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缓存最关心哪些指标?

时间:2021-09-24 21:16:18      阅读:126      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

  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?

  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。

缓存最关心哪些指标?

原文:https://www.cnblogs.com/xeupai/p/15303213.html

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