使用EF Core大量调用Include()时，如何正确缓存查询结果？

你提出的拆分独立查询的方案是合理的，这是处理公共数据与用户私有数据混合查询缓存场景的最优基础方案，可有效解决你遇到的两个核心问题：

• 公共数据独立缓存后，单关联表变更只会作废对应实体的缓存，不会连带整个大查询的缓存全部失效
• 用户专属数据完全独立，不会产生大量仅用户ID不同的冗余大缓存条目

在此基础上，你还可以结合以下优化进一步提升缓存效率：

1. 细化公共数据缓存粒度 #

将Post、Comments这类公共数据按实体维度独立缓存，而非绑定到具体查询逻辑。比如Post的缓存只和PostID关联，Comments的缓存只和PostID关联，两者的缓存生命周期完全独立。即便Comments数据变更触发缓存失效，也不会影响Post的缓存结果，进一步减少缓存失效带来的性能损耗。

2. 可选缓存用户专属数据 #

如果业务中用户点赞类数据的查询量级很高，也可以单独为这部分数据添加缓存，缓存键采用VoteTracker_{PostID}_{UserID}的格式。单条用户专属缓存的体量极小，即便用户量很大，整体占用的缓存空间也远低于将用户ID混入大JOIN查询产生的冗余缓存。且点赞数据变更时仅需要作废对应单条缓存，影响范围极小。

3. 配合EF Core拆分查询特性 #

如果后续业务需要将多个关联实体合并查询，可使用EF Core提供的AsSplitQuery()方法，它会自动将包含多个Include的大JOIN查询拆分为多个独立的SQL执行。配合你正在使用的EF Core二级缓存拦截器使用时，也能实现单实体维度的缓存失效，避免出现一个关联表变更就导致整个大查询缓存作废的问题。

4. 手动控制低变更频率数据的缓存周期 #

对于部分变更频率极低的公共数据，你可以跳过拦截器默认的自动缓存失效逻辑，手动为这类查询设置固定的过期时间（比如5~15分钟），进一步降低拦截器监听全量CRUD操作带来的额外开销。

拆分查询带来的唯一额外成本是多了几次数据库往返调用，但相比大JOIN查询的性能损耗、冗余缓存占用的内存空间、以及缓存频繁失效带来的重复查询开销，这部分成本几乎可以忽略不计。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vladyslav Kalashnikov