缓存技术，Cache，特别是LocalCache，是软件开发中非常常用的组件，也是提高性能的最简单的方式。 Cache一般有SideCar和Wrapper两种使用模式。

Cache的使用模式

  1. SideCar模式：需要应用程序自己主动访问数据源服务并读写缓存。

这种模式可以是LocalCache，与应用程序集成部署，但是由于Cache功能与业务逻辑无耦合，非常独立，所以出现了很多优秀的独立出来的非常通用的第三方独立缓存服务， 比如Redis，Memcached等。 独立缓存服务一般与应用程序分开，独立部署，需要通过网络进行交互，数据量较大或对性能要求较高时，网络带宽消耗、延时、数据序列化反序列化的CPU消耗不能忽视。

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Cache
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App  -->   DataSource
  1. Wrapper模式：应用程序只需要访问缓存，缓存具有代理能力可以帮助应用程序去访问数据源服务。

这种模式需要对Cache做特殊化定制，一般是LocalCache，与应用程序集成部署，只需在内存中进行交互，性能较高。如果Cache设计的好，可以极大简化业务代码， 可以提高组件可复用性。

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App --> Cache --> DataSource

那么怎么才算是一个好的LocalCache呢？从业务应用上要灵活好用，满足多种多样的业务需求，同时也要具有基本的高性能。

灵活好用

  • 具有单Key读写接口，也具有Batch读写接口。
  • 可以动态修改CacheSize，一般指缓存的数据条目数。
  • 可配置缓存策略，例如：LRU，LRU-k(lazy list adjustment)，FIFO等。
  • 可以设置一个数据的默认过期时间，也可以动态设置每一个Key的过期时间，特别的，在插入或读取时都可以设置和判断过期。
  • 可以配置读取数据源服务的CallbackOnFetching方法，以便应用Wrapper模式，当Key不存在或过期时，用来获取新数据。
  • 过期数据不自动删除，可配置一个CallbackOnExpiration方法来注入对过期数据的处理方式。比如可以删除数据，或把过期数据发送到某个消息队列、写入硬盘等， 或不对过期数据做任何处理，只等缓存用满以后自动逐出。
  • 支持多种QueryFlags:
    • Uncacheable: 本次Query不读写Cache，只从数据源服务获取数据并返回，不写入Cache，相当于没有Cache，只对Query做转发。
    • Refresh: 本次Query不读取Cache数据，重新从数据源服务获取最新数据，并写入Cache，相当于刷新缓存。
    • Peek: 本次Query只读取Cache数据，即使Miss或Expired也不从数据源服务获取最新数据，可用于窥测Cache状态，或保护后端数据源服务。
    • Stale: 本次Query读取Cache数据时，可以接受过期的数据。
    • StaleFailover: 本次Query如果从远程数据源服务读取数据失败，则可以接受Cache中的过期的数据。
    • Fast: 本次Query只返回Cache里的数据，如果Miss或Expired，则发送eload任务刷新缓存，不阻塞当前Query。
    • Preload: 本次Query如果在Cache中读取到合法数据，但是数据快过期了（比如已过了过期时间的80%，阈值可配置），则发送一个Reload任务来刷新缓存。
    • ReturnExpired: 本次Query如果在Cache中读到了过期的数据，则把过期的数据也一起返回，供用户自主决定处理方式。
  • 内置线程池可执行Reload任务，从数据源服务获取数据并填充Cache。
  • 可配置内置WatchDog线程，检查快要过期的数据并发送Reload任务，或清理过期数据等。
  • 可迭代操作Cache中的每一条数据，例如把Cache中的数据读出写入到其他设备。

高性能

  • 并发性好。例如采用分桶机制、采用TBB的高性能并发容器库等。
  • 内存使用效率高。