緩存的加載策略--Proactive 和Reactive

proactive的策略就是一開(kāi)始就將所有backing store中的數(shù)據(jù)加載到進(jìn)程內(nèi)存中，這樣做的好處是在數(shù)據(jù)量相對(duì)不大的時(shí)候會(huì)顯得很有效率，無(wú)需頻繁的訪問(wèn)backing store調(diào)出數(shù)據(jù)，并且也不用再代碼中判斷緩存中是否緩存有數(shù)據(jù)，是否要從backing store中加載。

reactive策略是“按需加載”，在程序初始化階段僅加載必要的數(shù)據(jù)到內(nèi)存緩存起來(lái)，其余數(shù)據(jù)只有在需要時(shí)才從數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)出再緩存。這種策略比較保守，缺點(diǎn)是在數(shù)據(jù)量比較大且頻繁訪問(wèn)之初由于要多次頻繁的向backing store獲取數(shù)據(jù)，但通常我們使用這種的就是這種策略。

下面是兩種方案的示例代碼比較：

proactive的方式
public List<Product> GetProductList()
{
return Respository<Product>.ResolveAll();
}
public void LoadAllProducts(ICacheManager cache)
{
List<Product>list = GetProductList();

for (int i = 0; i < list.Count; i++)
{
Product newProduct = list[i];
cache.Add(newProduct.ProductID, newProduct);
}
}


reactive的方式
public List<Product> GetProductList()
{
return Respository<Product>.ResolveAll();
}
public Product ReadProductByID(ICacheManager cache, string productID)
{
Product newProduct = (Product)cache.GetData(productID);

// Does our cache already have the requested object?
if (newProduct == null)
{
// The requested object is not cached, so retrieve it from
// the data provider and cache it for further requests.
newProduct = this.dataProvider.GetProductByID(productID);

if (newProduct != null)
{
cache.Add(newProductID, newProduct);
}
}
return newProduct;
}

緩存隔離：Partitioned Caches

一個(gè)caching block中CacheManager不能被多個(gè)進(jìn)程或是一個(gè)進(jìn)程的不同應(yīng)用程序域所共享。但多個(gè)進(jìn)程或是同一進(jìn)程的多個(gè)應(yīng)用程序域共享一個(gè)緩存的需求還是很必要的。關(guān)鍵在于如何設(shè)計(jì)合理。

三種情形：

A.Partitioned Caches：每個(gè)進(jìn)程/同一進(jìn)程的不同應(yīng)用程序域使用不同的backing storage。這是最簡(jiǎn)單的情況，也不需要我們進(jìn)行額外的同步處理。每個(gè)進(jìn)程/應(yīng)用程序域你用你的我用我的大家互不干涉。但這無(wú)法是多個(gè)進(jìn)程共享一個(gè)backing storage。比如isolatedstorage作為backing storage，如果是不同用戶會(huì)自動(dòng)分配不同的隔離存儲(chǔ)空間，對(duì)于同一用戶的話只需將partition配置為不同值即可。



B.Shared Partition：n個(gè)進(jìn)程中只有1個(gè)進(jìn)程能夠修改backing storage，所有進(jìn)程都能夠讀取backing storage的數(shù)據(jù)。這種情況是最理想的，但需要邏輯上的支持。

C.Single Writer：n個(gè)進(jìn)程都能夠修改和讀取backing storage，這是最糟糕的情況，很容易產(chǎn)生錯(cuò)亂，會(huì)導(dǎo)致不同步的現(xiàn)象。