从零开始手写redis(18)缓存淘汰算法 FIFO 优化

项目简介

大家好,我是老马。

Cache 用于实现一个可拓展的高性能本地缓存。

有人的地方,就有江湖。有高性能的地方,就有 cache。

v1.0.0 版本

以前的 FIFO 实现比较简单,但是 queue 循环一遍删除的话,性能实在是太差。

于是想到引入一个 Set 存储有哪些 key,改成下面的方式:

java 复制代码
package com.github.houbb.cache.core.support.evict.impl;

import com.github.houbb.cache.api.ICacheContext;
import com.github.houbb.cache.core.model.CacheEntry;
import com.github.houbb.cache.core.support.evict.AbstractCacheEvict;

import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Set;

/**
 * 丢弃策略-先进先出
 * @author binbin.hou
 * @since 0.0.2
 */
public class CacheEvictFifo<K,V> extends AbstractCacheEvict<K,V> {

    /**
     * queue 信息
     * @since 0.0.2
     */
    private final Queue<K> queue = new LinkedList<>();

    /**
     * 避免数据重复加入问题
     * @since 1.0.1
     */
    private final Set<K> keySet = new HashSet<>();

    @Override
    public CacheEntry<K,V> doEvict(ICacheContext<K, V> context, final K newKey) {
        CacheEntry<K,V> result = null;

        // 超过限制,执行移除
        if(isNeedEvict(context)) {
            K evictKey = queue.remove();
            keySet.remove(evictKey);
            // 移除最开始的元素
            V evictValue = doEvictRemove(context, evictKey);
            result = new CacheEntry<>(evictKey, evictValue);
        }

        return result;
    }

    @Override
    public void updateKey(ICacheContext<K, V> context, K key) {
        if (!keySet.contains(key)) {
            queue.add(key);
            keySet.add(key);
        }
    }

}

这里虽然可以解决 fifo 的删除问题,但是内存有点浪费。

而且这样其实顺序也太对,每次还是需要更新 queue 的位置。

我们把结构继续调整一下,用其他的数据结构来替代。

v1.0.1 实现

其他的方式

方案 数据结构 内存开销 实现难度 是否推荐
Queue + Set 两个结构 较大 简单
LinkedHashSet 单结构 简单 ✅ 推荐
LinkedHashMap Map+链表 中等 中等 ✅ 可选

实现

简单起见,我们使用 LinkedHashSet 来实现。

java 复制代码
package com.github.houbb.cache.core.support.evict.impl;

import com.github.houbb.cache.api.ICacheContext;
import com.github.houbb.cache.core.model.CacheEntry;
import com.github.houbb.cache.core.support.evict.AbstractCacheEvict;

import java.util.*;

/**
 * 丢弃策略-先进先出
 * @author binbin.hou
 * @since 0.0.2
 */
public class CacheEvictFifo<K,V> extends AbstractCacheEvict<K,V> {

    /**
     * queue 信息
     * @since 0.0.2
     */
    private final Set<K> accessOrder = new LinkedHashSet<>();;

    @Override
    public CacheEntry<K,V> doEvict(ICacheContext<K, V> context, final K newKey) {
        CacheEntry<K,V> result = null;

        // 超过限制,执行移除
        if(isNeedEvict(context)) {
            Iterator<K> iterator = accessOrder.iterator();
            K evictKey = iterator.next();
            V evictValue = doEvictRemove(context, evictKey);
            iterator.remove();

            // 移除最开始的元素
            result = new CacheEntry<>(evictKey, evictValue);
        }

        return result;
    }

    @Override
    public void updateKey(ICacheContext<K, V> context, K key) {
        accessOrder.remove(key);
        accessOrder.add(key);
    }

}

这样我们的目标算是达成了,实现了内存和性能的平衡。

拓展信息

开源矩阵

下面是一些缓存系列的开源矩阵规划。

名称 介绍 状态
resubmit 防止重复提交核心库 已开源
rate-limit 限流核心库 已开源
cache 手写渐进式 redis 已开源
lock 开箱即用的分布式锁 已开源
common-cache 通用缓存标准定义 已开源
redis-config 兼容各种常见的 redis 配置模式 已开源
quota-server 限额限次核心服务 待开始
quota-admin 限额限次控台 待开始
flow-control-server 流控核心服务 待开始
flow-control-admin 流控控台 待开始

手写 Redis 系列

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java从零开始手写redis(十六)实现渐进式 rehash map

java从零开始手写redis(十七)v1.0.0 代码重构+拓展性增强

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