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现代化的缓存设计方案
(ifeve.com)
【简介】
缓存是提升性能的通用方法,现在大多数的缓存实现都使用了经典的技术。这篇文章中,我们会发掘 Caffeine 中的现代化的实现方法。Caffeine 是一个开源的 Java 缓存库,它能提供高命中率和出色的并发能力。期望读者们能被这些想法激发,进而将它们应用到任何你喜欢的编程语言中。
驱逐策略
缓存的驱逐策略是为了预测哪些数据在短期内最可能被再次用到,从而提升缓存的命中率。由于简洁的实现、高效的运行时表现,以及在常规的使用场景下有不错的命中率,LRU(Least Recently Used)策略或许是最流行的驱逐策略。但 LRU 通过历史数据来预测未来是局限的,它会认为最后到来的数据是最可能被再次访问的,从而给与它最高的优先级。
现代缓存扩展了对历史数据的使用,结合就近程度(recency)和访问频次(frequency)来更好的预测数据。其中一种保留历史信息的方式是使用 popularity sketch(一种压缩、概率性的数据结构)来从一大堆访问事件中定位频繁的访问者。可以参考 CountMin Sketch 算法,它由计数矩阵和多个哈希方法实现。发生一次读取时,矩阵中每行对应的计数器增加计数,估算频率时,取数据对应是所有行中计数的最小值。这个方法让我们从空间、效率、以及适配矩阵的长宽引起的哈希碰撞的错误率上做权衡。
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@技术头条
2017-03-23 23:48 / 原作者微博:
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