在软件开发中，缓存是一种常见的技术，用于提高数据访问速度和减轻服务器压力。然而，在某些情况下，传统的缓存机制可能不足以满足需求，尤其是当数据获取成本高昂时。本文将探讨在这种情况下，如何通过改进缓存机制来提升性能。
缓存机制的基本概念是将数据存储在内存中，以便快速访问。然而，如果数据获取成本高昂，如需要通过第三方系统提供的Web服务或进行复杂的计算，那么每次缓存失效时，应用程序都会阻塞等待新数据，这可能导致性能问题。
一个好的缓存机制应该具备以下特点：
使用System.Runtime.Caching.MemoryCache等工具，可以获得这些优势以及其他一些好处，如通过监视器自动使缓存失效。
在某些情况下，填充缓存的成本非常高，例如第三方系统提供的数据需要超过两分钟才能获取。在这种情况下，每当缓存失效时，应用程序都会阻塞等待新数据，这会影响用户体验。
在缓存的初始填充阶段，没有太多可以做的，数据必须以任何代价获取。最好的解决方案是在应用程序启动时加载所有缓存数据，如果可能的话，使用并行线程。但在运行时，当缓存失效时，为什么不在后台线程重新填充缓存数据，然后将数据检索的成本隐藏起来呢？
标准的缓存机制要求开发者填充缓存，然后它在内容过期后自动失效。改进后的缓存机制将自动填充和自动失效。从编码者的角度来看，这意味着需要提供一个获取数据的方法和其生命周期。换句话说，机制可以转化为一个包含以下抽象方法的抽象类：
protected abstract T GetData();
protected virtual TimeSpan GetLifetime();
然后可以通过一个静态属性访问缓存数据：
public static T Data { get; }
可以通过以下静态方法强制使缓存失效：
public static void Invalidate();
在提供这种模式的实现时，需要注意以下几点：
这里是一个基本的实现示例，它将数据存储在内存中，并在每次请求数据时检查生命周期是否已过期。如果缓存过期时间设置为10分钟，而在一小时内没有请求，那么数据将在缓存中至少保留1小时10分钟。
public abstract class Cache where U : Cache, new() where T : class
{
protected abstract T GetData();
protected virtual TimeSpan GetLifetime() { return TimeSpan.FromMinutes(10); }
protected Cache() { }
enum State { Empty, OnLine, Expired, Refreshing }
static U Instance = new U();
static T InMemoryData { get; set; }
static volatile State CurrentState = State.Empty;
static volatile object StateLock = new object();
static volatile object DataLock = new object();
static DateTime RefreshedOn = DateTime.MinValue;
public static T Data
{
get
{
switch (CurrentState)
{
case State.OnLine:
var timeSpentInCache = (DateTime.UtcNow - RefreshedOn);
if (timeSpentInCache > Instance.GetLifetime())
{
lock (StateLock)
{
if (CurrentState == State.OnLine) CurrentState = State.Expired;
}
}
break;
case State.Empty:
lock (DataLock)
{
lock (StateLock)
{
if (CurrentState == State.Empty)
{
InMemoryData = Instance.GetData();
RefreshedOn = DateTime.UtcNow;
CurrentState = State.OnLine;
}
}
}
break;
case State.Expired:
lock (StateLock)
{
if (CurrentState == State.Expired)
{
CurrentState = State.Refreshing;
Task.Factory.StartNew(() => Refresh());
}
}
break;
}
lock (DataLock)
{
if (InMemoryData != null)
return InMemoryData;
}
return Data;
}
}
static void Refresh()
{
if (CurrentState == State.Refreshing)
{
var dt = Instance.GetData();
lock (StateLock)
{
lock (DataLock)
{
RefreshedOn = DateTime.UtcNow;
CurrentState = State.OnLine;
InMemoryData = dt;
}
}
}
}
public static void Invalidate()
{
lock (StateLock)
{
RefreshedOn = DateTime.MinValue;
CurrentState = State.Expired;
}
}
}
以下是一个使用缓存的示例，它持有一个非常昂贵的字符串列表，构建这个列表需要三秒钟。
public class MyExpensiveListOfStrings : Cache>
{
protected override List GetData()
{
System.Diagnostics.Trace.WriteLine("Getting fresh data...");
Thread.Sleep(3000);
List result = new List();
for (int i = 0; i < 10000; i++)
{
result.Add("Data - " + i.ToString());
}
return result;
}
protected override TimeSpan GetLifetime()
{
return TimeSpan.FromSeconds(30);
}
}
以下是一个使用缓存的程序示例，它创建了10个线程来访问缓存的字符串列表。所有线程在缓存首次填充时都会被阻塞。然后，缓存每30秒在后台刷新一次，或者当按下空格键时会被使失效。之后，线程不会再被阻塞。
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
var t = Task.Factory.StartNew(() =>
{
while (true)
{
System.Diagnostics.Trace.WriteLine("Looping " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId + " -> " + MyExpensiveListOfStrings.Data.Count);
Thread.Sleep(50);
}
});
}
ConsoleKeyInfo key = Console.ReadKey();
while (key.Key == ConsoleKey.Spacebar)
{
MyExpensiveListOfStrings.Invalidate();
key = Console.ReadKey();
}
}
}
从用户的角度来看，使用稍微过时的数据可能听起来很奇怪。但是，如果从更宏观的角度来看，用户实际上是在使用稍微过时的数据，程序并不关心这一点。
进一步思考：无论以何种方式缓存数据，如果用户需要最新数据，而数据加载需要两分钟，那么用户将不得不等待两分钟。