《JAVA的缓存应用》课件

的缓存应用JAVAJAVA缓存应用广泛，尤其在构建高性能、低延迟的应用程序中至关重要缓存技术通过存储经常访问的数据，减少对数据库或其他外部资源的访问，从而提升应用性能缓存的概念及应用场景快速响应缓存可以减少数据库访问次数，提高系统响应速度减轻数据库压力缓存可以减轻数据库负载，提升数据库性能提升系统吞吐量缓存可以提高系统处理并发请求的能力，提升系统吞吐量缓存的工作原理请求到达当用户请求到达服务器时，首先会检查缓存中是否存在该数据缓存命中如果缓存中存在该数据，则直接从缓存中返回数据给用户缓存未命中如果缓存中不存在该数据，则需要从数据库或其他数据源中获取数据缓存更新获取到数据后，将其存入缓存中，以便下次请求时快速访问缓存的设计考虑因素容量规划数据一致性根据应用程序的访问频率和数据大小确定确保缓存数据与源数据保持一致缓存容量使用缓存失效策略和更新机制来保持数据选择合适的缓存服务器，例如Redis或一致性Memcached缓存命中率的重要性缓存命中率指的是缓存中找到所需数据的概率高命中率意味着更高效的访问速度和更低的数据库负载90%10%命中率未命中显著降低数据库访问次数，提升系统需要从数据库读取数据，造成性能下性能降本地缓存分布式缓存VS本地缓存分布式缓存12用于单个应用程序，存储在本多个应用程序共享，存储在独地内存中速度快，但容量有立的服务器上容量大，可扩限展，但性能略逊选择依据3根据应用需求，选择合适的缓存类型，权衡性能、容量、成本等因素本地缓存的实现方式基于内存的数据结构1例如HashMap、LinkedHashMap等基于第三方缓存库2例如Guava Cache、Caffeine Cache、Ehcache等基于虚拟机Java3例如使用JVM的内存缓存机制本地缓存的实现方式多种多样，主要分为三种开发者需要根据具体应用场景选择合适的实现方式的使用Guava Cache简单易用功能丰富Guava Cache使用简单，只需要Guava Cache提供了丰富的功能几行代码就可以实现基本缓存功，包括缓存失效策略、缓存刷新能机制、缓存统计等性能优越广泛应用Guava Cache基于LRU算法，并Guava Cache是Google开源的使用并发数据结构，在性能方面缓存框架，在业界得到了广泛的表现出色应用的使用Caffeine Cache快速、高效可定制性强易于集成Caffeine Cache是一款高性能、轻量级的Caffeine Cache支持多种缓存策略，包括Caffeine Cache提供简单易用的API，方便本地缓存库，在Java中广泛应用，为应用LRU、FIFO、LFU、W-TinyLFU等，可根集成到Java应用程序中，无需复杂配置，程序提供低延迟的缓存访问据应用场景进行灵活配置，提高缓存效率快速上手的使用Ehcache简介配置管理EhcacheEhcache是一种Java缓存框架，提可以通过XML文件或Java代码配置供了一个简单易用的API来管理缓存缓存大小、缓存策略等数据数据操作监控统计支持缓存数据的增删改查、缓存失效提供监控工具来跟踪缓存使用情况，机制等分析性能瓶颈缓存的基本操作Redis设置值1使用SET命令存储键值对获取值2使用GET命令获取存储的值删除值3使用DEL命令删除键值对设置过期时间4使用EXPIRE命令设置过期时间Redis提供了一系列命令用于缓存数据的基本操作这些命令包括设置值、获取值、删除值以及设置过期时间等，开发者可以使用这些命令轻松地在Redis中进行数据操作的数据结构Redis字符串哈希列表String HashList最基本的数据结构，用于存储简单的字用于存储键值对，可以看作是字典，适有序的字符串列表，支持添加、删除、符串值，支持多种操作，例如设置、获用于存储对象或复杂结构的数据获取等操作，可用于实现消息队列等功取、增加、递减等能集合有序集合Set SortedSet无序的字符串集合，支持添加、删除、判断是否存在等操作，有序的字符串集合，每个元素都关联一个分数，支持根据分数可用于去重、统计等场景排序，可用于排行榜等场景的持久化机制Redis持久化持久化

1.RDB

2.AOF12Redis将内存中的数据快照保将所有对Redis数据的更改操存到磁盘，周期性执行作都记录到一个日志文件中混合持久化

3.3结合RDB和AOF的优点，提高数据恢复效率集群部署方案Redis主从复制分片集群主节点处理所有读写请求，从节点同步主节点数据，读操作可以分担到从节点将数据分成多个片，分布在不同节点上，提高吞吐量和容量123哨兵模式监控主节点，自动选举新主节点，提高高可用性分布式缓存的一致性问题数据一致性缓存更新策略一致性解决方案多个缓存节点同步更新数据，保持数据一致当源数据更新时，如何及时更新缓存，确保采用缓存一致性协议，例如最终一致性、强性，防止出现数据冲突问题缓存数据与源数据的一致性一致性、弱一致性，保证数据一致性和性能的平衡分布式缓存的容错和高可用容错当缓存节点出现故障时，系统能够继续正常运行，避免单点故障通过数据复制、冗余节点等手段实现，确保数据可用性和服务可用性高可用缓存的更新策略写穿缓存一致性缓存更新方式当缓存失效，请求直接穿透到缓存数据与数据库数据不一致主动更新定时更新、定期清数据库，导致数据库压力增大，可能导致数据错误解决办理被动更新更新数据库后，效率下降解决办法缓存法采用缓存同步策略、使用，同步更新缓存缓存更新方预热、缓存降级、设置缓存空消息队列、采用读写分离式的选择取决于具体的场景需值求缓存的淘汰策略最近最少使用最近最常使用

1.

2.12LRU LFU根据数据最后访问时间，淘汰根据数据访问频率，淘汰访问最久未访问的数据频率最低的数据自定义策略

3.FIFO

4.34先进入缓存的数据先被淘汰根据业务需求，定义特定淘汰策略缓存的监控和运维缓存性能指标缓存数据分析实时监控缓存命中率、延迟、吞吐量等指标，及时发现性能瓶颈和分析缓存数据的使用情况，例如热点数据、缓存淘汰率等，优化缓问题存策略缓存容量管理缓存安全策略合理规划缓存容量，避免缓存溢出或容量不足，确保缓存性能稳定制定缓存安全策略，例如数据加密、访问控制等，防止缓存数据泄露或攻击缓存的热点数据处理热点数据识别优先级缓存识别频繁访问的数据，例如热门商品将热点数据存储在更快的缓存层中，或用户例如内存缓存预加载缓存失效策略在应用程序启动时或预测性地加载热设定合适的缓存失效时间，避免热点点数据到缓存中数据过早失效缓存的预热和预填充缓存预热缓存预填充在应用程序启动时，将常用数据预先加载到缓存中在应用程序运行期间，将一些预测将被频繁访问的数据提前填充到缓存中缓存的异步刷新提高性能避免阻塞异步刷新减少了数据更新对应用异步刷新避免了同步更新操作阻程序性能的影响，提高了用户的塞主线程，使应用程序能够继续体验处理其他请求数据一致性异步刷新需要确保数据的一致性，以避免缓存数据与源数据之间出现偏差缓存的多级架构一级缓存1通常是速度最快、容量最小的缓存，例如本地缓存例如Guava Cache二级缓存2速度相对较慢、容量更大的缓存，例如分布式缓存例如Redis三级缓存3速度最慢、容量最大的缓存，通常是数据库缓存的降级机制熔断机制限流机制降级策略

1.

2.

3.123当缓存服务不可用时，快速失败，避限制请求频率，保护缓存服务，避免提供预设的兜底方案，保证基本功能免请求堆积过载缓存的雪崩和穿透问题缓存雪崩缓存穿透缓存雪崩是指缓存服务器宕机或失效，导致大量请求直接穿透到缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有数据，所数据库，给数据库造成巨大压力，甚至导致数据库崩溃以无法命中缓存，每次请求都会穿透到数据库缓存雪崩通常发生在缓存失效时，由于大量请求同时访问数据库缓存穿透会造成数据库频繁查询，降低系统性能，甚至造成数据，导致数据库负载过高，最终导致系统崩溃库崩溃微服务架构下的缓存方案分布式缓存服务间协作每个微服务独立管理缓存,各自负责数据一致性通过API接口共享缓存数据,确保数据一致性缓存策略数据一致性根据服务特点选择合适的缓存策略,例如本地缓采用缓存失效策略,确保数据一致性,避免脏数存、分布式缓存等据缓存的性能优化与测试性能优化负载测试压力测试代码调试针对缓存系统的性能瓶颈，进模拟高并发访问场景，测试缓模拟极端负荷情况，测试缓存通过代码分析和调试，排查缓行针对性的优化措施，例如减存系统在高负载下的性能表现系统的稳定性和可靠性，例如存系统性能问题，例如缓存失少缓存层级、调整缓存大小、，例如响应时间、吞吐量、资在高并发、数据波动、网络延效、缓存穿透、缓存雪崩等，优化缓存算法等源利用率等迟等情况下，缓存系统能否正并进行针对性的代码优化常工作缓存在电商系统中的应用商品信息购物车缓存商品信息，如价格、库存、缓存用户购物车信息，包括商品图片等，提高商品页面的加载速、数量和总价等，方便用户快速度，提升用户体验查看和结算订单信息用户数据缓存订单信息，如订单状态、物缓存用户数据，如地址、联系方流信息等，方便用户跟踪订单进式、历史订单等，提高用户操作度效率缓存在游戏系统中的应用游戏数据缓存场景数据缓存

1.

2.12玩家数据、游戏物品、道具等地图信息、NPC位置、怪物属信息缓存，提高读取效率性等缓存，降低服务器负载玩家交互缓存排行榜缓存

3.

4.34聊天信息、好友列表、公会信实时排行榜数据缓存，方便玩息等缓存，提升用户体验家查看排名信息缓存在金融系统中的应用交易处理风险控制金融系统对实时交易性能要求高，缓缓存可用于存储风险模型和规则，提存可用于存储交易信息、账户余额等高风险评估和控制效率关键数据，加速交易处理速度报表生成客户服务缓存可用于存储常用的统计数据和报缓存可用于存储常见问题解答和客户表模板，加快报表生成速度信息，提高客户服务效率总结与展望缓存技术已成为现代软件开发中不可或缺的一部分随着云计算、大数据和人工智能技术的快速发展，缓存技术将迎来更广阔的应用场景。