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。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）。

public class Department
{
        [Key]
        public int DepartmentId { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public virtual ICollection<Employee> Employees { get; set; }
}

public class Employee
{
        [Key]
        public int EmploeeId { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public virtual Department Department { get; set; }
        public virtual ICollection<AttendanceRecord> AttendanceRecords { get; set; }
}

public class AttendanceRecord
{
        public int AttendanceRecordId { get; set; }
        public DateTime RecordTime { get; set; }
        public virtual Employee Employee { get; set; }
}

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。

　　　　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。

public class DepartmentProvider
{
        private MyDbContext DbContext = new MyDbContext();

        private static List<Department> departmentList;
        public List<Department> GetAll()
        {
            if (departmentList == null)
            {
                departmentList = DbContext.Departments.ToList();
            }
            return departmentList;
        }

        public void Update(Department department)
        {
            var oldDepartment = DbContext.Set<Department>().Find(department.DepartmentId);
            if (oldDepartment != null)
            {
                DbContext.Entry(oldDepartment).CurrentValues.SetValues(department);
                DbContext.SaveChanges();
                departmentList = null;
            }
        }
}

　　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 只于 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。

public class CacheManager
    {
        private static ConcurrentDictionary<string, object> caches = new ConcurrentDictionary<string, object>();

        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<T>(string key)
        {
            object output;
            caches.TryGetValue(key, out output);
            if (output != null)
                return (T)output;
            return default(T);
        }
    }

　　这里我们使用 ConcurrentDictionary<string, object> 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。

public class DepartmentProvider
{
        private MyDbContext DbContext = new MyDbContext();

        private static string cacheKey = "departmentList";
        public List<Department> GetAll()
        {
            var departmentList = CacheManager.Get<List<Department>>(cacheKey);
            if (departmentList == null)
            {
                departmentList = DbContext.Departments.ToList();
                CacheManager.Set(cacheKey, departmentList);
            }
            return departmentList;
        }

        public void Update(Department department)
        {
            var oldDepartment = DbContext.Set<Department>().Find(department.DepartmentId);
            if (oldDepartment != null)
            {
                DbContext.Entry(oldDepartment).CurrentValues.SetValues(department);
                DbContext.SaveChanges();
                CacheManager.Remove(cacheKey);
            }
        }
}

　　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<string, object> 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<string, object> 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。

　　第一步，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。

public interface ICache
{
    void Set(string key, object o);
    void Remove(string key);
    object Get(string key);
}

然后继续先使用 ConcurrentDictionary<string, object> 实现这个接口，下面是代码。

public class MemoryCache : ICache
{
        private static ConcurrentDictionary<string, object> caches = new ConcurrentDictionary<string, object>();

        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;
        }
}

　　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）。

public class CacheFactory
{
        public static ICache GetDefaultCache(string cacheType)
        {
            switch (cacheType)
            {
                case "Merory":
                    return new MemoryCache();
                default:
                    return new MemoryCache();
            }
        }
}

然后再来看对 CacheManager 的修改：

public class CacheManager
{
        private static ICache cache = CacheFactory.GetDefaultCache("Merory");

        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<T>(string key)
        {
            object o = cache.Get(key);
            if (o != null)
                return (T)o;
            return default(T);
        }
}

　　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：

public List<Department> GetDepartmentByEmployeeIds(List<int> empIds)
{
            var departmentList = CacheManager.Get<List<Department>>(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();
}

第一次读取所有的 Department，并且加载立即 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）：

public interface IMyObserver
{
        void Update(object subject);
}

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：

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();
            }
        }
}

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：

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<Employee>().Find(employee.EmploeeId);
            if (oldEmployee != null)
            {
                DbContext.Entry(oldEmployee).CurrentValues.SetValues(oldEmployee);
                DbContext.SaveChanges();
                CacheManager.Remove(cacheKey);
                cacheObserver.Update(this);
            }
        }
}

再把 DepartmentProvider 的 RemoveCache 方法贴出来：

public static void RemoveCache()
{
            CacheManager.Remove(cacheKey);
}

　　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Observe）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。这里我卖一个小关子，通过改变观察目标，还可以进一步的减少代码量。知道答案的朋友在评论里面分享一下吧。

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：

public class HomeController : Controller
{
        public JsonResult Index()
        {
            var data = new DepartmentProvider().GetAll();
            return Json(data, JsonRequestBehavior.AllowGet);
        }
}

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。

　　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：

public class NotMapGenericAndModelProfile<TSource, TDestination> : Profile
{
        public NotMapGenericAndModelProfile()
        {
            CreateMap<TSource, TDestination>();
            ShouldMapProperty = 
                pr => pr.PropertyType.Namespace != "System.Collections.Generic"
                                  && pr.PropertyType.Namespace != "System.Linq"
                      && pr.PropertyType.Namespace != "WebApplication1.Models.CodeFirst";
        }
}

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：

public class MapHelper
{
        public static List<TOuter> DeepCopy<TOuter, TInner>(List<TOuter> sourceData)
        {
            var mapper = new MapperConfiguration(cfg => {
                cfg.CreateMap<TOuter, TOuter>();
                cfg.AddProfile(new NotMapGenericAndModelProfile<TInner, TInner>());
            }).CreateMapper();

            var desData = mapper.Map<List<TOuter>>(sourceData);

            return desData;
        }
}

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。所以TOuter的实参是Department，TInner的实参是Employee，这样就能达到我们想要的效果。

　　3.读取数据后深拷贝，将拷贝后的数据做缓存：

public List<Department> GetAll()
{
            var departmentList = CacheManager.Get<List<Department>>(cacheKey);
            if (departmentList == null)
            {
                departmentList = DbContext.Departments.Include(d => d.Employees)
                                           .ToList();
                departmentList = MapHelper.DeepCopy<Department, Employee>(departmentList);
                CacheManager.Set(cacheKey, departmentList);
            }
            return departmentList;
}

再次启动项目，查看结果：

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，有良好的复用性、扩展性、可维护性。所以再去看没有使用过的设计模式，我关注的点就是组织代码的方式，而不是机械的死记硬背这个设计模式有哪些组成部分、有什么好处等。比如只要是动态的创建对象了，那就是简单工厂模式；把具体的实现细节封装起来，让调用者觉得调用的东西都是一样的，那就是策略模式。一个对象，通过第三方来影响另一个对象，这个第三方就是中介者，两个对象这间就是观察者和观察目标。

　　最后，非常感谢RDT项目组的老大亮哥教我如何考虑问题、如何具体的使用设计模式把代码写好。

原文地址：https://www.cnblogs.com/malcom/p/UseDesignPatternsBySimpleCache.html