前言：
最近一段时间，开始了《IT连》创业，所以精力和写的文章多数是在分享创业的过程。
而关于本人三大框架CYQ.Data、Aries、Taurus.MVC的相关文章，基本都很少写了。
但框架的维护升级，还是时不时的在进行中的，这点从开源的Github上的代码提交时间上就可以看出来了。
毕竟《IT连》的后台WebAPI，用的是Taurus.MVC，后台系统管理用的是Aries。
不过今天，就不写创业相关的文章了，先分享篇技术类的文章。
CYQ.Data 分布式自动缓存
之前写过一篇：CYQ.Data V5 分布式自动化缓存设计介绍。
在上一篇里，基本情况和思路，已经介绍的很清楚，这里就简单补充2点：
1：自动缓存默认是开启状态的，相关控制和配置如下：
需要全局关闭时：
可以在应用程序启动时的入口用代码：
AppConfig.Cache.IsAutoCache=false;
或者app.config、web.config配置：
<appSettings>
<add key="IsAutoCache" value="false"/>
</appSettings>
需要代码局部关闭时：
using (MAction action = new MAction("表名"))
{
action.SetAopState(CYQ.Data.Aop.AopOp.OnlyOuter);//关闭自动缓存并保留Aop
}
用代码控制清除表缓存时：
string key= CacheManage.GetKey(CacheKeyType.AutoCache, "表名");
CacheManage.Instance.Remove(key);
其它控制的配置项：
/// <summary>
/// AutoCache开启时，可以设置不缓存的Table，多个用逗号分隔
/// </summary>
public static string NoCacheTables
{
get
{
return GetApp("NoCacheTables", "");
}
set
{
SetApp("NoCacheTables", value);
CYQ.Data.Cache.AutoCache.NoCacheTables = null;
}
} /// <summary>
/// AutoCache开启时，可以设置不受更新影响的列名，用Json格式。
/// {talbeName1:'column1,column2',talbeName2:'column1,column2'}
/// </summary>
public static string IngoreCacheColumns
{
get
{
return GetApp("IngoreCacheColumns", "");
}
set
{
SetApp("IngoreCacheColumns", value);
CYQ.Data.Cache.AutoCache.IngoreCacheColumns = null;
}
}
2：分布式应用时的缓存控制
对于单一应用程序，框架已经处理的很好。
而对于多个应用程序，框架提供的方案是通过配置启用分布式缓存MemCache或Redis。
相关的配置如下（AppConfig下的都可以对应web.config下的AppSettings项）：
/// <summary>
/// MemCache分布式缓存的服务器配置，多个用逗号（,）分隔
/// </summary>
public static string MemCacheServers
{
get
{
return GetApp("MemCacheServers", string.Empty);
}
set
{
SetApp("MemCacheServers", value);
}
} /// <summary>
/// MemCache 备份服务器（当主服务器挂了后，请求会转向备用机）
/// </summary>
public static string MemCacheServersBak
{
get
{
return GetApp("MemCacheServersBak", string.Empty);
}
set
{
SetApp("MemCacheServersBak", value);
}
} /// <summary>
/// Redis分布式缓存的服务器配置，多个用逗号（,）分隔
/// </summary>
public static string RedisServers
{
get
{
return GetApp("RedisServers", string.Empty);
}
set
{
SetApp("RedisServers", value);
}
}
/// <summary>
/// Redis 使用的DB数（默认1，使用db0）
/// </summary>
public static int RedisUseDBCount
{
get
{
return GetAppInt("RedisUseDBCount", );
}
set
{
SetApp("RedisUseDBCount", value.ToString());
}
}
/// <summary>
/// Redis 使用的DB 索引（默认0，若配置，则会忽略RedisUseDBCount）
/// </summary>
public static int RedisUseDBIndex
{
get
{
return GetAppInt("RedisUseDBIndex", );
}
set
{
SetApp("RedisUseDBIndex", value.ToString());
}
}
/// <summary>
/// Redis 备份服务器（当主服务器挂了后，请求会转向备用机）
/// </summary>
public static string RedisServersBak
{
get
{
return GetApp("RedisServersBak", string.Empty);
}
set
{
SetApp("RedisServersBak", value);
}
}
分布式下缓存的失效策略升级
在多个应用程序时，分布式缓存可以集中控制，固然是一种方案。
但对于单一的服务器来说，开始思考有没有更简单的方案，可以不装MemCache或Redis。
比如《IT连》创业项目的webapi和aries后台是两套程序，同一个服务器下共同操作一个数据库，各自有自动缓存的情况下。
经过思考，最后选择了通过定时扫描表来处理。
方案原理：
每个应用程序，只要配置好数据库链接（配置的数据库可以是任意的）：
/// <summary>
/// CYQ.Data.Cache 自动缓存 - 数据库链接配置
/// 在多个不同的应用项目里操作同一个数据库时（又不想使用分布式缓存MemCache或Redis），可以开启此项，达到缓存智能清除的效果。
/// </summary>
public static string AutoCacheConn
{
get
{
if (_AutoCacheConn == null)
{
_AutoCacheConn = AppConfig.GetConn("AutoCacheConn");
}
return _AutoCacheConn;
}
set
{
_AutoCacheConn = value;
}
}
接着框架会自动创建一个SysAutoCache表，包含CacheKey和CacheTime两列：
接着框架会有定时扫描，来处理：
public static void AutoCacheKeyTask(object threadID)
{ while (true)//定时扫描数据库
{
int time = AppConfig.Cache.AutoCacheTaskTime;
if (time <= )
{
time = ;
}
Thread.Sleep(time);
if (removeListForKeyTask.Count > )
{
string baseKey = removeListForKeyTask.Dequeue();
if (!string.IsNullOrEmpty(baseKey))
{
KeyTable.SetKey(baseKey);
}
}
if (KeyTable.HasAutoCacheTable) //读取看有没有需要移除的键。
{
KeyTable.ReadAndRemoveKey();
}
}
}
默认是1秒扫一次，你也可以自己配置扫描的间隔时间：
/// <summary>
/// 当AutoCacheConn开启后，定时扫描数据库的任务时间（毫秒）,默认1000
/// </summary>
public static int AutoCacheTaskTime
{
get
{
return GetAppInt("AutoCacheTaskTime", );
}
set
{
SetApp("AutoCacheTaskTime", value.ToString());
} }
总结：
对于本次升级来了两个好处：
1：多应用下更简单了，多了一种可选方案。
2：对于喜欢手动修改数据库数据的，或对于框架无法监控的存储过程代码，也可以手工或存储过程中更新SysAutoCache表的时间，以便于通知框架更新缓存。
整体而言：
1：自动缓存能将你的应用程序提升一个质量的飞跃。
2：自动在一些大型的项目里，应该用的更精致一些，配置好哪些表不需要缓存，哪些列的更新不影响缓存。
3：请保存系统有足够的缓存。