为系统加上缓存后,使用缓存需要注意哪些事项?有哪些类型?缓存回收策略、回收算法详解

写在前面

往往开始做一个项目时,不会过多的考虑性能问题,以快速迭代功能为主。后续随着业务的快速发展,系统运行的性能越来越慢,此时,就需要对系统进行相应的优化,而效果最显著的就是给系统加上缓存。那么,问题来了,当你为系统加上缓存时,有没有考虑过使用缓存需要注意哪些事项呢?

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缓存命中率

缓存命中率是从缓存中读取数据的次数与总读取次数的比率,命中率越高越好。缓存命中率=从缓存中读取次数 / (总读取次数 (从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取次数))。这是一个非常重要的监控指标,如果做缓存,则应通过监控这个指标来看缓存是否工作良好。

缓存类型

缓存类型总体上来看,可以分为:堆缓存、堆外缓存、磁盘缓存和分布式缓存。

堆内存

使用Java堆内存来存储对象。使用堆缓存的好处是没有序列化/反序列化,是最快的缓存。缺点也很明显,当缓存的数据量很大时,GC(垃圾回收)暂停时间会变长,存储容量受限于堆空间大小。一般通过软引用/弱引用来存储缓存对象。即当堆内存不足时,可以强制回收这部分内存释放堆内存空间。一般使用堆缓存存储较热的数据。可以使用Guava Cache、Ehcache 3.x、 MapDB实现。

堆外内存

即缓存数据存储在堆外内存,可以减少GC暂停时间(堆对象转移到堆外,GC扫描和移动的对象变少了),可以支持更多的缓存空间(只受机器内存大小限制,不受堆空间的影响)。但是,读取数据时需要序列化/反序列化。因此,会比堆缓存慢很多。可以使用Ehcache 3.x、 MapDB实现。

磁盘缓存

即缓存数据存储在磁盘上,在JVM重启时数据还存在,而堆/堆外缓存数据会丢失,需要重新加载。可以使用Ehcache 3.x、MapDB实现。

分布式缓存

分布式缓存可以使用ehcache-clustered(配合Terracotta server)实现Java进程间分布式缓存。也可以使用Memcached、Redis实现。

使用分布式缓存时,有两种模式如下:

单机模式:存储最热的数据到堆缓存,相对热的数据到堆外缓存,不热的数据到磁盘缓存。

集群模式:存储最热的数据到堆缓存,相对热的数据到对外缓存,全量数据到分布式缓存。

缓存回收策略

缓存的回收策略总体上来说包含:基于空间的回收策略、基于容量(空间)的回收策略、基于时间的回收策略和基于对象引用的回收策略。

基于空间

基于空间指缓存设置了存储空间,如设置为10MB,当达到存储空间上限时,按照一定的策略移除数据。

基于容量

基于容量指缓存设置了最大大小,当缓存的条目超过最大大小时,按照一定的策略移除旧数据。

基于时间

TTL(Time To Live):存活期,即缓存数据从创建开始直到到期的一个时间段(不管在这个时间段内有没有被访问,缓存数据都将过期)。

TTI(Time To Idle):空闲期,即缓存数据多久没被访问后移除缓存的时间。

基于对象引用

软引用:如果一个对象是软引用,则当JVM堆内存不足时,垃圾回收器可以回收这些对象。软引用适合用来做缓存,从而当JVM堆内存不足时,可以回收这些对象腾出一些空间供强引用对象使用,从而避免OOM。

弱引用:当垃圾回收器回收内存时,如果发现弱引用,则将它立即回收。相对于软引用,弱引用有更短的生命周期。

注意:只有在没有其他强引用对象引用弱引用/软引用对象时,垃圾回收时才回收该引用。即如果有一个对象(不是弱引用/软引用对象)引用了弱引用/软引用对象,那么垃圾回收时不会回收该弱引用/软引用对象。

回收算法

使用基于空间和基于容量的缓存会使用一定的策略移除旧数据,通常包含:FIFO算法、LRU算法和LFU算法。

FIFO(First In First Out):先进先出算法,即先放入缓存的先被移除。

LRU(Least Recently Used):最近最少使用算法,时间时间距离现在最久的那个被移除。

LFU(Least Frequently Used):最不常用算法,一定时间段内使用次数(频率)最少的那个被移除。

实际应用中基于LRU的缓存居多。

总结

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