本篇文章可以说是第六回 Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Caching实现基于方法签名的数据集缓存（可控更新，WEB端数据缓存）的续篇，事实上，有EnterpriseLibrary.Caching也只是实现缓存持久化的一种方式，而Redis做为成熟的分布式存储中间件来说，实现这个数据集缓存功能显得更加得心应手，也更加满足大型网站的设计规则。（在多web服务器时（web端实现负载均衡，反向代理）,EnterpriseLibrary.Caching显得没什么作为，而这时，分布式缓存就可以一显身手了，它可以很轻松的将缓存服务器部署到第三方服务器上，解决了上面的问题）
一个标准，多种实现，面向对象的真谛：多态性，如果你问我接口有什么用，那么本篇文章可以告诉你答案：根据不同的场合，使用不同的持久化方式去存储数据。
下面是缓存标准接口ICacheProvider
/// <summary> /// 表示实现该接口的类型是能够为应用程序提供缓存机制的类型。 /// 这可以有多种实现机制 /// </summary> public interface ICacheProvider { #region Methods /// <summary> /// 向缓存中添加一个对象。 /// </summary> /// <param name="key">缓存的键值，该值通常是使用缓存机制的方法的名称。</param> /// <param name="valKey">缓存值的键值，该值通常是由使用缓存机制的方法的参数值所产生。</param> /// <param name="value">需要缓存的对象。</param> void Add(string key, string valKey, object value); /// <summary> /// 向缓存中更新一个对象。 /// </summary> /// <param name="key">缓存的键值，该值通常是使用缓存机制的方法的名称。</param> /// <param name="valKey">缓存值的键值，该值通常是由使用缓存机制的方法的参数值所产生。</param> /// <param name="value">需要缓存的对象。</param> void Put(string key, string valKey, object value); /// <summary> /// 从缓存中读取对象。 /// </summary> /// <param name="key">缓存的键值，该值通常是使用缓存机制的方法的名称。</param> /// <param name="valKey">缓存值的键值，该值通常是由使用缓存机制的方法的参数值所产生。</param> /// <returns>被缓存的对象。</returns> object Get(string key, string valKey); /// <summary> /// 从缓存中移除对象。 /// </summary> /// <param name="key">缓存的键值，该值通常是使用缓存机制的方法的名称。</param> void Remove(string key); /// <summary> /// 获取一个<see cref="Boolean"/>值，该值表示拥有指定键值的缓存是否存在。 /// </summary> /// <param name="key">指定的键值。</param> /// <returns>如果缓存存在，则返回true，否则返回false。</returns> bool Exists(string key); /// <summary> /// 获取一个<see cref="Boolean"/>值，该值表示拥有指定键值和缓存值键的缓存是否存在。 /// </summary> /// <param name="key">指定的键值。</param> /// <param name="valKey">缓存值键。</param> /// <returns>如果缓存存在，则返回true，否则返回false。</returns> bool Exists(string key, string valKey); #endregion }
而这次我们使用Redis来作为实现持久化的方式，看一个RedisCacheProvider代码，它为了兼容性，将Dictionary<string, object>类型改为了Dictionary<string, byte[]>类型，这种设计避免了很多错误，因为我们知道，数据在发送时，它会被序列化，而兼容性，
安全性，性能等最佳的方式就是二进制的方式，所以，我们使用它来对数据进行存储。
/// <summary> ///使用redis方式进行缓存持久化 /// </summary> internal class RedisCacheProvider : ICacheProvider, IDisposable { private readonly IRedisClient _cacheManager = Redis.Client.RedisManager.GetClient(); static byte[] Serialize(object data) { BinaryFormatter formatter = new BinaryFormatter(); MemoryStream rems = new MemoryStream(); formatter.Serialize(rems, data); return rems.GetBuffer(); } static object Deserialize(byte[] data) { BinaryFormatter formatter = new BinaryFormatter(); MemoryStream rems = new MemoryStream(data); data = null; return formatter.Deserialize(rems); } public void Add(string key, string valKey, object value) { byte[] byteValue = Serialize(value); using (var tbl = _cacheManager.GetTypedClient<Dictionary<string, byte[]>>()) { Dictionary<string, byte[]> dict = null; if (tbl.ContainsKey(key)) { dict = (Dictionary<string, byte[]>)tbl.Lists[key][0]; dict[valKey] = byteValue; } else { dict = new Dictionary<string, byte[]>(); dict.Add(valKey, byteValue); } Remove(key); tbl.Lists[key].Add(dict); } } public void Put(string key, string valKey, object value) { Add(key, valKey, value); } public object Get(string key, string valKey) { using (var tbl = _cacheManager.GetTypedClient<Dictionary<string, byte[]>>()) { if (tbl.ContainsKey(key)) { Dictionary<string, byte[]> dict = (Dictionary<string, byte[]>)tbl.Lists[key][0]; if (dict != null && dict.ContainsKey(valKey)) return Deserialize(dict[valKey]); else return null; } } return null; } public void Remove(string key) { using (var tbl = _cacheManager.GetTypedClient<Dictionary<string, byte[]>>()) { tbl.Lists[key].RemoveAll(); } } public bool Exists(string key) { using (var tbl = _cacheManager.GetTypedClient<Dictionary<string, byte[]>>()) { return tbl.ContainsKey(key); } } public bool Exists(string key, string valKey) { using (var tbl = _cacheManager.GetTypedClient<Dictionary<string, byte[]>>()) { return tbl.ContainsKey(key) && ((System.Collections.Generic.Dictionary<string, byte[]>)tbl.Lists[key][0]).ContainsKey(valKey); } } public void Dispose() { _cacheManager.Dispose(); } }
事实上，写到这里，我们的redis方法签名存储就完成了，配合上一篇文章，你可以设计出自己的缓存系统了，在这里再多说一句，本缓存系统用到的设计模式类似于策略模式，它对于一个完善功能，可以多种实现的策略，而对外只公开一个标准的对象，其它具体
的，完整功能的实现都使用了internal作为修饰符，来对外界隐藏。
本文转自博客园张占岭（仓储大叔）的博客，原文链接：缓存篇~第七回 Redis实现基于方法签名的数据集缓存（可控更新，分布式数据缓存），如需转载请自行联系原博主。