面试题-缓存与其淘汰算法详解

面试题-缓存与其淘汰算法详解

目录

1. 缓存与淘汰算法概述
2. 缓存的特征
   • 命中率
   • 最大元素（或最大空间）
   • 清空策略
3. 缓存分类与应用场景
   • 本地缓存
   • 分布式缓存
4. 缓存常见问题
   • 缓存雪崩
   • 缓存穿透
   • 缓存预热
   • 缓存更新
   • 缓存降级
5. 总结

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缓存与淘汰算法概述

在现代互联网应用中，为了提高系统性能并降低数据源的压力，引入缓存成为必然选择。缓存是存储频繁访问数据的临时位置，可以有效减少对数据库或其他存储系统的直接访问。

缓存的核心概念是命中率和淘汰策略。当缓存空间有限时，需要通过策略清理旧数据，为新数据腾出空间。

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缓存的特征

命中率

命中率 = 返回正确结果数 / 请求缓存次数
高命中率是衡量缓存效果的重要指标。通过优化缓存数据和调整策略，可以提高命中率。

最大元素（或最大空间）

缓存可以存储的最大元素数量或数据空间。超出限制时，需要触发清理策略释放空间。

清空策略

当缓存满时，需要通过清空策略来决定淘汰哪些数据。常见的策略有：

1. FIFO（First In, First Out）

   • 清理最早存入缓存的数据。
   • 适用于数据时效性要求高的场景。

2. LFU（Least Frequently Used）

   • 清理访问频率最低的数据。
   • 适用于频繁访问的热点数据场景。

3. LRU（Least Recently Used）

   • 清理最近最少访问的数据。
   • 适用于数据访问有明显热点的场景。

4. 其他策略

   • 随机清理。
   • 清理即将过期的数据。

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缓存分类与应用场景

本地缓存

本地缓存直接存储在应用服务器内存中，适用于对性能要求较高且数据量较小的场景。

• 示例：编程实现缓存、Ehcache。

分布式缓存

分布式缓存将缓存部署在独立的集群中，适用于大规模、高并发场景。

• 示例：Memcached、Redis。

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缓存常见问题

缓存雪崩

缓存同时失效，导致大量请求直接涌入数据库，可能引发系统崩溃。
解决方法：

• 设置缓存过期时间时加随机值，避免集中失效。
• 使用多级缓存架构。

缓存穿透

缓存和数据库都没有目标数据，导致所有请求都直接到达数据库。
解决方法：

• 对不存在的请求结果设置默认缓存。
• 使用布隆过滤器拦截非法请求。

缓存预热

缓存刚启动时，没有加载热点数据，导致大量缓存未命中。
解决方法：

• 缓存系统启动时预加载热点数据。

缓存更新

缓存数据与实际数据不同步的问题。
解决方法：

• 设置合理的缓存过期时间。
• 使用消息队列实现数据同步。

缓存降级

在缓存失效或系统压力过大时，临时关闭缓存服务。
解决方法：

• 降级时返回静态数据或部分默认数据。

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总结

缓存作为系统性能优化的重要手段，需要根据实际场景选择合适的策略和实现方式。理解缓存的原理及其常见问题，有助于构建稳定、高效的系统。