大家好，我是哪吒。

我第一次接觸緩存的時候，是用map做的，當時做一個實時數(shù)據(jù)同步的功能。

需求看似簡單，一取一傳

• 當時是通過websocket獲取服務(wù)端數(shù)據(jù)。
• 然后根據(jù)數(shù)據(jù)類別，將數(shù)據(jù)緩存到本地map中。
• 做了一個定時任務(wù)，通過ftp上傳給第三方服務(wù)器。

當有并發(fā)時，map是不行的，數(shù)據(jù)會錯亂，使用ConcurrentHashMap可以解決并發(fā)數(shù)據(jù)錯亂問題。

• 現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)很不穩(wěn)定，F(xiàn)TP時好時壞。
• 做的是一個安全問題的實時監(jiān)控系統(tǒng)，第三方數(shù)據(jù)要求還很嚴格，必須100%準確。

這矛盾怎么解決，無解了。

起初，是通過重啟的方式解決的，哈哈，重啟解決一切煩惱。

• 添加一個心跳功能，實時監(jiān)控FTP服務(wù)的狀態(tài)。
• 如果斷了7秒以上，就采取報警功能，我記得設(shè)置的是火警的音樂，提示現(xiàn)場人員排查FTP網(wǎng)絡(luò)。
• 如果斷了1分鐘以上，就將軟件自動重啟。

但是，又出現(xiàn)了一個新的問題，數(shù)據(jù)丟了。

因為用的是ConcurrentHashMap緩存數(shù)據(jù)，也就是本地緩存，你重啟了，數(shù)據(jù)不就沒了嗎？兄弟。

到后來，才發(fā)現(xiàn)，當時做的真的是稀爛，本地緩存應(yīng)該具有很多功能，當時這些，壓根就沒有。

• 超過最大限制有對應(yīng)淘汰策略如LRU、LFU。
• 過期時間淘汰如定時、懶式、定期。
• 持久化。
• 統(tǒng)計監(jiān)控。

下面從緩存、本地緩存、Redis緩存、Redis緩存策略幾個維度，全方位、系統(tǒng)的學(xué)習(xí)一下緩存到底是個啥？

一、緩存

緩存就是把訪問量較高的熱點數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中加載到內(nèi)存中，當用戶再次訪問熱點數(shù)據(jù)時，是從內(nèi)存中加載，減少了對數(shù)據(jù)庫的訪問量，解決了高并發(fā)場景下容易造成數(shù)據(jù)庫宕機的問題。

緩存有哪些分類：

1. 操作系統(tǒng)磁盤緩存，減少磁盤機械操作。
2. 數(shù)據(jù)庫緩存，減少文件系統(tǒng) I/O。
3. 應(yīng)用程序緩存，減少對數(shù)據(jù)庫的查詢。
4. Web 服務(wù)器緩存，減少應(yīng)用程序服務(wù)器請求。
5. 客戶端瀏覽器緩存，減少對網(wǎng)站的訪問。

本地緩存：在客戶端本地的物理內(nèi)存中劃出一部分空間，來緩存客戶端回寫到服務(wù)器的數(shù)據(jù)。當本地回寫緩存達到緩存閾值時，將數(shù)據(jù)寫入到服務(wù)器中。

二、分析一下本地緩存的優(yōu)勢

數(shù)據(jù)緩存帶來了諸多優(yōu)勢，其中兩個核心優(yōu)點是：

• 降低數(shù)據(jù)庫壓力：通過將常用的數(shù)據(jù)存儲在快速訪問的內(nèi)存中，緩存有效地減輕了對后端數(shù)據(jù)庫的壓力。這意味著數(shù)據(jù)庫可以更專注地處理復(fù)雜的查詢和更新操作，而不必頻繁地處理重復(fù)的讀取請求。
• 提高響應(yīng)速度：將數(shù)據(jù)存儲在緩存中，使得系統(tǒng)能夠更迅速地響應(yīng)用戶的請求。相比每次都從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)，緩存可以在毫秒級別內(nèi)提供所需信息，從而極大地改善用戶體驗。

三、本地緩存解決方案？

上面介紹了ConcurrentHashMap，這里不再贅述。

1、基于Guava Cache實現(xiàn)本地緩存

Guava是Google團隊開源的一款 Java 核心增強庫，包含集合、并發(fā)、緩存、IO、反射等工具箱性能和穩(wěn)定性上都有保障應(yīng)用十分廣泛。

Guava Cache支持很多特性：

• 支持最大容量限制。
• 支持兩種過期刪除策略插入時間和訪問時間。
• 支持簡單的統(tǒng)計功能。
• 基于LRU算法實現(xiàn)。

2、基于Caffeine實現(xiàn)本地緩存

Caffeine是基于java8實現(xiàn)的新一代緩存工具，緩存性能接近理論最優(yōu)，可以看作是Guava Cache的增強版，功能上兩者類似。

不同的是Caffeine采用了一種結(jié)合LRU、LFU優(yōu)點的算法W-TinyLFU在性能上有明顯的優(yōu)越性。

3、基于Encache實現(xiàn)本地緩存

Encache是一個純Java的進程內(nèi)緩存框架具有快速、精干等特點。

同Caffeine和Guava Cache相比，Encache的功能更加豐富擴展性更強。

優(yōu)點：

• 支持多種緩存淘汰算法包括LRU、LFU和FIFO。
• 緩存支持堆內(nèi)存儲、堆外存儲、磁盤存儲支持持久化三種。
• 支持多種集群方案解決數(shù)據(jù)共享問題。

四、引入Redis

后來，因為一次事故，甲方被監(jiān)管平臺罰了100萬，本質(zhì)原因就是丟數(shù)據(jù)問題。

這可如何是好，我也是嚇了一身冷汗，連夜想整改方案，最終的解決方案是，“引入Redis”。

Redis作為一款高性能、內(nèi)存存儲的緩存數(shù)據(jù)庫，被廣泛應(yīng)用于緩存數(shù)據(jù)的場景。

• 用戶第一次訪問數(shù)據(jù)時，緩存中沒有數(shù)據(jù)，要從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)，因為是從磁盤中拿數(shù)據(jù)讀取數(shù)據(jù)的過程比較慢。
• 拿到數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)存儲在緩存中。
• 用戶第二次訪問數(shù)據(jù)時，可以從緩存中直接獲取，因為緩存是直接操作內(nèi)存的，訪問數(shù)據(jù)速度比較快。

下面將深入探討Redis的數(shù)據(jù)緩存策略，重點解析LRU（最近最少使用）、LFU（最不經(jīng)常使用）等算法，并分享如何通過性能優(yōu)化來提升緩存系統(tǒng)的效率。

五、Redis數(shù)據(jù)緩存策略

1、為什么需要數(shù)據(jù)緩存策略

在現(xiàn)代應(yīng)用中，數(shù)據(jù)緩存發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

通過將頻繁訪問的數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，我們能夠避免不必要的數(shù)據(jù)庫查詢，從而顯著提升系統(tǒng)的響應(yīng)速度和吞吐量。

然而，隨著應(yīng)用規(guī)模和用戶訪問量的不斷增加，有效的數(shù)據(jù)緩存策略變得尤為重要。

我們需要在性能和資源利用之間找到最佳平衡，以應(yīng)對不同需求和挑戰(zhàn)。

這進一步引出了一個關(guān)鍵問題：如何選擇適合的數(shù)據(jù)緩存策略來滿足不同的應(yīng)用場景？

下圖詳細地說明了數(shù)據(jù)緩存的優(yōu)勢和選擇適合的數(shù)據(jù)緩存策略的過程：

通過上圖，我們深入探討了數(shù)據(jù)緩存的優(yōu)勢，并展示了在選擇合適的緩存策略時，我們?nèi)绾卧谔嵘阅芎唾Y源利用之間找到最佳平衡。

選擇適合的策略能夠有效地降低數(shù)據(jù)庫壓力，并通過提高響應(yīng)速度來提供更出色的用戶體驗。

2、Redis作為緩存的優(yōu)勢

Redis（Remote Dictionary Server）是一款強大的高性能開源內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，不僅被廣泛應(yīng)用于緩存場景，還可用作隊列、發(fā)布訂閱系統(tǒng)等。作為緩存數(shù)據(jù)庫，Redis擁有一系列突出的優(yōu)勢：

（1）高性能特點

Redis的數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，因此具備出色的讀寫性能。其高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化的算法使得絕大多數(shù)情況下，讀寫操作能夠在微秒級別內(nèi)完成，滿足了高并發(fā)應(yīng)用的需求。

（2）多樣性的緩存策略

Redis提供了多種數(shù)據(jù)緩存策略，使開發(fā)者可以根據(jù)業(yè)務(wù)特點選擇合適的策略。這種靈活性允許我們根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問模式、使用頻率以及其他因素來決定數(shù)據(jù)何時被清理或保留。

下圖說明緩存策略的選擇過程：

通過分析數(shù)據(jù)訪問模式，根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問頻率選擇合適的緩存策略。根據(jù)實際情況不斷地監(jiān)控數(shù)據(jù)的訪問情況，并優(yōu)化緩存策略，在不同的場景中靈活應(yīng)用這些策略。

六、LRU算法：最近最少使用

LRU（Least Recently Used）算法是一種經(jīng)典的緩存替換策略，它的核心思想是優(yōu)先淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)，以便為新數(shù)據(jù)騰出空間。在數(shù)據(jù)緩存場景中，LRU算法能夠保留熱門數(shù)據(jù)，從而提高緩存的命中率。

1、LRU算法原理解析

LRU算法的原理非常直觀：當緩存空間滿了，系統(tǒng)會優(yōu)先淘汰最久未被訪問的數(shù)據(jù)。這個策略的背后思想是，如果某個數(shù)據(jù)在最近一段時間內(nèi)沒有被訪問，那么它在未來也可能不會被訪問。這種替換策略有助于保持緩存中的數(shù)據(jù)是熱數(shù)據(jù)，即最近被頻繁訪問的數(shù)據(jù)。

上圖說明了LRU算法如何根據(jù)訪問順序來保留緩存中的數(shù)據(jù)。最近訪問的數(shù)據(jù)會被保留在緩存中，而最早訪問的數(shù)據(jù)會被優(yōu)先替換。

示例代碼如下，展示了如何通過繼承LinkedHashMap來實現(xiàn)LRU緩存：

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private final int MAX_CAPACITY;

    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75f, true);
        MAX_CAPACITY = capacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > MAX_CAPACITY;
    }
}

在這個示例中，我們創(chuàng)建了一個LRUCache類，繼承自LinkedHashMap。通過重寫removeEldestEntry方法，我們指定了當緩存大小超過一定閾值時，自動刪除最久未被訪問的數(shù)據(jù)。

2、redis中應(yīng)用LRU算法

在Redis中，我們可以通過配置maxmemory-policy選項來啟用LRU算法的緩存策略。當Redis的內(nèi)存使用達到限制時，LRU算法將被用于淘汰部分數(shù)據(jù)，以便騰出空間給新數(shù)據(jù)。

以下是如何在Redis中啟用LRU緩存策略的示例：

# 啟用LRU緩存策略
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

3、LRU算法的優(yōu)點與限制

LRU（Least Recently Used）算法是一種常用的數(shù)據(jù)緩存策略，它在管理緩存數(shù)據(jù)時有一些明顯的優(yōu)點和一些限制。

優(yōu)點

限制

七、LFU算法：最不經(jīng)常使用

LFU（Least Frequently Used）算法是一種與LRU相似的緩存替換策略，它的核心思想是優(yōu)先淘汰最不經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)，以便為新數(shù)據(jù)騰出空間。在某些特定場景下，LFU算法能夠更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)訪問模式的變化。

1、LFU算法原理解析

LFU算法的原理與LRU算法類似，但不同之處在于LFU算法基于數(shù)據(jù)被訪問的頻率來做出替換決策，而不僅僅是訪問的時間順序。LFU算法維護了一個數(shù)據(jù)訪問頻率的記錄，當需要淘汰數(shù)據(jù)時，會優(yōu)先選擇訪問頻率最低的數(shù)據(jù)。

上圖說明了LFU算法如何根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問頻率來保留緩存中的數(shù)據(jù)。頻繁訪問的數(shù)據(jù)會被保留，而不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)會被優(yōu)先替換。

2、在Redis中應(yīng)用LFU算法

在Redis中，您可以通過配置maxmemory-policy選項來啟用LFU算法的緩存策略。當Redis的內(nèi)存使用達到限制時，LFU算法將用于淘汰部分數(shù)據(jù)，以便為新數(shù)據(jù)騰出空間。

以下是如何在Redis中啟用LFU緩存策略的示例：

# 啟用LFU緩存策略
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lfu

3、LFU算法的優(yōu)點與限制

LFU（Least Frequently Used）算法是一種另類的數(shù)據(jù)緩存策略，它在不同的場景下具有一些明顯的優(yōu)點和一些限制。

優(yōu)點

限制

八、其他數(shù)據(jù)緩存策略

1、Least Recently Used with Sampling（LRUS）

除了傳統(tǒng)的LRU算法，還存在一種改進的版本，即LRUS（Least Recently Used with Sampling）算法。LRUS算法通過周期性的采樣來記錄數(shù)據(jù)的訪問情況，從而更好地估計最近使用的數(shù)據(jù)，減少了LRU算法中的“冷啟動·問題。

LRUS算法原理

LRUS算法引入了采樣機制，通過周期性地記錄一部分數(shù)據(jù)的訪問情況，從而更準確地判斷哪些數(shù)據(jù)是熱數(shù)據(jù)，哪些是冷數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的LRU算法不同，LRUS算法能夠更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)訪問模式的變化，提高數(shù)據(jù)緩存的命中率。

上圖LRUS算法通過周期性采樣記錄數(shù)據(jù)的訪問情況，從而更精確地判斷哪些數(shù)據(jù)應(yīng)該被保留，哪些應(yīng)該被替換。

2、Random Replacement（隨機替換）

隨機替換是一種簡單但有效的緩存策略。與LRU和LFU不同，隨機替換策略不考慮數(shù)據(jù)的訪問時間或頻率，而是隨機選擇要替換的數(shù)據(jù)。盡管這聽起來不太智能，但在某些場景下，隨機替換策略表現(xiàn)出意外的優(yōu)勢。

隨機替換的原理

隨機替換的核心思想是，每次需要替換數(shù)據(jù)時，從緩存中隨機選擇一條數(shù)據(jù)進行替換。雖然這種策略沒有考慮數(shù)據(jù)的熱度或頻率，但在一些特殊情況下，隨機替換能夠避免特定數(shù)據(jù)被頻繁淘汰，從而維持一定的數(shù)據(jù)多樣性。

上圖中，隨機替換算法隨機選擇要替換的數(shù)據(jù)，從而在一些情況下維持了數(shù)據(jù)多樣性。

九、性能優(yōu)化與實際應(yīng)用

1、數(shù)據(jù)緩存策略的性能考量

在選擇和配置數(shù)據(jù)緩存策略時，性能是一個關(guān)鍵因素。不同的緩存策略適用于不同的業(yè)務(wù)場景，因此在做出決策時需要綜合考慮多個因素。

（1）緩存大小與命中率的平衡

在配置緩存大小時，需要權(quán)衡緩存的總大小和實際存儲的數(shù)據(jù)量。一個過小的緩存可能導(dǎo)致命中率降低，無法有效減輕數(shù)據(jù)庫負載，而一個過大的緩存可能浪費內(nèi)存資源。通?？梢酝ㄟ^監(jiān)控命中率和緩存利用率來優(yōu)化緩存大小。

（2）數(shù)據(jù)訪問模式的分析

分析業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)訪問模式對于選擇合適的緩存策略至關(guān)重要。例如，如果某些數(shù)據(jù)被頻繁地訪問，而另一些數(shù)據(jù)則很少被訪問，那么選擇適當?shù)牟呗钥梢蕴岣呔彺娴男Чτ陬l繁訪問的熱數(shù)據(jù)，可以選擇LRU或者LFU策略，而對于較少訪問的冷數(shù)據(jù)，可以考慮隨機替換策略。

2、實際應(yīng)用案例：電子商務(wù)網(wǎng)站

讓我們通過一個實際的應(yīng)用案例，來展示如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的緩存策略?？紤]一個電子商務(wù)網(wǎng)站，用戶經(jīng)常訪問商品列表、商品詳情以及購物車等頁面。針對這個場景，可以選擇不同的緩存策略來優(yōu)化性能。

（1）電子商務(wù)網(wǎng)站的緩存策略選擇

商品列表頁：由于商品列表頁中的商品信息經(jīng)常變動，可以選擇LRU或者隨機替換策略。這樣可以保留最近的商品數(shù)據(jù)，提高頁面加載速度。

// 使用LRU算法實現(xiàn)商品列表頁緩存
LRUCache<String, List<Product>> productListCache = new LRUCache<>(1000); // 緩存容量1000

List<Product> cachedProductList = productListCache.get("productList");
if (cachedProductList == null) {
    // 從數(shù)據(jù)庫獲取商品列表數(shù)據(jù)
    List<Product> productList = database.getProductList();
    productListCache.put("productList", productList);
    cachedProductList = productList;
}

商品詳情頁：商品詳情頁的數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定，適合選擇LFU策略。這樣可以保留頻繁訪問的商品詳情數(shù)據(jù)，提高頁面響應(yīng)速度。

// 使用LFU算法實現(xiàn)商品詳情頁緩存
LFUCache<String, ProductDetails> productDetailsCache = new LFUCache<>(500); // 緩存容量500

ProductDetails cachedProductDetails = productDetailsCache.get("product123");
if (cachedProductDetails == null) {
    // 從數(shù)據(jù)庫獲取商品詳情數(shù)據(jù)
    ProductDetails productDetails = database.getProductDetails("product123");
    productDetailsCache.put("product123", productDetails);
    cachedProductDetails = productDetails;
}

購物車頁：購物車頁的數(shù)據(jù)與用戶關(guān)聯(lián)緊密，可以選擇LRU或者LRUS策略。這樣可以保留最近被訪問的購物車數(shù)據(jù)，提供更好的用戶體驗。

// 使用LRUS算法實現(xiàn)購物車頁緩存
LRUSCache<String, ShoppingCart> shoppingCartCache = new LRUSCache<>(200); // 緩存容量200

ShoppingCart cachedShoppingCart = shoppingCartCache.get("user123");
if (cachedShoppingCart == null) {
    // 從數(shù)據(jù)庫獲取購物車數(shù)據(jù)
    ShoppingCart shoppingCart = database.getShoppingCart("user123");
    shoppingCartCache.put("user123", shoppingCart);
    cachedShoppingCart = shoppingCart;
}

（2）性能優(yōu)化與實際應(yīng)用改進

在實際應(yīng)用中，通過合理配置緩存策略以及優(yōu)化緩存大小，電子商務(wù)網(wǎng)站可以顯著提升頁面加載速度和用戶體驗。同時，通過監(jiān)控數(shù)據(jù)訪問模式的變化，還可以動態(tài)調(diào)整緩存策略，進一步優(yōu)化性能。

十、總結(jié)與實踐指導(dǎo)

1、Redis數(shù)據(jù)緩存策略的重要性

數(shù)據(jù)緩存不僅可以提升系統(tǒng)性能，還能降低后端數(shù)據(jù)庫的壓力，從而實現(xiàn)更快的響應(yīng)時間和更好的用戶體驗。在現(xiàn)代高并發(fā)應(yīng)用中，優(yōu)化數(shù)據(jù)緩存策略已經(jīng)成為系統(tǒng)設(shè)計中不可或缺的一環(huán)。

2、如何選擇合適的緩存策略

在實際應(yīng)用中，選擇合適的緩存策略是至關(guān)重要的。根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)訪問模式，我們可以靈活地選擇LRU、LFU、LRUS、隨機替換等緩存策略。同時，還可以根據(jù)實際需要動態(tài)地調(diào)整緩存大小，以達到最佳的性能與資源利用率的平衡。

實踐指導(dǎo)：

• 分析數(shù)據(jù)訪問模式：在選擇緩存策略之前，首先需要詳細分析數(shù)據(jù)的訪問模式。哪些數(shù)據(jù)被頻繁訪問？哪些數(shù)據(jù)變化較少？根據(jù)這些信息，選擇適合的緩存策略。
• 選擇合適的算法：根據(jù)業(yè)務(wù)需求，選擇合適的緩存算法。LRU適用于保留最近訪問的數(shù)據(jù)，LFU適用于保留最頻繁訪問的數(shù)據(jù)，而LRUS則更好地應(yīng)對訪問模式的變化。
• 監(jiān)控與優(yōu)化：緩存策略不是一成不變的，需要不斷監(jiān)控數(shù)據(jù)訪問情況，優(yōu)化緩存大小和策略。通過監(jiān)控緩存的命中率和利用率，可以動態(tài)地做出調(diào)整。
• 靈活應(yīng)用：不同的業(yè)務(wù)模塊可能需要不同的緩存策略。根據(jù)實際情況，可以在系統(tǒng)中采用多種緩存策略，以最大程度地提升性能。