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假設(shè)有個項目有比較高的并發(fā)量，要用到多級緩存，如下：
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在實際設(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，因為它實現(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數(shù)據(jù)。
關(guān)于LRU數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：因為key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？
定義個LRUCache
使用ConcurrentDictionary來作為我們的緩存容器，并能保證線程安全。
public class LRUCache:IEnumerable> {
private long ageToDiscard = 0;
//淘汰的年齡起點
private long currentAge = 0;
//當(dāng)前緩存最新年齡
private int maxSize = 0;
//緩存最大容量
private readonly ConcurrentDictionary cache;
public LRUCache(int maxKeySize) {
cache = new ConcurrentDictionary();
maxSize = maxKeySize;
}
}
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。
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 lv,TValue tv) {
Age = Interlocked.Increment(ref lv.currentAge);
Value = tv;
}
}
在添加時，如超過最大數(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。?
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);
}
}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：
public TValue Get(string key) {
TrackValue value=null;
if (cache.TryGetValue(key,out value)) {
value.Age = Interlocked.Increment(ref currentAge);
}
return value.Value;}
大多數(shù)情況下，LRU算法對熱點數(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。
通過設(shè)定最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。
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;
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。
public Tuple 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);}
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。
public void Inspection() {
foreach (var item in this) {
CheckExpire(item.Key);
}
}
惰性刪除配合定期刪除基本上能滿足絕大多數(shù)要求了。
本篇參考了redis、Orleans的相關(guān)實現(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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