设计模式的使用——实现一个简单的缓存
一、背景介绍
我们日常开发网站时，经常会用到下图这样的下拉框。其中下拉框里面的选项，不会经常变动。对于不会经常变动的数据，如果每次都从数据库读取，可能会影响网站的响应速度。所以通常会把这部分数据缓存起来，使用时直接从缓存读取。如果在项目中引入Redis这一类缓存框架，好像又不太划算，所以我们可以选择自己实现一个简单的缓存
这篇文章的目的不是具体的介绍设计模式，而是结合一个做缓存的案列，介绍设计模式的使用，加深对设计模式的理解。这里实现的缓存也可以应用于实际项目中。为了方便说明，我先用 Entity Framework 的 Code-First 建立三个实体类（我使用的是.Net的EF和AutoMapper，对于其他的开发工具，比如Java的Hibernate、ModelMapper，道理是一样的）。
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public class Department
{
[Key]
public int DepartmentId { get; set; }
public string Name { get; set; }
public virtual ICollection Employees { get; set; }
}
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public class Employee
{
[Key]
public int EmploeeId { get; set; }
public string Name { get; set; }
public virtual Department Department { get; set; }
public virtual ICollection AttendanceRecords { get; set; }
}
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public class AttendanceRecord
{
public int AttendanceRecordId { get; set; }
public DateTime RecordTime { get; set; }
public virtual Employee Employee { get; set; }
}
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一个部门有多个雇员，一个雇员有多条考勤记录（然后在数据库中添加了一些数据）。
二、最简单的缓存——静态字段
通常我们会为一个实体类建立一个数据访问类，在这个数据访问类里面管理这个实体类的CRUD。如下图所示，我建立了三个Provider类（后面用”Provider“代指数据访问类）。
现在我们需要缓存部门数据，最简单的方式，就是在 DepartmentProvider 里面增加一个静态字段。第一次读取数据后，把数据保存在这个静态字段里，后面的读取直接返回静态字段中的数据。
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public class DepartmentProvider
{
private MyDbContext DbContext = new MyDbContext();
private static List departmentList;
public List GetAll()
{
if (departmentList == null)
{
departmentList = DbContext.Departments.ToList();
}
return departmentList;
}
public void Update(Department department)
{
var oldDepartment = DbContext.Set().Find(department.DepartmentId);
if (oldDepartment != null)
{
DbContext.Entry(oldDepartment).CurrentValues.SetValues(department);
DbContext.SaveChanges();
departmentList = null;
}
}
}
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这里我加了一个 departmentList 静态字段。并且当 Department 有更新时，我们把这个缓存清除掉，使得缓存的数据也能被更新。当然，更新缓存数据有两种方式。一是设置缓存过期时间，定期更新。二是数据库有更新时，也更新缓存。我这里选择的是第二种方式。
用这种方式缓存数据，会存在许多问题。比如每一个 Provider 单独管理自己的缓存，不方便维护代码，也不方便我们集中管理缓存（假设需要给管理员增加一键清空所有缓存的功能，我们就需要修改所有的 Provider）。所以我们需要改进代码，把所有的缓存集中在一个地方管理。
三、集中管理缓存——门面、策略、简单工厂模式
我们现在的想法是 Provider 类不直接管理缓存，而是把缓存集中在一个地方管理。在这里，我们可以把缓存看成是一个子系统。Provider 不需要知道缓存子系统是如何工作的，只需要能使用缓存这个功能就可以了。这种情况正好符合门面模式的使用场景——我们建立一个 CacheManager 类，Provider 只与 CacheManager 打交道。缓存的具体实现，交给 CacheManager 处理。下面开始修改代码，建立一个 CacheManager 类，在里面写管理缓存的代码。
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public class CacheManager
{
private static ConcurrentDictionary caches = new ConcurrentDictionary();
public static void Set(string key, object o)
{
caches.AddOrUpdate(key, o, (k, v) => v);
}
public static void Remove(string key)
{
object output;
caches.TryRemove(key, out output);
}
public static T Get(string key)
{
object output;
caches.TryGetValue(key, out output);
if (output != null)
return (T)output;
return default(T);
}
}
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这里我们使用 ConcurrentDictionary 字典来保存数据（这个字典是线程安全的）。并且添加了相应的添加、删除和读取缓存的方法。这样每一个 Provider 就只需要保存自己的 key 就可以了，不再单独保管缓存。下面是对 Provider 的修改。
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public class DepartmentProvider
{
private MyDbContext DbContext = new MyDbContext();
private static string cacheKey = "departmentList";
public List GetAll()
{
var departmentList = CacheManager.Get>(cacheKey);
if (departmentList == null)
{
departmentList = DbContext.Departments.ToList();
CacheManager.Set(cacheKey, departmentList);
}
return departmentList;
}
public void Update(Department department)
{
var oldDepartment = DbContext.Set().Find(department.DepartmentId);
if (oldDepartment != null)
{
DbContext.Entry(oldDepartment).CurrentValues.SetValues(department);
DbContext.SaveChanges();
CacheManager.Remove(cacheKey);
}
}
}
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现在我们已经把 Provider 和缓存隔离开了，也可以集中在 CacheManager 里管理缓存了，避免了以后修改所有的 Provider。新的问题来了，假如以后要需要替换保存数据的方式，不使用 ConcurrentDictionary 字典保存数据了。那是不是就需要在 CacheManager 里面找到所有使用 ConcurrentDictionary 字典的地方，一个一个的修改（示例里面只有3个方法，好像改起来也不麻烦，但是不排除真实的项目中，CacheManager 在多处使用字典）？
那么当这种情况发生时，如何让我们用最小的代价修改代码呢？ 仔细一想，对于 CacheManager 来说，只需要可以对数据进行CRUD就可以了。具体的数据是如何保存的，CacheManager 根本就不关心。那这就符合策略模式的使用场景了——将保存数据的具体方式封装起来，当 CacheManager 需要替换保存数据的方式时，替换一个用来保存数据的对象就可以了。
首先，我们需要对实现保存数据的对象抽象分析一下。分析的结果是，这个对象需要能够设置数据、读取数据、删除数据。所以我们写一个 ICache 接口，代码如下。
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public interface ICache
{
void Set(string key, object o);
void Remove(string key);
object Get(string key);
}
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然后继续先使用 ConcurrentDictionary 实现这个接口，下面是代码。
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public class MemoryCache : ICache
{
private static ConcurrentDictionary caches = new ConcurrentDictionary();
public void Set(string key, object o)
{
caches.AddOrUpdate(key, o, (k, v) => v);
}
public void Remove(string key)
{
object output;
caches.TryRemove(key, out output);
}
public object Get(string key)
{
object output;
caches.TryGetValue(key, out output);
return output;
}
}
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现在来思考一下如何修改 CacheManager 的代码。因为替换保存数据的方式就是替换一个对象，也就是说我们需要根据参数来实例化不同的对象。这么一说是不是想到了另一个常见的设计模式——简单工厂模式。所以我们添加一个 CacheFactory 类（下面是示例代码，所以我只实现了一个类）。
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public class CacheFactory
{
public static ICache GetDefaultCache(string cacheType)
{
switch (cacheType)
{
case "Memory":
return new MemoryCache();
default:
return new MemoryCache();
}
}
}
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然后再来看对 CacheManager 的修改：
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public class CacheManager
{
private static ICache cache = CacheFactory.GetDefaultCache("Memory");
public static void Set(string key, object o)
{
cache.Set(key, o);
}
public static void Remove(string key)
{
cache.Remove(key);
}
public static T Get(string key)
{
object o = cache.Get(key);
if (o != null)
return (T)o;
return default(T);
}
}
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现在，如果我们想换一种保存数据的方式。只需要新建一个实现了 ICache 接口的类，然后在 CacheFactory 里面返回这个类的实例就可以了。
总结一下这一部分的内容。我们使用门面模式，分离了 Provider 与缓存的代码，将所有的缓存交给 CacheManager 管理。然后用 ICache 接口抽象了具体的保存数据的方式，使用策略模式和简单工厂模式，让 CacheManager 可扩展、易维护。现在我们启动项目看一下效果。第一次读取部门信息的时候，是从数据库读取的。之后再读信息，就从缓存中获取数据了。
到了这里，这个缓存还是不完善——数据过期的问题没有很好的解决。
四、互相关联的数据更新了怎么办——观察者、中介者模式处理缓存过期
在 DepartmentProvider 类里面，我们处理了 Department 缓存过期的问题——当Department 更新了，清空缓存，重新加载数据。假设现在有这么一条业务逻辑，根据一组Employee 的 Id，查找部门信息。具体的代码如下：
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public List GetDepartmentByEmployeeIds(List empIds)
{
var departmentList = CacheManager.Get>(cacheKey);
if (departmentList == null)
{
departmentList = DbContext.Departments.Include(d => d.Employees)
.ToList();
CacheManager.Set(cacheKey, departmentList);
}
return departmentList.Where(d => d.Employees.Any(e => empIds.Contains(e.EmploeeId)))
.ToList();
}
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第一次读取所有的 Department，并且立即加载 Employees 这个导航属性。 把读取的数据缓存起来，再从缓存数据中，根据传来的参数筛选结果。
我们需要根据 EmployeeId 筛选 Department，所以缓存了 Employees 这个导航属性。但是如果 Employee 表中的数据更新了怎么办？ 我们这里缓存的数据不就不准确了！ 所以我们需要有一种方式，监听 Employee 表的变化。当 Employee 有更新时，我们要清空 Department 的缓存数据。
第一反应想到的是，在 EmployeeProvider 里面加代码，发现 Employee 有更新时，清空 Department 的缓存数据。这样写虽然可以达到目的，但是我们这里是示例代码，代码又少又简单。如果一个真实的项目里面，有很多地方有这种关联的数据。想在Provider 里面处理缓存过期是非常困难的，也是特别容易出错的。我们需要一种方式写出易维护的代码。
分析这里的场景，EmployeeProvider的变化，需要通知 DepartmentProvider。 这不正好是观察者模式的使用场景吗？ 另外，为了保持 Provider 的职责单一，我们不希望在 Provider 里面写响应其他 Provider 变化的代码。我们需要把这种对象间的相互影响交给一个中间者处理。这不就是中介者模式的使用场景吗？
下面是具体的代码实现。先添加一个 IMyObserver 接口，这个接口很简单（由于System命名空间里的IObserver接口，里面有我们不需要的东西，所以我自己定义了一个）：
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public interface IMyObserver
{
void Update(object subject);
}
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再添加一个 ProviderCacheObserver 实现这个接口，这个类既是一个观察者，也是一个中介者：
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public class ProviderCacheObserver : IMyObserver
{
public void Update(object subject)
{
if (subject is EmployeeProvider)
{
// 因为不希望cacheKey被外部访问到
// 所以我们给 DepartmentProvider
// 添加 RemoveCache 方法
DepartmentProvider.RemoveCache();
}
}
}
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在 Update 里面，我们就可以单独处理 Provider 之间相互关联的关系了，不需要将处理关系的代码添加到 Provider 里面。现在再去 EmployeeProvider 里面，注册这个观察者。当 Employee 发生更新时，通知Observer，让Observer（同时是中介者）去处理关联的数据：
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public class EmployeeProvider
{
private MyDbContext DbContext;
private static string cacheKey = "employeeList";
public EmployeeProvider()
{
DbContext = new MyDbContext();
}
private IMyObserver cacheObserver = new ProviderCacheObserver();
public void Update(Employee employee)
{
var oldEmployee = DbContext.Set().Find(employee.EmploeeId);
if (oldEmployee != null)
{
DbContext.Entry(oldEmployee).CurrentValues.SetValues(oldEmployee);
DbContext.SaveChanges();
CacheManager.Remove(cacheKey);
cacheObserver.Update(this);
}
}
}
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再把 DepartmentProvider 的 RemoveCache 方法贴出来：
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public static void RemoveCache()
{
CacheManager.Remove(cacheKey);
}
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总结一下这一部分的内容。为了处理一张表的数据更新了，造成另一张表的缓存数据过期的问题。我们使用了观察者模式，观察 Provider 的变化，通知其他 Provider 做出响应。为了不在 Provider 里面到处写响应变化的代码，我们使用中介者模式，集中在中介者类（就是我们的Observer）里面处理Provider的关联关系。通过这些方式，我们得到了易维护、可扩展的代码。
这里我卖两个小关子。通过改变观察目标，还可以进一步的减少代码量。以及如何保证 key 是唯一的，如何处理不同的 Provider 添加缓存时，因为 key 值一样，造成其他 Provider 的缓存被覆盖掉的问题。知道答案的朋友在评论里面分享一下吧。下图是所有代码的目录结构（MapHelper 在下一节讲）：
缓存的内容到这里就结束了。下面的小节，是为了解决由于 Entity Framework 的包装类、延迟加载、非跟踪查询，造成的 JSON 序列化时抛出的异常。
五、JSON序列化抛出了异常——使用深拷贝解决
我们在 Controller 里面向前台返回JSON数据：
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public class HomeController : Controller
{
public JsonResult Index()
{
var data = new DepartmentProvider().GetAll();
return Json(data, JsonRequestBehavior.AllowGet);
}
}
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打开浏览器，访问这个方法，发现抛出了下面的异常：
这是由于我们的 Department 和 Employee 互为导航属性，所以在 JSON 序列化时就产生了循环引用。我们确实是可以用 [JsonIgnore] 特性标签解决循环引用的问题。
我没有使用这种方式，是因为公司的项目有类似下面这种业务逻辑：查询所有的考勤记录；单条考勤记录下包含雇员作为导航属性；单条雇员下包含部门作为导航属性；然后把考勤记录用 JSON 传给前台。由于这里确实又需要把导航属性JSON 序列化，所以我没有使用 [JsonIgnore] 注解处理循环引用的问题。
另外我们看上面的异常信息，抛出异常的并不是我们自己的实体类，而是EF的包装类。如果我们用非跟踪查询的方式加载数据，JSON 序列化时会抛出和延迟加载有关的异常。具体信息我就不贴出来了。关闭延迟加载也不太好。
所以我的解决方式是，用EF加载出数据后。把数据做一次深拷贝，然后把拷贝的数据缓存起来。这样缓存的数据就不是EF的包装类了。同时可以通过配置 AutoMapper 的映射行为，解决循环引用的问题。
在用AutoMapper做映射的时候，也遇到了问题—— AutoMapper 把导航属性的导航属性也映射了，这个导航属性的导航属性依然是一个EF包装类。AutoMapper 可以自定义映射行为，查看文档后，找出了如下的配置方式。
1.自定义一个Profile，利用反射出来的类型信息，将指定类型不做映射：
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public class NotMapGenericAndModelProfile : Profile
{
public NotMapGenericAndModelProfile()
{
CreateMap();
ShouldMapProperty =
pr => pr.PropertyType.Namespace != "System.Collections.Generic"
&& pr.PropertyType.Namespace != "System.Linq"
&& pr.PropertyType.Namespace != "WebApplication1.Models.CodeFirst";
}
}
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一对多的导航属性肯定是泛型类，所以遇到泛型类型不做映射。一对一的导航属性，其导航属性一定是一个实体类，所以遇到实体类类型不做映射。
2.使用上面的 Profile 配置一个 Mapper，用自动映射做深拷贝：
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public class MapHelper
{
public static List DeepCopy(List sourceData)
{
var mapper = new MapperConfiguration(cfg => {
cfg.CreateMap();
cfg.AddProfile(new NotMapGenericAndModelProfile());
}).CreateMapper();
var desData = mapper.Map>(sourceData);
return desData;
}
}
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解释一下为什么要传两个泛型参数。我们希望在 JSON 序列化 Department 数据时，保留 Department 的导航属性 Employees，但是去除 Employee 的导航属性 AttendanceRecords和 Department（为了解决循环引用）。所以 TOuter 的实参是 Department，TInner 的实参是 Employee，这样就能映射 Department 的导航属性，并且去除 Employee 的导航属性。
3.读取数据后深拷贝，将拷贝后的数据做缓存：
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public List GetAll()
{
var departmentList = CacheManager.Get>(cacheKey);
if (departmentList == null)
{
departmentList = DbContext.Departments.Include(d => d.Employees)
.ToList();
departmentList = MapHelper.DeepCopy(departmentList);
CacheManager.Set(cacheKey, departmentList);
}
return departmentList;
}
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再次启动项目，查看结果：
可以看到 Employee 的导航属性 Department 和 AttendanceRedords 都被去除了，只保留了我们想要的信息。
六、最后
上面就是我这次做缓存，遇到的问题以及解决方式。这让我对设计模式的感知加深了许多。以前看设计模式，总是觉得设计模式离日常工作很远，总是觉得设计模式之间是相互孤立的，总是觉得设计模式使用起来很僵化。
通过这次做缓存，现在看来，设计模式是一种分隔代码、组织代码的方式。通过这种方式分割、组织的代码，有良好的复