不同的場景下如何選擇和使用適用的緩存框架

　　，講述在不同的場景下如何選擇和使用適用的緩存框架，以達(dá)到提升服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)的目的。

　　一般而言，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)模式（一個網(wǎng)站或一個應(yīng)用），整體流程可以概括描述為 瀏覽器→應(yīng)用服務(wù)器→數(shù)據(jù)庫或文件（存儲）→應(yīng)用服務(wù)器→瀏覽器，這是一個標(biāo)準(zhǔn)流程，通過瀏覽器（或App界面）發(fā)起請求，經(jīng)過服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫計算整合后反饋瀏覽器呈現(xiàn)內(nèi)容。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，內(nèi)容信息越來越復(fù)雜，使用者和訪問量越來越大，我們的應(yīng)用需要支撐更多的并發(fā)量，同時我們的應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器所做的計算也越來越多。但是往往我們的應(yīng)用服務(wù)器資源是有限的，且技術(shù)變革是緩慢的，數(shù)據(jù)庫每秒能接受的請求次數(shù)也是有限的（或者文件的讀寫也是有限的），如何能夠有效利用有限的資源來提供盡可能大的吞吐量？一個有效的辦法就是減少計算量，縮短請求流程——這就是緩存。緩存的出現(xiàn)就是打破上述的標(biāo)準(zhǔn)流程，其中的任何一個環(huán)節(jié)都可以被截斷，請求可以從緩存中直接獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)并返回。通過這種打破常規(guī)的方式，有效減少計算量，縮短請求流程，有效提升響應(yīng)速度，節(jié)省硬件資源，讓有限的資源服務(wù)更多的用戶。

　　如圖1所示，緩存的使用可以出現(xiàn)在 1-4的各個環(huán)節(jié)中，每個環(huán)節(jié)的緩存方案與使用各有特點。

　　圖1 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般流程

　　緩存特征

　　根據(jù)面向?qū)ο蟮能浖季S來看，緩存就是一個對象類型，那么必然有它的屬性：

　　命中率

　　命中率=返回正確結(jié)果數(shù)/請求緩存次數(shù)，命中率問題是緩存中的一個非常重要的問題，它是衡量緩存有效性的重要指標(biāo)。命中率越高，表明緩存的使用率越高。

　　最大元素（或最大空間）

　　緩存中可以存放的最大元素的數(shù)量，一旦緩存中元素數(shù)量超過這個值（或者緩存數(shù)據(jù)所占空間超過其最大支持空間），那么將會觸發(fā)緩存啟動清空策略根據(jù)不同的場景合理的設(shè)置最大元素值往往可以一定程度上提高緩存的命中率，從而更有效的時候緩存。

　　清空策略

　　如上描述，緩存的存儲空間有限制，當(dāng)緩存空間被用滿時，如何保證在穩(wěn)定服務(wù)的同時有效提升命中率？這就由緩存清空策略來處理，設(shè)計適合自身數(shù)據(jù)特征的情況策略能有效提升命中率。常見的一般策略有：

　　a. FIFO（first in first out）

　　先進先出策略，最先進入緩存的數(shù)據(jù)在緩存空間不夠的情況下（超出最大元素限制）會被優(yōu)先被清除掉，以騰出新的空間接受新的數(shù)據(jù)。策略算法主要比較緩存元素的創(chuàng)建時間。

　　b. LFU（less frequently used）

　　最少使用策略，無論是否過期，根據(jù)元素的被使用次數(shù)判斷，清除使用次數(shù)較少的元素釋放空間。策略算法主要比較元素的hitCount（命中次數(shù)）。

　　c. LRU（least recently used）

　　最近最少使用策略，無論是否過期，根據(jù)元素最后一次被使用的時間戳，清除最遠(yuǎn)使用時間戳的元素釋放空間。策略算法主要比較元素最近一次被get使用時間。

　　除此之外，還有一些簡單策略比如：

　　根據(jù)過期時間判斷，清理過期時間最長的元素；

　　根據(jù)過期時間判斷，清理最近要過期的元素；

　　隨機清理；

　　根據(jù)關(guān)鍵字（或元素內(nèi)容）長短清理等。

　　緩存介質(zhì)

　　（從硬件介質(zhì)上來看，無非就是內(nèi)存和硬盤兩種）從技術(shù)上劃分，可以分成幾種，內(nèi)存、硬盤文件、數(shù)據(jù)庫。

　　內(nèi)存：將緩存存儲于內(nèi)存中是最快的選擇，無需額外的I/O開銷，但是內(nèi)存的缺點是沒有持久化落地物理磁盤，一旦應(yīng)用異常break down，重新啟動數(shù)據(jù)很難或者無法復(fù)原。

　　硬盤：一般來說，很多緩存框架會結(jié)合使用內(nèi)存和硬盤，在內(nèi)存分配空間滿了或是在異常的情況下，可以被動或主動的將內(nèi)存空間數(shù)據(jù)持久化到硬盤中，達(dá)到釋放空間或備份數(shù)據(jù)的目的。

　　數(shù)據(jù)庫：前面我們有提到，增加緩存的策略的目的之一就是為了減少數(shù)據(jù)庫的I/O壓力?，F(xiàn)在使用數(shù)據(jù)庫做緩存介質(zhì)是不是又回到了老問題上了？其實，數(shù)據(jù)庫也有很多種類型，像那些不支持SQL，只是簡單的key、value的存儲結(jié)構(gòu)的特殊數(shù)據(jù)庫（如berkleydb），響應(yīng)速度和吞吐量都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于我們常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等。

　　在目前的應(yīng)用服務(wù)框架中，我們對緩存的分類劃分更常用的是根據(jù)緩存與應(yīng)用的耦合程度，劃分為local cache（本地緩存）和remote cache（分布式緩存）：

　　Local cache：指的是在應(yīng)用中的緩存組件，其最大的優(yōu)點是應(yīng)用和cache是在同一個進程內(nèi)部，請求緩存非常快速，沒有過多的網(wǎng)絡(luò)開銷等，在單應(yīng)用不需要集群支持或者集群情況下各節(jié)點無需互相通知的場景下使用本地緩存較合適；同時，它的缺點也是應(yīng)為緩存跟應(yīng)用程序耦合，多個應(yīng)用程序無法直接的共享緩存，各應(yīng)用或集群的各節(jié)點都需要維護自己的單獨緩存，對內(nèi)存是一種浪費。

　　Remote cache：：指的是與應(yīng)用分離的緩存組件或服務(wù)，其最大的優(yōu)點是自身就是一個獨立的應(yīng)用，與本地應(yīng)用隔離，多個應(yīng)用可直接的共享緩存。

　　目前各種類型的緩存都活躍在成千上萬的應(yīng)用服務(wù)中，還沒有一種緩存方案可以解決一切的業(yè)務(wù)場景或數(shù)據(jù)類型，我們需要根據(jù)自身的特殊場景和背景，選擇最適合的緩存方案。緩存的使用是程序員、架構(gòu)師的必備技能，好的程序員能根據(jù)數(shù)據(jù)類型、業(yè)務(wù)場景來準(zhǔn)確判斷使用何種類型的緩存，如何使用這種緩存，以最小的成本最快的效率達(dá)到最優(yōu)的目的。

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