mybatis原生二级缓存为本地内存缓存，多节点部署下易导致脏读；推荐替换为redis等分布式缓存，或通过事件广播、关闭二级缓存等方式保障一致性。
MyBatis 原生二级缓存是本地内存缓存，不具备集群间同步能力。在多节点部署（如 Nginx 负载均衡 + 多个 SpringBoot 实例）场景下，各节点维护独立的二级缓存，一旦某个节点更新数据但未通知其他节点清空对应缓存，就会产生脏读——其他节点仍返回过期数据。
用分布式缓存替代原生二级缓存
最直接有效的方案是将 MyBatis 二级缓存的存储后端从 JVM 内存切换为 Redis、Etcd 或 Hazelcast 等支持跨节点共享与失效通知的分布式缓存系统。
- MyBatis-Plus 用户可配置
cache.type=redis，并引入spring-boot-starter-data-redis依赖，自动集成 RedisCache - 原生 MyBatis 可自定义
Cache实现类（如继承TransactionalCache），底层操作 Redis 的 key-value，并确保增删改操作触发clear()时向 Redis 发送删除指令 - 关键点：所有节点共用同一套 Redis 实例或集群，且缓存 key 设计需包含 namespace + SQL 参数哈希，保证唯一性和可预测性
严格控制缓存粒度与更新边界
避免跨 Mapper 更新引发的缓存不同步（例如 DeptDao 查询关联 dept+deptNum，而 DeptNumDao 单独更新人数），这类场景原生二级缓存天然无法感知。
- 对涉及多表关联的查询，禁用二级缓存（
<select ... usecache="false"></select>），或仅对单表、低频变更的数据启用 - 更新操作统一收口到特定 Mapper，并在对应
<update></update>标签中保留默认flushCache="true"；若使用注解，不显式设置flushCache = false - 对高一致性要求的业务（如订单状态、账户余额），查询语句主动设
flushCache="true"，每次查前先清本 namespace 缓存，强制回源数据库
借助事件机制实现跨节点缓存失效
当无法替换缓存组件时，可通过应用层广播机制协调各节点缓存清理。
- 利用 Spring 的
ApplicationEvent+@EventListener，在更新成功后发布“DeptNumUpdatedEvent” - 各节点监听该事件，调用本地
Cache.clear()清除相关 namespace 缓存（如DeptDao.class.getName()） - 配合消息中间件（如 RocketMQ、Kafka）实现可靠广播，避免事件丢失；注意设置消费幂等，防止重复清缓存
关闭二级缓存，专注一级缓存与数据库优化
并非所有场景都需要二级缓存。若业务更新频繁、一致性优先级极高，或集群规模小且数据库压力可控，可选择关闭二级缓存，回归更可控的一致性模型。
- 在
application.yml中设mybatis.configuration.cache-enabled: false - 保留一级缓存（默认开启），它天然隔离在单个 SqlSession 内，无跨节点污染风险
- 配合数据库连接池调优、SQL 索引优化、读写分离等手段，同样可支撑中高并发读场景
Java免费学习笔记：立即使用
解锁 Java 大师之旅：从入门到精通的终极指南
