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。

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缓存键是怎么算出来的？

关键方法是 GetColumnHash，它对DataReader的列信息做加权哈希：

• 遍历每一列，把 GetName(i) 和 GetFieldType(i) 的哈希值参与运算
• 引入 startBound 和 length 支持跳过前几列或只取部分列（适配匿名对象、多结果集）
• 使用 unchecked int 运算保证哈希一致性，不抛溢出异常

这种设计让缓存键真正反映“数据结构特征”，而不是简单拼接SQL字符串。

缓存怎么清理和监控？

Dapper默认不主动过期缓存，但有被动淘汰策略：

• 每新增1000个缓存项，检查命中次数低于1的低效项并清除
• 提供手动清理接口：SqlMapper.PurgeQueryCacheByType(typeof(T)) 或 SqlMapper.PurgeQueryCache()
• 可监控：SqlMapper.GetCachedSQLCount()、SqlMapper.GetCachedSQL(ignoreHitCountAbove: 5) 查低频查询

注意：CommandFlags.NoCache 可临时绕过整个缓存链，适合动态SQL或实时性极高的场景。

基本上就这些。它不复杂，但容易忽略——缓存生效的前提是SQL文本、参数类型、目标类型、连接字符串（或至少Provider）保持稳定。只要其中一项变了，就是新缓存键。

以上就是Dapper的缓存机制是什么 Dapper内部缓存原理解析的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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