本文探討了各種Java緩存技術(shù)的提供，這些技術(shù)在改善應(yīng)用程序性能方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，并涵蓋了各種場景。

幾十年來，信息技術(shù)一直在極大地改善業(yè)務(wù)流程，并成為全球企業(yè)的戰(zhàn)略解決方案。曾經(jīng)被視為“可有可無”的東西現(xiàn)在已經(jīng)成為必備之物。應(yīng)用程序是任何業(yè)務(wù)的核心，在近年來，它們的使用量大幅增加。因此，響應(yīng)時間變得更加重要。數(shù)據(jù)檢索時間在用戶體驗中起著關(guān)鍵作用，并且在幾乎所有商業(yè)應(yīng)用程序中都是一個關(guān)鍵要求。如今有許多影響響應(yīng)時間的因素，包括網(wǎng)絡(luò)管道、協(xié)議、硬件、軟件和互聯(lián)網(wǎng)速度。龐大的IT基礎(chǔ)設(shè)施和對系統(tǒng)性能的不斷追求嚴(yán)重破壞了任何組織的戰(zhàn)略目標(biāo)。

本文旨在介紹一種Java緩存機制，以改善應(yīng)用程序的性能。

緩存概念

緩存是用于臨時存儲頻繁訪問的數(shù)據(jù)的內(nèi)存緩沖區(qū)。它通過避免從原始來源再次檢索數(shù)據(jù)來提高性能。實際上，緩存是計算機/網(wǎng)絡(luò)行業(yè)的一個已經(jīng)應(yīng)用了相當(dāng)長時間的概念，因此根據(jù)使用情況有不同的緩存實現(xiàn)方式。事實上，路由器、交換機和個人電腦等設(shè)備都使用緩存來加速內(nèi)存訪問。另一個非常常見的緩存是在幾乎所有個人電腦上使用的Web瀏覽器緩存，用于存儲請求的對象，以避免多次檢索相同的數(shù)據(jù)。在分布式JEE應(yīng)用程序中，客戶端/服務(wù)器端緩存在改善應(yīng)用程序性能方面起著重要作用?？蛻舳司彺嬗糜谂R時存儲通過網(wǎng)絡(luò)從服務(wù)器傳輸?shù)撵o態(tài)數(shù)據(jù)，以避免不必要地向服務(wù)器發(fā)出調(diào)用。另一方面，服務(wù)器端緩存用于存儲從其他資源獲取的數(shù)據(jù)。

緩存可以設(shè)計為單個/多個JVM或集群環(huán)境。以下是可使用緩存滿足非功能性要求的不同可擴展性場景。

縱向擴展

可以通過升級單臺機器的資源（CPU、RAM、HDD和SSD）并實施緩存來實現(xiàn)。但是，在將緩存升級到一定限制上存在一些局限性。在下面的用例中，可以通過增加內(nèi)存并在應(yīng)用程序級別實施緩存來提高應(yīng)用程序的性能。

橫向擴展

可以通過添加更多的機器并在每臺機器上實施應(yīng)用程序級別的緩存來實現(xiàn)。但是，在與下游應(yīng)用程序通信方面仍然存在一些限制，無法添加額外的服務(wù)器。在下面的用例中，可以通過為每個應(yīng)用程序添加一個服務(wù)器/緩存來提高整體應(yīng)用程序的性能。數(shù)據(jù)庫在滿足此要求方面存在一些限制，但可以通過將靜態(tài)/主數(shù)據(jù)存儲在緩存中來減輕這種限制。

進(jìn)程內(nèi)緩存

進(jìn)程內(nèi)緩存使對象能夠存儲在與應(yīng)用程序相同的實例中，即緩存在本地對應(yīng)用程序可用，并共享相同的內(nèi)存空間。

以下是考慮進(jìn)程內(nèi)緩存時的一些重要事項：

1. 如果應(yīng)用程序僅部署在一個節(jié)點上，即只有一個實例，則進(jìn)程內(nèi)緩存是正確的選擇，可以存儲頻繁訪問的數(shù)據(jù)并實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)訪問。

2. 如果進(jìn)程內(nèi)緩存將在應(yīng)用程序的多個實例中部署，則在所有實例之間保持?jǐn)?shù)據(jù)同步可能是一個挑戰(zhàn)，并可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。

3. 如果服務(wù)器配置有限，則這種類型的緩存可能會降低任何應(yīng)用程序的性能，因為它共享相同的內(nèi)存和CPU。垃圾收集器經(jīng)常被調(diào)用來清理可能導(dǎo)致性能開銷的對象。如果數(shù)據(jù)驅(qū)逐沒有有效管理，可能會發(fā)生內(nèi)存溢出錯誤。

內(nèi)存分布式緩存

分布式緩存（鍵/值對象）可以在應(yīng)用程序外部構(gòu)建，支持對數(shù)據(jù)存儲庫的讀寫操作，在RAM中保存頻繁訪問的數(shù)據(jù)，并避免不斷從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)。這樣的緩存可以部署在由多個節(jié)點組成的集群上，形成一個單一的邏輯視圖。緩存客戶端使用哈希算法來確定集群節(jié)點中對象的位置。

以下是考慮分布式緩存時的一些重要事項：

1. 對于在關(guān)鍵性能環(huán)境下具有多個實例的集群中的中大型應(yīng)用程序，內(nèi)存分布式緩存是最佳選擇。數(shù)據(jù)不一致性和共享內(nèi)存不再是問題，因為分布式緩存以單一邏輯狀態(tài)的形式部署在集群中。

2. 由于需要通過網(wǎng)絡(luò)訪問緩存，跨進(jìn)程的開銷包括延遲、故障以及對象序列化等，可能會降低性能。

3. 與進(jìn)程內(nèi)緩存相比，其實現(xiàn)更加困難。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫

這種類型的數(shù)據(jù)庫也被稱為主存數(shù)據(jù)庫。它將數(shù)據(jù)存儲在RAM中，而不是硬盤上，以實現(xiàn)更快的響應(yīng)。數(shù)據(jù)以壓縮格式存儲，并具有良好的SQL支持?？梢允褂孟嚓P(guān)的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動程序來替代現(xiàn)有的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）。

通過用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫替換RDBMS，可以提高應(yīng)用程序的性能，而無需更改應(yīng)用程序?qū)?。只能進(jìn)行縱向擴展以擴大內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的規(guī)模。

內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格

這種分布式緩存解決方案可以快速訪問頻繁使用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以在多個節(jié)點上進(jìn)行緩存、復(fù)制和分區(qū)。

實施內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格將提高應(yīng)用程序的性能并擴展其規(guī)模，而無需更改關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）。

關(guān)鍵特點包括：

• 在內(nèi)存中對數(shù)據(jù)進(jìn)行并行計算

• 在內(nèi)存中進(jìn)行搜索、聚合和排序

• 在內(nèi)存中進(jìn)行事務(wù)管理

• 事件處理

緩存的使用場景

有一些使用場景可以通過各種商業(yè)/開源緩存框架來提高應(yīng)用程序性能，并且可以在任何企業(yè)應(yīng)用程序中進(jìn)行配置。以下是常見的緩存使用場景。

應(yīng)用程序緩存

應(yīng)用程序緩存是應(yīng)用程序使用的本地緩存，用于將頻繁訪問的數(shù)據(jù)保留在內(nèi)存中。應(yīng)用程序緩存會自動驅(qū)逐條目以維護(hù)其內(nèi)存占用。

Level 1 (L1) Cache

這是每個會話的默認(rèn)事務(wù)性緩存。它可以由任何Java持久化框架（JPA）或?qū)ο箨P(guān)系映射（ORM）工具進(jìn)行管理。

L1緩存存儲屬于特定會話的實體對象，并在會話關(guān)閉后被清除。如果在一個會話中有多個事務(wù)，所有實體將來自這些事務(wù)。

Level 2 (L2) Cache

L2緩存可以配置為提供自定義緩存，用于保存所有需要緩存的實體數(shù)據(jù)，包括屬性、關(guān)聯(lián)和集合。它在會話工廠級別進(jìn)行配置，并在會話工廠可用時存在。

L2緩存可以配置為在以下范圍內(nèi)使用：

• 應(yīng)用程序中的會話。

• 具有相同數(shù)據(jù)庫的相同服務(wù)器上的應(yīng)用程序。

• 同一數(shù)據(jù)庫上不同服務(wù)器上的不同應(yīng)用程序的集群。

如果配置了L2緩存，則可以使用L1/L2緩存的方式：

• 標(biāo)準(zhǔn)的ORM框架首先在L1緩存中查找實體，然后再在L2緩存中查找。L1緩存是查找實體的初始搜索空間。如果找到實體的緩存副本，則返回該實體。

• 如果在L1緩存中找不到緩存的實體，則會在L2緩存中進(jìn)行查找。

• 如果在L2緩存中找到緩存的實體，則將其存儲在L1緩存中，然后返回。

• 如果實體既不在L1緩存中也不在L2緩存中，則從數(shù)據(jù)庫中獲取該實體，并在返回給調(diào)用方之前將其存儲在兩個緩存中。

• 當(dāng)任何會話對實體進(jìn)行修改時，L2緩存會進(jìn)行驗證/刷新。

• 如果數(shù)據(jù)庫被外部進(jìn)程修改，即沒有應(yīng)用程序會話參與，那么除非通過框架API或自定義API實現(xiàn)某種緩存刷新策略，否則無法隱式刷新L2緩存。

以下通信圖說明了使用L1/L2緩存的情況：

混合緩存

混合緩存是標(biāo)準(zhǔn)ORM框架提供的緩存與開源/自定義/JDBC API實現(xiàn)的緩存的結(jié)合。應(yīng)用程序可以使用混合緩存來利用僅限于標(biāo)準(zhǔn)ORM框架的緩存功能。這種類型的緩存通常在響應(yīng)時間至關(guān)重要的關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用程序中使用。

緩存設(shè)計考慮因素

緩存設(shè)計時需要考慮數(shù)據(jù)加載/更新、性能/內(nèi)存大小、逐出策略、并發(fā)性和緩存統(tǒng)計等因素。

數(shù)據(jù)加載/更新

將數(shù)據(jù)加載到緩存中是一個重要的設(shè)計決策，以保持所有緩存內(nèi)容的一致性?？梢钥紤]以下方法來加載數(shù)據(jù)：

• 使用標(biāo)準(zhǔn)ORM框架（如Hibernate或OpenJPA）提供的默認(rèn)函數(shù)/配置。

• 使用開源緩存API（如Google Guava）或COTS產(chǎn)品（如Coherence、Ehcache或Hazelcast）實現(xiàn)鍵值映射。

• 通過自動或顯式插入編程方式加載實體。

• 通過同步或異步通信進(jìn)行外部應(yīng)用程序加載。

性能/內(nèi)存大小 32/64位

可用內(nèi)存是實現(xiàn)性能SLA的重要因素，它取決于32/64位JRE，而后者又依賴于32/64位CPU架構(gòu)的機器。在32位系統(tǒng)/JRE中，約有1.5 GB的堆留給應(yīng)用程序使用，而在64位系統(tǒng)/JRE中，堆大小取決于RAM大小。

內(nèi)存的高可用性會增加運行時的成本，并可能產(chǎn)生負(fù)面影響。

• 與32位相比，64位需要30-50%更多的堆空間，因為內(nèi)存布局不同。

• 維護(hù)更大的堆空間需要更多的GC工作來清理未使用的對象，可能會降低性能?？梢酝ㄟ^調(diào)整GC進(jìn)行微調(diào)以限制GC暫停時間。

逐出策略

逐出策略使緩存能夠確保緩存的大小不超過最大限制。根據(jù)逐出策略，會從緩存中刪除現(xiàn)有元素，但可以根據(jù)應(yīng)用程序要求進(jìn)行定制。常用的緩存逐出算法有：

• 最近最少使用（LRU）

• 最不經(jīng)常使用（LFU）

• 先進(jìn)先出（FIFO）

并發(fā)性

并發(fā)性是企業(yè)應(yīng)用程序中常見的問題。它會導(dǎo)致沖突并使系統(tǒng)處于不一致狀態(tài)。當(dāng)多個客戶端在緩存刷新期間同時嘗試更新相同的數(shù)據(jù)對象時，就會發(fā)生并發(fā)性問題。常見的解決方案是使用鎖定機制，但這可能會影響性能。因此，應(yīng)考慮優(yōu)化技術(shù)。

緩存統(tǒng)計

緩存統(tǒng)計信息有助于了解緩存的健康狀況，并提供有關(guān)緩存行為和性能的信息。通常，可以使用以下屬性來進(jìn)行緩存統(tǒng)計：

• 命中計數(shù)：找到對象時遇到的查找次數(shù)

• 未命中計數(shù)：未找到對象時遇到的查找次數(shù)

• 成功加載計數(shù)：成功加載條目的數(shù)量

• 總加載時間：加載元素所用的總時間

• 加載異常計數(shù)：加載條目時拋出的異常數(shù)量

• 逐出計數(shù)：從緩存中逐出的條目數(shù)

概述：各種緩存解決方案

Java有多種可用的緩存解決方案 - 找到適合您的用例的正確選擇取決于您的需求。以下是一些問題和比較，可幫助確定最具成本效益且可行的緩存解決方案：

• 您需要一個輕量級還是完整的緩存解決方案？

• 您需要一個開源、商業(yè)還是框架提供的緩存解決方案？

• 您需要進(jìn)程內(nèi)還是分布式緩存？

• 一致性和延遲需求之間的權(quán)衡如何？

• 您是否需要維護(hù)事務(wù)性/主數(shù)據(jù)的緩存？

• 您是否需要復(fù)制緩存？

• 關(guān)于性能、可靠性、可擴展性和可用性方面有什么要考慮的？

根據(jù)這些問題和比較，您可以確定最適合您需求的成本效益和可行性的緩存解決方案。

請注意，復(fù)制緩存意味著緩存可以在集群中多個節(jié)點之間維護(hù)相同的數(shù)據(jù)副本。這有助于實現(xiàn)高可用性和容錯性。

(JSR-107)兼容表示符合Java Caching API標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)提供了一組用于在Java中進(jìn)行緩存的公共接口和功能。

配置復(fù)雜性指的是配置和設(shè)置緩存解決方案的難易程度。

逐出算法確定在緩存達(dá)到最大大小時從中刪除哪些元素。LRU表示最近最少使用，F(xiàn)LU表示最不經(jīng)常使用，LFU表示最頻繁使用率最低。

集群支持表示緩存解決方案是否支持集群，并能夠?qū)?shù)據(jù)分布在集群中的多個節(jié)點之間。

根據(jù)這些因素，您可以選擇最適合您特定需求的緩存解決方案。

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