[Redis]对缓存的一些思考

雨点打透心脏的1/2处 2022-04-06 16:14 293阅读 0赞

1.为什么要使用缓存技术  
高并发:单机缓存支持每秒QPS十几万 远远超过数据库  
高性能:缓存使用内存读写性能远超磁盘

2.Redis对比memcached  
redis支持多种数据结构存储  
redis支持原生集群在3版本以上  
redis支持持久化有更好的可靠性  
因redis只使用单核memcached多核所以redis性能弱一些(大量数据时)

3.redis的5中数据结构  
String 最基本的结构 set key value; get key  
hash 类似map hset key field value ; hget key filed  
list 类似双端队列 lpush key value1, value2  
lpop rpop  
set 无序集合 可去重复  
sorted set 有序集合

4.redis持久化  
[详见博客][Link 1]

5.redis过期策略和内存淘汰机制  
定期删除+惰性删除  
noeviction: 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了。  
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的）  
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的key给干掉啊。  
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key（这个一般不太合适）  
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 key。  
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 key 优先移除。  
LRU算法

class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
        private final int CACHE_SIZE;
    
        /**
         * 传递进来最多能缓存多少数据
         *
         * @param cacheSize 缓存大小
         */
        public LRUCache(int cacheSize) {
            // true 表示让 linkedHashMap 按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头部，最老访问的放在尾部。
            super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
            CACHE_SIZE = cacheSize;
        }
    
        @Override
        protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
            // 当 map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据。
            return size() > CACHE_SIZE;
        }
    }

6.redis集群  
[https://blog.csdn.net/drdongshiye/article/details/84204392][https_blog.csdn.net_drdongshiye_article_details_84204392]

7.穿刺和雪崩

[Link 1]: https://blog.csdn.net/drdongshiye/article/details/84875461
[https_blog.csdn.net_drdongshiye_article_details_84204392]: https://blog.csdn.net/drdongshiye/article/details/84204392