分布式缓存

分布式系统中常用的缓存方案有哪些？

• 客户端缓存：页面和浏览器缓存，APP缓存，H5缓存，localStorage和sessionStorage
• CDN缓存：
  • 内存存储：数据的缓存
  • 内容分发：负载均衡
• nginx缓存：本地缓存，外部缓存
• 数据库缓存：持久层缓存（mybatis，hibernate多级缓存），Mysql查询缓存
• 操作系统缓存：Page Cache，Buffer Cache

 

分布式系统缓存的更新模式？

• Cache Aside模式

1. 读取失效：cache数据没有命中，查询DB，成功后把数据写入缓存
2. 读取命中：读取cache数据
3. 更新：把数据更新到DB，失效缓存

// Read
data = cache.get(id);
if (data == null) {
    data = db.get(id);
    cache.put(id, data);
}

// Write
db.save(data);
cache.invalid(data.id);

• Read/Write Through模式

　　缓存代理了DB读取、写入的逻辑，可以把缓存看成唯一的存储。

• Write Back模式

　　这种模式下所有的操作都走缓存，缓存里的数据再通过异步的方式同步到数据库里面。所以系统的写性能能够大大提升了。

 

分布式系统缓存淘汰策略

　　缓存淘汰，又称为缓存逐出(cache replacement algorithms或者cache replacement policies)，是指在存储空间不足的情况下，缓存系统主动释放一些缓存对象获取更多的存储空间。一般LRU用的比较多，可以重点了解一下。

• FIFO 先进先出（First In First Out）是一种简单的淘汰策略，缓存对象以队列的形式存在，如果空间不足，就释放队列头部的（先缓存）对象。一般用链表实现。
• LRU 最近最久未使用（Least Recently Used），这种策略是根据访问的时间先后来进行淘汰的，如果空间不足，会释放最久没有访问的对象（上次访问时间最早的对象）。比较常见的是通过优先队列来实现。
• LFU 最近最少使用（Least Frequently Used），这种策略根据最近访问的频率来进行淘汰，如果空间不足，会释放最近访问频率最低的对象。这个算法也是用优先队列实现的比较常见。