IOS Cache设计
Cache的设计是个基础计算机理论，也是程序员的重要基本功之一。Cache几乎无处不在，CPU的L1 L2 Cache，iOS系统的clean page和dirty page机制，HTTP的tag机制等，这些背后都是Cache设计思想的应用。
为什么需要Cache
Cache的目的是为了追求更高的速度体验，Cache的源头是两种数据读取方式在成本和性能上的差异。
在开始着手设计Cache之前，需要先理清数据存储的媒介。作为客户端开发人员来说，我们所关注的数据存储方式也有不少种：
- 数据最开始是存储在Server上，这些数据需要通过网络请求获取。
- 从Server获取数据时，会经过各种中间网络节点（比如代理），这些节点有时会缓存我们的数据。
- 把数据下载到本地之后，我们会在本地disk缓存一份，这样或许不用每次都重新去服务器请求。
- 存到disk之后，数据的存储方式会影响到读取的速度，以B+ Tree存储的sqlite就比直接序列化NSArray到文件之中要快不少。
- App启动时，系统会将从Server下载到的数据，从disk加载到memory，memory的读写性能比disk要快很多。
- 到了Memory中，不同的数据结构存储方式也会存在速度上的差异。用NSDictionary（hash表）形式存储读数据，写性能都比Array好，但space开销更大。虽说memory的读写性能比disk都高了很多，但在大集合类数据操作的时候有时也会遇到瓶颈。
- 比Memory更快的还有Register，L1，L2，只不过对于iOS App开发来说，很少深入到这一层面的优化。
上面所说的每一个环节，都存在性能和成本上的差别，Server的数据自然是最及时最准确的，但一个App要以NSArray的形式获取到Server的数据，中间要经过「漫长」的过程，可以说每一步中都存在cache的设计思想。
对于Cache的理解和实践，前提是我们对于存储媒介，和不同数据结构差异，有比较深入的掌握。
我们大部分App的性能优化，如果涉及到Cache，一般都是在Memory这一媒介上做处理。将需要从Disk中，或者通过CPU复杂计算才能获取的数据，通过合理的数据结构存储在Memory中，就能解决我们App开发里，绝大部分的Cache需求了。这一层面的Cache设计也有着不同的姿势，先来看看简单可用型。
简单可用型Cache
得益于Foundation中NSDictionary的封装，我们可以用hash表这种数据结构来实现一个简单可用的cache机制，先来看一个实例：
- (NSString*)getFormmatedPhoneNumber:(NSNumber*)phone
{
if(phone == nil)
{
return nil;
}
return [PhoneFormatLib formatPhoneNumber:phone]; //CPU费时操作
}
这是个简单的格式化手机号码的函数，其中 formatPhoneNumber 函数是个CPU Intensive的调用，而且在业务场景中针对同一个手机号码，需要经常性的获取格式化之后的NSString，如果每次都重复计算显然是对CPU资源的浪费，而且性能也不好。我们可以加个简单的Cache来优化：
static NSMutableDictionary* gPhoneCache = nil;
- (NSString*)getFormmatedPhoneNumber:(NSNumber*)phone
{
if(phone == nil)
{
return nil;
}
NSString* phoneNumberStr = nil;
[_phoneLock lock];
if(gPhoneCache == nil)
{
gPhoneCache = @{}.mutableCopy;
}
phoneNumberStr = [gPhoneCache objectForKey:phone];
if (phoneNumberStr == nil) {
phoneNumberStr = [PhoneFormatLib formatPhoneNumber:phone];
[gPhoneCache setObject:phoneNumberStr forKey:phone];
}
[_phoneLock unlock];
return phoneNumberStr;
}
通过引入NSMutableDictionary，就避免了每次都需要重复调用 formatPhoneNumber 的问题，so easy就完成了一个快速的cache设计，马上就可以提交给测试，把优化成果甩产品经理脸上，这归功于hash表O(1)的时间复杂度。内存空间会多消耗一些，不过对于小量的数据影响比较小，现代的hash表不会一开始就分配大量的空间，而是随着数据的增加而逐渐扩容。
这种简单可用型的Cache设计，最大的问题在于，代码过于零散且不可控。小量且分散的cache设计几乎等同于挖坑，在你设计cache的时候可能数据量还小，但后面维护的时候，业务改变的时候，谁也不能保证这块内存的开销依然可以忽略不计。而且这种内存方面的损耗很难察觉，巧妙的隐蔽在某个.m文件中，到后期想控制整个App的内存开销时，会感觉到处都有坑，无从下手。你可能也发现了，上面这段Cache代码没有释放Cache的地方。
所有对我们整个App有副作用的代码都需要被集中管理，要能从架构的层面去理解和定位。怎么去定义副作用呢？可以抽象成一种「写操作」，往Cache中添加新的记录就是写操作，这种写操作的副作用是额外的内存开销，Cache的本质是以空间换时间，这空间损耗就是我们的副作用，一个副作用会引发其他更多的副作用，理清这些副作用往往需要反复查阅大量的代码。更好的办法是，一开始就把有副作用的代码集中管理。
优雅可控型Cache
避免Cache代码散乱放置的做法是，设计一个优雅可控的Cache模块。一个App中，可能会有各种各样的数据需要Cache，phoneNumberCache，avatarCache，spaceshipCache等等，我们需要有个源头来追踪这些cache，直观的做法是通过工厂类来生成和持有这些各式各样的cache：
//CacheFactory.h @interface CacheFactory : NSObject + (instancetype)sharedInstance; - (id<MyCacheProtocol>)getPhoneNumberCache; - (void)clearPhoneNumberCache; - (id<MyCacheProtocol>)getAvatarCache; - (void)clearAvatarCache; @end
这样当我们需要评估各种Cache对整个App内存开销的影响之时，只需要从CacheFactory代码着手即可，调试起来也有迹可循，其他工程师接手你的代码也会感激涕零的。
通过protocol的方式，将cache的声明和实现想分离，这也是个好习惯。cache的另一个重要知识点是cache的淘汰策略，不同的策略表现也不一样，FIFO，LRU，2Queues等等，现在有不少成熟的第三方cache框架可以使用，系统也提供了淘汰策略不明确的NSCache，如果没有动手写过任何cache淘汰策略，我还是建议大家自己动手试着做一个，至少要读一下相关的实现源码，了解这些淘汰策略很有必要，在做一些深度优化的时候需要因地制宜来做决定。
cache的使用要有收有放，不能只创建不释放，事实上，所有涉及到data的操作都要考虑data的生命周期。我们做业务的时候，多是以Controller为基础单位，有些场景下，一个Controller在退出之后被再次进入的可能性就非常之低了，适时的清理cache会让我们App的整体表现更好。
Immutable Cache
Cache中存放的是啥？是Data。说到Data，就不得不提peak君最爱啰嗦的”Immutability(不可变性)”了，Immutability和我们代码的稳定性有着极大的关系，大到就像「房间里的大象」，很重要也容易被忽视。
在实践Immutability的时候，需要先将Data做分类，再去区分每一种类型Data如何去实施不可变性。做Data分类最重要的是分清楚值类型和引用类型的差别。传值的时候传递的是新的内存拷贝，所以值类型大多是安全的，传指针的时候传递的是同一块共享内存空间，这也是指针之所以危险的一大原因。bool，Int，long等等这些primitive type都是值类型，可以放心的传递，而对象类型往往是以指针的形式在传递，需要特别的注意，我们一般通过copy的方式（生成新的内存拷贝）来传递。这也是为什么Swift中将很多原先在Objective C中基础类变为值类型的原因，强化Immutability，让我们的代码更加安全。
我们看下不同类型的数据在Cache中的读写操作。
值类型-读
值类型可以安心返回：
- (int)spaceshipCount
{
//...
return _shipCount;
}
值类型-写
值类型也可以安全的写：
- (void)setSpaceshipCount:(int)count
{
_shipCount = count;
}
对象类型-读
指针类型需要生成新拷贝：
- (User*)luckyUser
{
//...
return [_luckyUser copy];
}
对象类的copy方法需要我们手动实现NSCopying protocol，开发的初期虽然显得繁琐了些，但后期的回报很大。而且这里的copy必须是deep copy，User中的每一个被持有的property都需要递归copy。
对象类型-写
对象类型写操作的危险之处在于函数的入参，入参也是对象类型的话，传入的是一个共享的引用：
- (void)setLuckyUser:(User*)user
{
//...
_luckyUser = [user copy];
}
集合类型-读
集合类也需要copy，是bug和crash的重灾区：
- (NSArray*)hotDishes
{
//...
return [_hotDishes copy];
}
集合类型-写
- (void)setHotDishes:(NSArray*)dishes
{
//...
_hotDishes = [dished copy];
}
看到这里，大家可能也发现了，其实原则也比较简单，只要保证业务模块从Cache中获取的数据都是独立的copy，就能避免数据共享带来的各种隐患。Cache模块有点类似函数式编程中的纯函数，既不依赖于外部的状态，也不会修改外部的状态，重点处理每一个函数调用的input（入参）和output（返回值）即可。
多线程安全
Cache多线程安全的重点在于对集合类的处理，Cache本身多数时候都是在管理数据的集合。需要特别注意的是NSString其实也应该归到集合类，从数据读写和多线程安全方面看，NSString和NSArray在很多方面表现都是一致的。一些成熟的第三方Cache库已经替我们处理好了多线程安全的问题，如果是自己造的轮子，尤其要注意保证读写都是原子操作，至于如何使用锁，相关的文章分享已经很多了，此处不做赘述了。
总结
了解Cache关键在于明白其背后的设计思想，进而能对我们App的行为有更全面的掌握，能明白每一个业务流程背后对数据处理的瓶颈在哪。随着代码越写越多，业务越来越复杂，今天或明天，我们总要遇到需要应用Cache设计的时候。
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