访问间隔长、体积大的对象如何不能被Memcache淘汰掉?

howsun_zh 2011-10-13 10:00:00

现在的需求是一个团队将结果送入缓存，有推送和获取权限；另一团队开发分布式调用客户端(即多台机器)来获取该缓存文件，获取时隔间时间较长(例如一天一次)。根据LRU算法，访问间隔长且体积大是memcache重点淘汰对象，关闭该算法会导致更多风险。请问各位有何解决之道？

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本文详细介绍了Ehcache、Memcache与Redis三种缓存解决方案的特点、使用方法及应用场景，包括它们的速度、简单性、体积、可扩展性等优势，以及如何在实际项目中进行配置与优化。

本文详细介绍了Ehcache和Memcache在Java项目中的使用方法和特性，包括它们的快速性、简洁性、体积小巧、轻量化、可扩展性以及监听器等功能。此外，文章还对比了两者在性能、数据类型、持久化、主从复制等方面的差异，并提供了安装指南和一些关键属性解释。

本文围绕Redis面试热点展开，介绍了Redis的数据结构，如String、hash等；阐述了持久化方式RDB和AOF及其优缺点；还讲解了主从复制、哨兵、分片（集群）等机制。对比了Redis和memcache，分析缓存穿透、雪崩问题及解决办法，最后提及Redis数据淘汰策略。

本文全面解析Redis，涵盖其定义、与Memcache的区别、高速运行原理、持久化机制、数据类型及应用场景、过期键删除策略、数据淘汰策略、集群与分布结构、三高特性、集群方式、消息通信模式等核心内容。

Redis是一个高性能的Key-Value存储系统，广泛用于缓存、分布式锁、计数等功能。它支持丰富的数据类型如字符串、列表、哈希、集合和有序集合。Redis与Memcache相比，提供了持久化、事务和消息队列等更多特性，并且可以处理更大体积的value。在保证数据一致性的策略中，可以采用更新数据库后同步更新Redis或使用事务。Redis的单线程设计是因为CPU通常不是瓶颈，内存和网络带宽才是关键。缓存穿透问题可以通过设置空值缓存和限制过期时间来解决。Redis的持久化方式包括RDB快照和AOF日志。分布式锁的实现依赖于setnx命令，但存在超时问题。内存优化可通过减少单独字段存储和合理设置过期时间。Redis的淘汰策略包括LRU、TTL等。常见的性能问题涉及主线程阻塞、主从复制延迟，解决办法是优化快照和网络环境。

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