本地缓存介绍

分手后的思念是犯贱 2022-04-15 06:24 331阅读 0赞

## 1. 什么是缓存 ##

缓存有很多种，从 CPU 缓存、磁盘缓存到浏览器缓存等，本文所说的缓存，主要针对后端系统的缓存。也就是将程序或系统经常要使用的对象存在内存中，以便在使用时可以快速调用，也可以避免加载数据或者创建重复的实例，以达到减少系统开销，提高系统效率的目的。

## 2. 为什么要用缓存 ##

我们一般都会把数据存放在关系型数据库中，不管数据库的性能有多么好，一个简单的查询也要消耗毫秒级的时间，这样我们常说的 QPS 就会被数据库的性能所限制，我们想要提高QPS，只能选择更快的存储设备。

在日常开发有这样的一种场景：某些数据的数据量不大、不经常变动，但访问却很频繁。受限于硬盘 IO 性能或者远程网络等原因，每次都直接获取会消耗大量的资源。可能会导致我们的响应变慢甚至造成系统压力过大，这在一些业务上是不能忍的，而缓存正是解决这类问题的神器。

但是有一点需要注意，就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略，下文也会提到。

## 3. 使用缓存的场景 ##

对于缓存来说，数据不常变更且查询比较频繁是最好的场景，如果查询量不够大或者数据变动太频繁，缓存也就是失去了意义。

日常工作使用的缓存可以分为内部缓存和外部缓存。

内部缓存一般是指存放在运行实例内部并使用实例内存的缓存，这种缓存可以使用代码直接访问。

外部缓存一般是指存放在运行实例外部的缓存，通常是通过网络获取，反序列化后进行访问。

一般来说对于不需要实例间同步的，都更加推荐内部缓存，因为内部缓存有访问方便，性能好的特点；需要实例间同步的数据可以使用外部缓存。

下面对这两种类型的缓存分别的进行介绍。

### 3.1 内部缓存 ###

为什么要是用内部缓存

在系统中，有些数据量不大、不常变化，但是访问十分频繁，例如省、市、区数据。针对这种场景，可以将数据加载到应用的内存中，以提升系统的访问效率，减少无谓的数据库和网路的访问。

内部缓存的限制就是存放的数据总量不能超出内存容量，毕竟还是在 JVM 里的。

最简单的内部缓存 - Map

功能强大的内部缓存 - Guava Cache / Caffeine

Guava中本地缓存基本原理为：ConcurrentMap(利用分段锁降低锁粒度) + LRU算法。

本地缓存的优点：

*  直接使用内存，速度快，通常存取的性能可以达到每秒千万级
 *  可以直接使用 Java 对象存取

本地缓存的缺点：

*  数据保存在当前实例中，无法共享
 *  重启应用会丢失

Guava Cache 的替代者 Caffeine

Spring 5 使用 Caffeine 来代替 Guava Cache，应该是从性能的角度考虑的。从很多性能测试来看 Caffeine 各方面的性能都要比 Guava 要好。

Caffeine 的 API 的操作功能和 Guava 是基本保持一致的，并且 Caffeine 为了兼容之前 Guava 的用户，做了一个 Guava 的 Adapter， 也是十分的贴心。

如果想了解更多请参考：是什么让 Spring 5 放弃了使用 Guava Cache？

### 3.2 外部缓存 ###

最著名的外部缓存 - Redis / Memcached

也许是 Redis 太有名，只要一提到缓存，基本上都会说起 Redis。但其实这类缓存的鼻祖应该是 LiveJournal 开发的 Memcached。

Redis / Memcached 都是使用内存作为存储，所以性能上要比数据库要好很多，再加上Redis 还支持很多种数据结构，使用起来也挺方便，所以作为很多人的首选。

Redis 确实不错，不过即便是使用内存，也还是需要通过网络来访问，所以网络的性能决定了 Reids 的性能；

我曾经做过一些性能测试，在万兆网卡的情况下，对于 Key 和 Value 都是长度为 20 Byte 的字符串的 get 和 set 是每秒10w左右的，如果 Key 或者 Value 的长度更大或者使用数据结构，这个会更慢一些；

作为一般的系统来使用已经绰绰有余了，从目前来看，Redis 确实很适合来做系统中的缓存。

如果考虑多实例或者分布式，可以考虑下面的方式：

*  Jedis 的 ShardedJedis（ 调用端自己实现分片 ）
 *  twemproxy / codis（ 第三方组件实现代理 ）
 *  Redis Cluster（ 3.0 之后官方提供的集群方案 ）

这些方案各有特点，这次先不展开讨论，有兴趣的可以先研究一下。

Redis有很多优点：

*  很容易做数据分片、分布式，可以做到很大的容量
 *  使用基数比较大，库比较成熟

同时也有一些缺点：

*  Java 对象需要序列化才能保存
 *  如果服务器重启，再不做持久化的情况下会丢失数据，即使有持久化也容易出现各种各样的问题

## 4. 缓存的更新策略 ##

使用缓存时，更新策略是非常重要的。最常见的缓存更新策略是 Cache Aside Pattern：

*  失效：应用程序先从 cache 取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
 *  命中：应用程序从 cache 中取数据，取到后返回。
 *  更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。

不管是内部缓存还是外部缓存，都可以使用这样的更新策略，如果缓存系统支持，也可以通过设置过期时间来更新缓存。

更多的更新策略可以参考左耳朵耗子的这篇缓存更新的套路。

## 5. 缓存使用常见误区 ##

### 序列化方案的选择 ###

序列化的选择，尽量避免使用 Java 原生的机制，因为原生的序列化依赖 serialVersionUID 来判断版本，如果改变就无法正常的反序列化。

一般推荐使用 Json 或者 Hessian、ProtoBuf 等二进制方式。

**缓存大对象**

在缓存中存放大对象，存取的代价都比较高。实际使用时，往往只是需要其中的一部分，这样会导致每一次读取都消耗更多的网络和内存资源，也会浪费缓存的容量。

当然如果每次都是用完整的对象，这样做是没有问题的。

**使用缓存进行数据共享**

使用缓存来当作线程甚至进程之间的数据共享方式，会让系统间产生隐形的依赖，并且也可能会产生一些竞争，常常会发生问题。所以不推荐使用这种方式来共享数据。

**没有及时更新或者删除缓存中已经过期或失效的数据**

这个理解起来就很简单了，如果没有及时更新或者删除，就有可能读取到错误的数据，从而导致业务的错误。

对于支持设置过期时间的缓存系统，可以对每一个数据设置合适的过期时间，来尽量避免这样的情况。

## 6. libshmcache介绍 ##

libshmcache使用场景

如果需要缓存的数据量不是太大，比如不超过100w个key，对缓存读写性能要求又比较高的情况下，可以考虑使用

libshmcache采用的开源协议为BSD，托管在github，地址：[https://github.com/happyfish100/libshmcache][https_github.com_happyfish100_libshmcache]

[https_github.com_happyfish100_libshmcache]: https://github.com/happyfish100/libshmcache

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