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面试必备之java缓存总结,从单机缓存到分布式缓存架构

1、缓存定义

高速数据存储层,提高程序性能

2、为什么要用缓存(读多写少,高并发)

1、提高读取吞吐量

2、提升应用程序性能

3、降低数据库成本

4、减少后端负载

5、消除数据库热点

6、可预测的性能

3、缓存分类

3.1、单机缓存(localCache)

实现方案

1、基于JSR107规范自研(了解即可):

1、Java Caching定义了5个核心接口,分别是CachingProvider, CacheManager, Cache, Entry 和 Expiry。
2、CachingProvider定义了创建、配置、获取、管理和控制多个CacheManager。一个应用可以在运行期访问多个CachingProvider。
3、CacheManager定义了创建、配置、获取、管理和控制多个唯一命名的Cache,这些Cache存在于CacheManager的上下文中。一个CacheManager仅被一个CachingProvider所拥有。
4、Cache是一个类似Map的数据结构并临时存储以Key为索引的值。一个Cache仅被一个CacheManager所拥有。
5、Entry是一个存储在Cache中的key-value对。
每一个存储在Cache中的条目有一个定义的有效期,即Expiry Duration。
一旦超过这个时间,条目为过期的状态。一旦过期,条目将不可访问、更新和删除。缓存有效期可以通过ExpiryPolicy设置。

2、基于ConcurrentHashMap实现数据缓存

3.2、分布式缓存(redis、Memcached)

4、单机缓存

1、自己实现一个单机缓存

创建缓存类

/**
 * @author yinfeng
 * @description 本地缓存实现:用map实现一个简单的缓存功能
 * @since 2022/2/8 13:54
 */publicclassMapCacheDemo{/**
     * 在构造函数中,创建了一个守护程序线程,每5秒扫描一次并清理过期的对象
     */privatestaticfinalint CLEAN_UP_PERIOD_IN_SEC =5;/**
     * ConcurrentHashMap保证线程安全的要求
     * SoftReference <Object>  作为映射值,因为软引用可以保证在抛出OutOfMemory之前,如果缺少内存,将删除引用的对象。
     */privatefinal ConcurrentHashMap<String, SoftReference<CacheObject>> cache =newConcurrentHashMap<>();publicMapCacheDemo(){//创建了一个守护程序线程,每5秒扫描一次并清理过期的对象
        Thread cleanerThread =newThread(()->{while(!Thread.currentThread().isInterrupted()){try{
                    Thread.sleep(CLEAN_UP_PERIOD_IN_SEC *1000);
                    cache.entrySet().removeIf(entry -> Optional.ofNullable(entry.getValue()).map(SoftReference::get).map(CacheObject::isExpired).orElse(false));}catch(InterruptedException e){
                    Thread.currentThread().interrupt();}}});
        cleanerThread.setDaemon(true);
        cleanerThread.start();}publicvoidadd(String key, Object value,long periodInMillis){if(key == null){return;}if(value == null){
            cache.remove(key);}else{long expiryTime = System.currentTimeMillis()+ periodInMillis;
            cache.put(key,newSoftReference<>(newCacheObject(value, expiryTime)));}}publicvoidremove(String key){
        cache.remove(key);}public Object get(String key){return Optional.ofNullable(cache.get(key)).map(SoftReference::get).filter(cacheObject ->!cacheObject.isExpired()).map(CacheObject::getValue).orElse(null);}publicvoidclear(){
        cache.clear();}publiclongsize(){return cache.entrySet().stream().filter(entry -> Optional.ofNullable(entry.getValue()).map(SoftReference::get).map(cacheObject ->!cacheObject.isExpired()).orElse(false)).count();}/**
     * 缓存对象value
     */privatestaticclassCacheObject{private Object value;privatefinallong expiryTime;privateCacheObject(Object value,long expiryTime){this.value = value;this.expiryTime = expiryTime;}booleanisExpired(){return System.currentTimeMillis()> expiryTime;}public Object getValue(){return value;}publicvoidsetValue(Object value){this.value = value;}}}

写个main方法测试一下

publicstaticvoidmain(String[] args)throws InterruptedException {
        MapCacheDemo mapCacheDemo =newMapCacheDemo();
        mapCacheDemo.add("uid_10001","{1}",5*1000);
        mapCacheDemo.add("uid_10002","{2}",5*1000);
        System.out.println("从缓存中取出值:"+ mapCacheDemo.get("uid_10001"));
        Thread.sleep(5000L);
        System.out.println("5秒钟过后");// 5秒后数据自动清除了
        System.out.println("从缓存中取出值:"+ mapCacheDemo.get("uid_10001"));}

2、谷歌guava cache缓存框架

2.1、简介

Guava Cache是一个内存缓存模块,用于将数据缓存到jvm内存中,是单个应用运行时的本地缓存,他不将数据放到文件或外部服务器。

2.2 简单使用

/**
 * @author yinfeng
 * @description guava测试,https://github.com/google/guava
 * @since 2022/2/8 14:13
 */publicclassGuavaCacheDemo{publicstaticvoidmain(String[] args)throws ExecutionException {//缓存接口这里是LoadingCache,LoadingCache在缓存项不存在时可以自动加载缓存
        LoadingCache<String, User> userCache
                //CacheBuilder的构造函数是私有的,只能通过其静态方法newBuilder()来获得CacheBuilder的实例= CacheBuilder.newBuilder()//设置并发级别为8,并发级别是指可以同时写缓存的线程数.concurrencyLevel(8)//设置写缓存后8秒钟过期.expireAfterWrite(8, TimeUnit.SECONDS)//设置写缓存后1秒钟刷新.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)//设置缓存容器的初始容量为10.initialCapacity(10)//设置缓存最大容量为100,超过100之后就会按照LRU最近虽少使用算法来移除缓存项.maximumSize(100)//设置要统计缓存的命中率.recordStats()//设置缓存的移除通知.removalListener(notification -> System.out.println(notification.getKey()+" 被移除了,原因: "+ notification.getCause()))//build方法中可以指定CacheLoader,在缓存不存在时通过CacheLoader的实现自动加载缓存.build(newCacheLoader<String, User>(){@Overridepublic User load(String key){
                                System.out.println("缓存没有时,从数据库加载"+ key);// TODO jdbc的代码~~忽略掉returnnewUser("yinfeng"+ key, key);}});// 第一次读取for(int i =0; i <20; i++){
            User user = userCache.get("uid"+ i);
            System.out.println(user);}// 第二次读取for(int i =0; i <20; i++){
            User user = userCache.get("uid"+ i);
            System.out.println(user);}
        System.out.println("cache stats:");//最后打印缓存的命中率等 情况
        System.out.println(userCache.stats().toString());}@[email protected]le{private String userName;private String userId;@Overridepublic String toString(){return userId +" --- "+ userName;}}}

5、分布式缓存

5.1 redis

5.1.1 介绍

Redis是一个开源的使用C语言缩写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型,Key-Value数据库,并提供多种语言的API。

本质是客户端-服务端应用软件程序。

特点是使用简单,性能强悍,功能应用场景丰富。

5.1.2通用命令

命令作用DEL key用于在key存在是删除keyDUMP key序列化给定的key,并返回给定的值EXISTS key检查给定key是否存在EXPIRE key seconds为给定key设置过期时间,单位秒TTL key以秒为单位,返回给定key的剩余生存时间TYPE key返回key所存储的值的类型

5.1.3 数据结构

1. String

定义

String数据结构是简单的key-value类型,value其实不仅是String,也可以是数字。

使用场景:微博数,粉丝数(常规计数)

常用命令
命令作用Get获取指定key的值Set设置指定key的值Incr将key中储存的数字值增一Decr将key中储存的数字值减一Mget获取所有(一个或多个)给定key的值

2. List

定义

List就是链表,依赖于链表结构

使用场景:微博的关注列表,粉丝列表

常用命令
命令作用Lpush将一个或多个值插入到列表头部Rpush在列表中添加一个或多个值Lpop移出并获取列表的第一个元素Rpop移除列表的最后一个元素,返回值为移除的元素Lrange获取所有(一个或多个)给定key的值

3. Set

定义

Set就是一个集合,集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用Reds提供的Set数据结构,可以存储一些集合性的数据。

使用场景:实现如共同关注,共同喜好,二度好友

常用命令
命令作用Lpush向集合中添加一个或多个成员Rpush移除并返回集合中的一个随机元素Lpop返回集合中的所有成员Rpop返回所有给定集合的并集

4. Sorted set

定义

Sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。

使用场景:排行榜、按照用户投票和时间排序

常用命令
命令作用Zadd向有序集合添加一个或多个成员,或者更新已存在成员的分数Zrange通过索引区间返回有序集合中指定区间内的成员Zrem移除有序集合中的一个或多个成员Zcard获取有序集合的成员数

5. Hash

定义

Hash是一个sting类型的field和value的映射表

使用场景:存储部分变更数据,如用户信息

常用命令
命令作用Zadd获取存储在哈希表中指定字段的值Zrange将哈希表key中的字段field的值设为valueHgetall获取在哈希表中指定key的所有字段和值

6. GEO

定义

GEO3.2版本开始对GEO(地理位置)的支持

使用场景:LBS应用开发

常用命令
命令作用GEOADD增加地理位置的坐标,可以批量添加地理位置GEODIST获取两个地理位置的距离GEOHASH获取某个地理位置的geohash值GEOPOS获取指定位置的坐标,可以批量获取多个地理位置的坐标GEORADIUS根据给定地理位置坐标获取指定范围内的地理位置集合(注意:该命令的中心点由输入的经度和结度决定)GEORADIUSBYMEMBER根据给定成员的位置获取指定范围内的位置信息集合(注意:该命令的中心点足由给定的位置元素决定)

7. Stream

定义

Stream5.0版本开始的新结构“流”

使用场景:消费者生产者场景(类似MO)

常用命令
命令作用XADD增加地理位置的坐标,可以批量添加地理位置XLENstream流中的消息数量XDEL删除流中的消息XRANGE返回流中满足给定ID范围的消息XREAD从一个或者多个流中读取消息XINFO检索关于流和关联的消费者组的不同的信息

5.1.4 持久化机制

1. 介绍

redis的数据都存放在内存中,如果没有配置持久化,重启后数据就全丢失,于是需要开启redis的持久化功能,将数据保存到磁盘上,当redis重启后,可以从磁盘中恢复数据

2. 持久化方式

  1. RDB持久化:RDB持久化方式能够在指定的时间间隔对你的数据进行快照存储
  2. AOF持久化: AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重后的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据

3.RDB方式

客户端直接通过命令BGSAVE或者SAVE来创建一个内存快照:

  1. BGSAVE调用fork来创建一个子进程,子进程负责将快照写入磁盘,而父进程仍然继续处理命令。
  2. SAVE执行SAVE命令过程中,不再响应其他命令。

在redis.conf中调整save配置选项,当在规定的时间内,redis发生了写操作的个数满足条件会触发BGSAVE命令

#900秒之内至少一次写操作
save 900 1
#300秒之内至少发生10次写操作
save 300 10

优缺点
优点缺点对性能影响最小同步时丢失数据RDB文件进行数据恢复比使用AOF要快很多如果数据集非常大且CPU不够强(比如单核CPU),Redis在fork子进程时可能会消耗相对较长的时间,影响RediS对外提供服务的能力

4. AOF持久化方式

开启AOF持久化

appendonty yes

AOF策略调整

#每次有数据修改发生时都会写入AOF文件
appendfsync always
#每秒钟同步一次,该策略为AOF的默认策略
appendfsync everysec
#从不同步。高效但是数据不会被持久化
appendfsync no

优点
优点缺点最安全文件体积大容灾性能消耗比RDB高易读,可修改数据恢复速度比RDB慢

5.1.5 内存管理

1、内存分配

不同数据类型的大小限制:

Strings类型:一个Strings类型的Value最大可以存储512M。

Lists类型:list的元素个数最多为2^32-1个

Sets类型:元素个数最多为2^32-1个

Hashes类型:键值对个数最多为2^32-1个

最大内存控制:

maxmemory 最大内存阈值

maxmemory-policy 到达阈值的执行策略

2、内存压缩

#配置字段最多512个
hash-max-zipmap-entries 512
#配置value最大为64字节
hash-max-zipmap-value 64
#配置元素个数最多512个
lst-max-zipmap-entries 512
#配置value最大为64字节
list-max-zipmap-value 64
#配置元素个数最多512个
set-max-zipmap-entries 512

大小超出压缩范围,溢出后redis将自动将其转换为正常大小

3、过期数据的处理策略

主动处理(redis主动触发检测key足否过期)每秒抗行10次。过程如下:

  1. 从具有相关过期的key集合中测试20个随机key
  2. 删除找到的所有已过期key
  3. 如果超过25%的key已过期,请从步骤1重新开始

被动处理:

  1. 每次访问key的时候,发现超时后被动过期,清理掉

数据恢复阶段过期数据的处理策略:

RDB方式:过期的Key不会被持久化到文件中。载入时过期的key,会通过redis的主动和被动方式清理掉。

AOF方式:每次遇到过期的key,redis会追加一条DEL命令到AOF文件,也就是说只要我们顺序载入执行AOF命令文件就会删除过期的key

注意:过期数据的计算和计算机本身的时间是有直接联系的!

Redis内存回收策略:

配置文件中设置:maxmemory-poIicy noeviction

命令动态调整:config set maxmemory-policy noeviction

回收策略说明noeviction客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令直接报错allkeys-lru在所有key里执行LRU算法清除volatile-lru在所有已经过期的key里执行LRU算法清除allkeys-lfu在所有key里执行LFU算法清除volatile-lfu在所有已经过期的key里执行LFU算法清除allkeys-random在所有key里随机回收volatile-random在已经过期的key里随机回收volatile-ttl回收已经过期的key,并且优先回收存活时间(TTL)较短的key

4、LRU算法

LRU(最近最少使用):根据数据的历史访问记录来进行沟汰数据

核心思想:如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高。

注意:Redis的LRU算法并非完整的实现,完整的LRU实现需要太多的内存。

方法:通过对少量keys进行取样(50%),然后回收其中一个最好的key。

配置方式:maxmemory-samples 5

5、LFU算法

LFU:根据数据的历史访问频率来沟汰数据

核心思想:如果数据过去被访问多次,那么将来被访问的频率也更高。

启用LFU算法后,可以使用热点数据分析功能。

5.1.6 主从复制

1、介绍

为什么要主从复制

redis-server单点故障

单节点QPS有限

应用场景分析

读写分离场景,规避redis单机瓶颈

故障切换,master出问题后还有slave节点可以使用

2、搭建主从复制

主Redis Server以普通模式启动,主要是启动从服务器的方式

  1. 命令行#连接需要实现从节点的rediS,执行下面的命令slaveof [ip][port]
  2. redis.conf配置文件#配置文件中增加slaveof [ip][port]#从服务器是否只读(默认yes)slave-read-only yes
  3. 退出主从集群的方式slaveof no one

3、检查主从复制

#redis客户端执行
info replication

4、主从复制流程

  1. 从服务器通过psync命令发送服务器已有的同步进度(同步源ID,同步进度offset)
  2. master收到请求,同步源为当前master,则根据偏移量增量同步
  3. 同步源非当前master,则进入全量同步:maser生成rdb,传输到slave,加载到slave内存

5、主从复制核心知识

  1. Redis默认使用异步复制,slave和master之间异步地确认处理的数据量
  2. 一个master可以拥有多个slave
  3. Slave可以接受其他slave的连接。slave可以有下级sub slave
  4. 主从同步过程在master侧是非阻塞的
  5. slave初次同步需要删除旧数据,加载新数据,会阻塞到来的连接请求

6、应用场景

  1. 主从复制可以用来支持读写分离
  2. slave服务器设定为只读,可以用在数据安全的场景下。
  3. 可以使用主从复制来避免master持久化造成的开销。master关闭持久化,slave设置为不定期保存或开启AOF
  4. 注意:重新启动的master程序将从一个空数据集开始,如果一个slave试图与它同步,那么这个slave也会被清空。

7、注意事项

  1. 读写分离场景:> 数据复制延时导致读到过期数据或者读不到数据(网络原因,slave阻塞)> > 从节点故障(多个client如何迁移)
  2. 全量复制情况下:> 第一次建立主从关系或者runid不匹配会导致全量复制> > 故障转移的时候也会出现全量复制
  3. 复制风暴:> master故障重启,如果slave节点过多,所有slave都要复制,对服务器的性能,网络的压力都有很大影响。> > 如果一个机器部署了多个master
  4. 写能力有限> 主从复制还是只有一台master,提供的写服务能力有限
  5. master故障情况下:> 如果是mater无持久化,Slave开启持久化来保留数据的场展,建议不要配置redis自动重启。> > 启动redis自动重启,master启动后,无备份数据,可能导致集群数据丢失的情况
  6. 带有效期的key:> Slave不会让key过期,而是等待master让key过期> > 在Lua脚本执行期间,不执行任何key过期操作

5.1.7 哨兵模式

1、哨兵(Sentinel)机制核心作用

客户端 询问主redis地址> redis哨兵 监控、提醒、故障转移(主从切换)> 主redis(master) 主从复制关系> 从redis(slave)

2、核心运作流程

服务发现和健康检查流程

搭建redis主从集群 ==> 启动哨兵(客户端通过哨兵发现Redis实例信息) ==> 哨兵通过连接master发现主从集群内的所有实例信息 ==> 哨兵监控redis实例的健康状况

故障切换流程

哨兵一旦发现master不能正常提供服务,则通知给其他哨兵 ==> 当一定数量的哨兵都认为master挂了 ==> 选举一个哨兵作为故障转移的执行者 ==> 执行者在slave中选取一个作为新的master ==> 将其他slave重新设定为新master的从属

3、哨兵如何知道Redis主从信息

哨兵配置文件中,保存着主从集群中master的信息,可以通过info replication命令,进行主从信息自动发现。

4、什么是主观下线(sdown)

主观下线:单个哨兵自身认为redis实例已经不能提供服务

检测机制:哨兵向redis发送ping请求,+PONG,-LOADING,-MASTERDOWN三种情况视为正常,其他回复均视为无效

对应配置文件的配置项:sentinel down-after-milliseconds mymaster 1000

5、什么是客观下线(odown)

客观下线:一定数量值的哨兵认为master已经下线。

检测机制:当哨兵主观认为maser下线后,则会通过SENTINEL is-master-down-by-addr命令询问其他哨兵是否认为master已经下线,如果达成共识(达到quorum个数),就会认为master节点客观下线,开始故障转移流程

对应配置文件的配置项:sentinel monitor mymaster 1.0.0.1 6380 2

6、哨兵之间如何通信

  1. 哨兵之间的自动发现:发布自己的信息,订阅其他哨兵消息(pub/sub)
  2. 哨兵之间通过命令进行通信:直连发送命令
  3. 哨兵之间通过订阅发布进行通信:相互订阅指定主题(pub/sub)

7、哨兵领导选举机制

基于Raft算法实现的选举机制,流程简述如下:

  1. 拉票阶段:每个哨兵节点希望自己成为领导者;
  2. Sentinel节点收到拉票命令后,如果没有收到或同意过其他sentinel节点的请求,就同意该sentinel节点的请求(每个sentinel只持有一个同意票数)
  3. 如果sentinel节点发现自己的票数已经超过一半的数值,那么它将成为领导者,去执行故障转移
  4. 投票结束后,如果超过failover-timeout的时间内,没进行实际的故障转移操作,则重新拉票选举。

8、slave选举方案

slave节点状态 > 优先级 > 数据同步情况 > 最小的run id

9、最终主从切换的过程

针对即将成为master的slave节点,将其撒出主从集群,自动执行:slaveof NO ONE

针对其他slave节点,使它们成为新master的从属,自动执行:slaveof new_master_host new_master_port

10、哨兵服务部署方案

不推荐:一主一从,两个哨兵

推荐:一主两从,三个哨兵

redis集群非强一致:一主两从,网络分区下可能出现数据不一致或丢失。

5.1.8 redis集群分片存储

1、为什么要分片存储

redis的内存需求可能超过机器的最大内存。(一台机器不够用)

2、官方集群方案

redis cluster是redis的分布式集科解决方案,在3.0版本推出后有效地解决了redis分布式分面的需求,实现了数据在多个Redis节点之间自动分片,故障自动转移,扩容机制等功能。

主要基于CRC16(key) % 16384 计算出每个key对应的slot,然后根据redis集群中实例的预设槽slot(16384个)进行对应的操作,slot不存储数据,仅仅用来做片区划分。

3、搭建集群

  1. 准备6个独立的redis服务
  2. 通过redis-cli工具创建集群
  3. 检验集群
  4. 故障转移测试
  5. 集群扩容
  6. 集群节点删除

4、集群关心的问题

  1. 增加了slot槽的计算,是不是比单机性能差?> 不是的,为了避免每次都需要服务器计算重定向,优秀的Java客户端都实现了本地计算,并且缓存服务器slots分配,有变动时再更新本地内容,从而避免了多次重定向带来的性能损耗。
  2. redis集群大小,到底可以装多少数据?> 理论是可以做到16384个槽,每个槽对应一个实例,但是redis宫方建议是最大1000个实例,因为存储已经足够大了。
  3. 集群节点间是怎么通信的?> 每个Redis群集节点都有一个额外的TCP端口,每个节点使用TCP连接与每个其他节点连接。检测和故障转移这些步骤基本和哨兵模式类似。
  4. ask和moved重定向的区别重定向包括两种情况> 若确定slot不属于当前节点,redis会返回moved。> > 若当前redis节点正在处理slot迁移,则代表此处请求对应的key暂时不在此节点,返回ask,告诉客户端本次请求重定向。
  5. 数据倾斜和访问倾斜的问题倾斜导致集群中部分节点数据多,压力大。解决方案分为前期和后期:> 前期是业务层面提前预测,哪些key是热点,在设计的过程中规避。> > 后期是slot迁移,尽量将压力分摊(slot调整有自动rebalance、reshard和手动)。
  6. slot手动迁移怎么做?> 1. 在迁移目的节点执行cluster setslot IMPORTING 命令,指明需要迁移的slot和迁移源节点。> 2. 在迁移源节点执行cluster setslot MIGRATING 命令,指明需要迁移的slot和迁移目的节点。> 3. 在迁移源节点执行cluster getkeysinslot获取该slot的key列表> 4. 在迁移源节点执行对每个key执行migrate命令,该命令会同步把该key迁移到目的节点。> 5. 在迁移源节点反复执行cluster getkeysinslo命令,直到该slot的列表为空。> 6. 在迁移源节点和目的节点执行cluster setslot NODE ,完成迁移操作。
  7. 节点之间会交换信息,传递的消息包括槽的信息,带来带宽消耗。注意:避免使用大的一个集群,可以分多个集群。
  8. Pub/Sub发布订阅机制:对集群内任意的一个节点执行pubish发布消息,这个消息会在集群中进行传播,其他节点都接收到发布的消息。
  9. 读写分离:> redis-cluster默认所有从节点上的读写,都会重定向到key对应槽的主节点上。> > 可以通过readonly设置当前连接可读,通过readwrite取消当前连接的可读状态。> > 注意:主从节点依然存在数据不一致的问题

5.1.9 redis监控

1、monitor命令

monitor是一个调试命令,返回服务器处理的每个命令。对于发现程序的错误非常有用。出于安全考虑,某些特殊管理命令CONFIG不会记录到MONITOR输出。

注意:运行一个MONITOR命令能够降低50%的吞吐量,运行多个MONITOR命令降低的吞吐量更多。

2、info命令

INFO命令以一种易于理解和阅读的格式,返回关于Redis服务器的各种信息和统计数值。
info命令返回信息serverRedis服务器的一般信息clients客户端的连接部分memory内存消耗相关信息persistence持久化相关信息stats一般统计replication主/从复制信息cpu统计CPU的消耗commandstatsRedis命令统计clusterRedis集群信息keyspace数据库的相关统计
可以通过section返回部分信息,如果没有使用任何参数时,默认为detault。

3、图形化监控工具: Redis-Live

5.2 memcached入门

由于memcached慢慢淡出了人们的视野,使用的公司越来越少,所以这里只是做个入门介绍。

1、简介

是一个免费开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统,它通过减轻数据库负载加速动态web应用。

本质上就是一个内存key-Value缓存

协议简单,使用的是基于文本行的协议

不支持数据的持久化,服务器关闭之后数据全部丢失

Memcached简洁而强大,便于快速开发,上手较为容易

没有安全机制

2、设计理念

  1. 简单的键/值存储:服务器不关心你的数据是什么样的,只管数据存储
  2. 服务端功能简单,很多逻辑依赖客户端实现> 客户端专注如何选择读取或写入的服务器,以及无法联系服务器时要执行的操作。> > 服务器专注如何存储和管理何时清除或重用内存
  3. Memcached实例之间没有通信机制
  4. 每个命令的复杂度为0(1):慢速机器上的查询应该在1ms以下运行。高端服务器的吞吐量可以达到每秒数百万
  5. 缓存自动清除机制
  6. 缓存失效机制

3、常用命令

分组命令描述存储命令set用于将value存储在指定的key中。key已经存在,更新该key所对应的原来的数据。add用于将value存储在指定的key中,存在则不更新。replace替换已存在的key的Value,不存在,则替换失败。append用于向已存在key的value后面追加数据prepend向已存在key的value前面追加数据cas比较和替换,比对后,没有被其他客户端修改的情况下才能写入。检索命令get获取存储在key中的value,不存在,则返回空。gets获取带有CAS令牌存的value,若key不存在,则返回为空删除delete删除已存在的key计算incr/decr对已存在的key的数字值进行自增或自减操作统计stats返回统计信息如PID(进程号)、版本号、连接数等stats items显示各个slab中item的数目和存储时长(最后一次访问距离现在的秒数)stats slabs显示各个slab的信息,包括chunk的大小、数目、使用情况等。stats sizes显示所有item的大小和个数清除flush_all清除所有内容

4、客户端使用

客户端支持的特性:集群下多服务器选择,节点权重配置,失败/故障转移,数据压缩,连接管理

5、服务端配置

  1. 命令行参数> 查看memcached-h或man memcached获取最新文档
  2. init脚本> 如果通过yum应用商店安装,可以使用/etc/sysconfig/memcached文件进行参数配置
  3. 检查运行配置> stats settings查看运行中的memcached的配置

6、memcached性能

Memcached性能的关键是硬件,内部实现是hash表,读写操作都是0(1)。硬件好,几百万的OPS都是没问题的。

最大连接数限制:内部基于事件机制(类似JAVA NIO)所以这个限制和nio类似,只要内存,操作系统参数进行调整,轻松几十万。

集群节点数量限制:理论是没限制的,但是节点越多,客户端需要建立的连接就会越多。

注意:memcached服务端没有分布式的功能,所以不论是集群还是主从备份,都需要第三方产品支持。

7、服务器硬件需要

CPU要求:CPU占用率低,默认为4个工作线程

内存要求

memcached内容存在内存里面,所有内存使用率高。

建议memcached实例独占服务器,而不是混用。

建议每个memcached实例内存大小都足一致的,如果不一致则需要进行权重调整

网络要求

根据项目传输的内容来定,网络越大越好,虽然通常10M就够用了

建议:项目往memcached传输的内容保持尽可能的小

8、Memcached应用场景

  1. 数据查询缓存:将数据库中的数据加载到memcached,提供程序的访问速度
  2. 计数器的场景:通过incr/decr命令实现评论数量、点击数统计,操作次数等等场景。
  3. 乐观锁实现:例如计划任务多实例部暑的场景下,通过CAS实现不重复执行
  4. 防止重复处理:CAS命令

5.3 互联网高并发缓存架构

5.3.1 缓存架构分析图

在这里插入图片描述

5.3.2 缓存雪崩

定义:因为缓存服务挂掉或者热点缓存失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库连接不够用或者数据库处理不过来,从而导致整个系统不可用。

常用解决方案

  1. 缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。
  2. 缓存降级,直接返回错误码;
  3. 加锁实现防止大量请求堆到数据库。
  4. 设置热点数据永远不过期,防止了自动失效的情况,通过其他后台检查程序,防止缓存数据和数据库长期不同步

5.3.2 缓存击穿

定义:查询必然不存在的数据,请求透过Redis,直击数据库。

常用解决方案

  1. 用户内容预生成。
  2. 访问频率限制。
  3. 缓存中无数据,也不查询数据库,直接返回错误码。
  4. 布隆过滤器
标签: 缓存 java 分布式

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