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[導(dǎo)讀]來自:冰河技術(shù)?? 寫在前面 隨著我們的系統(tǒng)負載越來越高,系統(tǒng)的性能就會有所下降,此時,我們可以很自然地想到使用緩存來解決數(shù)據(jù)讀寫性能低下的問題。但是,立志成為資深架構(gòu)師的你,是否能夠在高并發(fā)環(huán)境下合理并且高效的構(gòu)建應(yīng)用級緩存呢? 緩存命中率 緩

【高并發(fā)】在高并發(fā)環(huán)境下該如何構(gòu)建應(yīng)用級緩存?

來自:冰河技術(shù)  

寫在前面

隨著我們的系統(tǒng)負載越來越高,系統(tǒng)的性能就會有所下降,此時,我們可以很自然地想到使用緩存來解決數(shù)據(jù)讀寫性能低下的問題。但是,立志成為資深架構(gòu)師的你,是否能夠在高并發(fā)環(huán)境下合理并且高效的構(gòu)建應(yīng)用級緩存呢?

緩存命中率

緩存命中率是從緩存中讀取數(shù)據(jù)的次數(shù)與總讀取次數(shù)的比率,命中率越高越好。緩存命中率=從緩存中讀取次數(shù) / (總讀取次數(shù) (從緩存中讀取次數(shù) + 從慢速設(shè)備上讀取次數(shù)))。這是一個非常重要的監(jiān)控指標(biāo),如果做緩存,則應(yīng)通過監(jiān)控這個指標(biāo)來看緩存是否工作良好。

緩存回收策略

1.基于空間

基于空間指緩存設(shè)置了存儲空間,如設(shè)置為10MB,當(dāng)達到存儲空間上限時,按照一定的策略移除數(shù)據(jù)。

2.基于容量

基于容量指緩存設(shè)置了最大大小,當(dāng)緩存的條目超過最大大小時,按照一定的策略移除舊數(shù)據(jù)。

3.基于時間

TTL(Time To Live):存活期,即緩存數(shù)據(jù)從創(chuàng)建開始直到到期的一個時間段(不管在這個時間段內(nèi)有沒有被訪問,緩存數(shù)據(jù)都將過期)。
TTI(Time To Idle):空閑期,即緩存數(shù)據(jù)多久沒被訪問后移除緩存的時間。

4.基于對象引用

軟引用:如果一個對象是軟引用,則當(dāng)JVM堆內(nèi)存不足時,垃圾回收器可以回收這些對象。軟引用適合用來做緩存,從而當(dāng)JVM堆內(nèi)存不足時,可以回收這些對象騰出一些空間供強引用對象使用,從而避免OOM。
弱引用:當(dāng)垃圾回收器回收內(nèi)存時,如果發(fā)現(xiàn)弱引用,則將它立即回收。相對于軟引用,弱引用有更短的生命周期。

注意:只有在沒有其他強引用對象引用弱引用/軟引用對象時,垃圾回收時才回收該引用。即如果有一個對象(不是弱引用/軟引用對象)引用了弱引用/軟引用對象,那么垃圾回收時不會回收該弱引用/軟引用對象。

5.回收算法

使用基于空間和基于容量的緩存會使用一定的策略移除舊數(shù)據(jù),常見的如下。

  • FIFO(First In First Out):先進先出算法,即先放入緩存的先被移除。

  • LRU(Least Recently Used):最近最少使用算法,時間時間距離現(xiàn)在最久的那個被移除。

  • LFU(Least Frequently Used):最不常用算法,一定時間段內(nèi)使用次數(shù)(頻率)最少的那個被移除。

實際應(yīng)用中基于LRU的緩存居多。

緩存類型

堆內(nèi)存: 使用Java堆內(nèi)存來存儲對象。使用堆緩存的好處是沒有序列化/反序列化,是最快的緩存。缺點也很明顯,當(dāng)緩存的數(shù)據(jù)量很大時,GC(垃圾回收)暫停時間會變長,存儲容量受限于堆空間大小。一般通過軟引用/弱引用來存儲緩存對象。即當(dāng)堆內(nèi)存不足時,可以強制回收這部分內(nèi)存釋放堆內(nèi)存空間。一般使用堆緩存存儲較熱的數(shù)據(jù)??梢允褂肎uava Cache、Ehcache 3.x、 MapDB實現(xiàn)。

堆外內(nèi)存: 即緩存數(shù)據(jù)存儲在堆外內(nèi)存,可以減少GC暫停時間(堆對象轉(zhuǎn)移到堆外,GC掃描和移動的對象變少了),可以支持更多的緩存空間(只受機器內(nèi)存大小限制,不受堆空間的影響)。但是,讀取數(shù)據(jù)時需要序列化/反序列化。因此,會比堆緩存慢很多??梢允褂肊hcache 3.x、 MapDB實現(xiàn)。

磁盤緩存: 即緩存數(shù)據(jù)存儲在磁盤上,在JVM重啟時數(shù)據(jù)還存在,而堆/堆外緩存數(shù)據(jù)會丟失,需要重新加載??梢允褂肊hcache 3.x、MapDB實現(xiàn)。

分布式緩存: 分布式緩存可以使用ehcache-clustered(配合Terracotta server)實現(xiàn)Java進程間分布式緩存。也可以使用Memcached、Redis實現(xiàn)。

緩存模式

單機模式: 存儲最熱的數(shù)據(jù)到堆緩存,相對熱的數(shù)據(jù)到堆外緩存,不熱的數(shù)據(jù)到磁盤緩存。

集群模式: 存儲最熱的數(shù)據(jù)到堆緩存,相對熱的數(shù)據(jù)到對外緩存,全量數(shù)據(jù)到分布式緩存。

寫在最后

最后,附上并發(fā)編程需要掌握的核心技能知識圖,祝大家在學(xué)習(xí)并發(fā)編程時,少走彎路。

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