淺談緩存寫法（三）：內(nèi)存緩存該如何設(shè)計-創(chuàng)新互聯(lián)

分析設(shè)計

假設(shè)有個項(xiàng)目有比較高的并發(fā)量，要用到多級緩存，如下：

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到全州網(wǎng)站設(shè)計與全州網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類型包括：網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站制作、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、主機(jī)域名、網(wǎng)絡(luò)空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋全州地區(qū)。

在實(shí)際設(shè)計一個內(nèi)存緩存前，需要考慮的問題：

1：內(nèi)存與Redis的數(shù)據(jù)置換，盡可能在內(nèi)存中提高數(shù)據(jù)命中率，減少下一級的壓力。

2：內(nèi)存容量的限制，需要控制緩存數(shù)量。

3：熱點(diǎn)數(shù)據(jù)更新不同，需要可配置單個key過期時間。

4：良好的緩存過期刪除策略。

5：緩存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度盡可能的低。

關(guān)于置換及命中率：采用LRU算法，因?yàn)樗鼘?shí)現(xiàn)簡單，緩存key命中率也很好。

LRU即是：把最近最少訪問的數(shù)據(jù)給淘汰掉，經(jīng)常被訪問到即是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。

關(guān)于LRU數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：因?yàn)閗ey優(yōu)先級提升和key淘汰，所以需要順序結(jié)構(gòu)，網(wǎng)上大多實(shí)現(xiàn)都采用的這種鏈表結(jié)構(gòu)。

即新數(shù)據(jù)插入到鏈表頭部、被命中時的數(shù)據(jù)移動到頭部，添加復(fù)雜度O(1)，移動和獲取復(fù)雜度O(N)。

有沒復(fù)雜度更低的呢？ 有Dictionary，復(fù)雜度為O(1)，性能最好。 那如何保證緩存的優(yōu)先級提升呢？

O(1)LRU實(shí)現(xiàn)

定義個LRUCache<TValue>類，構(gòu)造參數(shù)maxKeySize 來控制緩存大數(shù)量。

使用ConcurrentDictionary來作為我們的緩存容器，并能保證線程安全。

<pre style="margin:0px;
    padding:0px;
   white-space:pre-wrap;
    overflow-wrap:break-word;
    font-family:"
    Courier New"
    !important;
    font-size:12px !important;
    "> public class LRUCache<TValue>:IEnumerable<KeyValuePair<string,TValue>> {
    private long ageToDiscard = 0;
    //淘汰的年齡起點(diǎn)
private long currentAge = 0;
    //當(dāng)前緩存最新年齡
private int maxSize = 0;
    //緩存大容量
private readonly ConcurrentDictionary<string,TrackValue> cache;
    public LRUCache(int maxKeySize) {
    cache = new ConcurrentDictionary<string,TrackValue>();
    maxSize = maxKeySize;
}
}
</pre>

上面定義了?ageToDiscard、currentAge?這2個自增值參數(shù)，作用是標(biāo)記緩存列表中各個key的新舊程度。

實(shí)現(xiàn)步驟如下：

每次添加key時，currentAge自增并將currentAge值分配給這個緩存值的age，currentAge一直自增。

<pre style="margin:0px;
    padding:0px;
   white-space:pre-wrap;
    overflow-wrap:break-word;
    font-family:"
    Courier New"
    !important;
    font-size:12px !important;
    "> public void Add(string key,TValue value) {
    Adjust(key);
    var result = new TrackValue(this,value);
    cache.AddOrUpdate(key,result,(k,o) => result);
}
public class TrackValue {
    public readonly TValue Value;
    public long Age;
    public TrackValue(LRUCache<TValue> lv,TValue tv) {
    Age = Interlocked.Increment(ref lv.currentAge);
    Value = tv;
}
}
</pre>

在添加時，如超過大數(shù)量，檢查字典里是否有ageToDiscard年齡的key，如沒有循環(huán)自增檢查，有則刪除、添加成功。

其ageToDiscard+maxSize=?currentAge?，這樣設(shè)計就能在O(1)下保證可以淘汰舊數(shù)據(jù)，而不是使用鏈表移動。?

<pre style="margin:0px;
    padding:0px;
   white-space:pre-wrap;
    overflow-wrap:break-word;
    font-family:"
    Courier New"
    !important;
    font-size:12px !important;
    ">  public void Adjust(string key) {
   while (cache.Count >= maxSize) {
    long ageToDelete = Interlocked.Increment(ref ageToDiscard);
    var toDiscard = cache.FirstOrDefault(p => p.Value.Age == ageToDelete);
    if (toDiscard.Key == null) continue;
    TrackValue old;
    cache.TryRemove(toDiscard.Key,out old);
}
}</pre>

獲取key的時候表示它又被人訪問，將最新的currentAge賦值給它，增加它的年齡：

<pre style="margin:0px;
    padding:0px;
   white-space:pre-wrap;
    overflow-wrap:break-word;
    font-family:"
    Courier New"
    !important;
    font-size:12px !important;
    ">  public TValue Get(string key) {
    TrackValue value=null;
    if (cache.TryGetValue(key,out value)) {
    value.Age = Interlocked.Increment(ref currentAge);
}
return value.Value;}
</pre>

過期刪除策略

大多數(shù)情況下，LRU算法對熱點(diǎn)數(shù)據(jù)命中率是很高的。 但如果突然大量偶發(fā)性的數(shù)據(jù)訪問，會讓內(nèi)存中存放大量冷數(shù)據(jù)，也即是緩存污染。

會引起LRU無法命中熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致緩存系統(tǒng)命中率急劇下降，也可以使用LRU-K、2Q、MQ等變種算法來提高命中率。

過期配置

通過設(shè)定大過期時間來盡量避免冷數(shù)據(jù)常駐內(nèi)存。

多數(shù)情況每個數(shù)據(jù)緩存的時間要求不一致的，所以需要再增加單個key的過期時間字段。

<pre style="margin:0px;
    padding:0px;
   white-space:pre-wrap;
    overflow-wrap:break-word;
    font-family:"
    Courier New"
    !important;
    font-size:12px !important;
    "> private TimeSpan maxTime;
    public LRUCache(int maxKeySize,TimeSpan maxExpireTime) {
    }//TrackValue增加創(chuàng)建時間和過期時間
public readonly DateTime CreateTime;
    public readonly TimeSpan ExpireTime;
    </pre>

刪除策略

關(guān)于key過期刪除，最好的方式是使用定時刪除，這樣可以最快的釋放被占用的內(nèi)存，但很明顯大量的定時器對CPU來說是非常不友好的。

所以需要采用惰性刪除、在獲取key的時檢查是否過期，過期直接刪除。

<pre style="margin:0px;
    padding:0px;
   white-space:pre-wrap;
    overflow-wrap:break-word;
    font-family:"
    Courier New"
    !important;
    font-size:12px !important;
    ">public Tuple<TrackValue,bool> CheckExpire(string key) {
    TrackValue result;
    if (cache.TryGetValue(key,out result)) {
    var age = DateTime.Now.Subtract(result.CreateTime);
    if (age >= maxTime || age >= result.ExpireTime) {
    TrackValue old;
    cache.TryRemove(key,out old);
    return Tuple.Create(default(TrackValue),false);
}
}return Tuple.Create(result,true);}
</pre>

惰性刪除雖然性能最好，但對于冷數(shù)據(jù)來說還是沒解決緩存污染的問題，所以還需增加個定期清理和惰性刪除配合使用。

比如單開個線程每5分鐘去遍歷檢查key是否過期，這個時間策略是可配置的，如果緩存數(shù)量較多可分批遍歷檢查。

<pre style="margin:0px;
    padding:0px;
   white-space:pre-wrap;
    overflow-wrap:break-word;
    font-family:"
    Courier New"
    !important;
    font-size:12px !important;
    ">public void Inspection() {
    foreach (var item in this) {
    CheckExpire(item.Key);
}
}
</pre>

惰性刪除配合定期刪除基本上能滿足絕大多數(shù)要求了。

總結(jié)

本篇參考了redis、Orleans的相關(guān)實(shí)現(xiàn)。

如果繼續(xù)完善下去就是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的雛形，類似redis，比如增加刪除key的通知回調(diào)，支持更多的數(shù)據(jù)類型存儲。

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新聞名稱：淺談緩存寫法（三）：內(nèi)存緩存該如何設(shè)計-創(chuàng)新互聯(lián)
文章鏈接：http://muchs.cn/article12/dpjegc.html

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