什么是緩存污染？

由于緩存的讀取速度比非緩存要快上很多，所以在高性能場(chǎng)景下，系統(tǒng)在讀取數(shù)據(jù)時(shí)，是首先從緩存中查找需要的數(shù)據(jù)，如果找到了則直接讀取結(jié)果，如果找不到的話，則從內(nèi)存或者硬盤(pán)中查找，再將查找到的結(jié)果存入緩存，以備下次使用。

創(chuàng)新互聯(lián)建站為企業(yè)級(jí)客戶提高一站式互聯(lián)網(wǎng)+設(shè)計(jì)服務(wù)，主要包括成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站建設(shè)、重慶APP開(kāi)發(fā)公司、微信平臺(tái)小程序開(kāi)發(fā)、宣傳片制作、LOGO設(shè)計(jì)等，幫助客戶快速提升營(yíng)銷(xiāo)能力和企業(yè)形象，創(chuàng)新互聯(lián)各部門(mén)都有經(jīng)驗(yàn)豐富的經(jīng)驗(yàn)，可以確保每一個(gè)作品的質(zhì)量和創(chuàng)作周期，同時(shí)每年都有很多新員工加入，為我們帶來(lái)大量新的創(chuàng)意。 

實(shí)際上，對(duì)于一個(gè)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，緩存的空間是有限且寶貴的，我們不可能將所有的數(shù)據(jù)都放入緩存中進(jìn)行操作，即便可以數(shù)據(jù)安全性也得不到保證，而且，如果緩存的數(shù)據(jù)量過(guò)大大，其速度也會(huì)變得越來(lái)越慢。 這個(gè)時(shí)候就需要考慮緩存的淘汰機(jī)制，但是淘汰哪些數(shù)據(jù)，又保留哪些數(shù)據(jù)，這是一個(gè)問(wèn)題。如果處理不得當(dāng)，就會(huì)造成“緩存污染”問(wèn)題。

而緩存污染，是指系統(tǒng)將不常用的數(shù)據(jù)從內(nèi)存移到緩存，造成常用數(shù)據(jù)的擠出，降低了緩存效率的現(xiàn)象。

解決緩存污染的算法

LFU算法

LFU，英文名Least Frequently Used，字面意思就是最不經(jīng)常使用的淘汰掉算法，是通過(guò)數(shù)據(jù)被訪問(wèn)的頻率來(lái)判斷一個(gè)數(shù)據(jù)的熱點(diǎn)情況。其核心理念是“歷史上這個(gè)數(shù)據(jù)被訪問(wèn)次數(shù)越多，那么將來(lái)其被訪問(wèn)的次數(shù)也多”。

LFU中每個(gè)數(shù)據(jù)塊都有一個(gè)引用計(jì)數(shù)器，所有數(shù)據(jù)塊按照引用數(shù)從大到小的排序。

步驟：

1. 新數(shù)據(jù)插入到尾部，并將計(jì)數(shù)設(shè)置為1；

2. 當(dāng)隊(duì)列中的數(shù)據(jù)被訪問(wèn)后，引用計(jì)數(shù)+1，然后重新排序，保持引用次數(shù)從大到小排序；

3. 當(dāng)空間不足，需要淘汰數(shù)據(jù)時(shí)，將尾部引用計(jì)數(shù)最小的數(shù)據(jù)塊刪除。

分析：由于是根據(jù)頻數(shù)進(jìn)行熱點(diǎn)判斷和淘汰，所以先天具備避免偶發(fā)性、周期性批量操作導(dǎo)致臨時(shí)非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)大量涌入緩存，擠出熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的問(wèn)題。 雖然具備這種先天優(yōu)勢(shì)，但依舊存在另一種緩存污染問(wèn)題，即歷史熱點(diǎn)數(shù)據(jù)污染當(dāng)前熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，如果系統(tǒng)訪問(wèn)模式發(fā)生了改變，新的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)需要計(jì)數(shù)累加超過(guò)舊熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，才能將舊熱點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行淘汰，造成熱點(diǎn)效應(yīng)滯后的問(wèn)題。

復(fù)雜度與代價(jià)：每次操作都需要進(jìn)行計(jì)數(shù)和排序，并且需要維護(hù)每個(gè)數(shù)據(jù)塊計(jì)數(shù)情況，會(huì)占用較高的內(nèi)存與cpu。

一個(gè)小思考，根據(jù)LFU算法，如何以O(shè)(1)時(shí)間復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)get和put操作緩存？

LFU-Aging算法

LFU-Aging是基于LFU的改進(jìn)算法，目的是解決歷史熱點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的污染問(wèn)題。有些數(shù)據(jù)在開(kāi)始時(shí)使用次數(shù)很多，但以后就不再使用，這類(lèi)數(shù)據(jù)將會(huì)長(zhǎng)時(shí)間留在緩存中，所以“除了訪問(wèn)次數(shù)外，還要考慮訪問(wèn)時(shí)間”，這也是LFU-Aging的核心理念。

雖然算法將時(shí)間納入了考量范圍，但LFU-Aging并不是直接記錄數(shù)據(jù)的訪問(wèn)時(shí)間，而是增加了一個(gè)最大平均引用計(jì)數(shù)的閾值，然后通過(guò)當(dāng)前平均引用計(jì)數(shù)來(lái)標(biāo)識(shí)時(shí)間，換句話說(shuō)，就是將當(dāng)前緩存中的平均引用計(jì)數(shù)值當(dāng)作當(dāng)前的生命年代，當(dāng)這個(gè)生命年代超過(guò)了預(yù)設(shè)的閾值，就會(huì)將當(dāng)前所有計(jì)數(shù)值減半，形成指數(shù)衰變的生命年代。

分析：優(yōu)點(diǎn)是當(dāng)訪問(wèn)模式發(fā)生改變的時(shí)候，生命年代的指數(shù)衰變會(huì)使LFU-Aging能夠更快的適用新的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式，淘汰舊的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。

復(fù)雜度與代價(jià)：在LFU的基礎(chǔ)上又增加平均引用次數(shù)判斷和統(tǒng)計(jì)處理，對(duì)cpu的消耗更高，并且當(dāng)平均引用次數(shù)超過(guò)指定閾值（Aging）后，還需要遍歷每一個(gè)數(shù)據(jù)塊的引用計(jì)數(shù)，進(jìn)行指數(shù)衰變。

Window-LFU算法

Window-LFU顧名思義叫做窗口期LFU，區(qū)別于原義LFU中記錄所有數(shù)據(jù)的訪問(wèn)歷史，Window-LFU只記錄過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)（窗口期）的訪問(wèn)歷史，相當(dāng)于給緩存設(shè)置了有效期限，過(guò)期數(shù)據(jù)不再緩存。當(dāng)需要淘汰時(shí)，將這個(gè)窗口期內(nèi)的數(shù)據(jù)按照LFU算法進(jìn)行淘汰。

分析：由于是維護(hù)一段窗口期的記錄，數(shù)據(jù)量會(huì)比較少，所以內(nèi)存占用和cpu消耗都比LFU要低。并且這段窗口期相當(dāng)于給緩存設(shè)置了有效期，能夠更快的適應(yīng)新的訪問(wèn)模式的變化，緩存污染問(wèn)題基本不嚴(yán)重。

復(fù)雜度與代價(jià)：維護(hù)一段時(shí)期內(nèi)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)記錄，并對(duì)其排序。

LRU算法

LRU算法，英文名Least Recently Used，意思是最近最少使用的淘汰算法，根據(jù)數(shù)據(jù)的歷史訪問(wèn)記錄來(lái)進(jìn)行淘汰數(shù)據(jù)，核心思想是“如果數(shù)據(jù)最近被訪問(wèn)過(guò)1次，那么將來(lái)被訪問(wèn)的概率會(huì)更高”，類(lèi)似于就近優(yōu)先原則。

步驟：

1. 新數(shù)據(jù)插入到鏈表頭部；

2. 每當(dāng)命中緩存，便將命中的緩存數(shù)據(jù)移到鏈表頭部；

3. 當(dāng)鏈表滿的時(shí)候，將鏈表尾部的數(shù)據(jù)丟棄。

分析：偶發(fā)性的、周期性的批量操作會(huì)使臨時(shí)數(shù)據(jù)涌入緩存，擠出熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致LRU熱點(diǎn)命中率急劇下降，緩存污染情況比較嚴(yán)重。

復(fù)雜度與代價(jià)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度較低；每次需要遍歷鏈表，找到命中的數(shù)據(jù)塊，然后將數(shù)據(jù)移到頭部。

LRU-K算法

LRU-K是基于LRU算法的優(yōu)化版，其中K代表最近訪問(wèn)的次數(shù)，從某種意義上，LRU可以看作是LRU-1算法，引入K的意義是為了解決上面所提到的緩存污染問(wèn)題。其核心理念是從“數(shù)據(jù)最近被訪問(wèn)過(guò)1次”蛻變成“數(shù)據(jù)最近被訪問(wèn)過(guò)K次，那么將來(lái)被訪問(wèn)的概率會(huì)更高”。

LRU-K與LRU區(qū)別是，LRU-K多了一個(gè)數(shù)據(jù)訪問(wèn)歷史記錄隊(duì)列（需要注意的是，訪問(wèn)歷史記錄隊(duì)列并不是緩存隊(duì)列，所以是不保存數(shù)據(jù)本身的，只是保存對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)記錄，數(shù)據(jù)此時(shí)依舊在原始存儲(chǔ)中），隊(duì)列中維護(hù)著數(shù)據(jù)被訪問(wèn)的次數(shù)以及時(shí)間戳，只有當(dāng)這個(gè)數(shù)據(jù)被訪問(wèn)的次數(shù)大于等于K值時(shí)，才會(huì)從歷史記錄隊(duì)列中刪除，然后把數(shù)據(jù)加入到緩存隊(duì)列中去。

步驟：

1. 數(shù)據(jù)第一次被訪問(wèn)時(shí)，加入到歷史訪問(wèn)記錄隊(duì)列中，訪問(wèn)次數(shù)為1，初始化訪問(wèn)時(shí)間戳；

2. 如果數(shù)據(jù)訪問(wèn)次數(shù)沒(méi)有達(dá)到K次，則訪問(wèn)次數(shù)+1，更新時(shí)間戳。當(dāng)隊(duì)列滿了時(shí)，按照某種規(guī)則（LRU或者FIFO）將歷史記錄淘汰。為了避免歷史數(shù)據(jù)污染未來(lái)數(shù)據(jù)的問(wèn)題，還需要加上一個(gè)有效期限，對(duì)超過(guò)有效期的訪問(wèn)記錄，進(jìn)行重新計(jì)數(shù)。（可以使用懶處理，即每次對(duì)訪問(wèn)記錄做處理時(shí)，先將記錄中的訪問(wèn)時(shí)間與當(dāng)前時(shí)間進(jìn)行對(duì)比，如果時(shí)間間隔超過(guò)預(yù)設(shè)的值，則訪問(wèn)次數(shù)重置為1并更新時(shí)間戳，表示重新開(kāi)始計(jì)數(shù)）

3. 當(dāng)數(shù)據(jù)訪問(wèn)計(jì)數(shù)大于等于K次后，將數(shù)據(jù)從歷史訪問(wèn)隊(duì)列中刪除，更新數(shù)據(jù)時(shí)間戳，保存到緩存隊(duì)列頭部中（緩存隊(duì)列時(shí)間戳遞減排序，越到尾部距離當(dāng)前時(shí)間越長(zhǎng)）；

4. 緩存隊(duì)列中數(shù)據(jù)被再次訪問(wèn)后，將其移到頭部，并更新時(shí)間戳；

5. 緩存隊(duì)列需要淘汰數(shù)據(jù)時(shí)，淘汰緩存隊(duì)列中排在末尾的數(shù)據(jù)，即：淘汰“倒數(shù)第K次訪問(wèn)離現(xiàn)在最久”的數(shù)據(jù)。

分析：LRU-K降低了“緩存污染”帶來(lái)的問(wèn)題，命中率比LRU要高。實(shí)際應(yīng)用中LRU-2是綜合各種因素后最優(yōu)的選擇，LRU-3或者更大的K值命中率會(huì)高，但適應(yīng)性差，一旦訪問(wèn)模式發(fā)生變化，需要大量的新數(shù)據(jù)訪問(wèn)才能將歷史熱點(diǎn)訪問(wèn)記錄清除掉。

復(fù)雜度與代價(jià)：LRU-K隊(duì)列是一個(gè)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列。由于LRU-K需要記錄那些被訪問(wèn)過(guò)，但還沒(méi)有放入緩存的對(duì)象，導(dǎo)致內(nèi)存消耗會(huì)很多。

URL-Two queues算法

URL-Two queues算法類(lèi)似于LRU-2，不同點(diǎn)在于URL-Two queues將LRU-2算法中的訪問(wèn)歷史隊(duì)列（注意這不是緩存數(shù)據(jù)的）改為一個(gè)FIFO緩存隊(duì)列，即：URL-Two queues算法有兩個(gè)緩存隊(duì)列，一個(gè)是FIFO隊(duì)列（First in First out，先進(jìn)先出），一個(gè)是LRU隊(duì)列。

當(dāng)數(shù)據(jù)第一次訪問(wèn)時(shí)，URL-Two queues算法將數(shù)據(jù)緩存在FIFO隊(duì)列里面，當(dāng)數(shù)據(jù)第二次被訪問(wèn)時(shí)，則將數(shù)據(jù)從FIFO隊(duì)列移到LRU隊(duì)列里面，兩個(gè)隊(duì)列各自按照自己的方法淘汰數(shù)據(jù)。

步驟：

1. 新訪問(wèn)的數(shù)據(jù)先插入到FIFO隊(duì)列中；

2. 如果數(shù)據(jù)在FIFO隊(duì)列中一直沒(méi)有被再次訪問(wèn)，則最終按照FIFO規(guī)則淘汰；

3. 如果數(shù)據(jù)在FIFO隊(duì)列中被再次訪問(wèn)，則將數(shù)據(jù)從FIFO刪除，加入到LRU隊(duì)列頭部；

4. 如果數(shù)據(jù)在LRU隊(duì)列再次被訪問(wèn)，則將數(shù)據(jù)移到LRU隊(duì)列頭部；

5. LRU隊(duì)列淘汰末尾的數(shù)據(jù)。

分析：URL-Two queues算法和LRU-2算法命中率類(lèi)似，但是URL-Two queues會(huì)減少一次從原始存儲(chǔ)讀取或計(jì)算數(shù)據(jù)的操作。命中率要高于LRU。

復(fù)雜度與代價(jià)：需要維護(hù)兩個(gè)隊(duì)列，代價(jià)是FIFO和LRU代價(jià)之和。

五三LRU算法

emmmm...

這個(gè)名字其實(shí)是我取的，大概是這種算法還沒(méi)有被命名？當(dāng)然，這是一個(gè)玩笑話。

我是在MySQL底層實(shí)現(xiàn)里發(fā)現(xiàn)這個(gè)算法的，mysql在處理緩存淘汰時(shí)是用的這個(gè)方法，有點(diǎn)像URL-Two queues的變體，只是我們只需要維護(hù)一個(gè)隊(duì)列，然后將隊(duì)列按照5:3的比例進(jìn)行分割，5的那部分叫做young區(qū)，3的那部分叫做old區(qū)。具體是怎么樣的請(qǐng)先看我把圖畫(huà)出來(lái)：

步驟：

1. 第一次訪問(wèn)的數(shù)據(jù)從隊(duì)列的3/8處位置插入；

2. 如果數(shù)據(jù)再次被訪問(wèn)，則移動(dòng)到隊(duì)列頭部；

3. 如果數(shù)據(jù)沒(méi)有被再訪問(wèn)，會(huì)逐步被熱點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)逐向下移；

4. 淘汰尾部數(shù)據(jù)。

分析：五三LRU算法算作是URL-Two queues算法的變種，原理其實(shí)是一樣的，只是把兩個(gè)隊(duì)列合二為一個(gè)隊(duì)列進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理，所以命中率和URL-Two queues算法一樣。

復(fù)雜度與代價(jià)：維護(hù)一個(gè)隊(duì)列，代價(jià)較低，但是內(nèi)存占用率和URL-Two queues一樣。

Multi Queue算法

Multi Queue算法根據(jù)訪問(wèn)頻率將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)隊(duì)列，不同的隊(duì)列具有不同的訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)，其核心思想是“優(yōu)先緩存訪問(wèn)次數(shù)多的數(shù)據(jù)”。

Multi Queue算法將緩存劃分為多個(gè)LRU隊(duì)列，每個(gè)隊(duì)列對(duì)應(yīng)不同的訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)。訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)是根據(jù)訪問(wèn)次數(shù)計(jì)算出來(lái)的，例如： Q0，Q1....Qn代表不同的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，Q-history代表從緩存中淘汰數(shù)據(jù)，但記錄了數(shù)據(jù)的索引和引用次數(shù)。

步驟：

1. 新插入的數(shù)據(jù)放入Q0；

2. 每個(gè)隊(duì)列按照LRU管理數(shù)據(jù)，再次訪問(wèn)的數(shù)據(jù)移動(dòng)到頭部；

3. 當(dāng)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)次數(shù)達(dá)到一定次數(shù)，需要提升優(yōu)先級(jí)時(shí)，將數(shù)據(jù)從當(dāng)前隊(duì)列刪除，加入到高一級(jí)隊(duì)列的頭部；

4. 為了防止高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不被淘汰，當(dāng)數(shù)據(jù)在指定的時(shí)間里訪問(wèn)沒(méi)有被訪問(wèn)時(shí)，需要降低優(yōu)先級(jí)，將數(shù)據(jù)從當(dāng)前隊(duì)列刪除，加入到低一級(jí)的隊(duì)列頭部；

5. 需要淘汰數(shù)據(jù)時(shí)，從最低一級(jí)隊(duì)列開(kāi)始按照LRU淘汰；每個(gè)隊(duì)列淘汰數(shù)據(jù)時(shí)，將數(shù)據(jù)從緩存中刪除，將數(shù)據(jù)索引加入Q-history頭部；

6. 如果數(shù)據(jù)在Q-history中被重新訪問(wèn)，則重新計(jì)算其優(yōu)先級(jí)，移到目標(biāo)隊(duì)列的頭部；

7. Q-history按照LRU淘汰數(shù)據(jù)的索引。

分析：Multi Queue降低了“緩存污染”帶來(lái)的問(wèn)題，命中率比LRU要高。

復(fù)雜度與代價(jià)：Multi Queue需要維護(hù)多個(gè)隊(duì)列，且需要維護(hù)每個(gè)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)時(shí)間，復(fù)雜度比LRU高。Multi Queue需要記錄每個(gè)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)時(shí)間，需要定時(shí)掃描所有隊(duì)列，代價(jià)比LRU要高。雖然Multi Queue的隊(duì)列看起來(lái)數(shù)量比較多，但由于所有隊(duì)列之和受限于緩存容量的大小，因此這里多個(gè)隊(duì)列長(zhǎng)度之和和一個(gè)LRU隊(duì)列是一樣的，因此隊(duì)列掃描性能也相近。