当地缓存的三种实现

当地缓存

当地缓存的实现

常见的当地缓存三种实现：

•         使用Java或自定义数据结构构造JVM当地缓存，大多数场景下ConcurrentHashMap就可以支持的很好
  

•         使用Guava LoadingCache构造当地缓存，支持配置加载（LRU最近最少使用算法）
  
•         使用Caffeine Cache构造当地缓存，它是对LoadingCache的优化（TinyLfu ，近似的LFU算法）
  

•         Caffeine: Caffeine 使用的缓存淘汰算法比 Guava 的 LRU 更先辈、更复杂和高效。它基于 Window TinyLfu。
  
  
  
  •                 TinyLfu (Tiny Least Frequently Used): 这是一种近似的 LFU (Least Frequently Used，最不常用) 算法，它通过一个紧凑的数据结构（如 Count-Min Sketch）来估计条目标访问频率，即使条目被淘汰后，它的频率信息也能保留一段时间。这使得 TinyLfu 对扫描反抗（scan resistance）有更好的表现，即短暂的大量访问不会轻易冲垮整个缓存。
    
  •                 Window: Caffeine 将缓存分为一个小的“窗口”地域和一个大的“主”地域。新加入的条目首先辈入窗口，窗口通常使用 LRU 进行管理。
    
  •                 Admission Policy (录取策略): 当窗口中的条目要进入主地域，或者有新条目要替换主地域中的条目时，Caffeine 会使用 TinyLfu 估算的频率信息来决定是否“录取”这个条目进入主地域，以及淘汰主地域中的哪个条目。主地域通常也使用 LRU 或类 LRU 策略进行管理。
    
         
  

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