【极客源码】JetCache源码（一）开篇
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- 集成了Caffeine和Redis这两个比较著名的开源缓存工具
- 文档比较详细且更新频率较高
- 阿里开源缓存工具，且阿里内部也在使用
- 代码不复杂，比较容易阅读
- 有测试用例，方便调试
2. 带着缓存知识点看源码
JetCache作为一个缓存工具，应具备缓存工具应有的能力，同时要能解决缓存的常见问题，带着缓存的相关知识点来看JetCache的源码，并对比知识点，这样收获更大。缓存的核心知识点如下：
2.1. 缓存应用场景
缓存应用场景主要有：
数据库连接数通常是有限的，如果并发请求数超过最大连接数，则会导致数据库无法访问，造成业务失败，因此可以将部分数据缓存起来，从而减少数据库访问。
对于一些需要消耗CPU计算，又会多次用到的数据也可以缓存起来，减少CPU消耗。
2.2. 缓存分类
2.2.1. 作用范围分类
缓存从作用范围可以分为：
例如数据库连接可通过线程内缓存传递，而不是通过方法参数传递，再比如业务比较复杂时，完整的业务流程要通过各个子流程串起来，每个子流程会访问相同的数据，会哪些相同数据事先并不知道，此时使用线程内缓存，就可以避免各个子流程因通过参数传递数据而耦合，只需将访问过的数据放入线程级缓存，后面的子流程就可以轻松访问，做到低耦合的同时还减少了数据库访问，提高了性能。
线程级缓存在Java中可对应ThreadLocal存储的数据。
进程内共享缓存，所有线程可见。
进程级缓存在如JAVA中可对应静态变量存储的数据。
在微服务架构下，多台微服务主机均使用各自的进程内缓存会占用更多内存，同时也会出现数据一致性问题，需要使用独立的分布式缓存来缓存数据。
2.2.2. Java缓存分类
Java中的缓存可以分为三类：
对象具有强引用，不会被垃圾回收，即使发生OutOfMemoryError。
对象具有软引用，在内存空间足够时，垃圾回收器不会回收它；当内存空间不足时，就会回收这些对象。
对象具有弱引用，垃圾回收时如果发现了它就会被回收，而不管内存是否足够。
对于内存吃紧的主机，可以将不是频繁访问的缓存设置为软引用或者弱引用缓存，当需要内存时进行自动回收。
2.3. 缓存设计
缓存设计考虑的点有：
根据不同的应用场景使用不同的失效策略，例如先进先出，先进后出，最近最少使用等等。
对于分布式缓存，需要考虑序列化策略，避免版本升级后序列化后的缓存不可用。
监控缓存的访问情况，命中率，热点等等，优化缓存。
考虑是否使用多级缓存提高可靠性。
2.4. 常见问题
使用或者开发一个缓存工具，需要考虑缓存的常见问题是否能得到解决，包括：
指数据库没有数据，缓存中也没有数据，这样每次访问都会访问数据库，导致数据压力增大。
指缓存不可用或者缓存超时时间相同，在同一时间段内失效，大量请求访问数据库导致系统雪崩。
指某个key设置了失效时间，其又是热点，如果该key失效，大量的请求过来，缓存未命中，则数据库访问量急剧增加。
缓存数据更新，而数据库数据未更新时，就造成了缓存污染。
2.4. 开源框架
缓存的开源框架很多，当时间和精力有限时，先集中精力研究几个主流的，以后有了时间或者要向缓存专家发展时，再去研究其他的。当下可以先熟悉如下几个：
理由前面已经提及。
据说是在谷歌Guava Cache的基础上进行的优化；同时是Spring 5默认支持的Cache；Caffeine提出一种新的算法W-TinyLFU，它可以解决频率统计不准确以及访问频率衰减问题，命中率高。
没啥好说的，在分布式缓存应用中使用很多。
end.
正文到此结束
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朋友，翻页到11页，及以后，会出现OOM，无法访问
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版本号是多少，你可以下载哪个代码仓库，jdk选1.8 直接跑就行
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