前言
众所周知内存缓存(MemoryCache)数据是从内存中获取，性能表现上是最优的，但是内存缓存有一个缺点就是不支持分布式，数据在各个部署节点上各存一份，每份缓存的过期时间不一致，会导致幻读等各种问题，所以我们实现分布式缓存通常会用上Redis
但如果在高并发的情况下读取Redis的缓存，会进行频繁的网络I/O，假如有一些不经常变动的热点缓存，这不就会白白浪费了带宽，并且读到数据以后可能还需要进行反序列化，还影响了CPU性能，造成资源的浪费
从Redis 6.0开始有一个重要特性就是支持客户端缓存（仅支持String类型），效果跟内存缓存是一样的，数据都是从内存中获取，如果服务端缓存数据发送变动，会在极短的时间内通知到所有客户端进行数据同步
在 .NetCore 环境中，我们常用的Redis组件是 StackExchangeRedis 和 CSRedisCore，但是都不支持6.0的客户端缓存这一特性，CSRedisCore 的作者在前两年又重新开发了一个叫 FreeRedis 的组件，并支持了客户端缓存
我们当时为了实现某个对性能有较高要求的产品需求，但不想额外增加硬件上的资源，急需使用上这一特性，在调研后发现了这个组件，经过测试后发现没什么问题就直接用上了
不过我们的主力组件还是CSRedisCore，FreeRedis基本只是用到了客户端缓存，因为当时的版本还不支持异步方法，我记得是今年才加上的
FreeRedis组件介绍原文，有关客户端缓存具体实现原理看看这篇就够了：FreeRedis
目前FreeRedis在我司项目中也已经稳定运行了一年多，这里分享一下我们在项目中的实际用法
扩展前
为什么要改造？因为当看过官方的Demo以后，其中让我比较难受的是本地缓存键的过滤条件设置
我想到的有三种方式配置这个条件
第一种：在具体实现某个缓存的地方，才设置过滤条件
缺点：
每次都得写一遍有点冗余，而且查看源码可以发现UseClientSideCaching这个方法每次都会实例一个叫ClientSideCachingContext的类，并在里面添加订阅、添加拦截器等一系列操作
这种方式我测试过，虽然每次都调用一下不影响最后客户端缓存效果，但RedisClient中的拦截器是一直在新增的，这上线后不得崩了？
所以意味具体业务实现代码中每次还实现一下不重复调用UseClientSideCaching的特殊逻辑，即使实现了，但每个不重复的Key都会往RedisClient新增一个拦截器，极力不推荐这种方式！
第二种：在同一个地方把所有需要进行本地缓存的键一口气设置好过滤条件
缺点：
时间长了以后，这里会写得非常的长，非常的丑陋，而且你并不知道哪些键已经废弃以及对应的业务
当然项目是从头到尾是你一个人负责开发的或需要本地缓存的Key并不多的时候，这种方式其实也够了
第三种：所有用到客户端缓存的键约定好一个统一命名前缀，那么过滤条件这里只需要写一个 StartWith(命名前缀) 的条件就行了
缺点：
需要给团队提前培训下这个注意项，但是时间长了以后，大伙完全不知道后面匹配的那么多键对应是什么业务
某些业务可能一口气需要用到了好几个缓存Key组合进行实现，但其中只有一个Key需要本地缓存，那么这个Key的前缀和其他Key的业务命名前缀就不统一了，虽然没什么问题，但是在客户端工具中查看键值时没放在一起，不利于查找
在Key不多且项目参与人数不多的情况下，用这个方式是最简单方便的
三种方式在实现好用程度上排个序： 第三种 > 第二种 > 第一种
扩展后
三种方式在我司项目中其实都不好用，我们项目中之前的所有缓存都是一个缓存实现对应一个缓存类，每个缓存类会继承一个对应该缓存用的Redis数据结构基类，例如CacheBaseString、CacheBaseSet、CacheBaseSortedSet、CacheBaseList...等
基类中已经实现好了对应数据结构通用的方法，例如CacheBaseString中已经实现了Get Set Del Expire这样的通用方法，在派生的缓存类中只要重写基类的抽象方法，设置下Key的命名和缓存过期时间，一个缓存实现就结束了，这样便于管理和使用，团队的小伙伴几年来也都习惯了这种用法
所以基于这个要求，我们对FreeRedis的客户端缓存实现进行一下扩展，首先客户端缓存只支持String类型，所以就是再写一个String结构的ClienSideCacheBase就好了，最麻烦的就是如何优雅的统一实现Key的过滤条件
可以发现UseClientSideCaching中的KeyFilter是个Lambda Func委托，返回一个布尔值
那么我马上想到的就是表达式树，我们在各种高度封装的ORM中经常能看到使用表达式树去组装SQL的Where条件
同样的原理，我们也可以通过在项目启动时通过反射拿到所有派生类，并调用基类中的一个抽象方法，最后合并表达树，返回一个Func给这个KeyFilter
1. 首先我们先设计一下基类
其中核心的两个方法就是 Key的抽象 和 过滤条件的抽象，其中的 FreeRedisService 是已经实现好的一个FreeRedisClient，需要在IOC容器中注入为单例，所以在这基类的构造函数中，必须传入IServiceProvider，从容器拿到FreeRedisService实例才能实现下面那些通用方法
/// <summary>
/// Redis6.0客户端缓存实现基类
/// </summary>
public abstract class ClienSideCacheBase
{
/// <summary>
/// RedisService
/// </summary>
private static FreeRedisService _redisService;
/// <summary>
/// 获取RedisKey
/// </summary>
/// <returns></returns>
protected abstract string GetRedisKey();
/// <summary>
/// 设置客户端缓存Key过滤条件
/// </summary>
/// <returns></returns>
public abstract Expression<Func<string,bool>> SetCacheKeyFilter();
/// <summary>
/// 私有构造函数
/// </summary>
private ClienSideCacheBase() { }
/// <summary>
/// 构造函数
/// </summary>
/// <param name="serviceProvider"></param>
public ClienSideCacheBase(IServiceProvider serviceProvider)
{
_redisService = serviceProvider.GetService<FreeRedisService>();
}
/// <summary>
/// 获取值
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
/// <returns></returns>
public T Get<T>()
{
return _redisService.Instance.Get<T>(GetRedisKey());
}
/// <summary>
/// 设置值
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
/// <param name="data"></param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(T data)
{
_redisService.Instance.Set(GetRedisKey(),data);
return true;
}
/// <summary>
/// 设置值
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
/// <param name="data"></param>
/// <param name="seconds"></param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(T data,int seconds)
{
_redisService.Instance.Set(GetRedisKey(),data,TimeSpan.FromSeconds(seconds));
return true;
}
/// <summary>
/// 设置值
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
/// <param name="data"></param>
/// <param name="expired"></param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(T data,TimeSpan expired)
{
_redisService.Instance.Set(GetRedisKey(),data,expired);
return true;
}
/// <summary>
/// 设置值
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
/// <param name="data"></param>
/// <param name="expiredAt"></param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(T data,DateTime expiredAt)
{
_redisService.Instance.Set(GetRedisKey(),data,TimeSpan.FromSeconds(expiredAt.Subtract(DateTime.Now).TotalSeconds));
return true;
}
/// <summary>
/// 设置过期时间
/// </summary>
/// <returns></returns>
public bool SetExpire(int seconds)
{
return _redisService.Instance.Expire(GetRedisKey(),TimeSpan.FromSeconds(seconds));
}
/// <summary>
/// 设置过期时间
/// </summary>
/// <returns></returns>
public bool SetExpire(TimeSpan expired)
{
return _redisService.Instance.Expire(GetRedisKey(),expired);
}
/// <summary>
/// 设置过期时间
/// </summary>
/// <returns></returns>
public bool SetExpireAt(DateTime expiredTime)
{
return _redisService.Instance.ExpireAt(GetRedisKey(),expiredTime);
}
/// <summary>
/// 移除缓存
/// </summary>
/// <returns></returns>
public long Remove()
{
return _redisService.Instance.Del(GetRedisKey());
}
/// <summary>
/// 缓存是否存在
/// </summary>
/// <returns></returns>
public bool Exists()
{
return _redisService.Instance.Exists(GetRedisKey());
}
}具体继承用法如下：
/// <summary>
/// 实现客户端缓存Demo1
/// </summary>
public class ClientSideDemoOneCache : ClienSideCacheBase
{
/// <summary>
/// 构造函数
/// </summary>
/// <param name="serviceProvider"></param>
public ClientSideDemoOneCache(IServiceProvider serviceProvider) : base(serviceProvider) { }
/// <summary>
/// 设置Key过滤规则
/// </summary>
/// <returns></returns>
public override Expression<Func<string,bool>> SetCacheKeyFilter()
{
return o => o == GetRedisKey();
}
/// <summary>
/// 获取缓存的Key
/// </summary>
/// <returns></returns>
protected override string GetRedisKey()
{
return "DemoOneRedisKey";
}
}
/// <summary>
/// 实现客户端缓存Demo2
/// </summary>
public class ClientSideDemoTwoCache : ClienSideCacheBase
{
/// <summary>
/// 构造函数
/// </summary>
/// <param name="serviceProvider"></param>
public ClientSideDemoTwoCache(IServiceProvider serviceProvider) : base(serviceProvider) { }
/// <summary>
/// 设置Key过滤规则
/// </summary>
/// <returns></returns>
public override Expression<Func<string,bool>> SetCacheKeyFilter()
{
return o => o.StartsWith(GetRedisKey());
}
/// <summary>
/// 获取缓存的Key
/// </summary>
/// <returns></returns>
protected override string GetRedisKey()
{
return "DemoTwoRedisKey";
}
}
2. FreeRedisService的实现
其中关键代码就是一次性设置好项目中所有本地缓存的过滤条件，FreeRedisService最终会注册为一个单例
public class FreeRedisService
{
/// <summary>
/// RedisClient
/// </summary>
private static RedisClient _redisClient;
/// <summary>
/// 初始化配置
/// </summary>
private FreeRedisOption _redisOption;
/// <summary>
/// 构造函数
/// </summary>
public FreeRedisService(FreeRedisOption redisOption)
{
if (redisOption == null) {
throw new NullReferenceException("初始化配置为空");
}
_redisOption = redisOption;
InitRedisClient();
}
/// <summary>
/// 懒加载Redis客户端
/// </summary>
private readonly static Lazy<RedisClient> redisClientLazy = new Lazy<RedisClient>(() => {
var r = _redisClient;
r.Serialize = obj => JsonConvert.SerializeObject(obj);
r.Deserialize = (json,type) => JsonConvert.DeserializeObject(json,type);
r.Notice += (s,e) => Console.WriteLine(e.Log);
return r;
});
private static readonly object obj = new object();
/// <summary>
/// 初始化Redis
/// </summary>
/// <returns></returns>
bool InitRedisClient()
{
if (_redisClient == null) {
lock (obj) {
if (_redisClient == null) {
_redisClient = new RedisClient($"{_redisOption.RedisHost}:{_redisOption.RedisPort},password={_redisOption.RedisPassword},defaultDatabase={_redisOption.DefaultIndex},poolsize={_redisOption.Poolsize},ssl=false,writeBuffer=10240,prefix={_redisOption.Prefix},asyncPipeline={_redisOption.asyncPipeline},connectTimeout={_redisOption.ConnectTimeout},abortConnect=false");
//设置客户端缓存
if (_redisOption.UseClientSideCache) {
if (_redisOption.ClientSideCacheKeyFilter == null) {
throw new NullReferenceException("如果开启客户端缓存，必须设置客户端缓存Key过滤条件");
}
_redisClient.UseClientSideCaching(new ClientSideCachingOptions() {
Capacity = 0, //本地缓存的容量，0不限制
KeyFilter = _redisOption.ClientSideCacheKeyFilter, //过滤哪些键能被本地缓存
CheckExpired = (key,dt) => DateTime.Now.Subtract(dt) > TimeSpan.FromSeconds(3) //检查长期未使用的缓存
});
}
return true;
}
}
}
return _redisClient != null;
}
/// <summary>
/// 获取Client实例
/// </summary>
public RedisClient Instance {
get {
if (InitRedisClient()) {
return redisClientLazy.Value;
}
throw new NullReferenceException("Redis不可用");
}
}
}
3. 反射遍历获取所有过滤条件
我们写一个反射的方法，去遍历所有的缓存派生类，并调用其中重写过的过滤条件抽象方法，最后合并为一个表达式树，Or这个方法是一个自定义扩展方法，具体看Github完整项目
/// <summary>
/// 构建Redis客户端缓存Key条件
/// </summary>
public class ClientSideCacheKeyBuilder
{
/// <summary>
/// 具体缓存业务实现所在项目程序集
/// </summary>
const string DefaultDllName = "Hy.Components.Api";
/// <summary>
/// 构建表达式树
/// </summary>
/// <param name="serviceProvider">serviceProvider</param>
/// <param name="dllName">当前类所在的项目dll名</param>
/// <returns></returns>
public static Func<string,bool> Build(IServiceProvider serviceProvider,string dllName = DefaultDllName)
{
Expression<Func<string,bool>> expression = o => false; //默认false
var baseClass = typeof(ClienSideCacheBase);
Assembly ass = Assembly.LoadFrom($"{AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory}{dllName}.dll");
Type[] types = ass.GetTypes();
foreach (Type item in types) {
if (item.IsInterface || item.IsEnum || item.GetCustomAttribute(typeof(ObsoleteAttribute)) != null) {
continue;
}
//判读基类
if (item != null && item.BaseType == baseClass) {
var instance = (ClienSideCacheBase)Activator.CreateInstance(item,serviceProvider); //这里参数带入IServiceProvider纯粹为了创建实例不报错
var expr = instance.SetCacheKeyFilter();
expression = expression.Or(expr); //合并树
}
}
return expression.Compile();
}
}
4. 将FreeRedis服务在IOC容器中注入
我们在项目启动时，调用上面的Build方法，将返回的Func委托传入到FreeRedisService中即可，这里我是写了一个IServiceCollection的扩展方法
public static class ServiceCollectionExtensions
{
/// <summary>
/// ServiceInject
/// </summary>
/// <param name="services"></param>
public static void AddRedisService(this IServiceCollection services,IConfiguration configuration)
{
var clientCacheKeyFilter = ClientSideCacheKeyBuilder.Build(services.BuildServiceProvider()); //构造过滤条件
var option = GetRedisOption(configuration,clientCacheKeyFilter); //组装Redis初始配置
services.AddSingleton(c => new FreeRedisService(option)); //FreeRedis注入为单例
}
/// <summary>
/// 获取配置
/// </summary>
/// <param name="configuration"></param>
/// <param name="clientSideCacheKeyFilter"></param>
/// <returns></returns>
static FreeRedisOption GetRedisOption(IConfiguration configuration,Func<string,bool> clientSideCacheKeyFilter = null)
{
return new FreeRedisOption() {
RedisHost = configuration.GetSection("Redis:RedisHost").Value,
RedisPassword = configuration.GetSection("Redis:RedisPassword").Value,
RedisPort = Convert.ToInt32(configuration.GetSection("Redis:RedisPort").Value),
SyncTimeout = 5000,
ConnectTimeout = 15000,
DefaultIndex = 0,
Poolsize = 5,
UseClientSideCache = clientSideCacheKeyFilter != null,
ClientSideCacheKeyFilter = clientSideCacheKeyFilter
};
}
}在项目IOC容器中注入，以下为.Net6的Program模板
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
builder.Services.AddControllers();
builder.Services.AddHealthChecks();
//注入Redis服务
builder.Services.AddRedisService(builder.Configuration);
//可选：注入客户端缓存具体实现类。 如果实现有很多，这里会有一大堆注入代码。在代码中直接实例化类并传入IServiceProvider也一样的
builder.Services.AddSingleton<ClientSideDemoOneCache>();
builder.Services.AddSingleton<ClientSideDemoTwoCache>();
//构建WebApplication
var app = builder.Build();
app.UseAuthorization();
app.MapControllers();
app.UseHealthChecks("/health");
app.Run();
5. 最后看下我们在业务代码中的具体用法
其中的ClientSideDemoOneCache这个实例，我们可以通过直接实例化并传入IServiceProvider的方式使用，也可以通过构造函数注入，前提是在上面IOC容器中注入过了
[ApiController]
[Route("[controller]")]
public class HomeController : ControllerBase
{
private readonly ILogger<HomeController> _logger;
private readonly IServiceProvider _serviceProvider;
private readonly ClientSideDemoOneCache _clientSideDemoOneCache;
public HomeController(ILogger<HomeController> logger,IServiceProvider serviceProvider,ClientSideDemoOneCache clientSideDemoOneCache)
{
_logger = logger;
_serviceProvider = serviceProvider;
_clientSideDemoOneCache = clientSideDemoOneCache;
}
#region 可通过启动不同端口的Api，分别调用以下接口对同一个Key进行操作，测试客户端缓存是否生效以及是否及时同步
/// <summary>
/// 测试get
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpGet, Route("getvalue")]
public string TestGetValue()
{
ClientSideDemoOneCache cacheOne = new ClientSideDemoOneCache(_serviceProvider);
//cacheOne = _clientSideDemoOneCache; //通过容器拿到实例
var value = cacheOne.Get<string>();
return value ?? "缓存空了";
}
/// <summary>
/// 测试set
/// </summary>
/// <param name="value"></param>
/// <returns></returns>
[HttpGet, Route("setvalue")]
public string TestSetValue([FromQuery] string value)
{
ClientSideDemoOneCache cacheOne = new ClientSideDemoOneCache(_serviceProvider);
cacheOne.Set(value);
return "OK";
}
/// <summary>
/// 测试del
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpGet, Route("delvalue")]
public string TestDelValue()
{
ClientSideDemoOneCache cacheOne = new ClientSideDemoOneCache(_serviceProvider);
cacheOne.Remove();
return "OK";
}
#endregion
}
6. 单机测试
1. 启动项目看一下，先设置一个值，可以看到在Redis中已经添加成功
Redis客户端：
2. 再获取一下值，成功拿到
3. 再次刷新一下，我们看下打印出来的日志，可以发现第一次是从服务端取值，第二次显示从本地取值，说明过滤条件已经生效了
7. 在本机开启两个Api服务，模拟分布式测试
1. 通过2个不同的端口启动两个Api服务，可以看到目前拿到都是同一个值
2. 我们通过其中一个服务修改一下值，发现另外一台马上就变化了
3. 再次刷新一下getvalue接口，看下日志，发现第一次的值222222是从服务端获取，第二次又是从本地获取了
4. 接着我们再通过其中一个服务，删掉这个Key，发现另一个服务马上就获取不到值了
以上的完整代码已经放到Github上：查看完整代码
原创作者：Harry
原文出处：https://www.cnblogs.com/simendancer/articles/17052784.html
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