FusionCache中Size默认值变更的技术解析
2025-06-28 14:47:02作者:仰钰奇
背景介绍
FusionCache是一个高性能的缓存库,在最新发布的1.0版本中对缓存条目大小(Size)的默认处理方式进行了重要变更。这个变更影响了使用MemoryCache并设置了SizeLimit的场景下的缓存行为。
变更内容
在0.26.0版本中,FusionCacheGlobalDefaults.EntryOptionsSize的默认值为1,这意味着:
- 每个缓存条目默认会被赋予大小为1的权重
- 当MemoryCache设置了SizeLimit时,系统会自动使用这个默认值
而在1.0.0版本中,这个默认值变更为null,导致:
- 开发者必须显式指定每个缓存条目的大小
- 未指定大小时会抛出"Cache entry must specify a value for Size when SizeLimit is set"异常
变更原因
这一变更是有意为之的设计决策,主要基于以下考虑:
- 更明确的行为:强制开发者思考并显式指定缓存条目大小,避免隐式行为
- 更精确的控制:不同缓存条目可能有不同内存占用,统一使用1作为默认值不够精确
- 减少意外行为:防止开发者在不了解Size机制的情况下,因默认值而产生意料外的内存使用
影响分析
这一变更主要影响以下场景:
- 从0.26升级到1.0的现有系统
- 使用MemoryCache并设置SizeLimit但未显式指定Size的代码
- 依赖默认Size行为的应用程序
受影响的应用会开始收到关于必须指定Size的运行时异常。
解决方案
对于需要保持原有行为的系统,可以考虑以下方案:
全局恢复默认值
FusionCacheGlobalDefaults.EntryOptionsSize = 1;
注意:这应该在应用程序生命周期早期执行
按需设置默认值
FusionCacheGlobalDefaults.EntryOptionsSize = CacheOptions.DefaultOptions?.Size ?? 1;
最佳实践
- 显式指定Size:为每个缓存条目设置合理的大小值
- 评估内存使用:根据实际对象大小设置不同的Size值
- 升级注意事项:检查现有代码中所有使用MemoryCache且设置SizeLimit的地方
- 测试验证:在升级后全面测试缓存行为是否符合预期
总结
FusionCache 1.0对Size默认值的变更是为了提供更精确和可控的缓存管理机制。虽然这带来了短暂的兼容性挑战,但从长期来看,它促使开发者更精确地管理缓存资源,有利于构建更健壮的系统。开发者应根据自身应用特点选择合适的迁移策略,确保平滑过渡到新版本。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C028
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
263
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869