緩存是為了減少數據庫和服務器壓力而產生的，在應用層編程時需主要考慮以下幾種情況：

• 客戶端緩存

• 服務端緩存

• 網絡緩存（CDN緩存）

客戶端緩存

負責減輕服務端的存儲和頻繁的數據請求等壓力。

例如，在QQ初始階段，只有“會員”才可以把QQ表情存儲在“云端”之上，因為騰訊內部并沒有龐大的存儲系統存儲大量的QQ表情。

雖然現在騰訊已經取消了只有“會員”才可以存儲QQ表情的限制，但是大部分QQ表情仍然默認存儲在本地客戶端。

客戶端緩存大致可分為以下幾種：

• 客戶端本地文件緩存，包括圖片、.txt文件、.doc文件等。

• 客戶端本地HTTP、cookie等瀏覽器緩存。

• 客戶端注冊表。

• 客戶端微型數據庫（SQLite）。

• 客戶端本地計算機內存。

服務端緩存

主要是為了減少數據庫壓力和外部服務接口的壓力，這也是實際編程中最常用的手段。

除減少數據庫的壓力外，緩存返回數據的響應速度比數據庫要快。另外，盡可能不調用外部接口，因為外部接口無論WebSocket、WebService，還是HTTP，其響應速度都是不可控的。如果外部接口響應時間過長，也會影響自身性能。

服務端緩存大致分為以下幾種：

• 容器緩存，如Tomcat、Nginx、JBoss、Servlet等。

• 中間件緩存，如MongoDB、Elasticsearch、Redis、RocketMQ、Kafka、ZooKeeper等。

• JDK緩存，如磁盤緩存、堆內緩存、堆外緩存等。

• 頁面靜態化緩存，如FreeMaker、Thymeleaf等。

• 文件管理，如FastDFS等。

01?緩存的命中率

緩存的命中率指的是“緩存查詢的次數”與“總查詢次數”的比值。

在多級緩存下，可以調研每一級緩存的命中率，以便調整代碼。若某緩存命中率過低，則很可能是緩存穿透問題。

02?緩存回收方式

• 基于時間：當某緩存超過生存時間時，則進行緩存回收。或者當某緩存最后被訪問后超過某時間仍然沒有被訪問，則進行緩存回收。

• 基于空間：當緩存超過某大小時，則進行緩存回收。

• 基于容量：當緩存超過某存儲條數時，則進行緩存回收。

• 基于引用：軟引用和弱引用緩存會在JVM堆內存不足時進行緩存回收。

03?緩存回收策略

• 先進先出（First In First Out，FIFO）：一種簡單的淘汰策略，緩存對象以隊列的形式存在，如果空間不足，就釋放隊列頭部的（先緩存）對象，一般用鏈表實現。

• 最近最久未使用（Least Recently Used，LRU）：是根據訪問的時間先后進行淘汰的，如果空間不足，就釋放最久沒有被訪問的對象（上次訪問時間最早的對象）。

• 最近最少使用（Least Frequently Used，LFU）：根據最近訪問的頻率進行淘汰，如果空間不足，就釋放最近訪問頻率最低的對象。

04?緩存的設計模式

（1）Cache Aside模式：?首先讀取緩存中的數據，若緩存沒有命中，則讀取DB。當DB需要更新時，直接刪掉緩存中的數據。由于實現簡單，因此是最常用的一種設計模式，適用于讀操作多的情況。

（2）Read/Write through模式：?在讀取時先到緩存中查詢數據是否存在。如果存在，則直接返回。如果不存在，則由緩存組件負責從數據庫中同步加載數據，此數據永不過期。在寫入時，先查詢要寫入的數據在緩存中是否存在。如果存在。則更新緩存中的數據，并且由緩存組件把數據同步更新到數據庫中。Read/Write through模式初步屏蔽了底層數據庫操作，但是當把數據從緩存組件寫入DB時，有可能出現異常無法正確寫入的情況。因而需要謹慎記錄時間戳，以便跟蹤維護處理數據。該方案適合對持久性要求較低的業務場景。

（3）Write Behind Caching（Write Back）模式：?Write Behind Caching模式屬于Read/Write through模式的進階版，完全不考慮DB，增刪改查全部通過緩存進行處理。如果讀取不到數據，則直接認為該數據不存在，服務器會定期把緩存中的數據存儲到DB中。一般高并發應用程序最常用的是Write Behind Caching設計模式，它是性能最好的設計模式，但是實現較為復雜，一旦服務器宕機則有可能導致大量數據丟失。

05?緩存測試應涵蓋的內容

（1）?當前程序是否有可能出現緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩等常見問題。

（2）?緩存是否設置了最大位數及時間等功能，是否會出現內存溢出的現象。

（3）?緩存能夠節省各數據源多少比重的讀取，例如進程內緩存節省了多少讀取Redis的比重，Redis緩存節省了多少讀取磁盤緩存的比重，磁盤緩存節省了多少讀取MySQL的比重。

（4）?App在無網或弱網環境下，是否可以正常打開及使用。例如網易云音樂在沒有網絡的情況下可以聽一些本地緩存的歌曲。

（5）?App在弱網轉正常網絡之后，緩存是否能被正常覆蓋。

（6）?各級緩存與數據庫是否能夠保持數據一致性，是否包含臟讀、不可重復讀等相關問題。

（7）?緩存是否能夠被手動刪除或刷新，若遇到緊急狀況是否能夠進行可逆性操作。

（8）?緩存的回收策略、回收方式等內容是否正常生效。

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總結

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