常见本地缓存、分布式缓存解决方案详解

清疚 2024-03-26 00:29 50阅读 0赞

互联网应用常用架构图：

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优点：

> 缓存是现在所有高并发系统必需的核心模块，主要作用就是把经常访问的数据 （也就是热点数据），提前读入到内存中。这样，下次访问时就可以直接从内存读取数 据，而不需要经过硬盘，从而加快应用程序的响应速度

缓存可使用在1～4的各个环节中，每个环节的缓存方案与使用各有特点。

## 一： 缓存特征 ##

### 1.1 缓存数据分类 ###

#### 1.1.1 按使用频率和方式： ####

>  *  静态数据：一般不变，类似于字典表
>  *  准静态数据：变化频率很低，比如全国区划数据等
>  *  中间状态数据：一些计算的可复用中间数据，变量副本，配置中心的本地副本
>  *  热数据：使用高频
>  *  读写比较大：读的频率 >> 写的频率

这些数据适合于使用缓存的方式访问

>  *  广义，为了加速数据处理，让业务更快访问的临时存放的冗余数据
>  *  狭义，在分布式系统里把缓存到内存的数据，也就是 Redis
>  *  缓存是一个数据模型对象，有它的一些特征

### 1.2 命中率 ###

> 所谓缓存命中率，是指直接通过缓存获取数据的请求次数，占所有数据请求次数的百分比 命中率越高，表示使用缓存带来的收益越高，应用程序的性能也就越好

### 1.3 最大元素（或最大空间） ###

缓存中可以存放的最大元素的数量，一旦缓存中元素数量超过这个值（或者缓存数据所占空间超过其最大支持空间）

那么将会触发缓存启动清空策略,根据不同的场景合理的设置最大元素值往往可以一定程度上提高缓存的命中率，从而更有效的使用缓存

### 1.4 清除策略 ###

缓存的存储空间有限制，当缓存空间被用满时，如何保证在稳定服务的同时有效提升命中率？ 这就由缓存清空策略来处理。

常见的一般策略有：

#### 1.4.1 FIFO(first in first out) ####

最先进入缓存的数据在缓存空间不够的情况下（超出最大元素限制）会被优先被清除掉，以腾出新的空间接受新的数据策略算法主要比较缓存元素的创建时间。在数据实效性要求场景下可选择该类策略，优先保障最新数据可用。

#### 1.4.2 LFU(less frequently used) ####

无论是否过期，根据元素的被使用次数判断，清除使用次数较少的元素释放空间 策

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