CN113918602A - 一种数据缓存方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供一种数据缓存方法，基于变量构造缓存模型，并为所述缓存模型中的变量配置具有匹配规则的注解信息，响应于缓存触发事件调用所述缓存模型读取其中的注解信息，获取源数据表，并确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，基于所述目标字段名为所述缓存模型中的变量赋值，利用赋值后的缓存模型读取所述源数据表中目标字段名所对应的字段值，生成键值对信息存储于缓存空间中。通过缓存模型可以独立于数据表，因而能够应用到不同数据表中，能够自动读取源数据表中的字段名和对应的字段值，预先自行缓存，避免了临时从关系型数据表中读取数据的低下效率，而且无需针对每个数据表单独开发代码，因而提高了便利性。

Description

一种数据缓存方法、装置和电子设备

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种数据缓存方法、装置和电子设备。

背景技术

在业务系统程序需要调用数据时会去访问关系型数据库，关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据。键值数据库：键值数据库是一种非关系数据库，将数据存储为键值对集合，键名作为唯一标识符，键值数据库由于使用简单的键值对方法来存储数据，因而数据存储能力较差，数据库中很少使用。

在数据访问量变大后，常常会碰到系统性能瓶颈，而一般这时候瓶颈是在访问关系数据库上。

因此，有必要提供一种新的方法，以提高数据访问速度。

发明内容

本说明书实施例提供一种数据缓存方法、装置和电子设备，用以提高数据缓存的便利性。

本说明书实施例提供一种数据缓存方法，包括：

基于变量构造缓存模型，并为所述缓存模型中的变量配置具有匹配规则的注解信息；

响应于缓存触发事件调用所述缓存模型读取其中的注解信息，获取源数据表，并确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，基于所述目标字段名为所述缓存模型中的变量赋值；

利用赋值后的缓存模型读取所述源数据表中目标字段名所对应的字段值，生成键值对信息存储于缓存空间中。

可选地，所述匹配规则中具有目标字段名的表结构信息；

所述确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，包括：

利用匹配规则中的表结构信息对所述源数据表进行字段名查询，读取查询到的目标字段名。

可选地，所述匹配规则中的表结构信息是以时间为自变量的表结构函数；

所述利用匹配规则中的表结构信息对所述源数据表进行字段名查询，包括：

确定所述缓存触发事件的时间，结合所述时间和所述表结构函数计算表结构函数值，根据所述表结构函数值生成当前的匹配规则；

执行所述当前的匹配规则对所述源数据表进行字段名查询。

可选地，所述表结构函数值为行序号或者列序号。

可选地，还包括：

为所述缓存模型配置数据表监测规则，监测源数据表的更新事件，若监测到源数据表，则进行数据同步读取，以更新缓存。

可选地，所述匹配规则中具有预设的字段名和相似度计算规则；

所述确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，包括：

读取所述源数据表中的字段名，根据所述相似度计算规则计算其与预设字段名的相似度，根据相似度确定相匹配的目标字段名。

可选地，所述基于变量构造缓存模型包括：

构造缓存指令并用变量替换其中的字段名。

可选地，所述匹配规则中还具有源数据表匹配规则；

所述获取源数据表，包括：

根据所述源数据表匹配规则从数据库中确定并获取待缓存的源数据表。

本说明书实施例还提供一种数据缓存装置，包括：

模型构造模块，基于变量构造缓存模型，并为所述缓存模型中的变量配置具有匹配规则的注解信息；

匹配赋值模块，响应于缓存触发事件调用所述缓存模型读取其中的注解信息，获取源数据表，并确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，基于所述目标字段名为所述缓存模型中的变量赋值；

缓存执行模块，利用赋值后的缓存模型读取所述源数据表中目标字段名所对应的字段值，生成键值对信息存储于缓存空间中。

本说明书实施例还提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：

处理器；以及，

存储计算机可执行程序的存储器，所述可执行程序在被执行时使所述处理器执行上述任一项方法。

本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述任一项方法。

本说明书实施例提供的各种技术方案通过基于变量构造缓存模型，并为所述缓存模型中的变量配置具有匹配规则的注解信息，响应于缓存触发事件调用所述缓存模型读取其中的注解信息，获取源数据表，并确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，基于所述目标字段名为所述缓存模型中的变量赋值，利用赋值后的缓存模型读取所述源数据表中目标字段名所对应的字段值，生成键值对信息存储于缓存空间中。通过缓存模型可以独立于数据表，因而能够应用到不同数据表中，能够自动读取源数据表中的字段名和对应的字段值，预先自行缓存，避免了临时从关系型数据表中读取数据的低下效率，而且无需针对每个数据表单独开发代码，因而提高了便利性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本说明书实施例提供的一种数据缓存方法的原理示意图；

图2为本说明书实施例提供的一种数据缓存装置的结构示意图；

图3为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图4为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述本发明的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本发明仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例能够使得本发明更加全面和完整，更加便于将发明构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而将省略对它们的重复描述。

在符合本发明的技术构思的前提下，在某个特定的实施例中描述的特征、结构、特性或其他细节不排除可以以合适的方式结合在一个或更多其他的实施例中。

在对于具体实施例的描述中，本发明描述的特征、结构、特性或其他细节是为了使本领域的技术人员对实施例进行充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以实践本发明的技术方案而没有特定特征、结构、特性或其他细节的一个或更多。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

术语“和/或”或者“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个或多者的所有组合。

图1为本说明书实施例提供的一种数据缓存方法的原理示意图，该方法可以包括：

S101：基于变量构造缓存模型，并为所述缓存模型中的变量配置具有匹配规则的注解信息。

内存在读写方面性能一般高出磁盘几个数量级，为了提高程序性能，减小对数据库的访问，我们可以利用内存的高性能对数据库数据进行缓存，进而提高程序响应速度、吞吐量。

考虑到一般业务数据库使用的是关系型数据库，因此，要想将数据库中的数据读取到内存中，需要进行存储结构的转换。

考虑到在对数据缓存时需要数据转换，为了避免对每个关系型数据库表单独进行业务代码开发所造成的开发过程繁琐的弊端，我们提供一种适用于多个数据表的处理方法。

我们通过一个独立于数据表的缓存模型，而不是直接在数据表上配置缓存指令，使得这种方法适用于多个数据表成为了可能。

接着，考虑到这个方法的通用性目标，以及缓存指令的专用性限制，我们可以将缓存模型构造成通用的工具。

具体的，我们以以下构思来实现：构造模型的阶段，以变量构造缓存模型，在使用缓存模型的阶段，根据待缓存的源数据表确定如何向变量赋值，继而利用赋值后的缓存模型来实现缓存。

在本说明书实施例中，所述基于变量构造缓存模型，可以包括：

构造缓存指令并用变量替换其中的字段名。

在本说明书实施例中，可以在注解中配置变量的属性，比如行序号。

缓存模型对应关系型数据库中的表结构，或者对应需要缓存的数据对象。

比如客户表包含以下字段：客户号、姓名、性别、身份证号，业务主键可为：客户号、身份证号。

在本说明书实施例中，所述配置缓存模型，可以包括：

根据待缓存的数据表结构信息配置缓存模型。

具体的，所述数据表结构信息包括待缓存数据对应的字段属性。

我们可以将原来开发的代码中的数据表参数信息和表结构参数信息替换成变量的形式，形成变量表达式，同时为变量表达式配置注解，形成待赋值的缓存模型，这样，在执行缓存模型的时候，读取其中注解，为变量表达式赋值，便可以进行读取目标关系型数据表中的字段名和对应的字段值。

具体的，可以：可以根据目标关系型数据表为数据表参数类变量配置注解，可以根据数据表结构特征为数据表结构变量配置注解。

数据表结构特征可以是，目标字段所处行列数。

通过这种方式，代替在缓存代码中直接配置数据表名称的方式，代替直接在缓存代码中配置具体的行、列名称的方式，能够使缓存模型适配多个数据表。

具体实施时，关系型数据库可以使用mysql、oracle。在非关系型数据库中可以使用redis，memecache等。在缓存方面，通常使用redis。

本说明书实施例可以基于redis实现缓存。

考虑到redis客户端中的api可能难以满足较复杂的需求，比如，在实现某些特定功能的时候，很可能需要多个命令或者多个数据类型的交互才能完成，那么这种多次网络请求对性能影响比较大，所以我们可以提供需要一种机制能够编写一些具有业务逻辑的命令，以求减少网络请求。具体是，在Redis中内嵌对Lua环境的支持，允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行，Redis客户端可以使用Lua脚本,直接在服务端原子的执行多个Redis命令。

这样，本说明书实施例通过在java的方法上配置注解和spring EL表达式，就可以在不修改业务代码的逻辑上，可以很方便的使用该缓存技术。

以将客户表添加为缓存为例，客户表包含以下字段：客户号、姓名、性别、身份证号，对客户表的操作可以包括：查询(比如通过客户号查询，或通过身份证号查询)、新增(新增一个客户)、修改(通过客户号修改客户的姓名、通过客户号修改客户的身份证号)、删除(通过客户号删除一个客户)。

在本说明书实施例中，缓存模型为CustEntity实体模型，所述配置缓存模型，还可以包括：基于xml的方式配置初始化CustEntity实体模型的缓存。

具体可以包括：初始化CustEntity实体模型的系统名、模型类型、缓存总开关、默认缓存最大数量、默认缓存时间和动态配置的环境信息(基于apollo配置中心实现的热缓存配置：缓存最大数量、缓存时间等)。

再配置待缓存对象字段：基于注解配置初始化CustEntity中缓存的字段信息和在redis中缓存的key前缀。

具体代码实现：

S102：响应于缓存触发事件调用所述缓存模型读取其中的注解信息，获取源数据表，并确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，基于所述目标字段名为所述缓存模型中的变量赋值。

其中，缓存触发事件，可以是数据库中待缓存的数据表发生了更新，或者新建了数据表。

考虑到实际应用时，我们可以让缓存模型适用于某一数据库的所有数据表，也可以让其适用于某一类数据表，对于后者，就需要在缓存时识别作为缓存目标的待缓存数据表。

因此，在本说明书实施例中，所述匹配规则中还具有源数据表匹配规则；

所述获取源数据表，可以包括：

根据所述源数据表匹配规则从数据库中确定并获取待缓存的源数据表。

在读取数据表中的数据时，可能是按照数据表结构进行读取的，因此，在进行字段名匹配时，可以根据数据表结构进行匹配。

因此，在本说明书实施例中，所述匹配规则中具有目标字段名的表结构信息；

所述确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，可以包括：

利用匹配规则中的表结构信息对所述源数据表进行字段名查询，读取查询到的目标字段名。

在本说明书实施例中，所述匹配规则中的表结构信息是以时间为自变量的表结构函数；

所述利用匹配规则中的表结构信息对所述源数据表进行字段名查询，包括：

确定所述缓存触发事件的时间，结合所述时间和所述表结构函数计算表结构函数值，根据所述表结构函数值生成当前的匹配规则；

执行所述当前的匹配规则对所述源数据表进行字段名查询。

在本说明书实施例中，所述表结构函数值为行序号或者列序号。

在本说明书实施例中，所述匹配规则中具有预设的字段名和相似度计算规则；

所述确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，包括：

读取所述源数据表中的字段名，根据所述相似度计算规则计算其与预设字段名的相似度，根据相似度确定相匹配的目标字段名。

相似度可以是语义相似度。

这里的语义，可以是等同语义，还可以是上下位语义。

比如，匹配规则中的预设字段为“科目成绩”，那么匹配到的字段名可以为：“语文成绩”、“数学成绩”或“英语成绩”。

在具体实施时，可以在缓存指令中构造“a”作为变量，注解中添加其属性“列序号”以及对a进行列序号匹配的匹配规则，获得源数据表后，根据匹配规则，匹配到字段名“数学成绩”，则将“数学成绩”赋值于a，缓存模型便称为可以执行缓存功能的代码，继而进行数据的读取以进行缓存。

S103：利用赋值后的缓存模型读取所述源数据表中目标字段名所对应的字段值，生成键值对信息存储于缓存空间中。

基于变量构造缓存模型，并为所述缓存模型中的变量配置具有匹配规则的注解信息，响应于缓存触发事件调用所述缓存模型读取其中的注解信息，获取源数据表，并确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，基于所述目标字段名为所述缓存模型中的变量赋值，利用赋值后的缓存模型读取所述源数据表中目标字段名所对应的字段值，生成键值对信息存储于缓存空间中。通过缓存模型可以独立于数据表，因而能够应用到不同数据表中，能够自动读取源数据表中的字段名和对应的字段值，预先自行缓存，避免了临时从关系型数据表中读取数据的低下效率，而且无需针对每个数据表单独开发代码，因而提高了便利性。

在读取数据时，缓存模型找到“数学成绩”这一列，读取其下的字段值，也就是具体的成绩数值(比如90)，构造成键值对“数学成绩：90”，存储到内存中。

在本说明书实施例中，该方法还可以包括：

为所述缓存模型配置数据表监测规则，监测源数据表的更新事件，若监测到源数据表，则进行数据同步读取，以更新缓存。

在使用缓存模型时，可以实现以下步骤：

应用启动时，初始化apolloDefaultEnv环境配置，可从Apollo中实时加载配置；

初始化CacheConfig.Builder配置，获取CustEntity模型的缓存配置；

读取CustEntity的缓存具体字段信息。把元信息存入应用缓存中待执行时使用(例如：key：com.qihoo.finance.cis.modules.cust.entity.CustEntity(缓存对象Key)，value：com.qihoo.finance.hackit.cache.config.CacheConfig(缓存对象配置元信息)；

Dao方法CustDao执行时，进入AOP拦截器。

AOP拦截器可以执行以下步骤：

步骤1.执行方法(selectCustByCustNo)时，会先获取方法头上的注解，注解是@CacheByFirstKeyAnnotation，再获取LUA表达式，通过EL表达式获取到方法入参custNo的值。然后使用该值，执行具体的LUA脚本。

其中，执行具体的LUA脚本具体包括：

根据custNo查询到Redis中的值REDIS_VALUE；

如果REDIS_VALUE不为空，并且也不为指定字符串“LOCK”，则直接使用该值返回(可选：返回前会执行convert方法进行数据转换填充)，不再查询数据库；

如果REDIS_VALUE为空，则说明该custNo没有缓存，再次查询数据库

如果REDIS_VALUE为指定字符串“LOCK”，则说明该值已锁定，再次查询数据库；

查询完成数据库，获取到数据：DB_VALUE；

如果DB_VALUE为空，则直接返回；

如果DB_VALUE不为空，则会把该对象存入到Redis中。

步骤2.执行getCustByIdNo方法时，会先获取方法头上的注解，这个注解是@CacheBySecondKeyAnnotation，获取到LUA表达式，通过EL表达式获取到方法入参idNo的值。然后使用该值，执行具体的LUA脚本。

执行具体的LUA脚本，包括：

根据idNo查询到Redis中的客户号custNo；

如果custNo为空，则直接查询数据库；

根据custNo查询到Redis中的值REDIS_VALUE；

后续步骤同selectCustByCustNo部分，不再详述。

步骤3.执行updateCustNameByCustNo方法时，会先获取方法头上的EvictCacheByFirstKeyAnnotation注解，获取到LUA表达式，通过EL表达式获取到方法入参custNo的值。执行具体的LUA脚本，具体包括：

锁定数据写入Redis中；

将REDIS_VALUE固定为“LOCK”，超时时间默认为60s；

执行数据库的更新操作。

图2为本说明书实施例提供的一种数据缓存装置的结构示意图，该装置可以包括：

模型构造模块201，基于变量构造缓存模型，并为所述缓存模型中的变量配置具有匹配规则的注解信息；

匹配赋值模块202，响应于缓存触发事件调用所述缓存模型读取其中的注解信息，获取源数据表，并确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，基于所述目标字段名为所述缓存模型中的变量赋值；

缓存执行模块203，利用赋值后的缓存模型读取所述源数据表中目标字段名所对应的字段值，生成键值对信息存储于缓存空间中。

该装置基于变量构造缓存模型，并为所述缓存模型中的变量配置具有匹配规则的注解信息，响应于缓存触发事件调用所述缓存模型读取其中的注解信息，获取源数据表，并确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，基于所述目标字段名为所述缓存模型中的变量赋值，利用赋值后的缓存模型读取所述源数据表中目标字段名所对应的字段值，生成键值对信息存储于缓存空间中。通过缓存模型可以独立于数据表，因而能够应用到不同数据表中，能够自动读取源数据表中的字段名和对应的字段值，预先自行缓存，避免了临时从关系型数据表中读取数据的低下效率，而且无需针对每个数据表单独开发代码，因而提高了便利性。

基于同一发明构思，本说明书实施例还提供一种电子设备。

下面描述本发明的电子设备实施例，该电子设备可以视为对于上述本发明的方法和装置实施例的具体实体实施方式。对于本发明电子设备实施例中描述的细节，应视为对于上述方法或装置实施例的补充；对于在本发明电子设备实施例中未披露的细节，可以参照上述方法或装置实施例来实现。

图3为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。下面参照图3来描述根据本发明该实施例的电子设备300。图3显示的电子设备300仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备300以通用计算设备的形式表现。电子设备300的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元310、至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330、显示单元340等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本说明书上述处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元310可以执行如图1所示的步骤。

所述存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)3201和/或高速缓存存储单元3202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)3203。

所述存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204，这样的程序模块3205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备300也可以与一个或多个外部设备400(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备300交互的设备通信，和/或与使得该电子设备300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口350进行。并且，电子设备300还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器360可以通过总线330与电子设备300的其它模块通信。应当明白，尽管图3中未示出，可以结合电子设备300使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，本发明描述的示例性实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个计算机可读的存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明的上述方法。当所述计算机程序被一个数据处理设备执行时，使得该计算机可读介质能够实现本发明的上述方法，即：如图1所示的方法。

图4为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。

实现图1所示方法的计算机程序可以存储于一个或多个计算机可读介质上。计算机可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

综上所述，本发明可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)等通用数据处理设备来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，本发明不与任何特定计算机、虚拟装置或者电子设备固有相关，各种通用装置也可以实现本发明。以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (11)

1.一种数据缓存方法，其特征在于，包括：

基于变量构造缓存模型，并为所述缓存模型中的变量配置具有匹配规则的注解信息；

响应于缓存触发事件调用所述缓存模型读取其中的注解信息，获取源数据表，并确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的所述目标字段名，基于所述目标字段名为所述缓存模型中的变量赋值；

利用赋值后的缓存模型读取所述源数据表中目标字段名所对应的字段值，生成键值对信息存储于缓存空间中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配规则中具有目标字段名的表结构信息；

所述确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，包括：

利用匹配规则中的表结构信息对所述源数据表进行字段名查询，读取查询到的目标字段名。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其特征在于，所述匹配规则中的表结构信息是以时间为自变量的表结构函数；

所述利用匹配规则中的表结构信息对所述源数据表进行字段，包括：

确定所述缓存触发事件的时间，结合所述时间和所述表结构函数计算表结构函数值，根据所述表结构函数值生成当前的匹配规则；

执行所述当前的匹配规则对所述源数据表进行字段名查询。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述表结构函数值为行序号或者列序号。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

为所述缓存模型配置数据表监测规则，监测源数据表的更新事件，若监测到源数据表，则进行数据同步读取，以更新缓存。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述匹配规则中具有预设的字段名和相似度计算规则；

所述确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，包括：

读取所述源数据表中的字段名，根据所述相似度计算规则计算其与预设字段名的相似度，根据相似度确定相匹配的目标字段名。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于变量构造缓存模型包括：

构造缓存指令并用变量替换其中的字段名。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述匹配规则中还具有源数据表匹配规则；

所述获取源数据表，包括：

根据所述源数据表匹配规则从数据库中确定并获取待缓存的源数据表。

9.一种数据缓存装置，其特征在于，包括：

模型构造模块，基于变量构造缓存模型，并为所述缓存模型中的变量配置具有匹配规则的注解信息；

匹配赋值模块，响应于缓存触发事件调用所述缓存模型读取其中的注解信息，获取源数据表，并确定所述源数据表中与所述匹配规则相匹配的目标字段名，基于所述目标字段名为所述缓存模型中的变量赋值；

缓存执行模块，利用赋值后的缓存模型读取所述源数据表中目标字段名所对应的字段值，生成键值对信息存储于缓存空间中。

10.一种电子设备，其中，该电子设备包括：

处理器；以及，

存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-8中任一项所述的方法。

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