18 基于冷热数据分离方案优化后的LRU链表,是如何解决之前的问题的? 当前热讯
基于冷热数据分离方案优化后的LRU链表,是如何解决之前的问题的?
(资料图)
1、对于预读以及全表扫描加载进来的一大堆缓存页
现在我们已经看完了LRU链表的冷热数据分离的方案,那么我们接着看这个冷热数据分离之后的LRU链表,他是如何解决之前遇到的一大堆问题的?
首先我们思考一下,在这样的一个LRU链表方案下,预读机制以及全表扫描加载进来的一大堆缓存页,他们会放在哪里?
明显是放在LRU链表的冷数据区域的前面啊!
假设这个时候热数据区域已经有很多被频繁访问的缓存页了,你会发现热数据区域还是存放被频繁访问的缓存页的,只要热数据区域有缓存页被访问,他还是会被移动到热数据区域的链表头部去。
所以此时你看下图,你会发现,预读机制和全表扫描加载进来的一大堆缓存页,此时都在冷数据区域里,跟热数据区域里的频繁访问的缓存页,是没关系的!
2、预读机制和全表扫描加载进来的缓存页,能进热数据区域吗?
接着我们看第二个问题,预读机制和全表扫描机制加载进来的缓存页,什么时候能进热数据区域呢?
如果你仅仅是一个全表扫描的查询,此时你肯定是在1s内就把一大堆缓存页加载进来,然后就访问了这些缓存页一下,通常这些操作1s内就结束了。
所以基于目前的一个机制,可以确定的是,这种情况下,那些缓存页是不会从冷数据区域转移到热数据区域的!
除非你在冷数据区域里的缓存页,在1s之后还被人访问了,那么此时他们就会判定为未来可能会被频繁访问的缓存页,然后移动到热数据区域的链表头部去!
3、如果此时缓存页不够了,需要淘汰一些缓存,会怎么样?
接着我们看,假设此时缓存页不够了,需要淘汰一些缓存页,此时会怎么做?
那就很简单了,直接就是可以找到LRU链表中的冷数据区域的尾部的缓存页,他们肯定是之前被加载进来的,而且加载进来1s过后都没人访问过,说明这个缓存页压根儿就没人愿意去访问他!他就是冷数据!
所以此时就直接淘汰冷数据区域的尾部的缓存页,刷入磁盘,就可以了,我们看下图。
4、之前的一大堆问题解决了吗?
在这样的一套缓存页分冷热数据的加载方案,以及冷数据转化为热数据的时间限制方案,还有就是淘汰缓存页的时候优先淘汰冷数据区域的方案,基于这套方案,大家会发现,之前发现的问题,完美的被解决了。
因为那种预读机制以及全表扫描机制加载进来的数据页,大部分都会在1s之内访问一下,之后可能就再也不访问了,所以这种缓存页基本上都会留在冷数据区域里。然后频繁访问的缓存页还是会留在热数据区域里。
当你要淘汰缓存的时候,优先就是会选择冷数据区域的尾部的缓存页,这就是非常合理的了!他不会让刚加载进来的缓存页占据LRU链表的头部,频繁访问的缓存页在LRU链表的尾部,淘汰的时候淘汰尾部的频繁访问的缓存页了!
问题完美的被解决了。
这就是LRU链表冷热数据分离的一套机制。
5、总结
通过这几篇文章的学习,我们已经彻底搞定了LRU链表的设计机制,刚加载数据的缓存页都是放冷数据区域的头部的,1s过后被访问了才会放热数据区域的头部,热数据区域的缓存页被访问了,就会自动放到头部去。
这样的话,实际上冷数据区域放的都是加载进来的缓存页,最多在1s内被访问过,之后就再也没访问过的冷数据缓存页!
而加载进来之后在1s过后还经常被访问的缓存页,都放在了热数据区域里,他们进行了冷热数据的隔离!
这样的话,在淘汰缓存的时候,一定是优先淘汰冷数据区域几乎不怎么被访问的缓存页的!也希望大家好好吸收这种冷热数据隔离的思想,尽可能让热数据和冷数据分开,避免冷数据影响热数据的访问!
6、一个发散思考问题
今天给大家留一个发散思考的问题,大家觉得对于这种缓存中同时包含冷热数据的场景,如果你是在Redis中放了你业务系统的很多缓存数据,其中也是冷热数据都有的,此时可能会有什么问题?
那么针对这样的一个问题,你是否可以考虑在你自己的缓存设计中,运用冷热隔离的思想来优化重构呢?
这是一个非常值得思考的问题,请大家积极思考,在评论区踊跃发言
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