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跟开涛学架构六【应用级缓存】

 6 years ago
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缓存的重要性不用多说了，这一章我们来了解下以Java为例的应用级缓存。

缓存回收策略

  1. 基于空间：指缓存设置了存储空间，如果设置为10MB，当达到存储空间上限时，按照一定的策略移除数据。
  2. 基于容量：指缓存设置了最大大小，当缓存的条目超过最大大小时，按照一定的策略移除旧数据。
  3. 基于时间
    TTL(Time To Live)：存活期，即缓存数据从创建开始直到到期的一个时间段。
    TTI(Time To Idle)：空闲期，即缓存数据多久没有被访问后移除缓存的时间。
  4. 基于Java对象引用
    软引用：如果一个对象是软引用，那么当JVM堆内存不足时，垃圾回收器可以回收这些对象。
    弱引用：当垃圾回收器回收内存时，如果发现弱引用，则将它立即回收。相对于软引用，弱引用有更短的生命周期。
    注意：只有在没有其他强引用对象引用软引用/弱引用对象时，垃圾回收时才会回收该引用。
  5. 回收算法
    使用基于空间和基于容量的缓存会使用一定的策略移除旧数据，常见如下：
    FIFO(First In First Out)：先进先出算法，即先放入的缓存先被删除。
    LRU(Least Recently Used)：最近最少使用算法，使用时间距离现在最久的被移除。
    LFU(Lease Frequently Used)：最不常用算法，一定时间段内使用频率最少的呗移除。

Java缓存类型

  • 堆缓存：使用java堆内存来存储对象，好处是不需要序列化/反序列化，速度快，缺点是受GC影响。可以使用Guava Cache、Ehcache 3.x、MapDB实现。
  • 堆外缓存：缓存数据存储在堆外，突破了JVM的枷锁，读取数据时需要序列化/反序列化，比对堆内缓存慢很多。可以使用Ehcache 3.x、MapDB实现。
  • 磁盘缓存：在JVM重启时数据还在，而堆缓存/堆外缓存数据会丢失，需要重新加载。可以使用Ehcache 3.x、MapDB实现。
  • 分布式缓存：没啥好说的了，Redis…

对于上述缓存类型的使用，可以采用存储最热的数据到堆缓存，相对热的数据到堆外缓存，全量数据到分布式缓存。下面就来看下每一种类型怎么使用，示例写在real_server_1项目中。

<!-- guava版本 -->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>23.0</version>
</dependency>
private static void guavaHeap() throws InterruptedException {
Cache<String, String> myCache = CacheBuilder.newBuilder()
.concurrencyLevel(4) // 并发级别，即ConcurrentHashMap segment数量，越大并发能力越强
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS) // 设置过期TTL
.maximumSize(10000) // 设置缓存的容量，当超出时，按照LRU进行回收
.build();
myCache.put("guava", "heap_guava");
while (true) {
String value = myCache.getIfPresent("guava");
if (value == null) {
System.out.println("Cache expired");
return;
} else {
System.out.println(value);
Thread.sleep(1000);
<!-- mapdb -->
<dependency>
<groupId>org.mapdb</groupId>
<artifactId>mapdb</artifactId>
<version>3.0.5</version>
</dependency>
private static void mapdbDirect() throws InterruptedException {
HTreeMap myCache = DBMaker.memoryDirectDB()
.concurrencyScale(16)
.make().hashMap("myCache")
.expireStoreSize(64 * 1024 * 1024)
.expireMaxSize(10000)
.expireAfterCreate(10, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterUpdate(10, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterGet(10, TimeUnit.SECONDS)
.create();
myCache.put("mapdb", "direct_mapdb");
System.out.println(myCache.get("mapdb"));
Thread.sleep(15000);
System.out.println(myCache.get("mapdb"));
private static void mapdbDisk() {
DB db = DBMaker.fileDB("/Users/zhangjing/mpdb.data")
.fileMmapEnable() // 启用mmap
.fileMmapEnableIfSupported() // 在支持的平台上启用mmap
.fileMmapPreclearDisable() // 让mmap更快
.cleanerHackEnable() // 一些BUG处理
.transactionEnable() // 启用事务
.closeOnJvmShutdown()
.concurrencyScale(16).make();
HTreeMap myCache = db.hashMap("myCache")
.expireMaxSize(10000)
.expireAfterCreate(10, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterUpdate(10, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterGet(10, TimeUnit.SECONDS)
.createOrOpen();
myCache.put("mapdb", "disk_mapdb");
db.commit();

分布式缓存

参考Redis

上面简单地过下集中缓存的皮毛，在具体使用过程中还得逐个深入研究。

缓存使用模式实践

已经有前人给我们总结了模式的使用场景，主要分为两大类：Cache-Aside和Cache-As-SoR(Read-through、Write-through、Write-behind)。首先介绍三个名词：

  • SoR(system-of-record)：记录系统，或者可以叫做数据源，即实际存储原始数据的系统。
  • Cache：缓存，是SoR快照数据，Cache的访问速度比SoR要快，放入Cache的目的是提升访问速度，减少回源到SoR的次数。
  • 回源：即回到数据源头获取数据，Cache没有命中时，需要从SoR读取数据，这叫做回源。

Cache-Aside

Cache-Aside即业务代码围绕着Cache写，是由业务代码直接维护缓存：

  • 读场景：先从缓存获取数据，如果没有命中，则回源到SoR并将源数据放入缓存供下次读取使用。
  • 写场景：先将数据写入SoR，写入成功后立即将数据同步写入缓存；或者先将数据写入SoR，写入成功后将缓存数据过期，下次读取时再加载缓存。

Cache-Aside可以用AOP模式去实现。

Cache-As-SoR

Cache-As-SoR即把Cache看做SoR，所有操作都是对Cache进行，然后Cache再委托给SoR进行真是的读/写。即业务代码中只看到Cache的操作，看不到关于SoR的相关代码。有三种实现：Read-Through、Write-Through、Write-Behind。

Read-Through

Read-through，业务代码首先调用Cache，如果Cache不命中由Cache回源到SoR，而不是业务代码（即由Cache读SoR）。使用Read-through模式，需要配置一个CacheLoader组件用来回源SoR加载源数据。

Write-Through

Write-Through被称为穿透写模式/直写模式，业务代码首先调用Cache写(新增/修改)数据，然后由Cache负责写缓存和写SoR,而不是由业务代码。使用Write-Through模式需要配置一个CacheWriter组件来回写SoR。

Write-Behind

Write-Behind也叫做 Write-Back，我们称之为回写模式。不同于Write-Through是同步写SoR和Cache，Write-Behind是异步写。异步之后可以实现批量写、合并写、延时写和限流。

这部分代码就不贴出来了，可以选择适合自己的缓存方式再深入研究。


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