09、缓存(10题)1

【缓存技术】 缓存是IT领域中提升系统性能的关键技术之一，主要用于减少对数据库的直接访问，降低系统延迟。常见的缓存系统包括Redis和Memcached。 1. **Redis客户端并发模型** 在Redis客户端中，为了处理并发访问，通常会采用锁机制来确保数据的一致性。例如，上述代码片段展示了一个基于`setnx`命令的简单锁实现。当尝试设置一个键值对时，如果`setnx`成功，意味着客户端获得了锁，然后可以执行操作。如果失败（锁已被其他客户端持有），则会等待一段时间后重试，直到超时。这种方法可以避免多个客户端同时修改同一数据，确保并发安全性。 2. **实现Hashtable** 实现一个Hashtable需要考虑的基本要素包括哈希函数、冲突解决策略以及动态扩容。哈希函数用于将键转换为数组索引，冲突解决通常通过开放寻址法或链地址法。为了优化，可以使用负载因子来控制何时扩容，以保持较低的哈希冲突概率。同时，对于Java的Hashtable，还需要考虑到线程安全，可能需要在多线程环境下使用同步机制，如`synchronized`关键字。 3. **一致性哈希** 一致性哈希是一种分布式哈希算法，主要用于分布式缓存系统，如Memcached。其核心思想是不直接对数据的键进行哈希，而是对服务器节点进行哈希，这样可以更均匀地分配数据到各节点，即使添加或删除节点，对数据分布的影响也能降到最低。虚拟节点机制是其优化策略，通过为每个物理节点创建多个虚拟节点，增加哈希表的槽位，从而减轻因节点数量较少导致的数据分布不均问题。 4. **LRU算法** LRU（Least Recently Used）是常用的页面替换算法，适用于缓存系统。当缓存满时，最近最少使用的数据会被淘汰。在Memcached中，它通过slab分配机制实现。Slab将内存预分为不同大小的chunk，每个chunk属于一个 slab类，每个类存储相同大小的对象。这样可以减少内存碎片，因为所有分配和释放都在同一大小的块内进行。 5. **解决缓存单机热点问题** 缓存单机热点问题主要由于数据分布不均、大value导致的网络流量过高或服务器容量限制。解决方法包括： - 横向扩容，增加服务器数量以分摊流量。 - 使用合理的缓存哈希算法，确保数据均匀分布。 - 对大value进行压缩或拆分，减少网络传输负担。 - 监控并动态调整key，根据访问情况重新分配到不同服务器。 6. **Memcache与Redis的区别** - Redis支持持久化存储，部分数据可以写回磁盘，而Memcached仅存储在内存中。 - Redis提供了丰富的数据结构（如字符串、列表、集合、哈希表），Memcached仅支持简单的键值对。 - Redis支持主从复制，提供数据备份，Memcached不直接支持。 - Redis支持事务和发布/订阅功能，Memcached不支持。 理解这些知识点有助于设计和优化高效、稳定的缓存系统，以满足高并发场景下的性能需求。