SQL哈希+参数类型+连接标识+结果类型键查ConcurrentDictionary复用执行逻辑;二级缓存按Type和DeserializerKey双重索引生成差异化反序列化函数;键由GetColumnHash加权列名与类型哈希生成;默认无主动过期,仅被动淘汰低效项并提供手动清理与监控接口。

Dapper的缓存机制不是单一的“结果缓存”,而是分层、轻量、内存驻留的多级缓存体系,核心目标是消除重复解析和映射开销,而非替代Redis这类分布式缓存。它不缓存查询结果数据本身(比如100条User记录),而是缓存“怎么执行”和“怎么转换”的逻辑。
查询执行计划缓存(一级缓存)
每次执行SQL时,Dapper会生成一个唯一的 Identity 键,包含:SQL语句哈希值、参数类型、连接字符串标识、结果类型。这个键用于查 ConcurrentDictionary<identity cacheinfo></identity> —— 全局静态线程安全字典。
命中后直接复用已编译的执行逻辑,包括:
- 参数绑定器(
ParamReader) - 结果反序列化器(
DeserializerState) - 列结构解析状态(如字段名、类型、顺序)
避免了每次查询都重新编译命令、反射获取属性、遍历DataReader列等操作。
类型映射反序列化器缓存(二级缓存)
这部分由 TypeDeserializerCache 管理,采用双重键控设计:
- 外层按
Type(如Product)索引,用静态Hashtable byType存储 - 内层按
DeserializerKey(含列名数组、列类型、起始偏移、是否允许null等)区分不同查询上下文
例如:SELECT Id, Name FROM Products 和 SELECT Name, Price FROM Products 即使映射到同一类型,也会生成两个不同的反序列化函数,互不干扰。
还木有评论哦,快来抢沙发吧~