快速构建大数据缓存

场景：

系统运行于正式环境后，发现时常发生OOM（OutOfMemory），通过Windbg dump了几个内存后发现很多缓存对象无法回收【分析过程另起新篇叙述】，于是想到如何处理缓存？

方案：

由于系统中的缓存都是采用Hashtable直接建立key, value来缓存对象，属于Strong Handle类型，当然第一反应就是建立WeakReference，所以就按照此思路重新构建了一下啊缓存

思路：

快速构建大数据缓存

缓存基类BigCacheItem以WeakReference为基础，其他类都是实现各自不同场景下的缓存

类名	用途
BigFastCacheItem	大数据快速缓存，减少创建对象时等待时间
FSCacheItem	文件缓存，大对象无法缓存在内存中时，可以先以文件缓存，需要时，再重新取回数据
LightCacheItem	轻量级缓存：对象可以很容易的创建时，建议采用此类

思想讲玩了，直接看代码吧。

【说明】：代码中很多注释用GhostDoc自动生成，没有进行校验，不能保证其准确性

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