JAVA超高速缓存的最佳实践

小七

定制高速缓存解决方案是一件非常有趣的事情，它似乎是改善应用程序整体性能的最简单的方式。然而，超高速缓存是一项很大的技术难题，在实践之前需要注意几个事项。

最佳范例1、key/value集合并不是缓存

几乎我做过的所有项目都用到了一些定制高速缓存解决方案，这些方案都是使用的java Maps。然而Map并不是缓存的解决方案，因为可能缓存超出了一个key/value的存储容量。缓存还需要满足以下特点：

• 驱逐策略(eviction policies)
• 最大容量限制(max size limit)
• 持久性存储(persistent store)
• 弱引用建(weak references keys)
• 统计(statistics)
  

Java Map并不能提供上述的特点，你也不应该花费你客户的钱去定制缓存方案。你应该选择一个更好的缓存技术，比如 EHCache 或 Guava Cache，这两种缓存技术都是非常强大的，而且用起来也非常的简单。这些工具经常被一些项目用来测试，所以，代码质量相比与其他的定制方案更加优秀。

2、使用一个缓存抽象层

spring提供的缓存抽象层是一套非常灵活的方案。@Cacheable注解可以将业务逻辑层的代码从缓存横切关注点分离开来。缓存解决方案是可以通过配置文件进行配置的，所以它不会破坏业务层的方法。

3、谨防缓存的开销

每一个api接口都是需要计算成本的，而缓存也不例外。如果你缓存一个web服务或者是一个开销比较大的数据库操作，那么这种开销可以忽略不计。如果在一个递归算法中使用本地缓存，那么就需要考虑缓存解决方案的开销了。甚至Spring的缓存抽象层都是有开销的，所以一定要确保收益大于成本。

4、如果数据库查询操作非常慢，那么缓存可能是最后的解决方案了。

如果使用类似hibernate的ORM工具，那么它就是首先要考虑进行优化的位置。确保抓取策略(fetching strategy)被正确的设计,这样才不会面临N+1的查询问题(N+1 query problems),你同样需要对SQL语句数进行断言操作(assert the SQL statement count，译者译：包括对增删改查操作的断言)，以验证ORM生成的查询语句是否存在问题。

当你对ORM生成的SQL语句进行优化之后，你需要再一次检查数据库查询速度是否还是那么慢。同时要确保所有的索引都用上了，这样你的SQL查询才会非常高效。索引必须要全部都放在内存中，不然就会浪费更多的SSD或者HDD硬盘空间了。

你的数据库是可以缓存查询结果的，一定要利用好这个特点。

如果数据集是很大的，并且数据增长的速度也是非常快的，那么你就需要按比例将这些数据分配到多个数据库碎片(shards)中。

如果这样都不能够解决你的问题，那么就考虑换一个更加优秀的缓存解决方案吧，比如Memcached。

5、是否会影响到数据一致性呢？

当你在业务层之前使用缓存，数据一致性的约束是非常难做到的。如果缓存不能同步到数据库，那么ACID的特性就会受到影响。如果一个根实体改变了数据，那么将会影响到很大一部分的缓存。如果你抛弃缓存实体，那么所有由缓存带来的效益将会失去。如果你异步更新了缓存实体，就会影响到数据的一致性，最终一致)的数据模型也就不存在了。