随着互联网的普及，内容信息越来越复杂，用户数和访问量越来越大，我们的应用需要支撑更多的并发量，同时我们的应用服务器和数据库服务器所做的计算也越来越多。但是往往我们的应用服务器资源是有限的，且技术变革是缓慢的，数据库每秒能接受的请求次数也是有限的（或者文件的读写也是有限的），如何能够有效利用有限的资源来提供尽可能大的吞吐量？一个有效的办法就是引入缓存，打破标准流程，每个环节中请求可以从缓存中直接获取目标数据并返回，从而减少计算量，有效提升响应速度，让有限的资源服务更多的用户。

如图所示，缓存的使用可以出现在1～4的各个环节中，每个环节的缓存方案与使用各有特点。

上图： 现在互联网应用（网站或App）的整体流程

缓存特征

缓存也是一个数据模型对象，那么必然有它的一些特征：

1.命中率

命中率=返回正确结果数/请求缓存次数，命中率问题是缓存中的一个非常重要的问题，它是衡量缓存有效性的重要指标。命中率越高，表明缓存的使用率越高。

2.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，从而更有效的时候缓存。

3.清空策略

如上描述，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，设计适合自身数据特征的清空策略能有效提升命中率。常见的一般策略有：

• FIFO(first in first out)
• 先进先出策略，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。
• LFU(less frequently used)
• 最少使用策略，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。策略算法主要比较元素的hitCount（命中次数）。在保证高频数据有效性场景下，可选择这类策略。
• LRU(least recently used)
• 最近最少使用策略，无论是否过期，根据元素最后一次被使用的时间戳，清除最远使用时间戳的元素释放空间。策略算法主要比较元素最近一次被get使用时间。在热点数据场景下较适用，优先保证热点数据的有效性。

除此之外，还有一些简单策略比如：

• 根据过期时间判断，清理过期时间最长的元素；
• 根据过期时间判断，清理最近要过期的元素；
• 随机清理；
• 根据关键字（或元素内容）长短清理等。

缓存介质

虽然从硬件介质上来看，无非就是内存和硬盘两种，但从技术上，可以分成内存、硬盘文件、数据库。

• 内存：将缓存存储于内存中是最快的选择，无需额外的I/O开销，但是内存的缺点是没有持久化落地物理磁盘，一旦应用异常break down而重新启动，数据很难或者无法复原。
• 硬盘：一般来说，很多缓存框架会结合使用内存和硬盘，在内存分配空间满了或是在异常的情况下，可以被动或主动的将内存空间数据持久化到硬盘中，达到释放空间或备份数据的目的。
• 数据库：前面有提到，增加缓存的策略的目的之一就是为了减少数据库的I/O压力。现在使用数据库做缓存介质是不是又回到了老问题上了？其实，数据库也有很多种类型，像那些不支持SQL，只是简单的key-value存储结构的特殊数据库（如BerkeleyDB和Redis），响应速度和吞吐量都远远高于我们常用的关系型数据库等。

缓存分类和应用场景

缓存有各类特征，而且有不同介质的区别，那么实际工程中我们怎么去对缓存分类呢？在目前的应用服务框架中，比较常见的，时根据缓存雨应用的藕合度，分为local cache（本地缓存）和remote cache（分布式缓存）：

• 本地缓存：指的是在应用中的缓存组件，其最大的优点是应用和cache是在同一个进程内部，请求缓存非常快速，没有过多的网络开销等，在单应用不需要集群支持或者集群情况下各节点无需互相通知的场景下使用本地缓存较合适；同时，它的缺点也是应为缓存跟应用程序耦合，多个应用程序无法直接的共享缓存，各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存，对内存是一种浪费。
• 分布式缓存：指的是与应用分离的缓存组件或服务，其最大的优点是自身就是一个独立的应用，与本地应用隔离，多个应用可直接的共享缓存。

目前各种类型的缓存都活跃在成千上万的应用服务中，还没有一种缓存方案可以解决一切的业务场景或数据类型，我们需要根据自身的特殊场景和背景，选择最适合的缓存方案。缓存的使用是程序员、架构师的必备技能，好的程序员能根据数据类型、业务场景来准确判断使用何种类型的缓存，如何使用这种缓存，以最小的成本最快的效率达到最优的目的。

Ehcache

Ehcache是现在最流行的纯Java开源缓存框架，配置简单、结构清晰、功能强大，是一个非常轻量级的缓存实现，我们常用的Hibernate里面就集成了相关缓存功能。

Ehcache框架图

从图3中我们可以了解到，Ehcache的核心定义主要包括：

• cache manager：缓存管理器，以前是只允许单例的，不过现在也可以多实例了。
• cache：缓存管理器内可以放置若干cache，存放数据的实质，所有cache都实现了Ehcache接口，这是一个真正使用的缓存实例；通过缓存管理器的模式，可以在单个应用中轻松隔离多个缓存实例，独立服务于不同业务场景需求，缓存数据物理隔离，同时需要时又可共享使用。
• element：单条缓存数据的组成单位。
• system of record（SOR）：可以取到真实数据的组件，可以是真正的业务逻辑、外部接口调用、存放真实数据的数据库等，缓存就是从SOR中读取或者写入到SOR中去的。

在上层可以看到，整个Ehcache提供了对JSR、JMX等的标准支持，能够较好的兼容和移植，同时对各类对象有较完善的监控管理机制。它的缓存介质涵盖堆内存（heap）、堆外内存（BigMemory商用版本支持）和磁盘，各介质可独立设置属性和策略。Ehcache最初是独立的本地缓存框架组件，在后期的发展中，结合Terracotta服务阵列模型，可以支持分布式缓存集群，主要有RMI、JGroups、JMS和Cache Server等传播方式进行节点间通信，如图3的左侧部分描述。

Ehcache主要特性：

• 快速，针对大型高并发系统场景，Ehcache的多线程机制有相应的优化改善。
• 简单，很小的jar包，简单配置就可直接使用，单机场景下无需过多的其他服务依赖。
• 支持多种的缓存策略，灵活。
• 缓存数据有两级：内存和磁盘，与一般的本地内存缓存相比，有了磁盘的存储空间，将可以支持更大量的数据缓存需求。
• 具有缓存和缓存管理器的侦听接口，能更简单方便的进行缓存实例的监控管理。
• 支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域。

注意：Ehcache的超时设置主要是针对整个cache实例设置整体的超时策略，而没有较好的处理针对单独的key的个性的超时设置（有策略设置，但是比较复杂，就不描述了），因此，在使用中要注意过期失效的缓存元素无法被GC回收，时间越长缓存越多，内存占用也就越大，内存泄露的概率也越大。

Guava Cache

Guava Cache是Google开源的Java重用工具集库Guava里的一款缓存工具，其主要实现的缓存功能有：

• 自动将entry节点加载进缓存结构中；
• 当缓存的数据超过设置的最大值时，使用LRU算法移除；
• 具备根据entry节点上次被访问或者写入时间计算它的过期机制；
• 缓存的key被封装在WeakReference引用内；
• 缓存的Value被封装在WeakReference或SoftReference引用内；
• 统计缓存使用过程中命中率、异常率、未命中率等统计数据。

Guava Cache的架构设计灵感来源于ConcurrentHashMap，我们前面也提到过，简单场景下可以自行编码通过hashmap来做少量数据的缓存，但是，如果结果可能随时间改变或者是希望存储的数据空间可控的话，自己实现这种数据结构还是有必要的。

Guava Cache继承了ConcurrentHashMap的思路，使用多个segments方式的细粒度锁，在保证线程安全的同时，支持高并发场景需求。Cache类似于Map，它是存储键值对的集合，不同的是它还需要处理evict、expire、dynamic load等算法逻辑，需要一些额外信息来实现这些操作。对此，根据面向对象思想，需要做方法与数据的关联封装。如图5所示cache的内存数据模型，可以看到，使用ReferenceEntry接口来封装一个键值对，而用ValueReference来封装Value值，之所以用Reference命令，是因为Cache要支持WeakReference Key和SoftReference、WeakReference value。

图5 Guava Cache数据结构图

总体来看，Guava Cache基于ConcurrentHashMap的优秀设计借鉴，在高并发场景支持和线程安全上都有相应的改进策略，使用Reference引用命令，提升高并发下的数据……访问速度并保持了GC的可回收，有效节省空间；同时，write链和access链的设计，能更灵活、高效的实现多种类型的缓存清理策略，包括基于容量的清理、基于时间的清理、基于引用的清理等；编程式的build生成器管理，让使用者有更多的自由度，能够根据不同场景设置合适的模式。

分布式缓存：memcached缓存

memcached是应用较广的开源分布式缓存产品之一，它本身其实不提供分布式解决方案。在服务端，memcached集群环境实际就是一个个memcached服务器的堆积，环境搭建较为简单；cache的分布式主要是在客户端实现，通过客户端的路由处理来达到分布式解决方案的目的。客户端做路由的原理非常简单，应用服务器在每次存取某key的value时，通过某种算法把key映射到某台memcached服务器nodeA上，因此这个key所有操作都在nodeA上，结构图如图6、图7所示。

图6 memcached客户端路由图

图7 memcached一致性hash示例图

memcached客户端采用一致性hash算法作为路由策略，如图7，相对于一般hash（如简单取模）的算法，一致性hash算法除了计算key的hash值外，还会计算每个server对应的hash值，然后将这些hash值映射到一个有限的值域上（比如0~2^32）。通过寻找hash值大于hash(key)的最小server作为存储该key数据的目标server。如果找不到，则直接把具有最小hash值的server作为目标server。同时，一定程度上，解决了扩容问题，增加或删除单个节点，对于整个集群来说，不会有大的影响。最近版本，增加了虚拟节点的设计，进一步提升了可用性。

memcached是一个高效的分布式内存cache，了解memcached的内存管理机制，才能更好的掌握memcached，让我们可以针对我们数据特点进行调优，让其更好的为我所用。我们知道memcached仅支持基础的key-value键值对类型数据存储。在memcached内存结构中有两个非常重要的概念：slab和chunk。如图8所示。

图8 memcached内存结构图

总结来看，memcached内存管理需要注意的几个方面：

• chunk是在page里面划分的，而page固定为1m，所以chunk最大不能超过1m。
• chunk实际占用内存要加48B，因为chunk数据结构本身需要占用48B。
• 如果用户数据大于1m，则memcached会将其切割，放到多个chunk内。
• 已分配出去的page不能回收。

对于key-value信息，最好不要超过1m的大小；同时信息长度最好相对是比较均衡稳定的，这样能够保障最大限度的使用内存；同时，memcached采用的LRU清理策略，合理甚至过期时间，提高命中率。

无特殊场景下，key-value能满足需求的前提下，使用memcached分布式集群是较好的选择，搭建与操作使用都比较简单；分布式集群在单点故障时，只影响小部分数据异常，目前还可以通过Magent缓存代理模式，做单点备份，提升高可用；整个缓存都是基于内存的，因此响应时间是很快，不需要额外的序列化、反序列化的程序，但同时由于基于内存，数据没有持久化，集群故障重启数据无法恢复。高版本的memcached已经支持CAS模式的原子操作，可以低成本的解决并发控制问题。

Redis缓存

Redis是一个远程内存数据库（非关系型数据库），性能强劲，具有复制特性以及解决问题而生的独一无二的数据模型。它可以存储键值对与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘，可以使用复制特性来扩展读性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。

图9 Redis数据模型图

如图9，Redis内部使用一个redisObject对象来标识所有的key和value数据，redisObject最主要的信息如图所示：type代表一个value对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在Redis内部的存储方式，比如——type=string代表value存储的是一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或是int，如果是int则代表世界Redis内部是按数值类型存储和表示这个字符串。

从网络I/O模型上看，Redis使用单线程的I/O复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select。对于单纯只有I/O操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个I/O调度都是被阻塞住的，在这些特殊场景的使用中，需要额外的考虑。

相较于memcached的预分配内存管理，Redis使用现场申请内存的方式来存储数据，并且很少使用free-list等方式来优化内存分配，会在一定程度上存在内存碎片。Redis跟据存储命令参数，会把带过期时间的数据单独存放在一起，并把它们称为临时数据，非临时数据是永远不会被剔除的，即便物理内存不够，导致swap也不会剔除任何非临时数据（但会尝试剔除部分临时数据）。

我们描述Redis为内存数据库，作为缓存服务，大量使用内存间的数据快速读写，支持高并发大吞吐；而作为数据库，则是指Redis对缓存的持久化支持。Redis由于支持了非常丰富的内存数据库结构类型，如何把这些复杂的内存组织方式持久化到磁盘上？Redis的持久化与传统数据库的方式差异较大，Redis一共支持四种持久化方式，主要使用的两种：

1. 定时快照方式(snapshot)：该持久化方式实际是在Redis内部一个定时器事件，每隔固定时间去检查当前数据发生的改变次数与时间是否满足配置的持久化触发的条件，如果满足则通过操作系统fork调用来创建出一个子进程，这个子进程默认会与父进程共享相同的地址空间，这时就可以通过子进程来遍历整个内存来进行存储操作，而主进程则仍然可以提供服务，当有写入时由操作系统按照内存页（page）为单位来进行copy-on-write保证父子进程之间不会互相影响。它的缺点是快照只是代表一段时间内的内存映像，所以系统重启会丢失上次快照与重启之间所有的数据。
2. 基于语句追加文件的方式(aof)：aof方式实际类似MySQl的基于语句的binlog方式，即每条会使Redis内存数据发生改变的命令都会追加到一个log文件中，也就是说这个log文件就是Redis的持久化数据。

aof的方式的主要缺点是追加log文件可能导致体积过大，当系统重启恢复数据时如果是aof的方式则加载数据会非常慢，几十G的数据可能需要几小时才能加载完，当然这个耗时并不是因为磁盘文件读取速度慢，而是由于读取的所有命令都要在内存中执行一遍。另外由于每条命令都要写log，所以使用aof的方式，Redis的读写性能也会有所下降。

Redis的持久化使用了Buffer I/O，所谓Buffer I/O是指Redis对持久化文件的写入和读取操作都会使用物理内存的Page Cache，而大多数数据库系统会使用Direct I/O来绕过这层Page Cache并自行维护一个数据的Cache。而当Redis的持久化文件过大（尤其是快照文件），并对其进行读写时，磁盘文件中的数据都会被加载到物理内存中作为操作系统对该文件的一层Cache，而这层Cache的数据与Redis内存中管理的数据实际是重复存储的。虽然内核在物理内存紧张时会做Page Cache的剔除工作，但内核很可能认为某块Page Cache更重要，而让你的进程开始Swap，这时你的系统就会开始出现不稳定或者崩溃了，因此在持久化配置后，针对内存使用需要实时监控观察。

与memcached客户端支持分布式方案不同，Redis更倾向于在服务端构建分布式存储，如图Redis分布式集群图：

作者简介

陈睿|mikechen，10年+大厂架构经验，BAT资深面试官，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。

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