【高级工程师都在用的技巧】：MyBatis-Plus逻辑删除查询拦截器定制全指南

第一章：MyBatis-Plus逻辑删除查询过滤概述

在现代企业级应用开发中，数据安全与完整性至关重要。物理删除数据可能导致信息丢失且难以恢复，因此逻辑删除成为一种广泛采用的替代方案。MyBatis-Plus 提供了内置的逻辑删除功能，通过字段标记记录的删除状态，而非真正从数据库中移除数据。这一机制不仅提升了数据安全性，也增强了业务系统的可追溯性。

逻辑删除的基本原理

逻辑删除依赖于数据库表中的一个特定字段（如 deleted），通常为布尔类型或整数类型。当该字段值为指定标识（如 1）时，表示该记录已被“删除”。MyBatis-Plus 在执行查询操作时会自动拦截并附加过滤条件，排除被标记为已删除的记录。

配置与使用方式

在 MyBatis-Plus 中启用逻辑删除需进行如下配置：

1. 在实体类中使用 @TableLogic 注解标记逻辑删除字段
2. 在全局配置中注册逻辑删除插件（新版通常自动装配）
3. 确保数据库表包含对应的逻辑删除字段

例如，以下代码展示了实体类中的典型用法：

// 用户实体类
public class User {
    private Long id;
    private String name;
    
    // 标记该字段为逻辑删除字段
    @TableLogic
    private Integer deleted;
}

同时，在 application.yml 中配置逻辑值映射：

mybatis-plus:
  global-config:
    db-config:
      logic-delete-value: 1        # 已删除值
      logic-not-delete-value: 0    # 未删除值

配置项	说明	示例值
logic-delete-value	表示已删除的字段值	1
logic-not-delete-value	表示未删除的字段值	0

通过上述配置，MyBatis-Plus 能够在执行 selectList、getById 等方法时，自动在 SQL 中添加 WHERE deleted = 0 的过滤条件，从而实现对已删除数据的透明屏蔽。

第二章：理解逻辑删除与查询拦截机制

2.1 逻辑删除的基本原理与应用场景

逻辑删除是一种通过标记而非物理移除来处理数据记录的技术手段。其核心在于保留数据完整性的同时，实现业务层面的“删除”效果。

实现机制

通常在数据表中引入一个状态字段，如 is_deleted，用于标识记录是否已被删除：

ALTER TABLE users ADD COLUMN is_deleted TINYINT(1) DEFAULT 0;
-- 查询时过滤已删除记录
SELECT * FROM users WHERE is_deleted = 0;
-- 删除操作变为更新
UPDATE users SET is_deleted = 1 WHERE id = 123;

上述 SQL 语句展示了如何通过新增字段和条件查询实现逻辑删除。将删除操作转化为更新，避免了数据丢失，便于后续审计或恢复。

典型应用场景

• 金融系统中的交易记录管理
• 用户账户注销但需保留历史行为
• 多系统间的数据同步场景

这些场景要求数据不可逆地留存，同时支持业务逻辑上的“不可见”状态切换。

2.2 MyBatis-Plus中逻辑删除的默认实现分析

MyBatis-Plus 通过注解与全局配置结合的方式，实现了对逻辑删除的透明化支持。其核心在于自动拦截 SQL 操作并重写查询与更新语句。

默认字段识别机制

框架默认识别名为 `deleted` 的字段作为逻辑删除标志位，类型通常为整型或布尔型。当配置启用后，所有查询操作将自动追加 `WHERE deleted = 0` 条件。

SQL 自动改写示例

-- 原始查询
SELECT * FROM user WHERE id = 1;

-- 实际执行（开启逻辑删除后）
SELECT * FROM user WHERE id = 1 AND deleted = 0;

该改写由 MyBatis-Plus 的拦截器 LogicDeleteInterceptor 完成，基于元数据解析实体类中的删除字段。

默认值约定

• 未删除状态：字段值为 0
• 已删除状态：字段值为 1

此行为可通过配置项 mybatis-plus.global-config.db-config.logic-not-delete-value 和 logic-delete-value 修改。

2.3 查询拦截器在SQL执行流程中的作用位置

查询拦截器（Query Interceptor）通常介入于应用程序与数据库驱动之间，能够在SQL语句真正发送到数据库前进行拦截和处理。

执行流程中的关键节点

在典型的SQL执行流程中，拦截器作用于以下阶段：

1. SQL语句生成后、执行前的预处理阶段
2. 结果集返回前的数据增强或审计记录阶段

代码示例：Go语言中的拦截实现

func (i *QueryInterceptor) Query(query string, args []interface{}) (rows Rows, err error) {
    log.Printf("Executing query: %s", query)
    // 可在此修改query或args
    return i.db.Query(query, args)
}

该代码展示了在查询方法中添加日志记录的典型用法。参数query为待执行的SQL语句，args为绑定参数，可在实际执行前对其进行审计或改写。

拦截器作用位置示意图

应用逻辑 → 拦截器（前置处理） → 数据库驱动 → DB Server ← 拦截器（后置处理） ← 结果返回

2.4 基于MetaObjectHandler的自动填充机制与局限性

自动填充的核心原理

MyBatis-Plus 提供了 MetaObjectHandler 接口，用于实现实体字段的自动填充，如创建时间、更新时间等。通过重写其方法，可在插入或更新时动态设置值。

public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
    @Override
    public void insertFill(MetaObject metaObject) {
        this.strictInsertFill(metaObject, "createTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now());
    }

    @Override
    public void updateFill(MetaObject metaObject) {
        this.strictUpdateFill(metaObject, "updateTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now());
    }
}

上述代码中，strictInsertFill 确保字段非空时才填充，避免覆盖已有数据。该机制依赖于 MyBatis-Plus 的反射处理流程，在 SQL 构建前完成字段注入。

使用限制与注意事项

• 仅适用于通过 MyBatis-Plus 的 insert 或 update 方法调用，原生 SQL 无效
• 无法处理复杂业务逻辑，如跨表关联填充
• 填充字段必须在实体类中标注 @TableField(fill = FieldFill.INSERT)

2.5 利用拦截器实现更灵活的查询过滤策略

在现代 ORM 框架中，拦截器（Interceptor）为数据访问层提供了强大的扩展能力。通过定义查询拦截逻辑，可以在 SQL 执行前动态注入过滤条件，实现如租户隔离、软删除处理等通用需求。

拦截器的核心机制

拦截器捕获数据库操作事件，对原始 SQL 或执行参数进行修改。以 GORM 为例：

db.Callback().Query().Before("gorm:query").Register("soft_delete_filter", func(db *gorm.DB) {
    if db.Statement.Schema != nil {
        db.Statement.AddClause(clause.Where{Exprs: []clause.Expression{
            clause.Eq{Column: "deleted_at", Value: nil},
        }})
    }
})

该代码注册了一个查询前拦截器，自动添加 `deleted_at IS NULL` 条件，实现全局软删除过滤。`db.Statement.Schema` 确保仅作用于实体映射表，避免影响原生 SQL。

典型应用场景

• 多租户系统中自动注入 tenant_id 过滤
• 审计字段的自动填充与查询隔离
• 基于用户权限的数据行级过滤

第三章：自定义查询拦截器核心技术解析

3.1 实现MyBatis拦截器接口：Interceptor与Invocation

在MyBatis中，自定义拦截器需实现`org.apache.ibatis.plugin.Interceptor`接口。该接口包含三个核心方法：`intercept`、`plugin`和`setProperties`。其中，`intercept(Invocation invocation)`是实际执行拦截逻辑的地方。

拦截器基本结构

public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
    // 获取被拦截方法的参数
    Object[] args = invocation.getArgs();
    // 执行原方法调用
    return invocation.proceed();
}

`Invocation`对象封装了被拦截方法的实例、方法本身及其参数，通过`proceed()`方法触发目标方法执行。

插件注册机制

使用`@Intercepts`注解声明拦截点，例如：

• @Signature 定义拦截的具体接口、方法和参数类型
• 常见目标包括 Executor、StatementHandler 等核心组件

通过合理利用`plugin(target)`方法，可决定是否对目标对象进行代理包装，实现精准增强。

3.2 SQL解析与改写：如何精准注入逻辑删除条件

在实现多租户数据隔离时，SQL解析与改写是核心环节。通过解析原始SQL语句，系统可自动在查询条件中注入租户ID和逻辑删除标记，确保数据访问的安全性与完整性。

SQL改写流程

• 解析SQL语法树，定位WHERE子句位置
• 判断是否存在删除标记字段（如deleted = 0）
• 动态注入租户条件与逻辑删除过滤

-- 原始SQL
SELECT * FROM users WHERE status = 1;

-- 改写后
SELECT * FROM users 
WHERE status = 1 
  AND tenant_id = 'T1001' 
  AND deleted = 0;

上述改写过程由SQL解析器在执行前透明完成。其中tenant_id来自上下文会话，deleted = 0确保仅返回未删除数据，避免业务层侵入。

3.3 拦截器签名配置：@Intercepts与@Signature详解

在MyBatis中，`@Intercepts`与`@Signature`注解共同定义拦截器的作用目标和方法签名，实现对SQL执行过程的增强。

注解结构解析

`@Intercepts`修饰拦截器类，其值为一个或多个`@Signature`注解，每个`@Signature`指定要拦截的接口、方法及参数类型。

@Intercepts({
    @Signature(type = Executor.class,
               method = "query",
               args = {MappedStatement.class, Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class})
})
public class CustomInterceptor implements Interceptor {
    // 实现拦截逻辑
}

上述代码表示该拦截器将作用于`Executor`接口的`query`方法。其中：

• type：指定被拦截的接口类型；
• method：接口中具体的方法名；
• args：方法参数列表，必须与目标方法签名完全匹配。

只有三者组合完全匹配时，拦截器才会生效，确保精确控制拦截范围。

第四章：高级定制化实践与场景优化

4.1 多租户环境下逻辑删除与数据隔离的联合处理

在多租户系统中，确保租户间数据隔离的同时实现安全的逻辑删除至关重要。通过统一的数据访问层控制，可将租户ID与删除标记联合纳入查询条件，防止越权访问和误删。

数据过滤策略

所有查询必须自动注入租户ID和未删除状态：

SELECT * FROM orders 
WHERE tenant_id = 'T1001' 
  AND deleted_at IS NULL;

该SQL确保每个请求仅获取当前租户未被逻辑删除的数据，避免跨租户数据泄露。

联合索引优化

为提升查询性能，建议在数据库上建立复合索引：

• (tenant_id, deleted_at)
• (tenant_id, status, deleted_at)

此类索引显著加快高频过滤场景下的检索效率，尤其适用于大规模租户数据存储。

软删除操作流程

用户发起删除 → 中间件校验租户上下文 → 更新deleted_at字段 → 同步缓存失效

4.2 支持动态绕过逻辑删除的上下文控制机制

在复杂业务场景中，部分操作需临时绕过逻辑删除过滤规则，访问已被标记为“删除”的历史数据。为此，系统引入基于上下文的动态控制机制，通过线程局部存储（TLS）或请求上下文传递标志位，决定是否忽略 `is_deleted` 字段的过滤条件。

上下文标志注入

在特定服务调用前，设置上下文变量启用绕过能力：

ctx := context.WithValue(context.Background(), "bypassSoftDelete", true)
users, err := userRepository.FindAll(ctx)

上述代码将 `bypassSoftDelete` 标志置为 `true`，DAO 层据此决定是否在 SQL 查询中排除 `AND is_deleted = false` 条件。

执行逻辑分支

数据访问层根据上下文动态构建查询：

• 若上下文中存在绕过标志且为真，则返回所有记录；
• 否则，默认添加 `is_deleted = false` 过滤条件。

4.3 性能优化：避免重复过滤与缓存兼容设计

在高并发系统中，重复的数据过滤操作会显著增加计算开销。通过引入去重缓存层，可有效拦截重复请求的冗余处理。

缓存键设计策略

合理的缓存键应包含关键参数与上下文信息，确保唯一性与可复用性：

• 用户ID
• 查询条件哈希值
• 数据版本号

代码实现示例

func GetFilteredData(ctx context.Context, req *Request) (*Response, error) {
    cacheKey := fmt.Sprintf("filter:%s:%d", sha256.Sum(req.Criteria), req.UserID)
    if cached, _ := cache.Get(cacheKey); cached != nil {
        return cached.(*Response), nil // 直接命中缓存
    }
    result := doFilter(req)                // 执行实际过滤
    cache.Set(cacheKey, result, TTL_5MIN) // 写入缓存
    return result, nil
}

该函数通过构造唯一缓存键避免重复过滤，TTL 设置防止缓存长期失效，提升整体响应效率。

4.4 兼容原生SQL与Wrapper查询的一体化解决方案

在现代数据访问层设计中，兼顾灵活性与安全性是核心诉求。为同时满足复杂查询的灵活性和代码可维护性，一体化查询方案应运而生。

统一查询入口设计

通过封装统一的查询接口，系统可自动识别原生SQL与Wrapper对象的调用场景。例如：

public <T> List<T> query(QueryWrapper<T> wrapper, Class<T> entityClass) {
    if (wrapper.isNative()) {
        return executeNativeSQL(wrapper.getSql(), entityClass); // 执行原生SQL
    } else {
        return buildFromWrapper(wrapper, entityClass); // 构建条件查询
    }
}

上述方法根据 `isNative()` 判断执行路径，避免重复代码，提升扩展性。

执行策略对比

特性	原生SQL	Wrapper查询
性能	高	中
可维护性	低	高
防注入	弱	强

第五章：总结与未来扩展方向

性能优化的持续探索

现代Web应用对响应速度的要求日益提升。通过延迟加载（Lazy Loading）和代码分割（Code Splitting），可显著减少首屏加载时间。例如，在React项目中使用动态import()语法：

const ChartComponent = React.lazy(() => import('./ChartComponent'));

function Dashboard() {
  return (
    <Suspense fallback={<div>Loading...</div>}>
      <ChartComponent />
    </Suspense>
  );
}

微前端架构的实际落地

在大型企业级系统中，采用微前端可实现多团队并行开发。通过Module Federation整合独立部署的子应用：

• 主应用暴露共享依赖如React、Lodash
• 子应用按需加载远程组件
• 利用Webpack 5实现跨应用状态同步

方案	适用场景	维护成本
iframe嵌入	遗留系统集成	低
Single-SPA	多框架共存	中
Module Federation	Webpack生态	高

边缘计算的融合路径

将部分业务逻辑下沉至CDN边缘节点，可降低延迟并减轻中心服务器压力。Cloudflare Workers和AWS Lambda@Edge支持运行JavaScript函数，处理身份验证、A/B测试等轻量任务。

[用户请求] → [边缘节点缓存判断] → {命中? 返回缓存 : 转发至源站}

监控体系需同步升级，结合OpenTelemetry采集分布式追踪数据，定位跨服务调用瓶颈。日志聚合平台应支持基于Trace ID的关联查询，提升排错效率。