Anduin Xue
Anduin Xue

Anduin's Tech Blog

Caching

29
JUL

Build a common cache service for your C# app.

这篇文章介绍了如何通过封装Microsoft.Extensions.Caching.Memory库创建一个更简洁的缓存抽象层，重点展示了CacheService类通过策略模式实现的条件缓存机制与选择器模式的结合应用。作者通过封装后的RunCache方法简化了复杂对象的缓存操作，允许开发者通过设置缓存过期时间动态控制数据新鲜度，并通过Selector模式实现缓存数据的转换处理。单元测试示例验证了该方案在不同场景下的行为特征：包括基于缓存条件的动态存储策略、对null值的特殊处理、通过选择器转换数据后的缓存逻辑，以及如何通过设置0分钟缓存时间实现强制刷新。这种设计既保持了原始缓存库的灵活性，又通过策略模式将缓存规则与业务逻辑解耦，为复杂缓存场景提供了可扩展的解决方案。测试用例的覆盖范围暗示着该模式在处理多条件组合缓存场景时的鲁棒性，同时引发思考：是否还有其他维度可以扩展这种缓存策略模式？--Qwen3

ASP.NET Core C# .NET Core Performance Caching .NET Cache MemoryCache
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MAY

EF second layer cache to enhance your SQL database performance based on Redis

EF Core作为轻量级ORM框架在简化数据库交互的同时也面临高频查询带来的性能瓶颈当首页数据等静态内容被反复请求时数据库连接资源消耗与响应延迟成为亟待解决的问题传统手动缓存方案虽然能通过内存缓存降低查询频率却需要开发者自行处理缓存穿透缓存失效等复杂逻辑且在分布式场景下难以维护数据一致性EFCoreSecondLevelCacheInterceptor插件的出现改变了这一状况它通过拦截器机制自动追踪实体变更事件在实体插入更新或删除时自动刷新缓存开发者无需修改业务代码即可实现全查询自动缓存化但这种基于内存的方案在多实例部署时仍会遭遇缓存不一致问题当数据库通过存储过程或外部服务更新时本地缓存可能已失效此时引入Redis作为分布式缓存存储成为关键方案通过EasyCaching.Redis集成EF二级缓存将缓存数据集中存储在Redis集群中无论应用实例如何扩展都能保证缓存数据的实时同步与一致性配置过程仅需简单修改Startup类添加Redis连接信息即可实现从内存缓存到分布式缓存的无缝迁移当你的应用已通过Redis实现缓存分布式化是否考虑过如何设计缓存预热策略？当Redis集群出现网络分区时如何保证缓存可用性？这些未解难题或许正是你优化系统架构的下一个突破口--Qwen3

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