Orchard详解--第六篇 CacheManager 2

　　接上一篇，关于ICacheContextAccessor先看一下默认实现，用于保存一个获取上下文，且这个上下文是线程静态的：

    public class DefaultCacheContextAccessor : ICacheContextAccessor {

        [ThreadStatic]

        private static IAcquireContext _threadInstance;

        public static IAcquireContext ThreadInstance {

            get { return _threadInstance; }

            set { _threadInstance = value; }

        }

        public IAcquireContext Current {

            get { return ThreadInstance; }

            set { ThreadInstance = value; }

        }

    }

在上一篇也提到获取上下文主要用于保存一个Key和对应的Token，用于验证对应Key的缓存是否过期。

讲到这先看一个例子：

         private void CacheTest()

         {

             var time1 = _cacheManager.Get("Time1", ctx => {

                 ctx.Monitor(_clock.When(TimeSpan.FromHours()));

                 return GetStringFromCache();

             });

             Thread.Sleep();

             var time2 = _cacheManager.Get("Time1", ctx => {

                 ctx.Monitor(_clock.When(TimeSpan.FromHours()));

                 return GetStringFromCache();

             });

         }

         private string GetStringFromCache()

         {

             return _cacheManager.Get("Time", ctx => {

                 ctx.Monitor(_clock.When(TimeSpan.FromSeconds()));

                 return DateTime.Now.ToString();

             });

         }

Key为Time1的缓存包含了另一个Key为Time的缓存，并且Time1的有效时间为1小时而Time的有效时间只有5秒。那么问题来了Time1必须等待1小时再去更新吗？但是Time的值已经更新N次了？先看一下调试结果：

发现两次结果不一致(因为断点暂停所以时间超过5秒)。

看一下缓存中的实际内容：

Time:

Time1:

有没有发现Time1有两个Token?

并且第二个的IsCurrent属性已经为false了。Why?

让我们再回到Cache的代码：

         private CacheEntry AddEntry(TKey k, Func<AcquireContext<TKey>, TResult> acquire) {

             var entry = CreateEntry(k, acquire);

             PropagateTokens(entry);

             return entry;

         }

         private void PropagateTokens(CacheEntry entry) {

             // Bubble up volatile tokens to parent context

             if (_cacheContextAccessor.Current != null) {

                 foreach (var token in entry.Tokens)

                     _cacheContextAccessor.Current.Monitor(token);

             }

         }

         private CacheEntry CreateEntry(TKey k, Func<AcquireContext<TKey>, TResult> acquire) {

             var entry = new CacheEntry();

             var context = new AcquireContext<TKey>(k, entry.AddToken);

             IAcquireContext parentContext = null;

             try {

                 // Push context

                 parentContext = _cacheContextAccessor.Current;

                 _cacheContextAccessor.Current = context;

                 entry.Result = acquire(context);

             }

             finally {

                 // Pop context

                 _cacheContextAccessor.Current = parentContext;

             }

             entry.CompactTokens();

             return entry;

         }

当获取Time1时，因为缓存中不存在Time1，所以进入CreateEntry方法。
因为之前无任何操作，且DefaultCacheContextAccessor也未对_threadInstance初始化，所以_cacheContextAccessor.Current为null。
将新建的AcquireContext作为_cacheContextAccessor.Current，并调用acquire方法。
Time1的acquire方法中又需要去缓存中取Time，因为不存在又进入CreateEntry方法，但这次不同的是_cacheContextAccessor.Current不为null。
Time通过acquire方法创建了缓存值以及5秒过期的Token，并进入到PropagateTokens方法。
PropagateTokens将当前的Token添加到_cacheContextAccessor.Current中，而当前的_cacheContextAccessor.Current实际上是Time1的获取上下文。所以Time1将拥有2个Token。

　　换句话说以上过程保证了当存在缓存嵌套使用时，缓存的上一层一定包含下一层的所有Token，如果下层的缓存失效了，那么上层的一定失效。

在上一篇中还提到了DefaultParallelCacheContext，它又有什么作用呢？

先看一个实际使用的例子：

         public IEnumerable<ExtensionDescriptor> AvailableExtensions() {

             return _cacheManager.Get("AvailableExtensions", true, ctx =>

                 _parallelCacheContext

                     .RunInParallel(_folders, folder => folder.AvailableExtensions().ToList())

                     .SelectMany(descriptors => descriptors)

                     .ToReadOnlyCollection());

         }

这个例子根据代码表面意思来看是以并行的方式将每个folder下的拓展信息获取出来。

看一下RunInParallel的实现细节：

         public IEnumerable<TResult> RunInParallel<T, TResult>(IEnumerable<T> source, Func<T, TResult> selector) {

             if (Disabled) {

                 return source.Select(selector);

             }

             else {

                 // Create tasks that capture the current thread context

                 var tasks = source.Select(item => this.CreateContextAwareTask(() => selector(item))).ToList();

                 // Run tasks in parallel and combine results immediately

                 var result = tasks

                     .AsParallel() // prepare for parallel execution

                     .AsOrdered() // preserve initial enumeration order

                     .Select(task => task.Execute()) // prepare tasks to run in parallel

                     .ToArray(); // force evaluation

                 // Forward tokens collected by tasks to the current context

                 foreach (var task in tasks) {

                     task.Finish();

                 }

                 return result;

             }

         }

         /// <summary>

         /// Create a task that wraps some piece of code that implictly depends on the cache context.

         /// The return task can be used in any execution thread (e.g. System.Threading.Tasks).

         /// </summary>

         public ITask<T> CreateContextAwareTask<T>(Func<T> function) {

             return new TaskWithAcquireContext<T>(_cacheContextAccessor, function);

         }

         public class TaskWithAcquireContext<T> : ITask<T> {

             private readonly ICacheContextAccessor _cacheContextAccessor;

             private readonly Func<T> _function;

             private IList<IVolatileToken> _tokens;

             public TaskWithAcquireContext(ICacheContextAccessor cacheContextAccessor, Func<T> function) {

                 _cacheContextAccessor = cacheContextAccessor;

                 _function = function;

             }

         }

这段代码主要做了三件事情：

一开始的时候它为每一个元素(每一个Folder)附加上了一个AcquireContext，即TaskWithAcquireContext既包含用来获取元素的folder => folder.AvailableExtensions().ToList()表达式还包含了一个ICacheContextAccessor，通过上面的分析可知，ICacheContextAccessor用于缓存中存在包含其它缓存的情况。
并行处理每一个元素(每一个Folder)调用Execute方法。
完成后针对每一个Task调用Finish方法。

接下来看一下Execute和Finish方法的实现：

             /// <summary>

             /// Execute task and collect eventual volatile tokens

             /// </summary>

             public T Execute() {

                 IAcquireContext parentContext = _cacheContextAccessor.Current;

                 try {

                     // Push context

                     if (parentContext == null) {

                         _cacheContextAccessor.Current = new SimpleAcquireContext(AddToken);

                     }

                     // Execute lambda

                     return _function();

                 }

                 finally {

                     // Pop context

                     if (parentContext == null) {

                         _cacheContextAccessor.Current = parentContext;

                     }

                 }

             }

             /// <summary>

             /// Return tokens collected during task execution

             /// </summary>

             public IEnumerable<IVolatileToken> Tokens {

                 get {

                     if (_tokens == null)

                         return Enumerable.Empty<IVolatileToken>();

                     return _tokens;

                 }

             }

             public void Dispose() {

                 Finish();

             }

             /// <summary>

             /// Forward collected tokens to current cache context

             /// </summary>

             public void Finish() {

                 var tokens = _tokens;

                 _tokens = null;

                 if (_cacheContextAccessor.Current != null && tokens != null) {

                     foreach (var token in tokens) {

                         _cacheContextAccessor.Current.Monitor(token);

                     }

                 }

             }

             private void AddToken(IVolatileToken token) {

                 if (_tokens == null)

                     _tokens = new List<IVolatileToken>();

                 _tokens.Add(token);

             }

         }

是否与Cache中的CreateEntry方法以及PropagateTokens方法类似？只不过SimpleAcquireContext是没有Key这个属性的，只有一个用于添加AddToken的_monitor委托。

最后分析一下上面并行处理缓存的过程：

CacheManager通过Key"AvailableExtensions"去查找缓存，当第一次查找时缓存中不存在"AvailableExtensions"这个Key，那么调用Cache的CreateEntry方法。
这时就会创建一个AcquireContext(包含当前Key和一个AddToken的Mointor)，然后将带着这个Context去执行Acquire方法，而现在的Acquire方法就是包含并行处理的那个代理。
其实也就是执行_parallelCacheContext.RunInParallel这个方法了，执行该方法的时候_cacheContextAccessor.Current已经是Key为AvailableExtensions的AcquireContext了(可以参考上面非并行过程)，在通过多个线程完成所有Task之后，每一个Task中包含了改Task所执行的所有的Token。最终通过Finish的方法添加到_cacheContextAccessor.Current中，也就是AvailableExtensions的CacheEntry中。

　　结果AvailableExtensions这个缓存包含一个有16个元素的List，并且存在27个Token，如果其中某一个失效，那么都会刷新缓存：

最后的最后来说明一下为什么DefaultCacheContextAccessor的Current属性(或者_threadInstance字段或者ThreadInstance属性)是线程静态的。

在代码中Current属性涉及到的地方都可以看到很多Push Context和Pop Context的注释，通过分析也知道它是为了处理被包含缓存Token而设计的，且每次使用完毕该属性都会被设为null。即每一次都是新的。那么在单线程或者说串行处理的环境下永远没有问题。

但是在并行环境下，如果Current是全静态的，那么该属性就有可能被污染。当我尝试将其改为非静态类型，那么整个程序将无法运行(但抛异常时CacheHolder有部分值，证明仍旧能够添加缓存)，该问题待研究。

小结：

　　经过两篇的CacheManager的分析，主要研究了CacheManager的使用方法和原理。本系列主要目的是分析从Orchard这个框架我们能学习到什么。而CacheManager这一块在我看来设计的非常巧妙(至少自己很难去设计出这样的代码)。所以除了能够了解Orchard缓存运行机制外，更重要的能够感受代码以期望自己能够得到提升...

补充：

　　之前一直忘了列出Orchard中所有的缓存失效Token，这里补充一下：

　　异步Token：AsyncVolativeToken。

　　信号Token：Signals中的内部

　　命令行相关Token：CommandHostVirtualPathMonitor，内部类型包含和文件、目录相关的Token。

　　AppDataFolder Token：AppDataFolder

　　失效Token：InvalidationToken位于DefaultDependenciesFolder和DefaultExtensionDependenciesManager的私有Token。

　　基于虚拟路径的Token：位于 DefaultVirtualPathMonitor

　　基于时间的Clock Token:

　　以上内容是通过搜索IVolatileToken整理出来的，部分Token暂时不知道有什么作用，但是也可以大致猜测。更多的会在后续章节中涉及。

参考：

　　http://www.cnblogs.com/n-pei/archive/2011/05/01/2033911.html

　　http://www.bubuko.com/infodetail-186108.html

　　http://docs.orchardproject.net/en/latest/Documentation/Caching/

　　以及Orchard源码。

巴特西

Orchard详解--第六篇 CacheManager 2

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