现代的消息队列，都使用磁盘文件来存储消息。因为磁盘是一个持久化的存储，即使服务器掉电也不会丢失数据。绝大多数用于生产系统的服务器，都会使用多块儿磁盘组成磁盘阵列，这样不仅服务器掉电不会丢失数据，即使其中的一块儿磁盘发生故障，也可以把数据从其他磁盘中恢复出来。
使用磁盘的另外一个原因是，磁盘很便宜，这样我们就可以用比较低的成本，来存储海量的消息。所以，不仅仅是消息队列，几乎所有的存储系统的数据，都需要保存到磁盘上。
但是，磁盘它有一个致命的问题，就是读写速度很慢。它有多慢呢？一般来说 SSD(固态硬盘)每秒钟可以读写几千次，如果说我们的程序在处理业务请求的时候直接来读写磁盘，假设处理每次请求需要读写 3～5 次，即使每次请求的数据量不大，你的程序最多每秒也就能处理 1000 次左右的请求。
而内存的随机读写速度是磁盘的 10 万倍！所以，使用内存作为缓存来加速应用程序的访问速度，是几乎所有高性能系统都会采用的方法。
缓存的思想很简单，就是把低速存储的数据，复制一份副本放到高速的存储中，用来加速数据的访问。缓存使用起来也非常简单，很多同学在做一些业务系统的时候，在一些执行比较慢的方法上加上一个 @Cacheable 的注解，就可以使用缓存来提升它的访问性能了。
但是，你是否考虑过，采用 @Cacheable 注解的方式缓存的命中率如何？或者说怎样才能提高缓存的命中率？缓存是否总能返回最新的数据？如果缓存返回了过期的数据该怎么办？接下来，我们一起来通过学习设计、使用缓存的最佳实践，找到这些问题的答案。
选择只读缓存还是读写缓存？
使用缓存，首先你就会面临选择读缓存还是读写缓存的问题。他们唯一的区别就是，在更新数据的时候，是否经过缓存。
我们之前的课中讲到 Kafka 使用的 PageCache，它就是一个非常典型的读写缓存。操作系统会利用系统空闲的物理内存来给文件读写做缓存，这个缓存叫做 PageCache。应用程序在写文件的时候，操作系统会先把数据写入到 PageCache 中，数据在成功写到 PageCache 之后，对于用户代码来说，写入就结束了。
然后，操作系统再异步地把数据更新到磁盘的文件中。应用程序在读文件的时候，操作系统也是先尝试从 PageCache 中寻找数据，如果找到就直接返回数据，找不到会触发一个缺页中断，然后操作系统把数据从文件读取到 PageCache 中，再返回给应用程序。
我们可以看到，在数据写到 PageCache 中后，它并不是同时就写到磁盘上了，这中间是有一个延迟的。操作系统可以保证，即使是应用程序意外退出了，操作系统也会把这部分数据同步到磁盘上。但是，如果服务器突然掉电了，这部分数据就丢失了。
你需要知道，读写缓存的这种设计，它天然就是不可靠的，是一种牺牲数据一致性换取性能的设计。当然，应用程序可以调用 sync 等系统调用，强制操作系统立即把缓存数据同步到磁盘文件中去，但是这个同步的过程是很慢的，也就失去了缓存的意义。
另外，写缓存的实现是非常复杂的。应用程序不停地更新 PageCache 中的数据，操作系统需要记录哪些数据有变化，同时还要在另外一个线程中，把缓存中变化的数据更新到磁盘文件中。在提供并发读写的同时来异步更新数据，这个过程中要保证数据的一致性，并且有非常好的性能，实现这些真不是一件容易的事儿。
所以说，一般情况下，不推荐你来使用读写缓存。
那为什么 Kafka 可以使用 PageCache 来提升它的性能呢？这是由消息队列的一些特点决定的。
首先，消息队列它的读写比例大致是 1：1，因为，大部分我们用消息队列都是一收一发这样使用。这种读写比例，只读缓存既无法给写加速，读的加速效果也有限，并不能提升多少性能。
另外，Kafka 它并不是只靠磁盘来保证数据的可靠性，它更依赖的是，在不同节点上的多副本来解决数据可靠性问题，这样即使某个服务器掉电丢失一部分文件内容，它也可以从其他节点上找到正确的数据，不会丢消息。
而且，PageCache 这个读写缓存是操作系统实现的，Kafka 只要按照正确的姿势来使用就好了，不涉及到实现复杂度的问题。所以，Kafka 其实在设计上，充分利用了 PageCache 这种读写缓存的优势，并且规避了 PageCache 的一些劣势，达到了一个非常好的效果。
和 Kafka 一样，大部分其他的消息队列，同样也会采用读写缓存来加速消息写入的过程，只是实现的方式都不一样。
不同于消息队列，我们开发的大部分业务类应用程序，读写比都是严重不均衡的，一般读的数据的频次会都会远高于写数据的频次。从经验值来看，读次数一般都是写次数的几倍到几十倍。这种情况下，使用只读缓存来加速系统才是非常明智的选择。
接下来，我们一起来看一下，在构建一个只读缓存时，应该侧重考虑哪些问题。
保持缓存数据新鲜
对于只读缓存来说，缓存中的数据来源只有一个途径，就是从磁盘上来。当数据需要更新的时候，磁盘中的数据和缓存中的副本都需要进行更新。我们知道，在分布式系统中，除非是使用事务或者一些分布式一致性算法来保证数据一致性，否则，由于节点宕机、网络传输故障等情况的存在，我们是无法保证缓存中的数据和磁盘中的数据是完全一致的。
如果出现数据不一致的情况，数据一定是以磁盘上的那份拷贝为准。我们需要解决的问题就是，尽量让缓存中的数据与磁盘上的数据保持同步。
那选择什么时候来更新缓存中的数据呢？比较自然的想法是，我在更新磁盘中数据的同时，更新一下缓存中的数据不就可以了？这个想法是没有任何问题的，缓存中的数据会一直保持最新。但是，在并发的环境中，实现起来还是不太容易的。
你是选择同步还是异步来更新缓存呢？如果是同步更新，更新磁盘成功了，但是更新缓存失败了，你是不是要反复重试来保证更新成功？如果多次重试都失败，那这次更新是算成功还是失败呢？如果是异步更新缓存，怎么保证更新的时序？
比如，我先把一个文件中的某个数据设置成 0，然后又设为 1，这个时候文件中的数据肯定是 1，但是缓存中的数据可不一定就是 1 了。因为把缓存中的数据更新为 0，和更新为 1 是两个并发的异步操作，不一定谁会先执行。
这些问题都会导致缓存的数据和磁盘中的数据不一致，而且，在下次更新这条数据之前，这个不一致的问题它是一直存在的。当然，这些问题也不是不能解决的，比如，你可以使用分布式事务来解决，只是付出的性能、实现复杂度等代价比较大。
另外一种比较简单的方法就是，定时将磁盘上的数据同步到缓存中。一般的情况下，每次同步时直接全量更新就可以了，因为是在异步的线程中更新数据，同步的速度即使慢一些也不是什么大问题。如果缓存的数据太大，更新速度慢到无法接受，也可以选择增量更新，每次只更新从上次缓存同步至今这段时间内变化的数据，代价是实现起来会稍微有些复杂。
如果说，某次同步过程中发生了错误，等到下一个同步周期也会自动把数据纠正过来。这种定时同步缓存的方法，缺点是缓存更新不那么及时，优点是实现起来非常简单，鲁棒性非常好。
还有一种更简单的方法，我们从来不去更新缓存中的数据，而是给缓存中的每条数据设置一个比较短的过期时间，数据过期以后即使它还存在缓存中，我们也认为它不再有效，需要从磁盘上再次加载这条数据，这样就变相地实现了数据更新。
很多情况下，缓存的数据更新不那么及时，我们的系统也是能够接受的。比如说，你刚刚发了一封邮件，收件人过了一会儿才收到。或者说，你改了自己的微信头像，在一段时间内，你的好友看到的你还是旧的头像，这些都是可以接受的。这种对数据一致性没有那么敏感的场景下，你一定要选择后面两种方法。
而像交易类的系统，它对数据的一致性非常敏感。比如，你给别人转了一笔钱，别人查询自己余额却没有变化，这种情况肯定是无法接受的。对于这样的系统，一般来说，都不使用缓存或者使用我们提到的第一种方法，在更新数据的时候同时来更新缓存。
缓存置换策略
在使用缓存的过程中，除了要考虑数据一致性的问题，你还需要关注的另一个重要的问题是，在内存有限的情况下，要优先缓存哪些数据，让缓存的命中率最高。
当应用程序要访问某些数据的时候，如果这些数据在缓存中，那直接访问缓存中的数据就可以了，这次访问的速度是很快的，这种情况我们称为一次缓存命中；如果这些数据不在缓存中，那只能去磁盘中访问数据，就会比较慢。这种情况我们称为“缓存穿透”。显然，缓存的命中率越高，应用程序的总体性能就越好。
那用什么样的策略来选择缓存的数据，能使得缓存的命中率尽量高一些呢？
如果你的系统是那种可以预测未来访问哪些数据的系统，比如说，有的系统它会定期做数据同步，每次同步的数据范围都是一样的，像这样的系统，缓存策略很简单，就是你要访问什么数据，就缓存什么数据，甚至可以做到百分之百的命中。
但是，大部分系统，它并没有办法准确地预测未来会有哪些数据会被访问到，所以只能使用一些策略来尽可能地提高缓存命中率。
一般来说，我们都会在数据首次被访问的时候，顺便把这条数据放到缓存中。随着访问的数据越来越多，总有把缓存占满的时刻，这个时候就需要把缓存中的一些数据删除掉，以便存放新的数据，这个过程称为缓存置换。
到这里，问题就变成了：当缓存满了的时候，删除哪些数据，才能会使缓存的命中率更高一些，也就是采用什么置换策略的问题。
命中率最高的置换策略，一定是根据你的业务逻辑，定制化的策略。比如，你如果知道某些数据已经删除了，永远不会再被访问到，那优先置换这些数据肯定是没问题的。再比如，你的系统是一个有会话的系统，你知道现在哪些用户是在线的，哪些用户已经离线，那优先置换那些已经离线用户的数据，尽量保留在线用户的数据也是一个非常好的策略。
另外一个选择，就是使用通用的置换算法。一个最经典也是最实用的算法就是 LRU 算法，也叫最近最少使用算法。这个算法它的思想是，最近刚刚被访问的数据，它在将来被访问的可能性也很大，而很久都没被访问过的数据，未来再被访问的几率也不大。
基于这个思想，LRU 的算法原理非常简单，它总是把最长时间未被访问的数据置换出去。你别看这个 LRU 算法这么简单，它的效果是非常非常好的。
Kafka 使用的 PageCache，是由 Linux 内核实现的，它的置换算法的就是一种 LRU 的变种算法
：LRU 2Q。我在设计 JMQ 的缓存策略时，也是采用一种改进的 LRU 算法。LRU 淘汰最近最少使用的页，JMQ 根据消息这种流数据存储的特点，在淘汰时增加了一个考量维度：页面位置与尾部的距离。因为越是靠近尾部的数据，被访问的概率越大。
这样综合考虑下的淘汰算法，不仅命中率更高，还能有效地避免“挖坟”问题：例如某个客户端正在从很旧的位置开始向后读取一批历史数据，内存中的缓存很快都会被替换成这些历史数据，相当于大部分缓存资源都被消耗掉了，这样会导致其他客户端的访问命中率下降。加入位置权重后，比较旧的页面会很快被淘汰掉，减少“挖坟”对系统的影响。
小结
这节课我们主要聊了一下，如何使用缓存来加速你的系统，减少磁盘 IO。按照读写性质，可以分为读写缓存和只读缓存，读写缓存实现起来非常复杂，并且只在消息队列等少数情况下适用。只读缓存适用的范围更广，实现起来也更简单。
在实现只读缓存的时候，你需要考虑的第一个问题是如何来更新缓存。这里面有三种方法，第一种是在更新数据的同时去更新缓存，第二种是定期来更新全部缓存，第三种是给缓存中的每个数据设置一个有效期，让它自然过期以达到更新的目的。这三种方法在更新的及时性上和实现的复杂度这两方面，都是依次递减的，你可以按需选择。
对于缓存的置换策略，最优的策略一定是你根据业务来设计的定制化的置换策略，当然你也可以考虑 LRU 这样通用的缓存置换算法。
思考题
课后来写点儿代码吧，实现一个采用 LRU 置换算法的缓存。
/**
* KV 存储抽象
*/
public interface Storage {
/**
* 根据提供的 key 来访问数据
* @param key 数据 Key
* @return 数据值
*/
V get(K key);
}
/**
* LRU 缓存。你需要继承这个抽象类来实现 LRU 缓存。
* @param 数据 Key
* @param 数据值
*/
public abstract class LruCache implements Storage{
// 缓存容量
protected final int capacity;
// 低速存储，所有的数据都可以从这里读到
protected final Storage lowSpeedStorage;
public LruCache(int capacity, Storage lowSpeedStorage) {
this.capacity = capacity;
this.lowSpeedStorage = lowSpeedStorage;
}
}
复制代码
你需要继承 LruCache 这个抽象类，实现你自己的 LRU 缓存。lowSpeedStorage 是提供给你可用的低速存储，你不需要实现它。
欢迎你把代码上传到 GitHub 上，然后在评论区给出访问链接。大家来比一下，谁的算法性能更好。如果你有任何问题，也可以在评论区留言与我交流。
感谢阅读，如果你觉得这篇文章对你有帮助的话，也欢迎把它分享给你的朋友。
