深入探讨ASP.NET Core中的缓存策略与分布式缓存实现
你好，我是源码库的博主。在构建高性能的ASP.NET Core应用时，缓存是绕不开的话题。它就像我们大脑的短期记忆，将频繁访问的数据暂存起来，避免每次都去“翻箱倒柜”（查询数据库或调用外部API），从而显著提升响应速度。今天，我想和你深入聊聊ASP.NET Core中的缓存策略，并重点分享如何实现分布式缓存，这里面有不少我在实战中踩过的坑和总结的经验。
一、缓存基础：内存缓存与策略选择
ASP.NET Core内置了IMemoryCache，这是一种进程内的内存缓存，使用起来非常简单直接。但它的局限性也很明显：当应用部署在多台服务器（Web Farm）时，每台服务器的内存缓存是独立的，数据无法共享，这会导致数据不一致的问题。
我们先来看看如何使用内存缓存，这是理解缓存概念的第一步：
// 在Startup.cs或Program.cs中注册服务（.NET 6+）
builder.Services.AddMemoryCache();
// 在控制器或服务中注入并使用
public class ProductService
{
private readonly IMemoryCache _cache;
public ProductService(IMemoryCache cache) => _cache = cache;
public async Task GetProductByIdAsync(int id)
{
// 尝试从缓存获取
if (!_cache.TryGetValue($"product_{id}", out Product product))
{
// 缓存不存在，从数据源获取
product = await _dbContext.Products.FindAsync(id);
if (product != null)
{
// 设置缓存选项并存入缓存
var cacheEntryOptions = new MemoryCacheEntryOptions()
.SetSlidingExpiration(TimeSpan.FromMinutes(10)) // 滑动过期：10分钟内被访问就续期
.SetAbsoluteExpiration(TimeSpan.FromHours(1)) // 绝对过期：最多缓存1小时
.SetPriority(CacheItemPriority.Normal);
_cache.Set($"product_{id}", product, cacheEntryOptions);
}
}
return product;
}
}踩坑提示：使用滑动过期（Sliding Expiration）时，一定要结合绝对过期（Absolute Expiration），否则一些永远被频繁访问的项可能永远不过期，导致内存无限增长（内存泄漏）。我曾在生产环境因为忘记设置绝对过期，导致服务器内存告警。
二、迈向分布式：为什么需要IDistributedCache？
当你的应用需要横向扩展，部署到多个实例时，内存缓存的短板就暴露了。想象一下，用户第一次请求落在服务器A，数据被缓存到A的内存中；下次请求负载均衡到了服务器B，B的内存中没有这个缓存，就会再次查询数据库，缓存就失效了。
这时就需要IDistributedCache接口。它抽象了分布式缓存存储，背后可以是Redis、SQL Server、NCache等，所有应用实例共享同一个缓存存储，数据一致性得以保证。它的使用模式和IMemoryCache类似，但存储的是字节数组，所以对象需要序列化。
三、实战：使用Redis作为分布式缓存
Redis是当下最流行的分布式缓存方案，性能极高，支持丰富的数据结构。下面我们一步步在ASP.NET Core中集成Redis。
第一步：安装NuGet包
dotnet add package Microsoft.Extensions.Caching.StackExchangeRedis第二步：在Program.cs中注册服务
builder.Services.AddStackExchangeRedisCache(options =>
{
// 连接字符串，生产环境应从配置中心或环境变量读取
options.Configuration = builder.Configuration.GetConnectionString("Redis");
// 可选：为所有缓存键添加前缀，避免多应用共用Redis时键冲突
options.InstanceName = "MyApp_";
});第三步：在服务中注入并使用IDistributedCache
public class DistributedProductService
{
private readonly IDistributedCache _cache;
private readonly ILogger _logger;
public DistributedProductService(IDistributedCache cache, ILogger logger)
{
_cache = cache;
_logger = logger;
}
public async Task GetProductByIdAsync(int id)
{
var cacheKey = $"product_{id}";
Product product = null;
try
{
// 1. 尝试从Redis获取字节数据
var cachedData = await _cache.GetAsync(cacheKey);
if (cachedData != null)
{
// 反序列化
var json = Encoding.UTF8.GetString(cachedData);
product = JsonSerializer.Deserialize(json);
_logger.LogInformation($"Cache hit for key: {cacheKey}");
return product;
}
}
catch (Exception ex)
{
// 关键！缓存故障不应影响核心业务流程
_logger.LogError(ex, $"Redis cache access failed for key: {cacheKey}. Falling back to database.");
// 降级策略：直接查询数据库
return await FetchFromDatabaseAsync(id);
}
// 2. 缓存未命中，查询数据库
_logger.LogInformation($"Cache miss for key: {cacheKey}");
product = await FetchFromDatabaseAsync(id);
if (product != null)
{
try
{
// 3. 将数据存入Redis
var json = JsonSerializer.Serialize(product);
var data = Encoding.UTF8.GetBytes(json);
var options = new DistributedCacheEntryOptions
{
// 设置绝对过期时间
AbsoluteExpirationRelativeToNow = TimeSpan.FromHours(2),
// 也可以设置滑动过期
SlidingExpiration = TimeSpan.FromMinutes(20)
};
await _cache.SetAsync(cacheKey, data, options);
}
catch (Exception ex)
{
// 同样，设置缓存失败只记录日志，不抛出异常
_logger.LogError(ex, $"Failed to set cache for key: {cacheKey}");
}
}
return product;
}
private async Task FetchFromDatabaseAsync(int id)
{
// 模拟数据库查询
await Task.Delay(50);
return new Product { Id = id, Name = $"Product {id}", Price = 99.99m };
}
}核心经验：请注意代码中的异常处理。这是最重要的实战经验之一。分布式缓存是外部服务，网络抖动、Redis服务重启都可能导致缓存暂时不可用。我们必须确保缓存层的故障不会导致整个应用崩溃，这就是所谓的“缓存击穿防护”和“降级策略”。当缓存访问失败时，应记录错误并优雅地回退到直接查询数据源。
四、缓存策略进阶与模式
除了基本的“读缓存-无则查库-回设缓存”（Cache-Aside）模式，还有一些高级策略：
1. 缓存穿透（Cache Penetration）：查询一个根本不存在的数据（如id=-1），每次都会击穿缓存到数据库。解决方案：将空结果也进行短时间缓存（缓存null值），或者使用布隆过滤器（Bloom Filter）在缓存层先行过滤。
// 简单方案：缓存空值
if (productFromDb == null)
{
await _cache.SetAsync(cacheKey, Encoding.UTF8.GetBytes("NULL"), new DistributedCacheEntryOptions
{
AbsoluteExpirationRelativeToNow = TimeSpan.FromMinutes(5) // 短时间缓存空值
});
return null;
}2. 缓存雪崩（Cache Avalanche）：大量缓存项在同一时刻过期，导致所有请求瞬间涌向数据库。解决方案：为缓存过期时间添加随机值，分散过期时间点。
// 在基础过期时间上增加随机分钟数
var baseExpiry = TimeSpan.FromHours(2);
var random = new Random();
var actualExpiry = baseExpiry.Add(TimeSpan.FromMinutes(random.Next(-10, 11))); // +/- 10分钟随机3. 缓存预热（Cache Warming）：在应用启动或低峰期，主动将热点数据加载到缓存中。可以在IHostedService或BackgroundService中实现。
五、性能考量与序列化选择
使用IDistributedCache时，序列化/反序列化是性能开销的一部分。除了上面演示的System.Text.Json，你也可以选择更高效的序列化器，如MessagePack或Protobuf。但需要权衡性能、可读性和兼容性。对于大多数场景，System.Text.Json已经足够优秀。
另外，对于复杂对象，可以考虑只缓存最核心、最耗时的查询结果，而不是整个领域模型对象。
总结
缓存是提升应用性能的利器，但也引入了复杂性。在ASP.NET Core中，从简单的IMemoryCache到分布式的IDistributedCache（尤其是Redis），我们需要根据应用的规模、架构和一致性要求来选择合适的策略。记住几个关键点：始终为缓存设置合理的过期时间、务必处理缓存服务故障实现优雅降级、针对缓存穿透和雪崩设计防护策略。
希望这篇结合我个人实战经验的探讨，能帮助你在项目中更得心应手地运用缓存。缓存的世界很深，还有二级缓存、缓存标签等更多高级话题，我们以后可以再聊。如果你在实现过程中遇到了其他坑，欢迎在源码库一起交流！
评论(0)