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

为什么要扩展？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ClientSideCacheBase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，发现另外一边马上就变化了

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，发现另一边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