『壹』 vb.net如何實現緩存處理
首先~~需要確認的是，每次讀取花時間的問題~是在連接上還是在創建實例上。
如果是在創建實例上，需要做【單例模式】，建議所有數據創建在Mole中，並做全局變數。
Cache是一種B/S，的MVC方式。
緩存方式有很多~~~
一種是物理方式（做物理RAM內存開避空間）
一種是文件方式（做文件）
如文件方式，較常出現的如MVC的緩存，就是大概原理就是，把不經常用到（變化）的數據信息放到文件中，採用讀取文件的方式（比訪問數據快），存在指定或CurrentDir中。
如果想方便~需要追加一系列狀態標識~當訪問時，觸發變更，然後在讀取數據前，確認這個狀態是否變動，如果變動說明資料庫有變動，需要再次訪問資料庫。如果沒有變動，則讀取文件。
這種就叫緩存技術。
當然，我說的這種是比較簡單的，還是需要設計思想。
『貳』 asp.net 三層架構在業務層中如何使用Cache
利用memcahed緩存伺服器，緩存數據持久層查詢來的數據，供表示層調用
『叄』 誰做過業務邏輯層的緩存處理
你要緩存伺服器，寫個類，弄個靜態變數就可以了
『肆』 如何使用redis做mysql的緩存
大方向兩種方案：
1.腳本同步：
自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
2.業務層實現：
先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
作者：liu kelin
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『伍』 如何用redis/memcache做Mysql緩存層
1、首先明確是不是一定要上緩存，當前架構的瓶頸在哪裡，若瓶頸真是資料庫操作上，再繼續往下看。
2、明確memcached和redis的區別，到底要使用哪個。前者終究是個緩存，不可能永久保存數據（LRU機制），支持分布式，後者除了緩存的同時也支持把數據持久化到磁碟等，redis要自己去實現分布式緩存（貌似最新版本的已集成），自己去實現一致性hash。因為不知道應用場景，不好說一定要用memcache還是redis，說不定用mongodb會更好，比如在存儲日誌方面。
3、緩存量大但又不常變化的數據，比如評論。
4、思路是對的，清晰明了，讀DB前，先讀緩存，如果有直接返回，如果沒有再讀DB，然後寫入緩存層並返回。
5、考慮是否需要主從，讀寫分離，考慮是否分布式部署，考慮是否後續水平伸縮。
6、想要一勞永逸，後續維護和擴展方便，那就將現有的代碼架構優化，按你說的替換資料庫組件需要改動大量代碼，說明當前架構存在問題。可以利用現有的一些框架，比如SpringMVC，將應用層和業務層和資料庫層解耦。再上緩存之前把這些做好。
7、把讀取緩存等操作做成服務組件，對業務層提供服務，業務層對應用層提供服務。
8、保留原始資料庫組件，優化成服務組件，方便後續業務層靈活調用緩存或者是資料庫。
9、不建議一次性全量上緩存，最開始不動核心業務，可以將邊緣業務先換成緩存組件，一步步換至核心業務。
10、刷新內存，以memcached為例，新增，修改和刪除操作，一般採用lazy load的策略，即新增時只寫入資料庫，並不會馬上更新Memcached，而是等到再次讀取時才會載入到Memcached中，修改和刪除操作也是更新 資料庫，然後將Memcached中的數據標記為失效，等待下次讀取時再載入。
大方向兩種方案：
1、腳本同步：
自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
2、業務層實現：
先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
『陸』 如何使用緩存
緩存是分層次的，下面是計算機緩存山：
cpu緩存策略：
寄存器中計算數據，而數據存儲在內存中，由於cpu和內存之間的性能逐漸增大，系統設計者在cpu和內存之間插入了3層的高速緩存。高速緩存有三個層級，就是整個計算機緩存系統的一個小縮影。
『柒』 如何在service層加入redis緩存
//放入緩存註解
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
@Inherited
public@interfaceCacheable{//放入
Stringkey();//緩存key
StringfieldKey();//field值
intexpireTime()default3600;
}
//從緩存中銷毀註解
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public@interfaceCacheEvict{//銷毀
Stringkey();
String[]fieldKey();
intexpireTime()default3600;
}
Aspect類
//環繞切入
@Around(value="@annotation(com.xx.cache.annotation.Cacheable)")
publicObjectcache(ProceedingJoinPointpjp){
Objectresult=null;
Methodmethod=getMethod(pjp);
Cacheablecacheable=method.getAnnotation(Cacheable.class);
StringfieldKey=cacheable.fieldKey();
if(cacheable.fieldKey().indexOf("#")==0){//動態變數存入方式
fieldKey=parseKey(cacheable.fieldKey(),method,pjp.getArgs());
}
if(useCache){//判斷是否開啟緩存開啟緩存從緩存獲取result
//獲取方法的返回類型,讓緩存可以返回正確的類型
ClassreturnType=((MethodSignature)pjp.getSignature()).getReturnType();
//使用redis的hash進行存取，易於管理
//result=JedisUtils.hget(cacheable.key(),fieldKey,method.getReturnType());
result=JedisUtils.hget(cacheable.key(),fieldKey,returnType);
if(result==null){
try{
result=pjp.proceed();
//Assert.notNull(fieldKey);
JedisUtils.hset(cacheable.key(),fieldKey,result);
logger.debug("The"+cacheable.key()+"addtoredis,thefieldKeyis"+fieldKey);
}catch(Throwablee){
e.printStackTrace();
}
}
returnresult;
}
try{
returnpjp.proceed();
}catch(Throwablethrowable){
throwable.printStackTrace();
returnnull;
}
}
//環繞切入
@Around(value="@annotation(com.xx.cache.annotation.CacheEvict)")
publicObjectevict(ProceedingJoinPointpjp){
//和cache類似，使用Jedis.hdel()刪除緩存即可
if(useCache){//判斷是否開啟緩存
Methodmethod=getMethod(pjp);
CacheEvictcacheEvict=method.getAnnotation(CacheEvict.class);
String[]fieldKeys=cacheEvict.fieldKey();
intdeleteSuccessFlag=0;
for(StringfieldKey:fieldKeys){
if(fieldKey.indexOf("#")==0){//動態變數存入方式
Stringt=fieldKey;
fieldKey=parseKey(fieldKey,method,pjp.getArgs());
if(fieldKey==null){
logger.error("cacheevictfieldkey{}connotbenull,thatmaybecausedataconnotsync",t);
t=null;
}
}
deleteSuccessFlag+=JedisUtils.hdel(cacheEvict.key(),fieldKey==null?"":fieldKey);
logger.debug("Thereferencefieldkey:"+fieldKey+"for"+cacheEvict.key()+"hasbeendeletefromredis");
}
logger.debug("Delete"+deleteSuccessFlag+""+cacheEvict.key()+"fromredis");
}
try{
returnpjp.proceed();
}catch(Throwablee){
e.printStackTrace();
returnnull;
}
}
/**
*獲取緩存的key
*key定義在註解上，支持SPEL表達式
*
*@paramkey
*@parammethod
*@paramargs
*@return
*/
privateStringparseKey(Stringkey,Methodmethod,Object[]args){
//獲取被攔截方法參數名列表(使用Spring支持類庫)
=();
String[]paraNameArr=u.getParameterNames(method);
//使用SPEL進行key的解析
ExpressionParserparser=newSpelExpressionParser();
//SPEL上下文
=newStandardEvaluationContext();
//把方法參數放入SPEL上下文中
for(inti=0;i<paraNameArr.length;i++){
context.setVariable(paraNameArr[i],args[i]);
}
returnparser.parseExpression(key).getValue(context,String.class);
}
使用，在service調用前使用：
@Cacheable(key="biz_member",fieldKey="#id")publicMemberget(Stringid){returnsuper.get(id);}@CacheEvict(key="member",fieldKey={"#member.id","#member.account"})publicSerializablesave(Membermember){return.insert(member);}@CacheEvict(key="member",fieldKey={"#member.id","#member.account"})publicvoiddelete(Membermember){.delete(member);}
『捌』 怎麼實現redis的資料庫的緩存
大致為兩種措施：
一、腳本同步：
1、自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
2、這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
二、業務層實現：
1、先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
2、nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
『玖』 asp.net緩存要注意些什麼
asp.net性能的技巧
【IT168 技術文檔】根據經驗的總結，讓我們來看看十個能幫助你提升你的應用程序性能的經驗，我將按將它們提升效率的多少從大到小小依次說明。
一、返回多個數據集
檢查你的訪問資料庫的代碼，看是否存在著要返回多次的請求。每次往返降低了你的應用程序的每秒能夠響應請求的次數。通過在單個資料庫請求中返回多個結果集，可以減少與資料庫通信的時間，使你的系統具有擴展性，也可以減少資料庫伺服器響應請求的工作量。
如果你是用動態的SQL語句來返回多個數據集，那我建議你用存儲過程來替代動態的SQL語句。是否把業務邏輯寫到存儲過程中，這個有點爭議。但是我認為，把業務邏輯寫到存儲過程裡面可以限制返回結果集的大小，減小網路數據的流量，在邏輯層也不用在過濾數據，這是一個好事情。
用SqlCommand對象的ExecuteReader方法返回一個強類型的業務對象，再調用NextResult方法來移動數據集指針來定位數據集。示例一演示了一個返回多個ArrayList強類型對象的例子。只從資料庫中返回你需要的數據可以大大的減小你的伺服器所耗用的內存。
二、對數據進行分頁
ASP.NET的DataGrid有一個非常有用的功能：分頁。如果DataGrid允許分頁，在某一時刻它只下載某一頁的數據，另外，它有一個數據分頁的瀏覽導航欄，它讓你可以選擇瀏覽某一頁，而且每次只下載一頁的數據。
但是它有一個小小的缺點，就是你必須把所有的數據都綁定到DataGrid中。也就是說，你的數據層必須返回所有的數據，然後DataGrid再根據當前頁過濾出當前頁所需要的數據顯示出來。如果有一個一萬條記錄的結果集要用DataGrid進行分頁，假設DataGrid每頁只顯示25條數據，那就意味著每次請求都有9975條數據都是要丟棄的。每次請求都要返回這么大的數據集，對應用程序的性能影響是非常大的。
一個好的解決方案是寫一個分頁的存儲過程，例子2是一個用於對Northwind資料庫orders表的分頁存儲過程。你只需要傳當前頁碼，每頁顯示的條數兩個參數進來，存儲過程會返回相應的結果。
在伺服器端，我專門寫了一個分頁的控制項來處理數據的分頁，在這里，我用了第一個方法，在一個存儲過程裡面返回了兩個結果集：數據記錄總數和要求的結果集。
返回的記錄總數取決於要執行查詢，例如，一個where條件可以限制返回的結果集的大小。因為在分頁界面中必須要根據數據集記錄的大小來計算總的頁數，所以必須要返回結果集的記錄數。例如，如果一共有1000000條記錄，如果用where條件就可以過濾成只返回1000條記錄，存儲過程的分頁邏輯應該知道返回那些需要顯示的數據。
三、連接池
用TCP來連接你的應用程序與資料庫是一件昂貴的事情（很費時的事情），微軟的開發者可以通過用連接池來反復的使用資料庫的連接。比起每次請求都用TCP來連一次資料庫，連接池只有在不存在有效的連接時才新建一個TCP連接。當關閉一個連接的時候，它會被放到池中，它仍然會保持與資料庫的連接，這樣就可以減少與資料庫的TCP連接次數。
當然，你要注意那些忘記關的連接，你應在每次用完連接後馬上關閉它。我要強調的是：無論什麼人說.NET Framework中的GC(垃圾收集器)總會在你用完連接對象後調用連接對象的Close或者Dispose方法顯式的關閉你的連接。不要期望CLR會在你想像的時間內關掉連接，雖然CLR最終都要銷毀對象和關閉邊接，但是我們並不能確定它到底會在什麼時候做這些事情。
要用連接池優化，有兩條規則，第一，打開連接，處理數據，然後關閉連接。如果你必須在每次請求中多次打開或關閉連接，這好過一直打開一個邊接，然後把它傳到各個方法中。第二，用相同的連接字元串（或者用相同的用戶標識，當你用集成認證的時候）。如果你沒有用相同的連接字元串，如你用基於登錄用戶的連接字元串，這將不能利用連接池的優化功能。如果你用的是集成的論證，因為用戶很多，所以你也不能充分利用連接池的優化功能。.NET CLR提供了一個數據性能計數器，它在我們需要跟蹤程序性能特性的時候非常有用，當然也包括連接池的跟蹤了。
無論你的應用程序什麼時候要連在另一台機子的資源，如資料庫，你都應該重點優化你連資源所花的時間，接收和發送數據的時間，以及往返回之間的次數。優化你的應用程序中的每一個處理點（process hop），它是提高你的應用的性能的出發點。
應用程序層包含與數據層連接，傳送數據到相應的類的實例以及業務處理的邏輯。例如，在Community Server中，要組裝一個Forums或者Threads集合，然後應用業務邏輯，如授權，更重要的，這里要完成緩存邏輯。
四、 ASP.NET緩存API
在寫應用程序之前,你要做的第一件事是讓應用程序最大化的利用ASP.NET的緩存功能。
如果你的組件是要在Asp.net應用程序中運行，你只要把System.Web.dll引用到你的項目中就可以了。然後用HttpRuntime.Cache屬性就可訪問Cache了（也可以通過Page.Cache或HttpContext.Cache訪問）。
有以下幾條緩存數據的規則。第一，數據可能會被頻繁的被使用，這種數據可以緩存。第二，數據的訪問頻率非常高，或者一個數據的訪問頻率不高，但是它的生存周期很長，這樣的數據最好也緩存起來。第三是一個常常被忽略的問題，有時候我們緩存了太多數據，通常在一台X86的機子上，如果你要緩存的數據超過800M的話，就會出現內存溢出的錯誤。所以說緩存是有限的。換名話說，你應該估計緩存集的大小，把緩存集的大小限制在10以內，否則它可能會出問題。在Asp.net中，如果緩存過大的話也會報內存溢出錯誤，特別是如果緩存大的DataSet對象的時候。
這里有幾個你必須了解的重要的緩存機制。首先是緩存實現了「最近使用」原則（ a least-recently-used algorithm），當緩存少的時候，它會自動的強制清除那些無用的緩存。其次 「條件依賴」強制清除原則（expiration dependencies），條件可以是時間，關鍵字和文件。以時間作為條件是最常用的。在asp.net2.0中增加一更強的條件，就是資料庫條件。當資料庫中的數據發生變化時，就會強制清除緩存。要更深入的了解資料庫條件依賴請看Dino Esposito 在MSDN雜志2004年七月刊的Cutting Edge專欄文章。
五、 預請求緩存
在前面，我提到過即使我們只對某些地方作了一個小小的性能改進也可以獲得大的性能提升，我非常喜歡用預請求緩存來提升程序的性能。
雖然Cache API設計成用來保存某段時間的數據，而預請求緩存只是保存某個時期的某個請求的內容。如果某個請求的訪問頻率高，而且這個請求只需要提取，應用，修改或者更新數據一次。那麼就可以預緩存該請求。我們舉個例子來說明。
在CS的論壇應用程序中，每一個頁面的伺服器控制項都要求得到用於決定它的皮膚（skin）的自定義的數據，以決定用哪個樣式表及其它的一些個性化的東西。這裡面的某些數據可能要長時間的保存，有些時間則不然，如控制項的skin數據，它只需要應用一次，而後就可以一直使用。
要實現預請求緩存，用Asp.net 的HttpContext類，HttpContext類的實例在每一個請求中創建，在請求期間的任何地方都可以通過HttpContext.Current屬性訪問。HttpContext類有一個Items集合屬性，在請求期間所有的對象和數據都被添加到這個集合中緩存起來。和你用Cache緩存訪問頻率高數據一樣，你可以用HttpContext.Items緩存那些每個請求都要用到的基礎數據。它背後的邏輯很簡單：我們向HttpContext.Items中添加一個數據，然後再從它裡面讀出數據。
『拾』 asp.net 三層架構緩存問題
你好.
可以放在業務層進行緩存.
根據職責分配原則:
數據層只需要完成數據操作就可以,不適合緩存.
界面層只需要顯示和交互,也不適合緩存.
當然你也可以增加一個層,專門做緩存功能.業務層去調用緩存層.
下面就是關鍵問題:當數據緩存了的話怎麼在更新之後讀取出來是最新的?
可以在業務層對數據做了:"修改","刪除"操作之後,主動通知緩存層去更新緩存.
按這個思路去實現可能代碼復雜些,但思路應該是可行的.
祝好!