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/