核心结论先明确：只会用确实不够，理解 MyBatis 和 Redis 的原理，是从 “会用” 到 “用好、用对、能解决复杂问题” 的关键跨越。下面从实际开发、问题排查、性能优化、技术选型、职业成长五个维度，拆解 “为什么必须懂原理”，结合具体场景让你更易理解：
一、先搞懂：“只会用” 的局限性到底在哪？
如果只停留在 “调用 API、配配置” 的层面，你会陷入这些被动场景：
- 用 MyBatis 时，遇到 “分页失效、参数绑定报错、延迟加载出问题”，只能靠百度瞎试，不知道
#{}和${}的底层区别，也不懂一级 / 二级缓存的生效规则； - 用 Redis 时，遇到 “缓存穿透、击穿、雪崩”，只会复制别人的解决方案，却不知道为什么要用布隆过滤器、为什么过期时间要加随机值；
- 面试时被问 “MyBatis 的动态 SQL 怎么实现的？”“Redis 的 IO 模型为什么快？”，直接卡壳 —— 企业招的不是 “API 调用工”，是能理解底层、解决问题的工程师。
二、懂原理的核心价值：5 个维度说透
1. 问题排查：从 “瞎试” 到 “精准定位”
这是最直接的价值，日常开发 80% 的线上问题，根源都藏在 “原理盲区” 里：
- MyBatis 场景：
比如 “同一个 SqlSession 多次查询同一数据，结果没更新”—— 懂原理就知道是一级缓存（SqlSession 级别）生效了，直接通过
clearCache()或关闭缓存解决；比如 “批量插入数据特别慢”—— 懂 MyBatis 的 StatementHandler、Executor 执行流程，就知道默认的单条插入会频繁创建 Statement，改用foreach批量插入 + 预编译复用，性能直接提升 10 倍。 - Redis 场景：
比如 “Redis 突然卡顿，CPU 飙升”—— 懂 Redis 的单线程模型 + IO 多路复用，就知道大概率是执行了
keys *这类阻塞式命令，或者大 key 删除导致主线程阻塞，能立刻定位并替换成scan、异步删除；比如 “缓存和数据库数据不一致”—— 懂缓存更新的原理（Cache Aside 等策略），就能判断是 “先更库还是先删缓存” 的顺序错了，而不是靠 “重启 Redis” 蒙混过关。
2. 性能优化：从 “能用” 到 “用优”
框架的默认配置只适配通用场景，想让系统支撑高并发，必须基于原理做定制优化：
- MyBatis 优化：
懂 MyBatis 的插件机制（Interceptor），可以自定义分页插件、数据脱敏插件，而不是用第三方插件踩坑；懂 ResultMap 的映射原理，能避免 “N+1 查询”（比如合理用
association/collection的懒加载、嵌套查询），而不是让查询性能指数级下降。 - Redis 优化：
懂 Redis 的数据结构原理（比如 String 是动态字符串、Hash 是压缩列表 / 哈希表），就知道存 “用户信息” 用 Hash 比 String 更省内存；懂 Redis 的持久化（RDB/AOF）原理，能根据业务选择 “混合持久化”，既避免 AOF 日志过大，又保证数据不丢失；懂 Redis 集群的槽位分配原理，能避免 “数据倾斜”（比如热点 key 落在同一个节点），提升集群吞吐量。
3. 技术选型：从 “跟风用” 到 “按需选”
不同场景下，MyBatis/Redis 的用法甚至 “是否该用”，都需要原理支撑：
- 比如 “要不要用 MyBatis 的二级缓存？”—— 懂二级缓存是 Mapper 级别，且默认序列化存储，就知道分布式场景下二级缓存会导致数据不一致，直接禁用；
- 比如 “Redis 要不要用集群？”—— 懂 Redis 主从复制、哨兵、集群的原理，就知道小流量业务用 “主从 + 哨兵” 足够，高并发才需要集群，避免过度设计；
- 比如 “缓存过期策略选哪个？”—— 懂 Redis 的惰性删除 + 定期删除原理，就知道为什么要给热点 key 设置永不过期，或用分布式锁保护，避免缓存击穿。
4. 避免 “隐形坑”：从 “能用” 到 “能用对”
很多问题不是 “不会用”，而是 “用错了”，只有懂原理才能规避：
- MyBatis 的
${}会导致 SQL 注入 —— 懂它是直接字符串拼接，而#{}是预编译，就知道用户输入的参数必须用#{}； - Redis 的
incr命令不是绝对原子 —— 懂 Redis 单线程执行命令的原理，就知道incr本身原子，但结合业务逻辑（比如先查再改）需要加分布式锁； - MyBatis 的 TypeHandler 原理 —— 懂它是处理 Java 类型和 JDBC 类型映射，就知道为什么日期类型会查错，需要自定义 TypeHandler；
- Redis 的内存淘汰策略 —— 懂 LRU/LFU 原理，就知道为什么缓存会莫名丢失，能根据业务调整淘汰策略（比如热点数据用 LFU）。
5. 职业成长：从 “初级开发” 到 “中高级工程师”
初级工程师的核心是 “完成功能”，中高级工程师的核心是 “保证系统稳定、高性能、可扩展”，而这一切的基础就是 “理解底层原理”：
- 你能解释清楚 “MyBatis 的执行流程”（SqlSession→Executor→StatementHandler→ResultSetHandler），就能快速定位复杂的 SQL 执行问题；
- 你能说清 “Redis 的 IO 模型”（epoll + 非阻塞 IO），就能理解为什么 Redis 能支撑 10 万 + QPS，进而设计出高并发的缓存架构；
- 面试中，大厂考察的从来不是 “会不会用 Redis”，而是 “懂不懂 Redis 的持久化、集群、线程模型”—— 原理是区分工程师层级的核心。
三、补充：原理该学到什么程度？（不用钻牛角尖）
懂原理不代表要 “手撕源码”，核心是掌握 “关键流程和核心机制”：
- MyBatis：
核心掌握：SqlSession 的生命周期、一级 / 二级缓存规则、动态 SQL 的解析过程（OGNL）、插件机制、参数绑定原理；不必深究：源码中具体的工具类实现、细节的异常处理逻辑。
- Redis：
核心掌握：单线程模型 + IO 多路复用、数据结构（String/Hash/List/Set/ZSet）的底层实现、缓存三大问题（穿透 / 击穿 / 雪崩）的原理、持久化（RDB/AOF）、主从复制；不必深究：epoll 的底层内核实现、Redis 集群的网络通信细节。
总结
“只会用” 只能满足 “完成基础功能” 的需求，而理解原理，是让你：
✅ 快速定位线上问题（效率）；
✅ 优化系统性能（性能）；
✅ 规避隐形坑（稳定性）；
✅ 做出合理的技术选型（架构能力）；
✅ 实现职业进阶（成长）。
对于后端工程师来说，MyBatis（数据持久化）和 Redis（缓存）是高频核心技术，它们的原理不是 “额外知识”，而是 “必备基础”—— 只会用，就像开车只知道踩油门，却不懂刹车和变速箱的原理，迟早会出事故。