您的位置: 首页  >  文章  >  高并发高可用复杂系统中的缓存架构(十八) 缓存服务数据流转流程分析，redis LRU清理算法

高并发高可用复杂系统中的缓存架构(十八) 缓存服务数据流转流程分析，redis LRU清理算法

分类: 文章 • 2023-12-12 13:15:28

一，多级缓存架构，从底往上做，先分析缓存数据的生产数据库底层这一块

高并发高可用复杂系统中的缓存架构(十八) 缓存服务数据流转流程分析，redis LRU清理算法

 

如上图

  1. 监听多个 kafka topic，每个 kafka topic 对应一个服务

    简化一下，监听一个 kafka topic

  2. 如果一个服务发生了数据变更，那么就发送一个消息到 kafka topic 中

  3. 缓存数据生产服务监听到了消息以后，就发送请求到对应的服务中调用接口以及拉取数据，此时是从 mysql 中查询的

  4. 缓存数据生产服务拉取到了数据之后，会将数据在本地缓存中写入一份，就是 ehcache 中

  5. 同时会将数据在 redis 中写入一份

而缓存数据生产服务是前两层（nginx、redis）的基石

服务本地堆缓存，我们用什么来做缓存？除了最简单的使用 map 来手动管理缓存之外，还有很多流行的框架可选，Guava cache、ehcache 等，在 spring 中，有一个 Cache 抽象，可以用来支持整合多个缓存框架。我们这里使用 ehcache

spring boot + ehcache 整合起来，演示一下是怎么使用的

springboot2

ehcache.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
    updateCheck="false">
​
    <!-- diskStore：ehcache其实是支持内存+磁盘+堆外内存，几个层级的缓存 -->
    <!-- 在这里设置一下，但是一般不用的 -->
    <diskStore path="java.io.tmpdir/Tmp_EhCache" />
​
    <!-- defaultCache，是默认的缓存策略 -->
    <!-- 如果你指定的缓存策略没有找到，那么就用这个默认的缓存策略 -->
    <!-- external：如果设置为true的话，那么timeout就没有效果，缓存就会一直存在，一般默认就是false -->
    <!-- maxElementsInMemory：内存中可以缓存多少个缓存条目，在实践中，你是需要自己去计算的，比如你计算你要缓存的对象是什么？有多大？最多可以缓存多少MB，或者多少个G的数据？除以每个对象的大小，计算出最多可以放多少个对象 -->
    <!-- overflowToDisk：如果内存不够的时候，是否溢出到磁盘 -->
    <!-- diskPersistent：是否启用磁盘持久化的机制，在jvm崩溃的时候和重启之间，不用 -->
    <!-- timeToIdleSeconds：对象最大的闲置的时间，如果超出闲置的时间，可能就会过期，我们这里就不用了，缓存最多闲置5分钟就被干掉了 -->
    <!-- timeToLiveSeconds：对象最多存活的时间，我们这里也不用，超过这个时间，缓存就过期，就没了 -->
    <!-- memoryStoreEvictionPolicy：当缓存数量达到了最大的指定条目数的时候，需要采用一定的算法，从缓存中清除一批数据，LRU，最近最少使用算法，最近一段时间内，最少使用的那些数据，就被干掉了 -->
    <defaultCache
        eternal="false"
        maxElementsInMemory="1000"
        overflowToDisk="false"
        diskPersistent="false"
        timeToIdleSeconds="300"
        timeToLiveSeconds="0"
        memoryStoreEvictionPolicy="LRU" />
​
    <!-- 手动指定的缓存策略 -->
    <!-- 比如你一个应用吧，可能要缓存很多种不同的数据，比如说商品信息，或者是其他的一些数据 -->
    <!-- 对不同的数据，缓存策略可以在这里配置多种 -->
    <cache
        name="local"  
        eternal="false"
        maxElementsInMemory="1000"
        overflowToDisk="false"
        diskPersistent="false"
        timeToIdleSeconds="300"
        timeToLiveSeconds="0"
        memoryStoreEvictionPolicy="LRU" />
​
    <!-- ehcache这种东西，简单实用，是很快速的，1小时上手可以用在项目里了，没什么难度的 -->   
    <!-- ehcache这个技术，如果讲深了，里面的东西还是很多的，高级的feature，但是我们这里就不涉及了 -->  
​
</ehcache>

 

spring:
  cache:
    type: ehcache
    ehcache:
      config: classpath:/ehcache.xml

以上配置在 yml 中写，加上 ehcache.xml 就可以了

spring cache 测试

​

​
@Service
public class CacheServiceImpl implements CacheService {
    public static final String CACHE_NAME = "local";
​
    /**
     * 将商品信息保存到本地缓存中
     */
    @CachePut(value = CACHE_NAME, key = "'key_'+#productInfo.getId()")
    public ProductInfo saveLocalCache(ProductInfo productInfo) {
        return productInfo;
    }
​
    /**
     * 从本地缓存中获取商品信息
     */
    @Cacheable(value = CACHE_NAME, key = "'key_'+#id")
    public ProductInfo getLocalCache(Long id) {
        return null;
    }
}

可以看到，在存在的时候直接返回了传递进来的对象， 但是在读取的时候返回了 null，如果先存后取成功了的话，那么久说明目前正和 ehache 是成功的

@Controller
public class CacheController {
​
    @Autowired
    private CacheService cacheService;
​
    @RequestMapping("/testPutCache")
    @ResponseBody
    public String testPutCache(ProductInfo productInfo) {
        cacheService.saveLocalCache(productInfo);
        return "success";
    }
​
    @RequestMapping("/testGetCache")
    @ResponseBody
    public ProductInfo testGetCache(Long id) {
        return cacheService.getLocalCache(id);
    }
}

启动程序测试

http://localhost:6002/testPutCache?id=1&name=iphone7&price=100.80
http://localhost:6002/testGetCache?id=1

 

redis 的 LRU 缓存清除算法以及相关配置使用

多级缓存架构，缓存数据生产服务监听各个数据源服务的数据变更的消息， 得到消息之后，然后调用接口拉去数据，将拉取到的数据，写入本地 ehcache 缓存一份

数据还会写入 redis 分布式缓存中一份，你不断的将数据写入 redis，然而 redis 的内存是有限的， 每个 redis 实例最大一般也就是设置 10G，当数据写入的量超过了 redis 能承受的范围之后， 该怎么办呢

redis 是会在数据达到一定程度之后，超过了一个最大的限度之后，就会将数据进行一定的清理， 从内存中清理掉一些数据，只有清理掉一些数据之后，才能将新的数据写入内存中

LRU 算法概述

LRU：Least Recently Used 最近最少使用算法

redis 使用 LRU 策略，因为内存是有限的，但是如果你不断地往 redis 里面写入数据， 那肯定是没法存放下所有的数据在内存的

将最近一段时间内，最少使用的一些数据给干掉。比如说有一个 key，在最近 1 个小时内， 只被访问了一次; 还有一个 key 在最近 1 个小时内，被访问了 1 万次， 当内存满的时候，那么 1 小时内只被访问了 1 次的那条数据将会被清理掉

缓存清理设置

配置文件：redis.conf

  • maxmemory：设置 redis 用来存放数据的最大的内存大小

    一旦超出这个内存大小之后，就会立即使用 LRU 算法清理掉部分数据

    如果用 LRU，那么就是将最近最少使用的数据从缓存中清除出去

    对于 64 bit 的机器，如果 maxmemory 设置为 0，那么就默认不限制内存的使用，直到耗尽机器中所有的内存为止; 但是对于 32 bit 的机器，有一个隐式的限制就是 3GB

  • maxmemory-policy 可以设置内存达到最大限制后，采取什么策略来处理

    1. noeviction: 如果内存使用达到了 maxmemory，client 还要继续写入数据，那么就直接报错给客户端

    2. allkeys-lru: 就是我们常说的 LRU 算法，移除掉最近最少使用的那些 keys 对应的数据

    3. volatile-lru: 也是采取 LRU 算法，但是仅仅针对那些设置了指定存活时间（TTL）的 key 才会清理掉

    4. allkeys-random: 随机选择一些 key 来删除掉

    5. volatile-random: 随机选择一些设置了 TTL 的 key 来删除掉

    6. volatile-ttl: 移除掉部分 keys，选择那些 TTL 时间比较短的 keys

对于以上的解释在配置文件中有英文的说明，和上面的基本上一致。

TTL：也就是开发中常说的过期时间，redis 中支持给 key 配置 ttl

实时计算领域中 storm 比较流行，storm 有很多的流分组的一些策略， 按 shuffle 分组、global 全局分组、direct 直接分组、fields 按字段值 hash 后分组， 分组策略也很多，但是真正公司里 99% 的场景下，使用的也就是 shuffle 和 fields 两种策略

redis 也一样，给了这么多种乱七八糟的缓存清理的算法，其实真正常用的可能也就那么一两种，allkeys-lru 是最常用的

缓存清理的流程

  1. 客户端执行数据写入操作

  2. redis server 接收到写入操作之后，检查 maxmemory 的限制，如果超过了限制，那么就根据对应的 policy 清理掉部分数据

  3. 写入操作完成执行

redis 的 LRU 近似算法

 

redis 采取的是 LRU 近似算法，也就是对 keys 进行采样，然后在采样结果中进行数据清理

redis 3.0 开始，在 LRU 近似算法中引入了 pool 机制，表现可以跟真正的 LRU 算法相当， 但是还是有所差距的，不过这样可以减少内存的消耗

redis LRU 算法，是采样之后再做 LRU 清理的，跟真正的、传统、全量的 LRU 算法是不太一样的

maxmemory-samples：比如 5，可以设置采样的大小，如果设置为 10，那么效果会更好，不过也会耗费更多的 CPU 资源

maxmemory-samples 在配置文件中也有一部分解释，根据机翻来看，设置 5 会检查 5 个键来进行对比检查， 所以说是近似的，但是具体的思路没有提及到

 

 

相关推荐