在我们开发的很多分布式项目里面（如基于WCF服务、Web API服务方式），由于数据提供涉及到数据库的相关操作，如果客户端的并发数量超过一定的数量，那么数据库的请求处理则以爆发式增长，如果数据库服务器无法快速处理这些并发请求，那么将会增加客户端的请求时间，严重者可能导致数据库服务或者应用服务直接瘫痪。缓存方案就是为这个而诞生，随着缓存的引入，可以把数据库的IO耗时操作，转换为内存数据的快速响应操作，或者把整个页面缓存到缓存系统里面。缓存框架在各个平台里面都有很多的实现，基本上多数是采用分布式缓存Redis、Memcached来实现。本系列文章介绍在.NET平台中，使用开源缓存框架CacheManager来实现数据的缓存的整个过程，本篇主要介绍CacheManager的使用和相关的测试。
CacheManager是一个以C#语言开发的开源.Net缓存框架抽象层。它不是具体的缓存实现，但它支持多种缓存提供者（如Redis、Memcached等）并提供很多高级特性。
CacheManager 主要的目的使开发者更容易处理各种复杂的缓存场景，使用CacheManager可以实现多层的缓存，让进程内缓存在分布式缓存之前，且仅需几行代码来处理。
CacheManager 不仅仅是一个接口去统一不同缓存提供者的编程模型，它使我们在一个项目里面改变缓存策略变得非常容易，同时也提供更多的特性：如缓存同步、并发更新、序列号、事件处理、性能计算等等，开发人员可以在需要的时候选择这些特性。
CacheManager的GitHub源码地址为：https://github.com/MichaCo/CacheManager，如果需要具体的Demo及说明，可以访问其官网：http://cachemanager.net/。
使用Nuget为项目添加CacheManager包引用。CacheManager包含了很多的Package. 其中CacheManager.Core是必须的，其它的针对不同缓存平台上有不同的对应Package，整个Nuget包包含下面几个部分的内容。
CacheManager缓存框架支持Winform和Web等应用开发，以及支持多种流行的缓存实现，如MemoryCache、Redis、Memcached、Couchbase、System.Web.Caching等。
纵观整个缓存框架，它的特定很明显，在支持多种缓存实现外，本身主要是以内存缓存（进程内）为主，其他分布式缓存为辅的多层缓存架构方式，以达到快速命中和处理的机制，它们内部有相关的消息处理，使得即使是分布式缓存，也能够及时实现并发同步的缓存处理。
在网上充斥着基于某种单独缓存的实现和应用的趋势下，这种更抽象一层，以及提供更高级特性的缓存框架，在提供了统一编程模型的基础上，也实现了非常强大的兼容性，使得我一接触到这个框架，就对它爱不释手。
在GitHub上，缓存框架的前几名，除了这个缓存框架外，也还有一些，不过从文档的丰富程度等各方面来看，这个缓存框架还是非常值得拥有的。
CacheManager缓存框架在配置方面，支持代码方式的配置、XML配置，以及JSON格式的配置处理，非常方便。
CacheManager缓存框架默认对缓存数据的序列化是采用二进制方式，同时也支持多种自定义序列化的方式，如基于JOSN.NET的JSON序列化或者自定义序列化方式。
CacheManager缓存框架可以对缓存记录的增加、删除、更新等相关事件进行记录。
CacheManager缓存框架的缓存数据是强类型的，可以支持各种常规类型的处理，如Int、String、List类型等各种基础类型，以及可序列号的各种对象及列表对象。
CacheManager缓存框架支持多层的缓存实现，内部良好的机制可以高效、及时的同步好各层缓存的数据。
CacheManager缓存框架支持对各种操作的日志记录。
CacheManager缓存框架在分布式缓存实现中支持对更新的锁定和事务处理，让缓存保持更好的同步处理，内部机制实现版本冲突处理。
CacheManager缓存框架支持两种缓存过期的处理，如绝对时间的过期处理，以及固定时段的过期处理，是我们处理缓存过期更加方便。
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很多特性基本上覆盖了缓存的常规特性，而且提供的接口基本上也是我们所经常用的Add、Put、Update、Remove等接口，使用起来也非常方便。
通过上面对CacheManager缓存框架的简单了解，我们大概了解了它应用的一些功能，但是实际上我们如何使用它，我们需要做一些学习和了解，首先我们需要在整个应用框架里面，知道缓存框架所扮演的角色。
一般来说，对于单机版本的应用场景，基本上是无需引入这种缓存框架的，因为客户端的并发量很少，而且数据请求也是寥寥可数的，性能方便不会有任何问题。
如果对于分布式的应用系统，如我在很多随笔中介绍到我的《混合式开发框架》、《Web开发框架》，由于数据请求是并发量随着用户增长而增长的，特别对于一些互联网的应用系统，极端情况下某个时间点一下可能就会达到了整个应用并发的峰值。那么这种分布式的系统架构，引入数据缓存来降低IO的并发数，把耗时请求转换为内存的高速请求，可以极大程度的降低系统宕机的风险。
我们以基于常规的Web API层来构建应用框架为例，整个数据缓存层，应该是在Web API层之下、业务实现层之上的一个层，如下所示。
在这个数据缓存层里面，我们引入了CacheManager缓存框架，实现分布式的缓存处理，使得我们的缓存数据能够在Redis服务器上实现数据的处理，同时可以在系统重启的时候，不至于丢失数据，能够快速恢复缓存数据。
为了实现对这个CacheManager缓存框架的使用，我们需要先进行一个使用测试，以便了解它的各个方便情况，然后才能广泛应用在我们的数据中间层上。
我们建立一个项目，并在引用的地方打开管理NuGet程序包，然后搜索到CacheManager的相关模块应用，并加入到项目引用里面，此为第一步工作。
我们创建一个客户对象类，用来模拟数据的存储和显示的，如下代码所示。
/// <summary> /// 模拟数据存储的客户对象类 /// </summary> public class Customer { private static Customer m_Customer = null; private static ICacheManager<object> manager = null; //初始化列表值 private static List<string> list = new List<string>() { "123", "456", "789" }; /// <summary> /// 客户对象的单件实例 /// </summary> public static Customer Instance { get { if(m_Customer == null) { m_Customer = new Customer(); } if (manager == null) { manager = CacheFactory.Build("getStartedCache", settings => { settings.WithSystemRuntimeCacheHandle("handleName"); }); } return m_Customer; } }
这个类先做了一个单例的实现，并初始化缓存Customer类对象，以及缓存管理类ICacheManager<object> manager，这个是我们后面用来操作缓存数据的主要引用对象。
我们编写几个函数，用来实现对数据的获取，数据增加、数据删除的相关操作，并在数据增加、删除的时候，触发缓存的更新，这样我们下次获取数据的时候，就是最新的数据了。
/// <summary> /// 获取所有客户信息 /// </summary> /// <returns></returns> public List<string> GetAll() { var value = manager.Get("GetAll") as List<string>; if(value == null) { value = list;//初始化并加入缓存 manager.Add("GetAll", value); Debug.WriteLine("初始化并加入列表"); } else { Debug.WriteLine("访问缓存获取:{0}", DateTime.Now); } return value; } /// <summary> /// 插入新的记录 /// </summary> /// <param name="customer"></param> /// <returns></returns> public bool Insert(string customer) { //先获取全部记录，然后加入记录 if (!list.Contains(customer)) { list.Add(customer); } //重新设置缓存 manager.Update("GetAll", v => list); return true; } /// <summary> /// 删除指定记录 /// </summary> /// <param name="customer"></param> /// <returns></returns> public bool Delete(string customer) { if(list.Contains(customer)) { list.Remove(customer); } manager.Update("GetAll", v=>list); return true; }
我们编写一个Winform程序来对这个缓存测试，以方便了解其中的机制。
我们在测试读取的时候，也就是对GetAll进行处理，插入以及删除主要就是为了测试缓存更新的处理。代码如下所示。
private void btnTestSimple_Click(object sender, EventArgs e) { var list = Customer.Instance.GetAll(); Debug.WriteLine("客户端获取记录数：{0}", list != null ? list.Count : 0); } private void btnInsert_Click(object sender, EventArgs e) { var name = "abc"; Customer.Instance.Insert(name); Debug.WriteLine(string.Format("插入记录：{0}", name)); } private void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e) { var name = "abc"; Customer.Instance.Delete(name); Debug.WriteLine(string.Format("删除记录：{0}", name)); }
我们跟踪记录，可以看到下面的日志信息。
我们可以看到，其中第一次是缓存没有的情况下进行初始化，初始化的记录数量为3个，然后插入记录后，再次获取数据的时候，缓存更新后的数量就变为4个了。
我们前面介绍了插入记录的后台代码，它同时进行了缓存数据的更新了。
/// <summary> /// 插入新的记录 /// </summary> /// <param name="customer"></param> /// <returns></returns> public bool Insert(string customer) { //先获取全部记录，然后加入记录 if (!list.Contains(customer)) { list.Add(customer); } //重新设置缓存 manager.Update("GetAll", v => list); return true; }
我们前面介绍的缓存初始化配置的时候，默认是使用内存缓存的，并没有使用分布式缓存的配置，它的初始化代码如下：
manager = CacheFactory.Build("getStartedCache", settings => { settings.WithSystemRuntimeCacheHandle("handleName"); });
我们在正常情况下，还是需要使用这个强大的分布式缓存的，例如我们可以使用Redis的缓存处理，关于Redis的安装和使用，请参考我的随笔《基于C#的MongoDB数据库开发应用（4）--Redis的安装及使用》。
引入分布式的Redis缓存实现，我们的配置代码只需要做一定的改变即可，如下所示。
manager = CacheFactory.Build("getStartedCache", settings => { settings.WithSystemRuntimeCacheHandle("handleName") .And .WithRedisConfiguration("redis", config => { config.WithAllowAdmin() .WithDatabase(0) .WithEndpoint("localhost", 6379); }) .WithMaxRetries(100) .WithRetryTimeout(50) .WithRedisBackplane("redis") .WithRedisCacheHandle("redis", true) ; });
其他的使用没有任何变化，我们同时增加一些测试数据方便我们查阅对应的缓存数据。
/// <summary> /// 测试加入几个不同的数据 /// </summary> /// <returns></returns> public void TestCache() { manager.Put("string", "abcdefg"); manager.Put("int", 2016); manager.Put("decimal", 2016.9M); manager.Put("date", DateTime.Now); manager.Put("object", new UserInfo { ID = "123", Name = "Test", Age = 35 }); }
private void btnTestSimple_Click(object sender, EventArgs e) { var list = Customer.Instance.GetAll(); Debug.WriteLine("客户端获取记录数：{0}", list != null ? list.Count : 0); //测试加入一些值 Customer.Instance.TestCache(); }
我们其中测试，一切和原来没有什么差异，程序的记录信息正常。
但是我们配置使用了Redis的缓存处理，因此可以使用“Redis Desktop Manager”软件来查看对应的缓存数据的，打开软件我们可以看到对应的缓存记录如下所示。
从上图我们可以查看到，我们添加的所有缓存键值都可以通过这个Redis的客户来进行查看，因为我们缓存里面有基于Redis缓存的实现，同理如果我们配置其他的缓存实现，如MemCache等，那么也可以在对应的管理界面上查看到。
我们完成这些处理后，可以发现缓存数据是可以实现多层缓存的，最为高效的就是内存缓存（也是它的主缓存），它会自动协同好各个分布式缓存的数据版本冲突问题。
引入如Redis的分布式缓存有一个好处，就是我们的数据可以在程序重新启动的时候，如果没有在内存缓存里面找到（没有击中目标），那么会寻找分布式缓存并进行加载，从而即使程序重启，我们之前的缓存数据依旧保存完好。
以上就是我基于对缓存框架的整体了解和其角色扮演做的相关介绍，以及介绍CacheManager的使用和一些场景的说明，通过上面简单案例的研究，我们可以逐步引入到更具实际价值的Web API 框架层面上进行使用，以期把缓存框架发挥其真正强大的价值，同时也为我们各种不同的缓存需要进行更高层次的探索，希望大家继续支持。
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