設(shè)計強悍的本地緩存需綜合考慮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、淘汰策略、更新機制及監(jiān)控功能，以下是關(guān)鍵設(shè)計要點：

核心設(shè)計原則

?數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)選擇?：優(yōu)先使用ConcurrentHashMap等線程安全的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，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(jié)合容量限制確保內(nèi)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(shù)據(jù)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(shè)置5分鐘未訪問則自動失效。 ?

?多級緩存架構(gòu)?：結(jié)合分布式緩存(如Redis)作為后備，提升命中率并減少數(shù)據(jù)庫壓力。 ?

監(jiān)控與維護

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

?異常處理?：設(shè)置緩存失效回退機制，避免因緩存故障導(dǎo)致服務(wù)中斷。 ?

典型應(yīng)用場景

?高頻訪問靜態(tài)數(shù)據(jù)?：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(shù)據(jù)?：如商品分類列表，可設(shè)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(fù)雜業(yè)務(wù)場景。 ?

?內(nèi)存管理?：通過maximumSize限制內(nèi)存占用，避免OOM異常。 ?

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

當(dāng)客戶端實例重復(fù)讀取同一數(shù)據(jù)時，緩存是最有效的方式，尤其是在原始數(shù)據(jù)存儲存在以下情況時：

原始數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)延遲可能會導(dǎo)致對存儲的訪問速度變慢。

假設(shè) Tailwind Traders 正在向產(chǎn)品演示應(yīng)用程序添加一項新功能，以增加其零售網(wǎng)站的客戶流量。 事件功能在移動應(yīng)用頂部添加了一個橫幅，以宣布特價優(yōu)惠和有限的產(chǎn)品折扣。 新優(yōu)惠在整點發(fā)布，每種優(yōu)惠的剩余產(chǎn)品可用性在每個訂單得到處理后更新。 第一位響應(yīng)新優(yōu)惠的客戶將獲得雙倍折扣! 建議客戶經(jīng)常查看其移動應(yīng)用，了解優(yōu)惠和產(chǎn)品可用性的相關(guān)更新。 若要實現(xiàn)這項新功能，你需要設(shè)計一個可支持內(nèi)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(wù)場景：明確哪些數(shù)據(jù)需要緩存。通常，訪問頻繁、變化頻率低的數(shù)據(jù)適合緩存，如商品分類列表、系統(tǒng)配置參數(shù)等。而實時性要求極高、頻繁變動的數(shù)據(jù)(如股票價格、即時聊天消息)可能不適合長時間緩存。

設(shè)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(shù)據(jù)的讀取和寫入延遲控制在什么范圍內(nèi)等。

2. 選擇緩存技術(shù)

內(nèi)存緩存：

Redis：是最常用的內(nèi)存緩存之一，支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(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(yīng)用，能滿足不同業(yè)務(wù)場景下的數(shù)據(jù)緩存需求。

Memcached：也是一款流行的內(nèi)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(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果、網(wǎng)頁片段等。

分布式緩存：

Apache Ignite：提供分布式內(nèi)存計算和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫，同時也可作為高性能緩存使用，支持多數(shù)據(jù)中心部署，能滿足復(fù)雜的企業(yè)級應(yīng)用需求。

鍵值設(shè)計：

鍵的設(shè)計：確保緩存鍵的唯一性和可讀性。鍵名應(yīng)能清晰反映緩存數(shù)據(jù)的內(nèi)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(nèi)存和影響查詢效率。

值的設(shè)計：根據(jù)數(shù)據(jù)類型和業(yè)務(wù)需求選擇合適的值結(jié)構(gòu)。對于簡單數(shù)據(jù)，直接使用字符串存儲即可;對于復(fù)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(nèi)存空間。

緩存分區(qū)：

按功能分區(qū)：將不同業(yè)務(wù)功能的數(shù)據(jù)緩存到不同區(qū)域，如用戶相關(guān)緩存、商品相關(guān)緩存等，便于管理和維護。

按數(shù)據(jù)熱度分區(qū)：把熱門數(shù)據(jù)和冷門數(shù)據(jù)分開緩存。熱門數(shù)據(jù)可以放在高性能的緩存區(qū)域或設(shè)置較短的過期時間以保證數(shù)據(jù)新鮮度;冷門數(shù)據(jù)則可以存儲在相對較慢但成本較低的存儲介質(zhì)中，或者設(shè)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(shù)據(jù)設(shè)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(shè)置 1 小時的過期時間。

滑動過期時間：每次訪問緩存數(shù)據(jù)時，自動延長其過期時間。適用于經(jīng)常被訪問的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)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(dǎo)致短時間內(nèi)緩存數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)不一致。例如，在更新商品價格后，馬上更新對應(yīng)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(shù)據(jù)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(dāng)緩存達到最大容量時，淘汰最近最少使用的緩存數(shù)據(jù)。許多緩存庫(如 Redis)都支持 LRU 淘汰策略，它能保證經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)始終留在緩存中。

LFU(最不經(jīng)常使用)：淘汰使用頻率最低的緩存數(shù)據(jù)。與 LRU 不同，LFU 更關(guān)注數(shù)據(jù)的使用頻率，而非最近使用時間。

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

失效模式：更新數(shù)據(jù)庫時，使關(guān)緩存失效，下次讀取時重新從數(shù)據(jù)庫加載數(shù)據(jù)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(xiàn)短暫的數(shù)據(jù)不一致。

在高性能服務(wù)架構(gòu)設(shè)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫。

在提高訪問速度的同時，還可以減輕數(shù)據(jù)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(gòu)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(yīng)速度和服務(wù)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(gòu)。

總結(jié)：

本地緩存基于本地環(huán)境的內(nèi)存，訪問速度非?？臁τ谝恍┳兓l率不高、實時性要求不高的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)交互，減少網(wǎng)絡(luò)I/O開銷，減少這個過程中網(wǎng)絡(luò)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(shè)置緩存的最大限制。

超過最大限制有相應(yīng)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(zhì)是KV存儲在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對應(yīng)JDK中的線程安全ConcurrentHashMap，但是要實現(xiàn)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(xiàn)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(wù)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(fù)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(yīng)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(xiàn)的。