時間過得飛快，距離上次升級改進GWA2吉娃兔🐇已經又三個月過去了。GWA2吉娃兔🐇升级模板引擎子系统（ https://ufqi.com/blog/gwa2-updt-template-engine/ ）。這期間，GWA2一直在進行細微改進升級，這次記錄的是改進較大的一個地方，對内置Built-in的緩存模塊進行了再次優化。其中的細節和思考值得分享，備忘於此。
GWA2吉娃兔🐇自相應體系創建以來，花了大量的時間和精力持續不斷地推進創建“更好的下一個版本”。關於緩存相關的改進，有記錄可以見于“GWA2-Java built-in cache with connection pool design/带连接池的缓存流程设计（ https://ufqi.com/blog/gwa2-java-built-in-cache-with-pool-flowchat/ ）”、“-GWA2 更新缓存调用built-in cache方法（ https://ufqi.com/blog/gwa2-built-in-cache/ ）”。
圖1. GWA2吉娃兔内置緩存機制
這些努力都是希望基於GWA2的應用系統跑得快些，再快些！待到進行到某種極緻的狀態時，往往面臨的是某種權衡和取捨。比如緩存功能，如果訪問速度更快，則預期的緩存時間越長，更新頻次越低。而對於某些改動，又需要立即更新，這就需要做出某種平衡和不同優先級的考慮。有些系統可以允許緩存一定時間再將改動提到到前端系統，有些系統則對實時性要求較高，不允許有片刻的緩存。
這樣總體考慮，大致是三種情況：1）全部用緩存，數據更新及時性次級考慮，2）全部不用緩存數據即時更新，系統效能次級考慮，3）部分查詢用緩存，平衡系統效能和數據及時性。
gMIS吉密斯 ( https://ufqi.com/dev/gmis/ ) 作爲 GWA2吉娃兔的一個應用實例，就是使用3）方式，部分查詢使用緩存，另外一部分完全不使用緩存，這樣在系統效能和數據及時性之間做tradeoff. 比如gMIS管理所訪問的當前數據表不使用緩存，數據及時性得到保證，而一些公共菜單、權限檢查等則使用了緩存，更新無法立即生效，需等待一個緩存失效的周期。
有沒有一種機制將這種實時性區分開來（第4種情況：全部使用緩存而又能保證數據的及時性， 既….又….?）？儅允許緩存時，使用默認的緩存機制，將數據緩存起來，以此來提升系統響應速度；儅需要實時性時，則立即進行相關數據的更新。經過一番探索，我們采用事件驅動機制，增加了對這些設想的工程實現。其大致思路時，儅用戶發起對系統的寫入、更新操作時，在更新系統對象狀態時，即刻觸發對緩存的更新，從而實現了按需更新想要緩存的目標，讓緩存數據與系統對象真實狀態保持高度一致性、同步性。這些改進包括如下兩個地方。
1. 改進頂級類 inc/WebApp,rmBy 方法的實現
改造之前，inc/WebApp.rmBy 的操作只支持針對數據庫接口的刪除操作。這次改進之後，inc/WebApp.rmBy 將支持形如 “cache:keyString” 的參數定義，儅接收到這樣的參數時，觸發對相應的緩存的刪除。
緩存刪除操作通過 inc/Cachea 接管后效用相應的緩存驅動，進而實現對緩存的刪除、更新操作。也即，通過改進 inc/WebApp.rmBy , 調用 inc/WebApp.writeObject , 通過寫入一個沒有緩存值的對象來發起對當前緩存的更新。這一流程中數據的流轉大致如下。
…. –> mod/ObjectInstance.setBy(execBy) –> inc/WebApp.rmBy
–> inc/WebApp.writeObject –> inc/Cachea.rm
–> inc/Memcached.rm –> …
圖2. GWA2 緩存刪除操作
相應地，不但可以在 inc/WebApp 中通過 rmBy(“cache:keyString”) 的形式調用針對緩存的清理，也可以在任何繼承或實現了 inc/WebApp 的類中調用該方法，實現對緩存的更精準的控制。比如通過圖2. 實現了對單條數據記錄字段級的更新時同步更新緩存的操作，如果針對一個具有多條數據集的操作，該如何同步進行緩存更新操作？
顯然地，需要在控制器中，顯示地調用 mod/ObjectInstance.rmBy(“cache:keyString”) 的方法來清空所涉及到的緩存對象。這是超出内置緩存的範疇，需要具體問題具體分析進行，尤其是每個cache的key不同時，如果有多條cache需求更新，還需要多次調用 rmBy(“cache:anotherKeyString”) .
2. 優化更新操作時觸發緩存操作
在此之前，按圖1.的標志，内置緩存只在數據對象讀取時發生作用，也即在 inc/WebApp.getBy/execBy 時生效，對於寫入、更新操作 inc/WebApp.setBy/execBy 時，無需調用相應的緩存功能模塊，因爲寫入數據無需進行緩存。
帶上開篇提到的問題，儅我們需要在寫入、更新操作時進行緩存更新時，采用事件驅動模式進行相應操作時，需要在寫入、更新操作 inc/WebApp.setBy/execBy 考慮一下緩存。只不過這時候考慮緩存，不是寫入緩存，而是也同步“更新緩存”。具體的改進包括如下兩項。
2.1. 改進 inc/WebApp.setBy
inc/WebApp.setBy 此前的方法中，支持第三個參數 HashMap args 形式，其主要功能是考慮需要寫入非數據庫時的需求。比如寫入緩存系統，寫入文件系統等，儅有這些發生時，需求被進一步地前傳給 inc/writeObject .
接著這個可擴展的機制，我們可以在寫入數據庫時，也通過 args 帶入需要更新的緩存keyString, 儅完成了相應的寫入數據庫的操作時，相應地發起對緩存的更新操作。其流程與圖2.描述相同。
2.2. 改進 inc/WebApp.execBy
inc/WebApp.execBy 的情況稍微複雜一些。在目前的設計中，inc/WebApp.execBy 是為了滿足一些特定的SQL查詢語句，儅我們無法通過 getBy/setBy 實現目標SQL查詢時，execBy 就被排上用場。他甚至可以替代 getBy/setBy （ 在某些GWA2的新手，或者簡單應用中，開發者甚至只用這一種方法即可完成與數據庫的全部讀寫操作 ） ，因而需要考慮 execBy 的讀取和寫入兩種情況。
儅 execBy 執行讀取操作時，其第三個參數 HashMap args 本身就帶有 cache keyString 的參數，意在用於儅讀取成功時，通過這個cache keyString 將查詢結果緩存起來，下次再有類似查詢時，優先主動使用緩存數據。這也是 圖1. 我們的内置緩存的運行機制。
現在我們需要更多地考慮一層，儅 execBy 執行寫入、更新操作時，儅完成相應的操作后，需要進一步地考察 args 中的 cache keyString 參數，如果給定了相應的cache keyString，則我們認爲這是需要同步觸發更新緩存的操作，於是就進一步地呼叫 inc/WebApp.rm(“cache:keyString”) , 同步完成對緩存的更新。
只是，這裏如果是通過 execBy 發起對非數據庫的操作呢？ 比如，通過 execBy 發起對 緩存系統，文件系統的操作呢？ 目前還沒有這方面的需求，不過的確是需要再考慮的事情。@todo .
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