redis 的重要性

做 java 的，天天喊着高性能，高并发，高可用。

高性能之中，基本上都离不开 redis。

特别是在当今对于性能要求越来越高的时代，mysql 等传统数据库越来越需要与 redis 结合，这样才能更好的适应我们的业务。

以前手写过一次 hades，觉得不满意，就废弃了。

本次重新再写一次。

开源地址：

https://github.com/houbb/cache

手写 Redis 系列

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淘汰算法

淘汰算法，除了 FIFO/LRU/LFU/tinyLFU 还有其他算法吗？

当然，除了常见的FIFO（先进先出）、LRU（最近最少使用）、LFU（最少使用）、TinyLFU外，还有其他一些淘汰算法和策略。以下是一些其他常用的淘汰算法：

  1. MRU（最近最多使用）：与LRU相反，MRU算法会选择最近使用的项目进行淘汰。

  2. Random（随机）：这种算法随机选择一个缓存条目进行淘汰，不考虑该条目的访问频率或时间。

  3. Clock（时钟）：这是一种改进的FIFO算法，使用一个“时钟”指针来维护项目的访问状态。当需要淘汰项目时，它会检查指针指向的项目，如果该项目的访问位是0，则选择淘汰它；如果访问位是1，则将其重置为0并继续检查下一个项目，直到找到一个可淘汰的项目。

  4. 2Q（双队列）：这种算法使用两个队列来维护缓存，一个是LFU队列，另一个是LRU队列。新访问的项目首先进入LRU队列，然后根据其访问频率从LRU队列移动到LFU队列。这种方法结合了LFU和LRU的优点。

  5. ARC（自适应替换缓存）：ARC算法结合了LRU和LFU的特性，通过动态调整LRU和LFU的大小，以适应访问模式的变化。

  6. LIRS（最低最近使用）：LIRS算法是LIRS缓存算法的扩展，它尝试维护两种LRU链表，一种是最近最少使用的（LIR），另一种是最长非最近使用的（HIR）。这种方法试图减少LRU算法的缺点。

这些算法各有优点和缺点，适合不同的应用和工作负载。选择哪种算法取决于具体的应用需求和性能目标。

优缺点

当然，以下是常见淘汰算法的优缺点及适合的场景：

1. FIFO（先进先出）

优点：

  • 实现简单，容易理解和实现。

缺点：

  • 不考虑项目的访问频率或重要性。
  • 不适合缓存中存在频繁访问和非常重要的数据。

适合场景：

  • 对数据访问没有特定要求或对数据访问模式了解不足的场合。

2. LRU（最近最少使用）

优点：

  • 考虑了最近的访问模式，通常能够有效地缓存常用的数据。

缺点：

  • 在某些工作负载下，如周期性访问模式，可能无法有效地缓存数据。
  • 对于长时间不被访问但频繁访问的数据，LRU效果可能不佳。

适合场景：

  • 数据访问模式有较强的局部性。
  • 缓存中存在热点数据的场合。

3. LFU（最少使用）

优点：

  • 能够有效地缓存经常访问的数据，即使是非常小的数据也能被有效地缓存。

缺点：

  • 可能会忽略一些长时间未被访问但重要的数据。
  • 可能对突发性或周期性访问模式的数据不敏感。

适合场景：

  • 需要缓存小而频繁访问的数据的场合。
  • 数据访问模式更为稳定的场合。

4. Random（随机）

优点：

  • 简单，没有额外的计算开销。

缺点：

  • 不能根据访问模式适应性地缓存数据。
  • 效果可能不稳定，随机性可能导致缓存命中率波动。

适合场景：

  • 对数据访问没有特定要求的场合。
  • 用于与其他策略结合，如随机替换的一部分。

5. ARC（自适应替换缓存）

优点：

  • 结合了LRU和LFU的优点，能够适应不同的访问模式。
  • 具有自适应性，能够动态调整LRU和LFU的大小。

缺点：

  • 实现较复杂，可能需要更多的计算资源。

适合场景：

  • 数据访问模式变化较大的场合。
  • 需要结合LRU和LFU的优点以提高缓存命中率的场合。

6. LIRS（最低最近使用）

优点：

  • 尝试减少LRU算法的缺点，提高对长时间未被访问但重要的数据的缓存效果。

缺点：

  • 实现复杂性较高，可能需要更多的计算资源。

适合场景：

  • 数据访问模式有较强的局部性，但也有长时间不被访问但重要的数据的场合。

选择合适的淘汰算法需要根据具体的应用需求、数据访问模式和性能目标来决定。

不同的场景可能需要不同的算法来达到最佳的性能。

caffine 缓存设计，是如何保证并发安全的？

Caffeine 是一个 Java 高性能缓存库，它采用了多种技术来确保并发安全。以下是 Caffeine 缓存设计中用于确保并发安全的一些关键策略：

1. 线程安全的数据结构

Caffeine 使用线程安全的数据结构来管理缓存条目，例如使用 ConcurrentHashMap 或其他线程安全的映射实现来存储缓存键值对。

2. CAS (Compare-And-Swap) 操作

在更新缓存条目时，Caffeine 使用 CAS 操作来确保只有一个线程能够成功更新缓存，这有助于避免并发更新导致的数据不一致问题。

3. 分段锁

Caffeine 采用了分段锁（Segment Locking）策略，将缓存分为多个段（segments）。每个段有自己的锁，这样在更新缓存时只需锁定需要更新的那个段，而不是整个缓存。这提高了并发性能，因为多个线程可以同时访问不同的段。

4. 高效的并发控制

Caffeine 使用高效的并发控制技术，如读写锁、乐观锁等，以实现高并发访问。这些机制允许多个读取操作同时进行，但会限制写入操作，确保数据的完整性和一致性。

5. 内存回收策略

Caffeine 通过垃圾回收和其他内存管理技术来管理内存使用，防止缓存过度消耗系统资源。它还提供了灵活的配置选项，允许开发者根据应用需求调整缓存的大小和回收策略。

6. 高效的数据结构

Caffeine 使用高效的数据结构来存储和管理缓存条目，如堆内存和堆外内存的高效管理，以及对各种访问模式的优化，以提供高性能的缓存访问。

总体来说，Caffeine 通过结合多种高效的并发控制策略和数据结构设计，提供了一个既高性能又并发安全的缓存解决方案。这使得它成为 Java 应用程序中广泛使用的缓存库之一。

是不是底层就是用的 ConcurrentHashMap?

是的，Caffeine 的底层确实使用了 ConcurrentHashMap 作为其主要的数据结构来存储缓存条目。ConcurrentHashMap 是 Java 标准库中提供的一个线程安全的哈希表实现，它提供了高并发性能和良好的可扩展性。

Caffeine 在 ConcurrentHashMap 的基础上添加了额外的优化和功能，以满足缓存的特定需求，例如：

  • 缓存策略：Caffeine 提供了多种缓存策略，如 LRU、LFU 和 tinyLFU，这些策略在 ConcurrentHashMap 的基础上进行了适配和优化。

  • 内存管理：Caffeine 通过自定义的内存回收策略，如 W-TinyLFU，进一步优化了内存使用效率。

  • 并发控制：除了 ConcurrentHashMap 提供的基本并发控制机制外，Caffeine 还引入了分段锁（Segment Locking）等高级并发控制策略，以提高并发性能。

因此，尽管 ConcurrentHashMap 是 Caffeine 的核心组件之一，但 Caffeine 通过添加额外的优化和功能，使其成为一个高性能、灵活和可配置的缓存解决方案。

ARC（自适应替换缓存）这种有具体的实现吗？哪些开源的缓存实现了

ARC（Adaptive Replacement Cache）是一种自适应替换策略，它结合了最近最少使用（LRU）和最近最少替换（LFU）两种策略，以动态地适应工作负载的变化。

它旨在克服单一替换策略在不同工作负载下可能遇到的局限性。

许多开源缓存实现中都提供了 ARC 策略或其变体。

以下是一些实现了 ARC 或类似策略的知名开源缓存项目：

  1. Caffeine：Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存库，它支持多种替换策略，其中就包括了 ARC。

  2. LIRS (Low Inter-reference Recency Set) Cache：LIRS 是另一种高效的缓存替换策略，它也结合了 LRU 和 LFU 的特点。虽然 LIRS 不完全等同于 ARC，但它们都试图通过结合不同的策略来提高缓存的性能。

  3. Memcached：虽然 Memcached 主要采用了 LRU 策略，但社区中有人提出了使用 ARC 或其变体作为替代策略的扩展。

  4. Redis：Redis 是一个流行的内存数据库，它支持多种数据结构和缓存策略。虽然 ARC 不是 Redis 的默认替换策略，但社区中有一些第三方模块提供了实现 ARC 或其变体的选项。

  5. Tinycache：这是一个轻量级的 Python 缓存库，支持多种替换策略，包括 ARC。

请注意，尽管 ARC 是一个有效的替换策略，但它可能不适合所有应用场景。选择最佳的缓存策略通常需要考虑特定应用的需求和工作负载特性。

ARC 是目前淘汰性能最好的算法吗？

ARC（Adaptive Replacement Cache）确实是一种非常高效和智能的缓存替换策略，它结合了最近最少使用（LRU）和最近最少替换（LFU）两种策略的优点。

这种策略允许 ARC 在不同的工作负载下动态调整自己的行为，从而更好地适应实际的访问模式。

然而，”最好”的替换策略并不是绝对的，它很大程度上取决于特定应用的需求、工作负载的特性以及硬件环境。

在某些场景下，LRU、LFU 或其他替换策略可能会表现得与或甚至超过 ARC。

例如：

  • LRU（最近最少使用）：在大多数情况下，LRU 提供了很好的性能，特别是当访问模式有明显的局部性时。

  • LFU（最近最少替换）：在高度重复的访问模式下，LFU 可能会优于其他策略。

  • TinyLFU：对于大多数实际工作负载，TinyLFU 通常表现得与 ARC 相当。

因此，是否选择 ARC，或者选择其他缓存替换策略，取决于你的具体需求和应用的特性。

在选择缓存策略时，通常需要进行实验和基准测试，以确定哪种策略最适合你的应用场景。