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  1. 1. 一、缓存特征
  2. 2. 二、本地缓存
  3. 3. 三、分布式缓存

一、缓存特征

  • 命中率
  • 最大缓存存放空间

  • 清空策略：

    • FIFO先入先出
    • LFU，最少使用（可以保证高频数据有效）
    • LRU，最近最少使用（优先保证热点数据）

二、本地缓存

静态变量

  • 使用Zookeeper自动更新（保证一致性）
  • 缺点：受到heap区影响，缓存数据有限

Guava Cache

  • 功能与特点：

    • 可以自动将Entry节点加载入缓存
    • 缓存数据如果超过限制，采用LRU清理策略清理
    • 根据Entry节点上次被访问时间或写入时间计算过期机制
    • Key封装在WeakReference引用中
    • Value封装在SoftReference引用中

  • 实现机制：

    • 模仿ConcurrentHashMap，ReferenceEntry封装键值对，ValueReference封装值
    • 每个Segment包含ReferenceEntry链，每个ReferenceEntry包含key、hash、valueReference和next
    • ValueReference对应四种实现（Strong/Soft/Weak/Loading）,LoadingValueReference支持动态加载（加载完成后替换成其他类型）
    • access链（实现LRU）：访问节点如果在链表中，移动到最后，否则直接加在最后，poll时直接删除头节点的下一个节点
    • write链（实现LRU）：类似access链

  • 使用方法：

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 /**
  * Callable
  */
public void callablex() throws ExecutionException
    {
  Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
    .maximumSize(1000).build();
  String result = cache.get("key", new Callable<String>()
    {
        public String call()
        {
            return "result";
        }
    });
    System.out.println(result);
}

三、分布式缓存

Redis

  • 核心变量redisObject：

    • 数据类型：string/hash/list/set/zset
    • 编码方式：raw/zipmap/ziplist/intset/skiplist

  • 线程模型：

    • 套接字：套接字操作抽象成文件事件
    • I/O多路复用：监听多个套接字，把文件事件放入队列
    • 文件事件分派：接收并传给相应的事件处理器
    • 事件处理器：处理事件

  • Redis为什么快:

    • 绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速）
    • 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
    • 非阻塞IO
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  1. 1. 一、缓存特征
  2. 2. 二、本地缓存
  3. 3. 三、分布式缓存