编程技术缓存写法(三)

上次我们说了多级缓存，本章详细介绍下内存缓存该如何设计。

一：分析设计

假设有个项目有一定并发量，要用到多级缓存，如下：

在实际设计一个内存缓存前，我们需要考虑的问题：

1：内存与Redis的数据置换，尽可能在内存中提高数据命中率，减少下一级的压力。

2：内存容量的限制，需要控制缓存数量。

3：热点数据更新不同，需要可配置单个key过期时间。

4：良好的缓存过期删除策略。

5：缓存数据结构的复杂度尽可能的低。

关于置换及命中率：我们采用LRU算法，因为它实现简单，缓存key命中率也很好。

LRU即是：把最近最少访问的数据给淘汰掉，经常被访问到即是热点数据。

关于LRU数据结构：因为key优先级提升和key淘汰，所以需要顺序结构。我看到大多实现，都采用链表结构、

即：新数据插入到链表头部、被命中时的数据移动到头部。 添加复杂度O(1) 移动和获取复杂度O(N)。

有没复杂度更低的呢？ 有Dictionary，复杂度为O(1)，性能最好。 那如何保证缓存的优先级提升呢？

二：O(1)LRU实现

我们定义个LRUCache类，构造参数maxKeySize 来控制缓存最大数量。

使用ConcurrentDictionary来作为我们的缓存容器，并能保证线程安全。

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public class LRUCache : IEnumerable>
   {
       private long ageToDiscard = 0;  //淘汰的年龄起点
       private long currentAge = 0;        //当前缓存最新年龄
       private int maxSize = 0;          //缓存最大容量
       private readonly ConcurrentDictionary cache;
       public LRUCache(int maxKeySize)
       {
           cache = new ConcurrentDictionary();
           maxSize = maxKeySize;
       }
   }

上面定义了 ageToDiscard、currentAge 这2个自增值参数，作用是：标记缓存列表中各个key的新旧程度。

核心实现步骤如下：

1：每次添加key时，currentAge自增并将currentAge值分配给这个缓存值的Age，currentAge始终增加。

public void Add(string key, TValue value)
       {
           Adjust(key);
           var result = new TrackValue(this, value);
           cache.AddOrUpdate(key, result, (k, o) => result);
       }
       public class TrackValue
       {
           public readonly TValue Value;
           public long Age;
           public TrackValue(LRUCache lv, TValue tv)
           {
               Age = Interlocked.Increment(ref lv.currentAge);
               Value = tv;
           }
       }

2：在添加时，如超过最大数量。检查字典里是否有ageToDiscard年龄的key，如没有循环自增检查，有则删除、添加成功。

ageToDiscard+maxSize= currentAge ，这样设计就能在O(1)下保证可以淘汰旧数据，而不是使用链表移动。

public void Adjust(string key)
        {
            while (cache.Count >= maxSize)
            {
                long ageToDelete = Interlocked.Increment(ref ageToDiscard);
                var toDiscard =
                      cache.FirstOrDefault(p => p.Value.Age == ageToDelete);
                if (toDiscard.Key == null)
                    continue;
                TrackValue old;
                cache.TryRemove(toDiscard.Key, out old);
            }
        }

过期删除策略

大多数情况下，LRU算法对热点数据命中率是很高的。 但如果突然大量偶发性的数据访问，会让内存中存放大量冷数据，也就是缓存污染。

会引起LRU无法命中热点数据，导致缓存系统命中率急剧下降。也可以使用LRU-K、2Q、MQ等变种算法来提高命中率。

过期配置

1：我们通过设定、最大过期时间来尽量避免冷数据常驻内存。

2：大多数情况每个缓存的时间要求不一致的，所以在增加单个key的过期时间。

private TimeSpan maxTime;
public LRUCache(int maxKeySize,TimeSpan maxExpireTime){}
 
 //TrackValue增加创建时间和过期时间
public readonly DateTime CreateTime;
public readonly TimeSpan ExpireTime;

删除策略

1：关于key过期删除，最好使用定时删除了。 这样可以最快释放被占用的内存，但很明显，大量的定时器对CPU吃不消的。

2：所以我们采用惰性删除、在获取key的时检查是否过期，过期直接删除。

public Tuple CheckExpire(string key)
        {
            TrackValue result;
            if (cache.TryGetValue(key, out result))
            {
                var age = DateTime.Now.Subtract(result.CreateTime);
                if (age >= maxTime || age >= result.ExpireTime)
                {
                    TrackValue old;
                    cache.TryRemove(key, out old);
                    return Tuple.Create(default(TrackValue), false);
                }
            }
            return Tuple.Create(result, true);
        }

3：惰性删除虽然性能最好，对于冷数据来说，还是没解决缓存污染问题。 所以我们还需定期清理。

比如：开个线程，5分钟去遍历检查key一次。这个策略根据实际场景可配置。

public void Inspection()
        {
            foreach (var item in this)
            {
                CheckExpire(item.Key);
            }
        }

惰性删除+定期删除基本能满足我们需求了。

总结

如果继续完善下去，就是内存数据库的雏形，类似redis。

比如：增加删除key的通知，增加更多数据类型。 本篇也是参考了redis、Orleans的实现。