为什么要做多层缓存?

想象这样一个场景:你的PHP应用每次访问数据库都要花1秒钟,用户抱怨页面加载太慢。这时候你会想到加缓存——但只用一层缓存够吗?

比如:

  • 内存缓存虽然快,但重启服务数据就没了
  • Redis缓存能持久化,但网络请求也有开销
  • 文件缓存最可靠,但磁盘读写速度有限

多层缓存的思路很简单
把最快的缓存放在最前面,就像快递柜一样——

  1. 优先从内存取(速度最快)
  2. 内存没有再查Redis(速度中等)
  3. Redis没有最后查文件或数据库(速度最慢但最可靠)

这样既能减少对慢速存储的访问,又能保证数据最终可用性


为什么选择装饰器模式?

假设我们要实现这样的调用链:
内存缓存 → Redis缓存 → 文件缓存 → 数据库

如果用传统继承方式:

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// 伪代码:噩梦般的多层继承
class MemoryThenRedisThenFileCache extends FileCache {
// 要重写所有方法...
}

装饰器模式就像俄罗斯套娃:

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// 真实使用示例:自由组合
$cache = new MemoryCache(
new RedisCache(
new FileCache(
new DatabaseSource()
),
[
'host' => '127.0.0.1'
'port' => 6379,
'password' => null,
'ttl' => 3600
]
),
300
1024
);

三大优势

  1. 灵活组合:随时换缓存顺序,比如把Redis放最外层
  2. 代码干净:每个类只关注自己的缓存逻辑
  3. 易于扩展:新增缓存类型只需写一个新类

怎么用?三行代码搞定

该模块已经在我PHP的常用工具库中实现,可以通过composer集成到项目 点击查看GitHub与文档

可以通过该命令安装: composer require hejunjie/tools

假设已经安装了这个composer包:

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use Hejunjie\Tools\Cache\Decorators;
// 1. 创建基础数据源(比如数据库查询类)
$dbSource = new DatabaseSource();

// 2. 像套娃一样包裹缓存层
$cache = new Decorators\MemoryCache( // 第一层:内存
new Decorators\RedisCache( // 第二层:Redis - 未安装 redis 则去掉该层
new Decorators\FileCache( // 第三层:文件
$dbSource, // 第四层:数据库(用户自定义)
'[文件]缓存文件夹路径',
'[文件]缓存时长(秒)'
),
'[redis]配置'
'[redis]前缀'
'[redis]是否持久化链接'
),
'[内存]缓存时长(秒)',
'[内存]缓存数量(防止内存溢出)'
);

// 3. 无感知使用(自动走缓存链)
$data = $cache->get('user_123'); // 自动按 内存 → Redis → 文件 → 数据库 顺序查找,找到后立即返回不继续向后调用;返回时根据查找顺序倒序返回并自动存储

$cache->set('user_123', '张三'); // 同时更新所有缓存层

实际效果对比

场景 无缓存 单层缓存 三层缓存
读取速度 1.2s 0.3s 0.05ms
数据库压力 100% 30% <5%
服务重启后 正常 缓存失效 仍有文件缓存兜底

为什么推荐这个设计?

  1. 像搭积木一样简单
    随时增删缓存层,比如临时去掉Redis:

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    $cache = new Decorators\MemoryCache(           // 第一层:内存
    new Decorators\FileCache( // 第二层:文件
    $dbSource, // 第三层:数据库(用户自定义)
    '[文件]缓存文件夹路径',
    '[文件]缓存时长(秒)'
    ),
    '[内存]缓存时长(秒)',
    '[内存]缓存数量(防止内存溢出)'
    );
  2. 安全有保障

    • 文件缓存自动加锁防止冲突
    • Redis自动重连机制
    • 内存缓存限制最大条目数
  3. 看得见的效果
    内存缓存自带统计面板:

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    print_r($cache->getStats());
    /* 输出:
    [
    'hits' => 2953, // 命中次数
    'misses' => 47, // 未命中次数
    'hit_rate' => 0.984, // 命中率98.4%
    'items' => 1024 // 当前缓存条目
    ]
    */

适合什么场景?

  • 高频读取的数据(如商品信息)
  • 需要快速响应的API接口
  • 数据库压力大的系统
  • 希望服务重启后快速恢复

总结

通过装饰器模式实现多层缓存,就像给应用穿上了多层保暖衣:

  • 内层(内存) :最贴身,响应最快
  • 中层(Redis) :保持温度,持久化
  • 外层(文件) :防风防雪,绝对可靠

这种设计用简单的代码实现了灵活高效的缓存策略,下次当你遇到性能瓶颈时,不妨试试这种”套娃式”的解决方案吧!