从零手写缓存框架（十二）：Redis Expire 失效详解及优化实现

优化缓存框架：实现随机失效并提升性能

在构建缓存框架时，失效机制至关重要。本指南将探讨如何优化缓存框架，使其具备随机失效的特性，从而更接近 Redis 的工作方式。

问题背景：非随机检索的弊端

在早期实现中，缓存框架使用时间戳对键进行排序。然而，当使用 SCAN 命令检索所有键时，键总是按照时间戳从小到大返回，这导致了非随机检索的问题。这种问题会导致：

• 头部键频繁被检索，导致饥饿
• 并行查询时，某些服务器上的键被频繁访问

随机失效的实现：伪随机游走

为了解决非随机检索的问题，我们引入了 "伪随机游走" 算法，其工作原理如下：

• 使用固定种子初始化随机数生成器
• 生成随机数并根据其偏移量选择键进行失效
• 通过这种方式，选择失效键的过程是随机的，避免了每次从头开始检索的问题

改进后的实现：使用跳跃列表

在我们的缓存框架中，我们将使用跳跃列表来实现伪随机游走。跳跃列表是一种数据结构，支持 O(logN) 的随机访问。

具体实现步骤：

1. 初始化跳跃列表并设置固定种子
2. 使用随机数生成器生成随机数
3. 根据随机数作为索引，从跳跃列表中快速检索键
4. 失效检索到的键

性能优化

除了实现随机失效外，我们还可以优化缓存框架的性能：

• 并行处理： 分散失效任务到多个服务器上处理
• 批量失效： 将多个键批量失效，减少服务器开销
• 惰性删除： 标识已删除键，并在下次访问时真正删除，提高效率

总结

通过引入随机失效机制和进行性能优化，我们显著提升了缓存框架的性能和可靠性。理解 Redis 中巧妙的数据结构和算法，让我们打造了一个更接近 Redis 的 Cache 框架，为应用程序提供更加高效和稳定的缓存服务。

常见问题解答

1. 为什么要实现随机失效？
   为了避免头部键频繁被检索，导致饥饿和服务器负载不均衡。

2. 什么是伪随机游走？
   一种算法，通过随机数生成器生成偏移量，随机选择键进行失效。

3. 如何使用跳跃列表实现伪随机游走？
   初始化跳跃列表并设置固定种子，根据随机数作为索引检索键。

4. 为什么要进行性能优化？
   提升缓存框架的处理效率和吞吐量。

5. 哪些性能优化技术被用于缓存框架？
   并行处理、批量失效、惰性删除。

代码示例

public class RandomEvictionCache<K, V> {

    private final SkipList<K> skipList;
    private final Random random;

    public RandomEvictionCache() {
        this.skipList = new SkipList<>();
        this.random = new Random(0);
    }

    public void put(K key, V value) {
        skipList.put(key, value);
    }

    public V get(K key) {
        return skipList.get(key);
    }

    public void evict() {
        int index = random.nextInt(skipList.size());
        K key = skipList.getKeyAtIndex(index);
        skipList.remove(key);
    }
}