聊聊本地缓存和分布式缓存 _缓存

缓存，消息队列，分库分表是高并发解决方案三剑客。
缓存之所以能够让系统“更快” ，本质上做到了如下两点：

减小 CPU 消耗
将原来需要实时计算的内容提前算好、把一些公用的数据进行复用，这可以减少 CPU 消耗，从而提升响应性能。
减小 I/O 消耗
将原来对网络、磁盘等较慢介质的读写访问变为对内存等较快介质的访问，从而提升响应性能。

对于应用系统来讲，我们经常将缓存划分为本地缓存和分布式缓存。
本地缓存：应用中的缓存组件，缓存组件和应用在同一进程中，缓存的读写非常快，没有网络开销。但各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存，无法共享缓存。
分布式缓存：和应用分离的缓存组件或服务，与本地应用隔离，多个应用可直接共享缓存。
这篇文章，聊聊本地缓存和分布式缓存，希望大家读完之后，在面对不同的业务场景时，能够做出合理的缓存选型。
一、本地缓存 JDK MapJDK Map 经常用于缓存实现：

HashMap
HashMap 是一种基于哈希表的集合类，它提供了快速的插入、查找和删除操作。可以将键值对作为缓存项的存储方式，将键作为缓存项的唯一标识符，值作为缓存项的内容。
ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap 是线程安全的 HashMap ，它在多线程环境下可以保证高效的并发读写操作。
LinkedHashMap
LinkedHashMap 是一种有序的 HashMap ，它保留了元素插入的顺序，可以按照插入顺序或者访问顺序进行遍历。
TreeMap
TreeMap 是一种基于红黑树的有序 Map ，它可以按照键的顺序进行遍历。

笔者曾经负责艺龙红包系统，红包活动就是存储在 ConcurrentHashMap 中，通过定时任务刷新缓存。

文章插图
核心流程：
1、红包系统启动后，初始化一个 ConcurrentHashMap 作为红包活动缓存；
2、数据库查询所有的红包活动 , 并将活动信息存储在 Map 中 ;
3、定时任务每隔 30 秒，执行缓存加载方法，刷新缓存。
为什么红包系统会将红包活动信息存储在本地内存 ConcurrentHashMap 呢？

红包系统是高并发应用，快速将请求结果响应给前端，大大提升用户体验；
红包活动数量并不多，就算全部放入到 Map 里也不会产生内存溢出的问题；
定时任务刷新缓存并不会影响红包系统的业务。

笔者见过很多单体应用都使用这种方案，该方案的特点是简洁易用，工程实现也容易。
二、本地缓存框架虽然使用 JDK Map 能快捷构建缓存，但缓存的功能还是比较孱弱的。
因为现实场景里，我们可能需要给缓存添加缓存统计、过期失效、淘汰策略等功能。
于是，本地缓存框架应运而生。
流行的 JAVA 缓存框架包括：Ehcache , google Guava , Caffeine Cache。

文章插图
下图展示了 Caffeine 框架的使用示例。

文章插图
虽然本地缓存框架的功能很强大，但是本地缓存的缺陷依然明显。
1、高并发的场景，应用重启之后，本地缓存就失效了，系统的负载就比较大，需要花较长的时间才能恢复；
2、每个应用节点都会维护自己的单独缓存，缓存同步比较头疼。
三、分布式缓存分布式缓存是指将缓存数据分布在多台机器上，以提高缓存容量和并发读写能力的缓存系统。分布式缓存通常由多台机器组成一个集群，每台机器上都运行着相同的缓存服务进程，缓存数据被均匀地分布在集群中的各个节点上。