設計強悍的本地緩存需綜合考慮數據結構、淘汰策略、更新機制及監(jiān)控功能，以下是關鍵設計要點：

核心設計原則

?數據結構選擇?：優(yōu)先使用ConcurrentHashMap等線程安全的數據結構，避免并發(fā)訪問時的性能瓶頸。 ?1?淘汰策略?：推薦使用LRU(最近最少使用)或FIFO(先進先出)策略，結合容量限制確保內存高效利用。 ?

?更新策略?：采用Write-Through(寫時穿透)或Write-Behind(寫后延遲)策略，平衡數據一致性和寫入性能。 ?

性能優(yōu)化

?過期策略?：支持基于創(chuàng)建時間或訪問時間的動態(tài)過期機制，例如設置5分鐘未訪問則自動失效。 ?

?多級緩存架構?：結合分布式緩存(如Redis)作為后備，提升命中率并減少數據庫壓力。 ?

監(jiān)控與維護

?動態(tài)調整?：通過緩存命中率、寫入延遲等指標動態(tài)調整容量和策略。 ?

?異常處理?：設置緩存失效回退機制，避免因緩存故障導致服務中斷。 ?

典型應用場景

?高頻訪問靜態(tài)數據?：如系統(tǒng)配置、字典表等，命中率可達90%以上。 ?

?實時性要求低的數據?：如商品分類列表，可設置較長的過期時間(如1小時)。 ?

工具選擇

?Java框架?：Guava、Caffeine提供豐富的API和監(jiān)控功能，適合復雜業(yè)務場景。 ?

?內存管理?：通過maximumSize限制內存占用，避免OOM異常。 ?

緩存是一種常見的技術，目標是提高系統(tǒng)的性能和可伸縮性。 緩存將經常訪問的數據暫時復制到靠近應用程序的快速存儲。 當快速數據存儲比其原始數據存儲更靠近應用程序時，緩存可以通過更快地提供數據，大幅改善客戶端應用程序的響應時間。

當客戶端實例重復讀取同一數據時，緩存是最有效的方式，尤其是在原始數據存儲存在以下情況時：

原始數據存儲保持相對靜態(tài)。

受限于激烈的資源爭用。

它距離很遠，網絡延遲可能會導致對存儲的訪問速度變慢。

假設 Tailwind Traders 正在向產品演示應用程序添加一項新功能，以增加其零售網站的客戶流量。 事件功能在移動應用頂部添加了一個橫幅，以宣布特價優(yōu)惠和有限的產品折扣。 新優(yōu)惠在整點發(fā)布，每種優(yōu)惠的剩余產品可用性在每個訂單得到處理后更新。 第一位響應新優(yōu)惠的客戶將獲得雙倍折扣! 建議客戶經常查看其移動應用，了解優(yōu)惠和產品可用性的相關更新。 若要實現這項新功能，你需要設計一個可支持內存中快速讀取和寫入的緩存解決方案。

1. 確定緩存需求

分析業(yè)務場景：明確哪些數據需要緩存。通常，訪問頻繁、變化頻率低的數據適合緩存，如商品分類列表、系統(tǒng)配置參數等。而實時性要求極高、頻繁變動的數據(如股票價格、即時聊天消息)可能不適合長時間緩存。

設定性能目標：確定緩存機制要達到的性能指標，例如緩存命中率要達到多少(一般建議 80%以上)，緩存數據的讀取和寫入延遲控制在什么范圍內等。

2. 選擇緩存技術

內存緩存：

Redis：是最常用的內存緩存之一，支持多種數據結構(如字符串、哈希、列表、集合等)，具有高性能、可持久化、分布式等特點。適用于各種規(guī)模的應用，能滿足不同業(yè)務場景下的數據緩存需求。

Memcached：也是一款流行的內存緩存系統(tǒng)，專注于簡單的鍵值存儲，在處理高并發(fā)讀寫時性能出色。常用于緩存數據庫查詢結果、網頁片段等。

分布式緩存：

Apache Ignite：提供分布式內存計算和數據存儲功能，支持集群環(huán)境下的緩存管理，具備強大的容錯性和可擴展性，適合大規(guī)模分布式系統(tǒng)。

Couchbase：是一個分布式文檔數據庫，同時也可作為高性能緩存使用，支持多數據中心部署，能滿足復雜的企業(yè)級應用需求。

鍵值設計：

鍵的設計：確保緩存鍵的唯一性和可讀性。鍵名應能清晰反映緩存數據的內容，例如以 “category_list_${language}_${version}” 表示特定語言和版本的商品分類列表緩存鍵。同時，要避免鍵名過長，以免占用過多內存和影響查詢效率。

值的設計：根據數據類型和業(yè)務需求選擇合適的值結構。對于簡單數據，直接使用字符串存儲即可;對于復雜對象，可以序列化為 JSON 或二進制格式(如 Protocol Buffers)后存儲，以節(jié)省內存空間。

緩存分區(qū)：

按功能分區(qū)：將不同業(yè)務功能的數據緩存到不同區(qū)域，如用戶相關緩存、商品相關緩存等，便于管理和維護。

按數據熱度分區(qū)：把熱門數據和冷門數據分開緩存。熱門數據可以放在高性能的緩存區(qū)域或設置較短的過期時間以保證數據新鮮度;冷門數據則可以存儲在相對較慢但成本較低的存儲介質中，或者設置較長的過期時間。

4. 緩存策略

緩存過期策略：

絕對過期時間：為緩存數據設置固定的過期時間，到期后緩存自動失效。例如，對于一些時效性較強的新聞資訊緩存，可設置 1 小時的過期時間。

滑動過期時間：每次訪問緩存數據時，自動延長其過期時間。適用于經常被訪問的數據，如熱門商品詳情緩存，只要有用戶訪問，就保持緩存的有效性。

緩存更新策略：

寫后更新：在數據發(fā)生變化后，立即更新緩存。這種方式簡單直接，但可能會導致短時間內緩存數據與實際數據不一致。例如，在更新商品價格后，馬上更新對應的商品價格緩存。

讀寫鎖策略：在讀取緩存時加讀鎖，允許多個線程同時讀取;在更新緩存時加寫鎖，獨占緩存資源，確保數據一致性。這種策略適用于讀多寫少的場景。

緩存淘汰策略：

LRU(最近最少使用)：當緩存達到最大容量時，淘汰最近最少使用的緩存數據。許多緩存庫(如 Redis)都支持 LRU 淘汰策略，它能保證經常使用的數據始終留在緩存中。

LFU(最不經常使用)：淘汰使用頻率最低的緩存數據。與 LRU 不同，LFU 更關注數據的使用頻率，而非最近使用時間。

雙寫模式：在更新數據庫的同時更新緩存，確保兩者數據一致。但要注意操作順序和可能出現的并發(fā)問題，例如先更新緩存再更新數據庫時，如果數據庫更新失敗，可能導致數據不一致。

失效模式：更新數據庫時，使關緩存失效，下次讀取時重新從數據庫加載數據并更新緩存。這種方式相對簡單，但可能會在緩存失效期間出現短暫的數據不一致。

在高性能服務架構設計中，緩存是不可或缺的環(huán)節(jié)。在實際項目中，我們通常會將一些熱點數據存儲在Redis或Memcached等緩存中間件中，只有在緩存訪問未命中時才查詢數據庫。

在提高訪問速度的同時，還可以減輕數據庫的壓力。

為什么要使用本地緩存?

隨著不斷的發(fā)展，這個架構也得到了完善。在某些場景下，僅僅使用Redis類的遠程緩存可能還不夠。需要進一步與本地緩存配合使用，比如Guava或者Caffeine，從而再次提高程序的響應速度和服務性能。

由此，形成了以本地緩存作為一級緩存、遠程緩存作為二級緩存的二級緩存架構。

總結：

本地緩存基于本地環(huán)境的內存，訪問速度非?？?。對于一些變化頻率不高、實時性要求不高的數據，可以放在本地緩存中，以提高訪問速度。

使用本地緩存可以減少與Redis類的遠程緩存的數據交互，減少網絡I/O開銷，減少這個過程中網絡通信的耗時。

本地存儲的基本功能

它可以存儲、讀取和寫入。

原子操作(線程安全)，例如ConcurrentHashMap。

可以設置緩存的最大限制。

超過最大限制有相應的淘汰策略，如LRU、LFU。

統(tǒng)計監(jiān)控。

方案選擇

1.使用ConcurrentHashMap。

緩存的本質是KV存儲在內存中的數據結構，對應JDK中的線程安全ConcurrentHashMap，但是要實現緩存，需要考慮消除、最大限制、消除緩存過期時間等功能。

優(yōu)點ConcurrentHashMap是實現簡單，不需要引入第三方包，所以比較適合一些簡單的業(yè)務場景。

缺點是如果需要更多的功能，需要定制開發(fā)，成本會比較高，穩(wěn)定性和可靠性難以保證。

對于更復雜的場景，建議使用相對穩(wěn)定的開源工具。

2. 使用Guava緩存

Guava是Google團隊開源的一個Java核心增強庫。它包括集合、并發(fā)原語、緩存、IO、反射和其他工具箱。性能和穩(wěn)定性有保證，應用廣泛。

Guava Cache 支持許多功能：

支持最大容量限制。

支持兩種過期刪除策略。

支持簡單的統(tǒng)計功能。 它是基于LRU算法實現的。