雖然使用快取思想似乎是一個很簡單的事情，但是快取機制卻有一個核心的難點，就是——快取清理。我們所說的快取，都是儲存一些資料，但是這些資料往往是會變化的，我們要針對這些變化，清理掉儲存的“髒”資料，卻可能不是那麼容易。

　　首先我們來看看最簡單的快取資料——靜態資料。這種資料往往在程式的執行時是不會變化的，比如Web伺服器記憶體中快取的HTML檔案資料，就是這種。事實上，所有的不是由外部使用者上傳的資料，都屬於這種“執行時靜態資料”。一般來說，我們對這種資料，可以採用兩種建立快取的方法：一是程式一啟動，就一股腦把所有的靜態資料從檔案或者資料庫讀入記憶體；二就是程式啟動的時候並不載入靜態資料，而是等有使用者訪問相關資料的時候，才去載入，這也就是所謂lazy load的做法。第一種方法程式設計比較簡單，程式的記憶體啟動後就穩定了，不太容易出現記憶體漏洞（如果載入的快取太多，程式在啟動後立刻會因記憶體不足而退出，比較容易發現問題）；第二種方法程式啟動很快，但要對快取佔用的空間有所限制或者規劃，否則如果要快取的資料太多，可能會耗盡記憶體，導致線上服務中斷。

　　一般來說，靜態資料是不會“髒”的，因為沒有使用者會去寫快取中的資料。但是在實際工作中，我們的線上服務往往會需要“立刻”變更一些快取資料。比如在入口網站上釋出了一條新聞，我們會希望立刻讓所有訪問的使用者都看到。按最簡單的做法，我們一般只要重啟一下伺服器程序，記憶體中的快取就會消失了。對於靜態快取的變化頻率非常低的業務，這樣是可以的，但是如果是新聞網站，就不能每隔幾分鐘就重啟一下WEB伺服器程序，這樣會影響大量線上使用者的訪問。常見的解決這類問題有兩種處理策略：

　　第一種是使用控制命令。簡單來說，就是在伺服器程序上，開通一個實時的命令埠，我們可以通過網路資料包（如UDP包），或者Linux系統訊號（如kill SIGUSR2程序號）之類的手段，傳送一個命令訊息給伺服器程序，讓程序開始清理快取。這種清理可能執行的是最簡單的“全部清理”，也有的可以細緻一點的，讓命令訊息中帶有“想清理的資料ID”這樣的資訊，比如我們傳送給WEB伺服器的清理訊息網路包中會帶一個字串URL，表示要清理哪一個HTML檔案的快取。這種做法的好處是清理的操作很精準，可以明確的控制清理的時間和資料。但是缺點就是比較繁瑣，手工去編寫傳送這種命令很煩人，所以一般我們會把清理快取命令的工作，編寫到上傳靜態資料的工具當中，比如結合到網站的內容釋出系統中，一旦編輯提交了一篇新的新聞，釋出系統的程式就自動的傳送一個清理訊息給WEB伺服器。

　　第二種是使用欄位判斷邏輯。也就是伺服器程序，會在每次讀取快取前，根據一些特徵資料，快速的判斷記憶體中的快取和源資料內容，是否有不一致（是否髒）的地方，如果有不一致的地方，就自動清理這條資料的快取。這種做法會消耗一部分CPU，但是就不需要人工去處理清理快取的事情，自動化程度很高。現在我們的瀏覽器和WEB伺服器之間，就有用這種機制：檢查檔案MD5；或者檢查檔案最後更新時間。具體的做法，就是每次瀏覽器發起對WEB伺服器的請求時，除了傳送URL給伺服器外，還會發送一個快取了此URL對應的檔案內容的MD5校驗串、或者是此檔案在伺服器上的“最後更新時間”（這個校驗串和“最後更新時間”是第一次獲的檔案時一併從伺服器獲得的）；伺服器收到之後，就會把MD5校驗串或者最後更新時間，和磁碟上的目標檔案進行對比，如果是一致的，說明這個檔案沒有被修改過（快取不是“髒”的），可以直接使用快取。否則就會讀取目標檔案返回新的內容給瀏覽器。這種做法對於伺服器效能是有一定消耗的，所以如果往往我們還會搭配其他的快取清理機制來用，比如我們會在設定一個“超時檢查”的機制：就是對於所有的快取清理檢查，我們都簡單的看看快取存在的時間是否“超時”了，如果超過了，才進行下一步的檢查，這樣就不用每次請求都去算MD5或者看最後更新時間了。但是這樣就存在“超時”時間內快取變髒的可能性。

　　上面說了執行時靜態的快取清理，現在說說執行時變化的快取資料。在伺服器程式執行期間，如果使用者和伺服器之間的互動，導致了快取的資料產生了變化，就是所謂“執行時變化快取”。比如我們玩網路遊戲，登入之後的角色資料就會從資料庫裡讀出來，進入伺服器的快取（可能是堆記憶體或者memcached、共享記憶體），在我們不斷進行遊戲操作的時候，對應的角色資料就會產生修改的操作，這種快取資料就是“執行時變化的快取”。這種執行時變化的資料，有讀和寫兩個方面的清理問題：由於快取的資料會變化，如果另外一個程序從資料庫讀你的角色資料，就會發現和當前遊戲裡的資料不一致；如果伺服器程序突然結束了，你在遊戲裡升級，或者撿道具的資料可能會從記憶體快取中消失，導致你白忙活了半天，這就是沒有回寫（快取寫操作的清理）導致的問題。這種情況在電子商務領域也很常見，最典型的就是火車票網上購買的系統，火車票資料快取在記憶體必須有合適的清理機制，否則讓兩個買了同一張票就麻煩了，但如果不快取，大量使用者同時搶票，伺服器也應對不過來。因此在執行時變化的資料快取，應該有一些特別的快取清理策略。

　　在實際執行業務中，執行變化的資料往往是根據使用使用者的增多而增多的，因此首先要考慮的問題，就是快取空間不夠的可能性。我們不太可能把全部資料都放到快取的空間裡，也不可能清理快取的時候就全部資料一起清理，所以我們一般要對資料進行分割，這種分割的策略常見的有兩種：一種是按重要級來分割，一種是按使用部分分割。

　　先舉例說說“按重要級分割”，在網路遊戲中，同樣是角色的資料，有些資料的變化可能會每次修改都立刻回寫到資料庫（清理寫快取），其他一些資料的變化會延遲一段時間，甚至有些資料直到角色退出遊戲才回寫，如玩家的等級變化（升級了），武器裝備的獲得和消耗，這些玩家非常看重的資料，基本上會立刻回寫，這些就是所謂最重要的快取資料。而玩家的經驗值變化、當前HP、MP的變化，就會延遲一段時間才寫，因為就算丟失了快取，玩家也不會太過關注。最後有些比如玩家在房間（地區）裡的X/Y座標，對話聊天的記錄，可能會退出時回寫，甚至不回寫。這個例子說的是“寫快取”的清理，下面說說“讀快取”的按重要級分割清理。

 　　假如我們寫一個網店系統，裡面容納了很多產品，這些產品有一些會被使用者頻繁檢索到，比較熱銷，而另外一些商品則沒那麼熱銷。熱銷的商品的餘額、銷量、評價都會比較頻繁的變化，而滯銷的商品則變化很少。所以我們在設計的時候，就應該按照不同商品的訪問頻繁程度，來決定快取哪些商品的資料。我們在設計快取的結構時，就應該構建一個可以統計快取讀寫次數的指標，如果有些資料的讀寫頻率過低，或者空閒（沒有人讀、寫快取）時間超長，快取應該主動清理掉這些資料，以便其他新的資料能進入快取。這種策略也叫做“冷熱交換”策略。實現“冷熱交換”的策略時，關鍵是要定義一個合理的冷熱統計演算法。一些固定的指標和演算法，往往並不能很好的應對不同硬體、不同網路情況下的變化，所以現在人們普遍會用一些動態的演算法，如Redis就採用了5種，他們是：

1.根據過期時間，清理最長時間沒用過的

2.根據過期時間，清理即將過期的

3.根據過期時間，任意清理一個

4. 無論是否過期，隨機清理

5.無論是否過期，根據LRU原則清理：所謂LRU，就是Least Recently Used，最近最久未使用過。這個原則的思想是：如果一個數據在最近一段時間沒有被訪問到，那麼在將來他被訪問的可能性也很小。LRU是在作業系統中很常見的一種原則，比如記憶體的頁面置換演算法（也包括FIFO,LFU等），對於LRU的實現，還是非常有技巧的，但是本文就不詳細去說明如何實現，留待大家上網搜尋“LRU”關鍵字學習。

　　資料快取的清理策略其實遠不止上面所說的這些，要用好快取這個武器，就要仔細研究需要快取的資料特徵，他們的讀寫分佈，資料之中的差別。然後最大化的利用業務領域的知識，來設計最合理的快取清理策略。這個世界上不存在萬能的優化快取清理策略，只存在針對業務領域最優化的策略，這需要我們程式設計師深入理解業務領域，去發現數據背後的規律。