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缓存功能的应用在许多软件开发项目中都是非常常见的一个编程开发功能，下面我们就通过案例分析来了解一下，软件开发缓存基础知识分享。
分类
本地缓存，缓存服务。
使用场景
什么情况适合用缓存?考虑以下两种场景：
短时间内相同数据重复查询多次且数据更新不频繁，这个时候可以选择先从缓存查询，查询不到再从数据库加载并回设到缓存的方式。此种场景较适合用单机缓存。
高并发查询热点数据，后端数据库不堪重负，可以用缓存来扛。
选型考虑
如果数据量小，并且不会频繁地增长又清空(这会导致频繁地垃圾回收)，那么可以选择本地缓存。具体的话，如果需要一些策略的支持(比如缓存满的逐出策略)，可以考虑Ehcache;如不需要，可以考虑HashMap;如需要考虑多线程并发的场景，可以考虑ConcurentHashMap。
其他情况，可以考虑缓存服务。目前从资源的投入度、可运维性、是否能动态扩容以及配套设施来考虑，我们优先考虑Tair。除非目前Tair还不能支持的场合(比如分布式锁、Hash类型的value)，我们考虑用Redis。
设计关键点
什么时候更新缓存?如何保障更新的可靠性和实时性?
更新缓存的策略，需要具体问题具体分析。这里以门店POI的缓存数据为例，来说明一下缓存服务型的缓存更新策略是怎样的?目前约10万个POI数据采用了Tair作为缓存服务，具体更新的策略有两个：
接收门店变更的消息，准实时更新。
给每一个POI缓存数据设置5分钟的过期时间，过期后从DB加载再回设到DB。这个策略是对一个策略的有力补充，解决了手动变更DB不发消息、接消息更新程序临时出错等问题导致的一个策略失效的问题。通过这种双保险机制，有效地保证了POI缓存数据的可靠性和实时性。
缓存是否会满，缓存满了怎么办?
对于一个缓存服务，理论上来说，随着缓存数据的日益增多，在容量有限的情况下，缓存肯定有一天会满的。如何应对?
①给缓存服务，选择合适的缓存逐出算法，比如常见的LRU。
②针对当前设置的容量，设置适当的警戒值，比如10G的缓存，当缓存数据达到8G的时候，就开始发出报警，提前排查问题或者扩容。
③给一些没有必要长期保存的key，尽量设置过期时间。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2024-01-12
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