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——
- 优先从内存取（速度最快）
- 内存没有再查Redis（速度中等）
- 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：
// 伪代码：噩梦般的多层继承
class MemoryThenRedisThenFileCache extends FileCache {
// 要重写所有方法...
}
而装饰器模式就像俄罗斯套娃：
// 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：
- 灵活组合：随时换缓存顺序，比如把Redis放最外层
- 代码干净：每个类只关注自己的缓存逻辑
- 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：
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
$cache->set('user_123', '张三'); // 同时更新所有缓存层
实际效果对比
| 场景 | 无缓存 | 单层缓存 | 三层缓存 |
|---|---|---|---|
| 读取速度 | 1.2s | 0.3s | 0.05ms |
| 数据库压力 | 100% | 30% | \<5% |
| 服务重启后 | 正常 | 缓存失效 | 仍有文件缓存兜底 |
为什么推荐这个设计？
像搭积木一样简单
随时增删缓存层，比如临时去掉Redis：$cache = new Decorators\MemoryCache( // 第一层：内存 new Decorators\FileCache( // 第二层：文件 $dbSource, // 第三层：数据库（用户自定义） '[文件]缓存文件夹路径', '[文件]缓存时长(秒)' ), '[内存]缓存时长(秒)', '[内存]缓存数量(防止内存溢出)' );安全有保障
- 文件缓存自动加锁防止冲突
- Redis自动重连机制
- 内存缓存限制最大条目数
看得见的效果
内存缓存自带统计面板：print_r($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！
