前言在大資料時代，軟體系統需要具備處理海量資料的能力，同時也更加依賴於系統強大的儲存能力與資料響應能力。各種大資料的工具如雨後春筍般孕育而生，這對於系統來說是極大的利好。但在後端採用分布式、雲儲存和虛擬化等技術大刀闊斧地解決大部分儲存問題後，仍然不足以滿足所有的業務需求。對於以使用者為終點的軟體系統來說，無論後台多麼強大都難以避免有一部分資料流向終端，面向使用者。為了應對這最後一公里的通勤問題，我們得在終端快取部分資料來提高系統的響應效率。另外一方面，受限於使用者終端的機器效能，快取大量的資料反而會降低系統響應速度，甚至讓系統崩潰。為此，我們需要乙個根據系統當前狀態動態調整最急需的資料的快取器，滑窗快取是乙個很不錯的選擇。最終，我們找到了slidingwindowcache,乙個基於 .net standard 實現的滑窗快取。
slidingwindowcache 簡介slidingwindowcache 基於鍵值對快取，可以快取以特定序列序列組織的資料,比如時間序列資料。其本身帶有預先快取的能力，當系統狀態滿足預設條件後將自動快取資料。每次自動快取的量可自行配置。當快取超出視窗後即被視為無用資料，會被自動釋放。同樣的，快取視窗大小可進行配置。
作為 key/value 快取，該快取的 value 可以是任意型別的資料。但為了滿足有序組織，目前的 key 只支援 int、long、float 和 double 四種型別。對於時間序列資料來說，可以將時間轉化為 long 作為 key 使用。後面將以 datatime 轉為 ticks 為例進行演示（事實上轉為時間戳更具有通用性），直接展示使用例程更加容易說明問題。
slidingwindowcache 使用slidingwindowcache 的絕大部分配置都在
islidingwindowconfig介面中定義，目前具有以下重要的配置:
我們可以用形象的比喻來做進一步的解釋。startpoint和endpoint限定了窗體能滑動的邊界。totalcachesize限定了窗體的大小，在某種意義上來說，該窗體是殘破不堪的，因其並未隨時擁有所有的資料。它等待著修補匠進行破窗修補（資料來源載入）。totalloadsize限定了每個狀態生命週期中修補破窗的總大小，也就是自動請求資料量的大小。perloadsize則為每次修補的大小，即每次向資料來源請求的資料量。loadparallellimit可以理解為可以同時工作的修補匠的最多人數。loadtriggerfrequency則可以理解為當狀態變更時，修補匠的出勤率。
slidingwindowcache 當前只提供少數重要的功能，全在islidingwindowcache介面中進行定義。
// 當前點，用來標記快取狀態
tkey currentpoint
// 當前快取的key的個數
int count
// 從快取中獲取資料
task> getcachedata(tkey start, tkey end, funckeyoftdata);
// 載入源資料的委託（必須進行賦值）
func>> datasourcedelegate
// 自動載入任務狀態報告事件
event eventhandlerondataautoloaderstatuschanged;
// 自定義資料模擬類
public class datamodel
// 模擬大量資料，占用記憶體
public long data = new long[1000];
// 模擬伺服器資料請求
public task> loaddatafromsource(long s, long e,
cancellationtoken cancellationtoken)
).orderby(t => t.point)
.tolist();
return (ienumerable)result;
}, cancellationtoken);
}}// 滑窗配置
var config = new slidingwindowconfig;
// 例項化快取器
var cache = new slidingwindowcache(config)
;// 獲取2019-1-1 0:1:39至2019-1-1 0:2:0之間的資料
// lamda表示式t => t.point提供快取型別datamodel中的tkey的獲取方法，用於資料過濾
var data = await cache.getcachedata(
new datetime(2019, 1, 1, 0, 1, 39).ticks,
new datetime(2019, 1, 1, 0, 2, 0).ticks,
t => t.point);
cache.currentpoint逐漸增加（這裡模擬時間增加），可以看到記憶體的大致變化趨勢：
隨著時間增加，記憶體使用量首先會持續增加，當達到設定閾值後便自動下降。此後，便在某一視窗之間重複**。符合滑動視窗快取的預期。
後記slidingwindowcache 已經投入實際使用環境中，每次請求的量達到千級甚至萬級，總共快取的量達到百萬級別(後端使用 hbase 作為最終的儲存方案，前端以 slidingwindowcache 作為最前的快取方案)。
slidingwindowcache 專案剛剛起步，歡迎提出改進意見。
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