C# .NET 中的缓存实现

zls365

发布于 2021-09-24 14:57:40

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发布于 2021-09-24 14:57:40

C# .NET 中的缓存实现

软件开发中最常用的模式之一是缓存。这是一个简单但非常有效的概念，这个想法的核心是记录过程数据，重用操作结果。当执行繁重的操作时，我们会将结果保存在我们的缓存容器中。下次我们需要该结果时，我们将从缓存容器中拉出它，而不是再次执行繁重的操作。

例如，要获取一个人的头像，您可能需要访问数据库。我们不会每次都执行那次旅行，而是将 Avatar 保存在缓存中，每次需要时从内存中提取它。

缓存非常适用于不经常更改的数据。或者甚至更好，永远不会改变。不断变化的数据，比如当前机器的时间不应该被缓存，否则你会得到错误的结果。

进程内缓存、持久性进程内缓存和分布式缓存

有 3 种类型的缓存：

•In-Memory Cache用于在单个进程中实现缓存。当进程终止时，缓存也随之终止。如果您在多台服务器上运行相同的进程，您将为每台服务器提供一个单独的缓存。•持久性进程内缓存是指在进程内存之外备份缓存。它可能在文件中，也可能在数据库中。这比较困难，但如果您的进程重新启动，缓存不会丢失。最适合在获取缓存项的情况下使用范围广泛，并且您的进程往往会重新启动很多。•分布式缓存是指您希望为多台机器共享缓存。通常，它将是多个服务器。使用分布式缓存，它存储在外部服务中。这意味着如果一台服务器保存了一个缓存项，其他服务器也可以使用它。像Redis[1]这样的服务非常适合这一点。

我们将只讨论进程内缓存。

早期做法

让我们用 C# 创建一个非常简单的缓存实现：

public class NaiveCache<TItem>
{
    Dictionary<object, TItem> _cache = new Dictionary<object, TItem>();

    public TItem GetOrCreate(object key, Func<TItem> createItem)
    {
        if (!_cache.ContainsKey(key))
        {
            _cache[key] = createItem();
        }
        return _cache[key];
    }
}

用法：

var _avatarCache = new NaiveCache<byte[]>();
// ...
var myAvatar = _avatarCache.GetOrCreate(userId, () => _database.GetAvatar(userId));

这个简单的代码解决了一个关键问题。要获取用户的头像，只有第一个请求才会真正执行到数据库的访问。然后将头像数据 ( byte[]) 保存在进程内存中。对头像的所有后续请求都将从内存中提取，从而节省时间和资源。

但是，正如编程中的大多数事情一样，没有什么是那么简单的。由于多种原因，上述解决方案并不好。一方面，这个实现不是线程安全的。从多个线程使用时可能会发生异常。除此之外，缓存的项目将永远留在内存中，这实际上非常糟糕。

这就是我们应该从缓存中删除项目的原因：

1.缓存会占用大量内存，最终导致内存不足异常和崩溃。2.高内存消耗会导致GC 压力（又名内存压力）。在这种状态下，垃圾收集器的工作量超出其应有的水平，从而损害了性能。3.如果数据发生变化，可能需要刷新缓存。我们的缓存基础设施应该支持这种能力。

为了处理这些问题，缓存框架具有驱逐策略（又名移除策略）。这些是根据某些逻辑从缓存中删除项目的规则。常见的驱逐政策有：

•无论如何，绝对过期策略将在固定时间后从缓存中删除项目。•如果在固定的时间段内未访问某个项目，则滑动过期策略将从缓存中删除该项目。因此，如果我将过期时间设置为 1 分钟，只要我每 30 秒使用一次，该项目就会一直保留在缓存中。一旦我超过一分钟不使用它，该物品就会被驱逐。•大小限制策略将限制缓存内存大小。

现在我们知道我们需要什么，让我们继续寻找更好的解决方案。

更好的解决方案

作为一名博主，令我非常沮丧的是，微软已经创建了一个很棒的缓存实现。这剥夺了我自己创建类似实现的乐趣，但至少我写这篇博文的工作量减少了。

我将向您展示微软的解决方案，如何有效地使用它，然后在某些场景中如何改进它。

System.Runtime.Caching/MemoryCache 与 Microsoft.Extensions.Caching.Memory

Microsoft 有 2 个解决方案 2 个不同的 NuGet 包用于缓存。两者都很棒。根据 Microsoft 的建议[2]，更喜欢使用，Microsoft.Extensions.Caching.Memory因为它与 Asp.NET Core 集成得更好。它可以很容易地注入[3]到 Asp .NET Core 的依赖注入机制中。

这是一个基本示例Microsoft.Extensions.Caching.Memory：

public class SimpleMemoryCache<TItem>
{
    private MemoryCache _cache = new MemoryCache(new MemoryCacheOptions());

    public TItem GetOrCreate(object key, Func<TItem> createItem)
    {
        TItem cacheEntry;
        if (!_cache.TryGetValue(key, out cacheEntry))// Look for cache key.
        {
            // Key not in cache, so get data.
            cacheEntry = createItem();

            // Save data in cache.
            _cache.Set(key, cacheEntry);
        }
        return cacheEntry;
    }
}

用法：

var _avatarCache = new SimpleMemoryCache<byte[]>();
// ...
var myAvatar = _avatarCache.GetOrCreate(userId, () => _database.GetAvatar(userId));

这和我自己的非常相似NaiveCache，所以有什么改变？嗯，一方面，这是一个线程安全的实现。您可以一次从多个线程安全地调用它。

第二件事是MemoryCache允许我们之前谈到的所有驱逐政策。下面是一个例子：

具有驱逐策略的 IMemoryCache：

public class MemoryCacheWithPolicy<TItem>
{
    private MemoryCache _cache = new MemoryCache(new MemoryCacheOptions()
    {
        SizeLimit = 1024
    });

    public TItem GetOrCreate(object key, Func<TItem> createItem)
    {
        TItem cacheEntry;
        if (!_cache.TryGetValue(key, out cacheEntry))// Look for cache key.
        {
            // Key not in cache, so get data.
            cacheEntry = createItem();

            var cacheEntryOptions = new MemoryCacheEntryOptions()
             .SetSize(1)//Size amount
             //Priority on removing when reaching size limit (memory pressure)
                .SetPriority(CacheItemPriority.High)
                // Keep in cache for this time, reset time if accessed.
                .SetSlidingExpiration(TimeSpan.FromSeconds(2))
                // Remove from cache after this time, regardless of sliding expiration
                .SetAbsoluteExpiration(TimeSpan.FromSeconds(10));

            // Save data in cache.
            _cache.Set(key, cacheEntry, cacheEntryOptions);
        }
        return cacheEntry;
    }
}

1.SizeLimit被添加到MemoryCacheOptions. 这为我们的缓存容器添加了基于大小的策略。大小没有单位。相反，我们需要在每个缓存条目上设置大小数量。在这种情况下，我们每次将金额设置为 1 SetSize(1)。这意味着缓存限制为 1024 个项目。2.当我们达到大小限制时，应该删除哪个缓存项？您实际上可以使用.SetPriority(CacheItemPriority.High). 级别为Low、Normal、High和NeverRemove。3.SetSlidingExpiration(TimeSpan.FromSeconds(2))添加了，它将滑动过期时间设置为 2 秒。这意味着如果一个项目在 2 秒内未被访问，它将被删除。4.SetAbsoluteExpiration(TimeSpan.FromSeconds(10))添加了，将绝对过期时间设置为 10 秒。这意味着该项目将在 10 秒内被驱逐，如果它还没有。

除了示例中的选项之外，您还可以设置一个RegisterPostEvictionCallback委托，该委托将在项目被驱逐时调用。

这是一个非常全面的功能集。它让你想知道是否还有什么要添加的。实际上有几件事。

问题和缺失的功能

在这个实现中有几个重要的缺失部分。

1.虽然您可以设置大小限制，但缓存实际上并不监控 gc 压力。如果真的监测，压力大的时候可以收紧政策，压力小的时候可以放松政策。2.当多个线程同时请求同一个项目时，请求不会等待第一个完成。该项目将被创建多次。例如，假设我们正在缓存头像，从数据库中获取头像需要 10 秒。如果我们在第一次请求后 2 秒请求头像，它将检查头像是否已缓存（尚未缓存），并开始另一次访问数据库。

关于GC压力的第一个问题：可以使用多种技术和启发式方法来监控GC压力。这篇博文与此无关，但您可以阅读我的文章在 C# .NET 中查找、修复和避免内存泄漏：8 个最佳实践[4]以了解一些有用的方法。

第二个问题更容易解决。事实上，这是一个MemoryCache完全解决它的实现：

public class WaitToFinishMemoryCache<TItem>
{
    private MemoryCache _cache = new MemoryCache(new MemoryCacheOptions());
    private ConcurrentDictionary<object, SemaphoreSlim> _locks = new ConcurrentDictionary<object, SemaphoreSlim>();

    public async Task<TItem> GetOrCreate(object key, Func<Task<TItem>> createItem)
    {
        TItem cacheEntry;

        if (!_cache.TryGetValue(key, out cacheEntry))// Look for cache key.
        {
            SemaphoreSlim mylock = _locks.GetOrAdd(key, k => new SemaphoreSlim(1, 1));

            await mylock.WaitAsync();
            try
            {
                if (!_cache.TryGetValue(key, out cacheEntry))
                {
                    // Key not in cache, so get data.
                    cacheEntry = await createItem();
                    _cache.Set(key, cacheEntry);
                }
            }
            finally
            {
                mylock.Release();
            }
        }
        return cacheEntry;
    }
}

用法：

var _avatarCache = new WaitToFinishMemoryCache<byte[]>();
// ...
var myAvatar = 
 await _avatarCache.GetOrCreate(userId, async () => await _database.GetAvatar(userId));

代码说明

此实现锁定项目的创建。锁是特定于钥匙的。例如，如果我们正在等待获取 Alex 的 Avatar，我们仍然可以在另一个线程上获取 John 或 Sarah 的缓存值。

字典_locks存储了所有的锁。常规锁不适用于async/await，因此我们需要使用SemaphoreSlim[5].

如果 (!_cache.TryGetValue(key, out cacheEntry))，有 2 次检查以查看该值是否已被缓存。锁内的那个是确保只有一个创建的那个。锁外面的那个是为了优化。

何时使用 WaitToFinishMemoryCache

这个实现显然有一些开销。让我们考虑什么时候甚至有必要。

在以下情况下使用 WaitToFinishMemoryCache：

•当项目的创建时间具有某种成本时，您希望尽可能减少创建。•当一个项目的创建时间很长时。•当必须确保每个键都创建一个项目时。

在以下情况下不要使用 WaitToFinishMemoryCache：

•没有多个线程访问同一个缓存项的危险。•您不介意多次创建该项目。例如，如果对数据库的额外访问不会有太大变化。

概括

缓存是一种非常强大的模式，它也很危险，并且有其自身的复杂性。缓存太多，可能会导致 GC 压力，缓存太少会导致性能问题。而分布式缓存，这是一个需要探索的全新世界。软件开发职业就这样，总是有新的东西要学习。

References

[1] Redis: https://redis.io/ [2] 建议: https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/performance/caching/memory?view=aspnetcore-2.2#systemruntimecachingmemorycache [3] 容易地注入: https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/performance/caching/memory?view=aspnetcore-2.2#using-imemorycache [4] 在 C# .NET 中查找、修复和避免内存泄漏：8 个最佳实践: https://michaelscodingspot.com/find-fix-and-avoid-memory-leaks-in-c-net-8-best-practices/ [5] SemaphoreSlim: https://blog.cdemi.io/async-waiting-inside-c-sharp-locks/