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Cache
此章节介绍如何使用服务端的Cache缓存
面对开发人员使用数据库在操作数据时，一般会使用查询、删除、更新等Sql语句操作数据库；使用开发时间长又不免方便，对于游戏需要频繁读取和更新数据的需求，性能上又满意；那有没有更好的方案呢？这里给大家介绍一种NoSql的Redis内存数据库，它提供高读写的IO性能，可以满足我们的需求。
在Redis内存数据库基础上，为了更好的使用和性能，在服务器端增加一层缓存访问层（CacheStruct），有区分ShareCacheStruct和PersonalCacheStruct两种方式访问缓存数据（下面会介绍），对于常用的数据在第一次使用后，它会存留在内存中，一定时间内（24h）未使用则会自动移除，再次使用时会再次加载；在数据的增加、修改和删除操作上，使用CacheStruct对象来增加、修改和删除数据，它会监听数据的变动，采用异步的方式自动更新到Redis内存数据库中（更新间隔100ms）；不需要关心与数据库或Redis内存数据库的交互。
游戏数值类型的配置数据，变动比较小，不需要在程序里对它修改，是只读类型的；此类数据可以使用SQL或MySql数据库存储，CacheStruct可以针对此类数据也可以缓存，提高读取性能；有修改时，可以重载数据。
注意：Redis内存数据库使用
- 为了读取性能，它的数据也是在内存中的，不能随意关闭Redis内存数据库,需要等待它自动备份或手动备份后，才可关闭，否则数据会丢失；
- 打开Redis.conf配置文件，搜索“save”配置项可查看它数据的同步频率配置；
- “dbfilename”配置项是它的存储磁盘文件，用于备份或数据恢复, 需要自己手动备份；
它提供数据加载，数据重载，数据卸载，缓存查找，缓存修改删除等功能。
存储方式使用静态的字典模型，数据以结构化的实体对象Entity放入字典模型。
缓存结构:
缓存池(
缓存容器(
缓存项[
实体对象 |
字典对象 |
队列对象 |
]
)
)
接下来介绍各个结构
1 缓存池（CachePool）结构如下：(实体类名:表示Entity的完整类名)
字典主键 | 字典值项
----------------------
实体类名 | 缓存容器
----------------------
2 缓存容器（CacheContainer）结构也是一个字典模型，有Entity、Dictionary和Queue几种类型存储。
实体主键：表示Entity的属性有带“EntityField（true）"标记的主键值。
- Entity类型存储：它用于公有的ShareEntity实体模型存储，使用ShareCacheStruct缓存访问
字典主键 | 字典值项
----------------------
实体主键 | 缓存项
----------------------
- Dictionary类型存储：它用于私有的BaseEntity实体模型存储,PersonalId表示数据的所属者ID是Entity的GetIdentity方法返回值，可以使用UserID作为所属者ID，使用PersonalCacheStruct缓存访问
字典主键 | 字典值项
----------------------
PersonalId | 缓存项
----------------------
- Queue类型存储：它用于存储一组Entity对象列表，缓存访问需要继承BaseCacheStruct基类扩展
字典主键 | 字典值项
----------------------
队列主键 | 缓存项
----------------------
3 缓存项（CacheItemSet）
-
如果是Entity类型存储：存储Entity对象的值
-
如果是Dictionary类型存储：值也是一个字典模型，如下
字典主键 | 字典值项
----------------------
实体主键 | Entity
----------------------
- 如果是Queue类型存储：值是一个队列模型，如下
Queue项
----------------------
Entity1
Entity2
...
EntityN
----------------------
缓存结构特点:
- Entity结构：一般常用于Key/Value字典取值，查找速度快，加载数据时只能全部一起加载，过期时则全部一起移除；
- Dictionary结构：针对一类或一组数据的存储方式，结构是字典的字典，查找同一类的数据速度快，加载数据时可以只加载同一类的数据标识ID的数据，过期时只会移除这一类数据，非常适用于存储玩家的数据，以玩家的ID归类；
- Queue结构：用于存储一组数据，查找速度比较慢；
缓存使用Redis内存数据库为主要存储，监听对实体数据的变动操作放入消息队列等待同步处理，再由线程间隔100ms处理保存到到Redis内存数据库。
当然也支持可选配置的方式存储在SQL或MySql数据库，由于数据库的写入性能差，增加一个同步等待消息队列，间隔5分钟同步一次，如果当中有相同的实体多次操作，同步时只会被执行一次，可以减少更新的频率提供更高的性能。
操作使用缓存的类它不存储缓存数据，只提供操作方法，缓存数据存储在缓存池CachePool对象中，操作缓存分为以下几种：
- ShareCacheStruct：访问实体模型使用ShareEntity定义的实体对象；
- PersonalCacheStruct：访问实体模型使用BaseEntity定义的实体对象；
提示:历史版本使用的操作类
- ConfigCacheSet：早期版本使用访问ShareEntity实体操作类，可以使用此
ShareCacheStruct类替换；- GameDataCacheSet：早期版本使用访问BaseEntity实体操作类，可以使用此
PersonalCacheStruct类替换；
提供的常用方法：
| 方法 | 描述
| :------------ |:---------------|
| bool Add(Entity) | 增加到缓存中，且自动同步Redis存储，如果存在不增加并返回false |
| bool AddOrUpdate(Entity) | 增加到缓存，存在则更新，且自动同步Redis存储 |
| bool Delete(Entity) | 从缓存中删除实体，并同步到Redis |
| bool RemoveCache(Entity) | 从缓存中删除实体, 但不同步 |
| void Foreach(Func<string, T, bool>) | 遍历字典数据，参数是Lamda表达式，第一个参数是主键，第二个参数是实体值，最后是返回值，如果返回false则中断遍历 |
| Entity FindKey(Keys) | 通过实体的主键进行查找，以字典Key的方式取值，时间复杂度(1) |
| Entity Find(Predicate<T>) | 通过Lamda表达式条件匹配查找，取满足条件的第一个，时间复杂度(n) |
| List<Entity> FindAll(Predicate<T>, bool) | 获取所有或通过Lamda表达式条件匹配的数据，参数ture表示以实体主键排序后的结果列表 |
使用示例:
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提供的常用方法：
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