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Redis實(shí)現(xiàn)客戶端緩存的4種方式

 更新時間:2025年05月07日 08:22:08   作者:風(fēng)象南  
客戶端緩存是指在應(yīng)用程序內(nèi)存中維護(hù)一份Redis數(shù)據(jù)的本地副本,以減少網(wǎng)絡(luò)請求次數(shù),降低延遲,并減輕Redis服務(wù)器負(fù)擔(dān),本文將分享Redis客戶端緩存的四種實(shí)現(xiàn)方式,大家可以參考一下

Redis作為當(dāng)今最流行的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和緩存系統(tǒng),被廣泛應(yīng)用于各類應(yīng)用場景。然而,即使Redis本身性能卓越,在高并發(fā)場景下,應(yīng)用與Redis服務(wù)器之間的網(wǎng)絡(luò)通信仍可能成為性能瓶頸。

這時,客戶端緩存技術(shù)便顯得尤為重要。

客戶端緩存是指在應(yīng)用程序內(nèi)存中維護(hù)一份Redis數(shù)據(jù)的本地副本,以減少網(wǎng)絡(luò)請求次數(shù),降低延遲,并減輕Redis服務(wù)器負(fù)擔(dān)。

本文將分享Redis客戶端緩存的四種實(shí)現(xiàn)方式,分析其原理、優(yōu)缺點(diǎn)、適用場景及最佳實(shí)踐.

方式一:本地內(nèi)存緩存 (Local In-Memory Cache)

技術(shù)原理

本地內(nèi)存緩存是最直接的客戶端緩存實(shí)現(xiàn)方式,它在應(yīng)用程序內(nèi)存中使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如HashMap、ConcurrentHashMap或?qū)I(yè)緩存庫如Caffeine、Guava Cache等)存儲從Redis獲取的數(shù)據(jù)。這種方式完全由應(yīng)用程序自己管理,與Redis服務(wù)器無關(guān)。

實(shí)現(xiàn)示例

以下是使用Spring Boot和Caffeine實(shí)現(xiàn)的簡單本地緩存示例:

@Service
public class RedisLocalCacheService {
    
    private final StringRedisTemplate redisTemplate;
    private final Cache<String, String> localCache;
    
    public RedisLocalCacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
        
        // 配置Caffeine緩存
        this.localCache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(10_000)  // 最大緩存條目數(shù)
                .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(5))  // 寫入后過期時間
                .recordStats()  // 記錄統(tǒng)計信息
                .build();
    }
    
    public String get(String key) {
        // 首先嘗試從本地緩存獲取
        String value = localCache.getIfPresent(key);
        
        if (value != null) {
            // 本地緩存命中
            return value;
        }
        
        // 本地緩存未命中,從Redis獲取
        value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        
        if (value != null) {
            // 將從Redis獲取的值放入本地緩存
            localCache.put(key, value);
        }
        
        return value;
    }
    
    public void set(String key, String value) {
        // 更新Redis
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        
        // 更新本地緩存
        localCache.put(key, value);
    }
    
    public void delete(String key) {
        // 從Redis中刪除
        redisTemplate.delete(key);
        
        // 從本地緩存中刪除
        localCache.invalidate(key);
    }
    
    // 獲取緩存統(tǒng)計信息
    public Map<String, Object> getCacheStats() {
        CacheStats stats = localCache.stats();
        Map<String, Object> statsMap = new HashMap<>();
        
        statsMap.put("hitCount", stats.hitCount());
        statsMap.put("missCount", stats.missCount());
        statsMap.put("hitRate", stats.hitRate());
        statsMap.put("evictionCount", stats.evictionCount());
        
        return statsMap;
    }
}

優(yōu)缺點(diǎn)分析

優(yōu)點(diǎn)

  • 實(shí)現(xiàn)簡單,易于集成
  • 無需額外的服務(wù)器支持
  • 可完全控制緩存行為(大小、過期策略等)
  • 顯著減少網(wǎng)絡(luò)請求次數(shù)
  • 對Redis服務(wù)器完全透明

缺點(diǎn)

  • 緩存一致性問題:當(dāng)Redis數(shù)據(jù)被其他應(yīng)用或服務(wù)更新時,本地緩存無法感知變化
  • 內(nèi)存占用:需要消耗應(yīng)用程序的內(nèi)存資源
  • 冷啟動問題:應(yīng)用重啟后緩存需要重新預(yù)熱
  • 分布式環(huán)境下多實(shí)例之間的緩存不一致

適用場景

  • 讀多寫少的數(shù)據(jù)(如配置信息、靜態(tài)數(shù)據(jù))
  • 對數(shù)據(jù)實(shí)時性要求不高的場景
  • 單體應(yīng)用或數(shù)據(jù)一致性要求不高的分布式系統(tǒng)
  • 作為其他緩存策略的補(bǔ)充手段

最佳實(shí)踐

  • 合理設(shè)置緩存大小和過期時間:避免過多內(nèi)存占用
  • 選擇正確的緩存驅(qū)逐策略:LRU、LFU等根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)選擇
  • 定期刷新重要數(shù)據(jù):主動更新而不總是被動等待過期
  • 添加監(jiān)控和統(tǒng)計:跟蹤命中率、內(nèi)存使用等指標(biāo)
  • 考慮緩存預(yù)熱:應(yīng)用啟動時主動加載常用數(shù)據(jù)

方式二:Redis服務(wù)器輔助的客戶端緩存 (Server-Assisted Client-Side Caching)

技術(shù)原理

Redis 6.0引入了服務(wù)器輔助的客戶端緩存功能,也稱為跟蹤模式(Tracking)。

在這種模式下,Redis服務(wù)器會跟蹤客戶端請求的鍵,當(dāng)這些鍵被修改時,服務(wù)器會向客戶端發(fā)送失效通知。這種機(jī)制確保了客戶端緩存與Redis服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)一致性。

Redis提供了兩種跟蹤模式:

  • 默認(rèn)模式:服務(wù)器精確跟蹤每個客戶端關(guān)注的鍵
  • 廣播模式:服務(wù)器廣播所有鍵的變更,客戶端過濾自己關(guān)心的鍵

實(shí)現(xiàn)示例

使用Lettuce(Spring Boot Redis的默認(rèn)客戶端)實(shí)現(xiàn)服務(wù)器輔助的客戶端緩存:

@Service
public class RedisTrackingCacheService {
    
    private final StatefulRedisConnection<String, String> connection;
    private final RedisCommands<String, String> commands;
    private final Map<String, String> localCache = new ConcurrentHashMap<>();
    private final Set<String> trackedKeys = ConcurrentHashMap.newKeySet();
    
    public RedisTrackingCacheService(RedisClient redisClient) {
        this.connection = redisClient.connect();
        this.commands = connection.sync();
        
        // 配置客戶端緩存失效監(jiān)聽器
        connection.addListener(message -> {
            if (message instanceof PushMessage) {
                PushMessage pushMessage = (PushMessage) message;
                if ("invalidate".equals(pushMessage.getType())) {
                    List<Object> invalidations = pushMessage.getContent();
                    handleInvalidations(invalidations);
                }
            }
        });
        
        // 啟用客戶端緩存跟蹤
        commands.clientTracking(ClientTrackingArgs.Builder.enabled());
    }
    
    public String get(String key) {
        // 首先嘗試從本地緩存獲取
        String value = localCache.get(key);
        
        if (value != null) {
            return value;
        }
        
        // 本地緩存未命中,從Redis獲取
        value = commands.get(key);
        
        if (value != null) {
            // 啟用跟蹤后,Redis服務(wù)器會記錄這個客戶端正在跟蹤這個鍵
            localCache.put(key, value);
            trackedKeys.add(key);
        }
        
        return value;
    }
    
    public void set(String key, String value) {
        // 更新Redis
        commands.set(key, value);
        
        // 更新本地緩存
        localCache.put(key, value);
        trackedKeys.add(key);
    }
    
    private void handleInvalidations(List<Object> invalidations) {
        if (invalidations != null && invalidations.size() >= 2) {
            // 解析失效消息
            String invalidationType = new String((byte[]) invalidations.get(0));
            
            if ("key".equals(invalidationType)) {
                // 單個鍵失效
                String invalidatedKey = new String((byte[]) invalidations.get(1));
                localCache.remove(invalidatedKey);
                trackedKeys.remove(invalidatedKey);
            } else if ("prefix".equals(invalidationType)) {
                // 前綴失效
                String prefix = new String((byte[]) invalidations.get(1));
                Iterator<Map.Entry<String, String>> it = localCache.entrySet().iterator();
                while (it.hasNext()) {
                    String key = it.next().getKey();
                    if (key.startsWith(prefix)) {
                        it.remove();
                        trackedKeys.remove(key);
                    }
                }
            }
        }
    }
    
    // 獲取緩存統(tǒng)計信息
    public Map<String, Object> getCacheStats() {
        Map<String, Object> stats = new HashMap<>();
        stats.put("cacheSize", localCache.size());
        stats.put("trackedKeys", trackedKeys.size());
        return stats;
    }
    
    // 清除本地緩存但保持跟蹤
    public void clearLocalCache() {
        localCache.clear();
    }
    
    // 關(guān)閉連接并清理資源
    @PreDestroy
    public void cleanup() {
        if (connection != null) {
            connection.close();
        }
    }
}

優(yōu)缺點(diǎn)分析

優(yōu)點(diǎn)

  • 自動維護(hù)緩存一致性,無需手動同步
  • Redis服務(wù)器能感知客戶端緩存狀態(tài)
  • 顯著減少網(wǎng)絡(luò)請求數(shù)量
  • 支持細(xì)粒度(鍵級別)的緩存控制
  • 實(shí)時感知數(shù)據(jù)變更,數(shù)據(jù)一致性保證強(qiáng)

缺點(diǎn)

  • 需要Redis 6.0以上版本支持
  • 增加Redis服務(wù)器內(nèi)存占用(跟蹤狀態(tài))
  • 客戶端連接必須保持活躍
  • 服務(wù)器廣播模式可能產(chǎn)生大量失效消息
  • 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度高于簡單本地緩存

適用場景

  • 對數(shù)據(jù)一致性要求高的場景
  • 讀多寫少但又需要實(shí)時反映寫入變化的場景
  • 分布式系統(tǒng)中多客戶端訪問相同數(shù)據(jù)集
  • 大型應(yīng)用需要減輕Redis負(fù)載但又不能容忍數(shù)據(jù)不一致

最佳實(shí)踐

  • 選擇合適的跟蹤模式

    • 默認(rèn)模式:客戶端數(shù)量少且各自訪問不同數(shù)據(jù)集
    • 廣播模式:客戶端數(shù)量多或訪問模式不可預(yù)測
  • 使用前綴跟蹤:按鍵前綴組織數(shù)據(jù)并跟蹤,減少跟蹤開銷

  • 合理設(shè)置REDIRECT參數(shù):在多個客戶端共享跟蹤連接時

  • 主動重連策略:連接斷開后盡快重建連接和緩存

  • 設(shè)置合理的本地緩存大小:避免過度占用應(yīng)用內(nèi)存

方式三:基于過期時間的緩存失效策略 (TTL-based Cache Invalidation)

技術(shù)原理

基于過期時間(Time-To-Live,TTL)的緩存失效策略是一種簡單有效的客戶端緩存方案。

它為本地緩存中的每個條目設(shè)置一個過期時間,過期后自動刪除或刷新。

這種方式不依賴服務(wù)器通知,而是通過預(yù)設(shè)的時間窗口來控制緩存的新鮮度,平衡了數(shù)據(jù)一致性和系統(tǒng)復(fù)雜度。

實(shí)現(xiàn)示例

使用Spring Cache和Caffeine實(shí)現(xiàn)TTL緩存:

@Configuration
public class CacheConfig {
    
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
        cacheManager.setCaffeineSpec(CaffeineSpec.parse(
                "maximumSize=10000,expireAfterWrite=300s,recordStats"));
        return cacheManager;
    }
}

@Service
public class RedisTtlCacheService {
    
    private final StringRedisTemplate redisTemplate;
    
    @Autowired
    public RedisTtlCacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }
    
    @Cacheable(value = "redisCache", key = "#key")
    public String get(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
    
    @CachePut(value = "redisCache", key = "#key")
    public String set(String key, String value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        return value;
    }
    
    @CacheEvict(value = "redisCache", key = "#key")
    public void delete(String key) {
        redisTemplate.delete(key);
    }
    
    // 分層緩存 - 不同過期時間的緩存
    @Cacheable(value = "shortTermCache", key = "#key")
    public String getWithShortTtl(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
    
    @Cacheable(value = "longTermCache", key = "#key")
    public String getWithLongTtl(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
    
    // 在程序邏輯中手動控制過期時間
    public String getWithDynamicTtl(String key, Duration ttl) {
        // 使用LoadingCache,可以動態(tài)設(shè)置過期時間
        Cache<String, String> dynamicCache = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(ttl)
                .build();
        
        return dynamicCache.get(key, k -> redisTemplate.opsForValue().get(k));
    }
    
    // 定期刷新緩存
    @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分鐘執(zhí)行
    public void refreshCache() {
        // 獲取需要刷新的鍵列表
        List<String> keysToRefresh = getKeysToRefresh();
        
        for (String key : keysToRefresh) {
            // 觸發(fā)重新加載,會調(diào)用被@Cacheable注解的方法
            this.get(key);
        }
    }
    
    private List<String> getKeysToRefresh() {
        // 實(shí)際應(yīng)用中,可能從配置系統(tǒng)或特定的Redis set中獲取
        return Arrays.asList("config:app", "config:features", "daily:stats");
    }
    
    // 使用二級緩存模式,對熱點(diǎn)數(shù)據(jù)使用更長的TTL
    public String getWithTwoLevelCache(String key) {
        // 首先查詢本地一級緩存(短TTL)
        Cache<String, String> l1Cache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(1000)
                .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10))
                .build();
        
        String value = l1Cache.getIfPresent(key);
        if (value != null) {
            return value;
        }
        
        // 查詢本地二級緩存(長TTL)
        Cache<String, String> l2Cache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(10000)
                .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(5))
                .build();
        
        value = l2Cache.getIfPresent(key);
        if (value != null) {
            // 提升到一級緩存
            l1Cache.put(key, value);
            return value;
        }
        
        // 查詢Redis
        value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (value != null) {
            // 更新兩級緩存
            l1Cache.put(key, value);
            l2Cache.put(key, value);
        }
        
        return value;
    }
}

優(yōu)缺點(diǎn)分析

優(yōu)點(diǎn)

  • 實(shí)現(xiàn)簡單,易于集成到現(xiàn)有系統(tǒng)
  • 不依賴Redis服務(wù)器特殊功能
  • 適用于任何Redis版本
  • 內(nèi)存占用可控,過期的緩存會自動清理
  • 通過調(diào)整TTL可以在一致性和性能之間取得平衡

缺點(diǎn)

  • 無法立即感知數(shù)據(jù)變更,存在一致性窗口期
  • TTL設(shè)置過短會導(dǎo)致緩存效果不佳
  • TTL設(shè)置過長會增加數(shù)據(jù)不一致的風(fēng)險
  • 所有鍵使用統(tǒng)一TTL策略時缺乏靈活性
  • 可能出現(xiàn)"緩存風(fēng)暴"(大量緩存同時過期導(dǎo)致突發(fā)流量)

適用場景

  • 可以容忍短時間數(shù)據(jù)不一致的應(yīng)用
  • 讀多寫少的數(shù)據(jù)訪問模式
  • 更新頻率相對可預(yù)測的數(shù)據(jù)
  • 使用舊數(shù)據(jù)造成的影響較小的場景
  • 簡單應(yīng)用或作為其他緩存策略的補(bǔ)充

最佳實(shí)踐

  • 基于數(shù)據(jù)特性設(shè)置不同TTL

    • 頻繁變化的數(shù)據(jù):短TTL
    • 相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù):長TTL
  • 添加隨機(jī)因子:TTL加上隨機(jī)偏移量,避免緩存同時過期

  • 實(shí)現(xiàn)緩存預(yù)熱機(jī)制:應(yīng)用啟動時主動加載熱點(diǎn)數(shù)據(jù)

  • 結(jié)合后臺刷新:對關(guān)鍵數(shù)據(jù)使用定時任務(wù)在過期前主動刷新

  • 監(jiān)控緩存效率:跟蹤命中率、過期率等指標(biāo),動態(tài)調(diào)整TTL策略

方式四:基于發(fā)布/訂閱的緩存失效通知 (Pub/Sub-based Cache Invalidation)

技術(shù)原理

基于發(fā)布/訂閱(Pub/Sub)的緩存失效通知利用Redis的發(fā)布/訂閱功能來協(xié)調(diào)分布式系統(tǒng)中的緩存一致性。

當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生變更時,應(yīng)用程序通過Redis發(fā)布一條失效消息到特定頻道,所有訂閱該頻道的客戶端收到消息后清除對應(yīng)的本地緩存。

這種方式實(shí)現(xiàn)了主動的緩存失效通知,而不依賴于Redis 6.0以上版本的跟蹤功能。

實(shí)現(xiàn)示例

@Service
public class RedisPubSubCacheService {
    
    private final StringRedisTemplate redisTemplate;
    private final Map<String, String> localCache = new ConcurrentHashMap<>();
    
    @Autowired
    public RedisPubSubCacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
        
        // 訂閱緩存失效通知
        subscribeToInvalidations();
    }
    
    private void subscribeToInvalidations() {
        // 使用獨(dú)立的Redis連接訂閱緩存失效通知
        RedisConnectionFactory connectionFactory = redisTemplate.getConnectionFactory();
        
        if (connectionFactory != null) {
            // 創(chuàng)建消息監(jiān)聽容器
            RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
            container.setConnectionFactory(connectionFactory);
            
            // 消息監(jiān)聽器,處理緩存失效通知
            MessageListener invalidationListener = (message, pattern) -> {
                String invalidationMessage = new String(message.getBody());
                handleCacheInvalidation(invalidationMessage);
            };
            
            // 訂閱緩存失效通知頻道
            container.addMessageListener(invalidationListener, new PatternTopic("cache:invalidations"));
            container.start();
        }
    }
    
    private void handleCacheInvalidation(String invalidationMessage) {
        try {
            // 解析失效消息
            Map<String, Object> invalidation = new ObjectMapper().readValue(
                    invalidationMessage, new TypeReference<Map<String, Object>>() {});
            
            String type = (String) invalidation.get("type");
            
            if ("key".equals(type)) {
                // 單個鍵失效
                String key = (String) invalidation.get("key");
                localCache.remove(key);
            } else if ("prefix".equals(type)) {
                // 前綴失效
                String prefix = (String) invalidation.get("prefix");
                localCache.keySet().removeIf(key -> key.startsWith(prefix));
            } else if ("all".equals(type)) {
                // 清空整個緩存
                localCache.clear();
            }
        } catch (Exception e) {
            // 處理解析錯誤
        }
    }
    
    public String get(String key) {
        // 首先嘗試從本地緩存獲取
        String value = localCache.get(key);
        
        if (value != null) {
            return value;
        }
        
        // 本地緩存未命中,從Redis獲取
        value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        
        if (value != null) {
            // 存入本地緩存
            localCache.put(key, value);
        }
        
        return value;
    }
    
    public void set(String key, String value) {
        // 更新Redis
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        
        // 更新本地緩存
        localCache.put(key, value);
        
        // 發(fā)布緩存更新通知
        publishInvalidation("key", key);
    }
    
    public void delete(String key) {
        // 從Redis中刪除
        redisTemplate.delete(key);
        
        // 從本地緩存中刪除
        localCache.remove(key);
        
        // 發(fā)布緩存失效通知
        publishInvalidation("key", key);
    }
    
    public void deleteByPrefix(String prefix) {
        // 獲取并刪除指定前綴的鍵
        Set<String> keys = redisTemplate.keys(prefix + "*");
        if (keys != null && !keys.isEmpty()) {
            redisTemplate.delete(keys);
        }
        
        // 清除本地緩存中匹配的鍵
        localCache.keySet().removeIf(key -> key.startsWith(prefix));
        
        // 發(fā)布前綴失效通知
        publishInvalidation("prefix", prefix);
    }
    
    public void clearAllCache() {
        // 清空本地緩存
        localCache.clear();
        
        // 發(fā)布全局失效通知
        publishInvalidation("all", null);
    }
    
    private void publishInvalidation(String type, String key) {
        try {
            // 創(chuàng)建失效消息
            Map<String, Object> invalidation = new HashMap<>();
            invalidation.put("type", type);
            if (key != null) {
                invalidation.put(type.equals("key") ? "key" : "prefix", key);
            }
            invalidation.put("timestamp", System.currentTimeMillis());
            
            // 添加來源標(biāo)識,防止自己接收自己發(fā)出的消息
            invalidation.put("source", getApplicationInstanceId());
            
            // 序列化并發(fā)布消息
            String message = new ObjectMapper().writeValueAsString(invalidation);
            redisTemplate.convertAndSend("cache:invalidations", message);
        } catch (Exception e) {
            // 處理序列化錯誤
        }
    }
    
    private String getApplicationInstanceId() {
        // 返回應(yīng)用實(shí)例唯一標(biāo)識,避免處理自己發(fā)出的消息
        return "app-instance-" + UUID.randomUUID().toString();
    }
    
    // 獲取緩存統(tǒng)計信息
    public Map<String, Object> getCacheStats() {
        Map<String, Object> stats = new HashMap<>();
        stats.put("cacheSize", localCache.size());
        return stats;
    }
}

優(yōu)缺點(diǎn)分析

優(yōu)點(diǎn)

  • 不依賴Redis特定版本的高級功能
  • 可實(shí)現(xiàn)近實(shí)時的緩存一致性
  • 適用于分布式系統(tǒng)中的多實(shí)例協(xié)調(diào)
  • 靈活度高,支持鍵級別、前綴級別和全局緩存操作
  • 可擴(kuò)展為處理復(fù)雜的緩存依賴關(guān)系

缺點(diǎn)

  • 消息可能丟失,導(dǎo)致緩存不一致
  • 發(fā)布/訂閱不保證消息持久化和有序交付
  • 系統(tǒng)復(fù)雜度增加,需要額外的消息處理邏輯
  • 實(shí)現(xiàn)不當(dāng)可能導(dǎo)致消息風(fēng)暴
  • 網(wǎng)絡(luò)分區(qū)可能導(dǎo)致通知失敗

適用場景

  • 多實(shí)例分布式應(yīng)用需要協(xié)調(diào)緩存狀態(tài)
  • 對緩存一致性有較高要求但又不想依賴Redis 6.0+的跟蹤功能
  • 需要實(shí)現(xiàn)跨服務(wù)緩存協(xié)調(diào)的系統(tǒng)
  • 微服務(wù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)變更傳播
  • 需要細(xì)粒度控制緩存失效的應(yīng)用

最佳實(shí)踐

  • 避免處理自己發(fā)出的消息:通過源標(biāo)識過濾消息
  • 實(shí)現(xiàn)消息冪等處理:同一消息可能收到多次
  • 設(shè)置消息過期時間:忽略延遲過久的消息
  • 批量處理密集更新:合并短時間內(nèi)的多次失效通知
  • 結(jié)合TTL策略:作為安全保障,設(shè)置最大緩存生命周期
  • 監(jiān)控訂閱連接:確保失效通知能正常接收
  • 考慮消息可靠性:關(guān)鍵場景可結(jié)合消息隊(duì)列實(shí)現(xiàn)更可靠的通知

性能對比與選擇指南

各種緩存策略的性能對比:

實(shí)現(xiàn)方式實(shí)時性復(fù)雜度內(nèi)存占用網(wǎng)絡(luò)開銷一致性保證Redis版本要求
本地內(nèi)存緩存任意
服務(wù)器輔助緩存強(qiáng)6.0+
TTL過期策略任意
Pub/Sub通知中強(qiáng)任意

選擇指南

根據(jù)以下因素選擇合適的緩存策略:

  • 數(shù)據(jù)一致性要求

    • 要求嚴(yán)格一致性:選擇服務(wù)器輔助緩存
    • 允許短暫不一致:考慮TTL或Pub/Sub方案
    • 對一致性要求低:簡單本地緩存足夠
  • 應(yīng)用架構(gòu)

    • 單體應(yīng)用:本地緩存或TTL方案簡單有效
    • 微服務(wù)架構(gòu):Pub/Sub或服務(wù)器輔助緩存更合適
    • 高擴(kuò)展性需求:避免純本地緩存
  • Redis版本

    • Redis 6.0+:可考慮服務(wù)器輔助緩存
    • 舊版Redis:使用其他三種方案
  • 讀寫比例

    • 高讀低寫:所有方案都適用
    • 寫入頻繁:慎用純本地緩存,考慮TTL或服務(wù)器輔助方案
  • 資源限制

    • 內(nèi)存受限:使用TTL控制緩存大小
    • 網(wǎng)絡(luò)受限:優(yōu)先考慮本地緩存
    • Redis負(fù)載已高:本地緩存可減輕壓力

總結(jié)

Redis客戶端緩存是提升應(yīng)用性能的強(qiáng)大工具,通過減少網(wǎng)絡(luò)請求和數(shù)據(jù)庫訪問,可以顯著降低延遲并提高吞吐量。

在實(shí)際應(yīng)用中,這些策略往往不是相互排斥的,而是可以組合使用,針對不同類型的數(shù)據(jù)采用不同的緩存策略,以獲得最佳性能和數(shù)據(jù)一致性平衡。

無論選擇哪種緩存策略,關(guān)鍵是理解自己應(yīng)用的數(shù)據(jù)訪問模式和一致性需求,并據(jù)此設(shè)計最合適的緩存解決方案。

通過正確應(yīng)用客戶端緩存技術(shù),可以在保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性的同時,顯著提升系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)。

到此這篇關(guān)于Redis實(shí)現(xiàn)客戶端緩存的4種方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis客戶端緩存內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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