缓存设计。

傷城~ 2022-02-01 02:41 192阅读 0赞

缓存能够有效地加速应用的读写速度，同时也可以降低后端负载，对日常应用的开发直贯重要。但是将缓存加入应用架构后也会带来一些问题。

# 收益和成本 #

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上图左侧为客户端直接调用存储层的架构，右侧为比较典型的缓存层+存储层架构，下面分析一下缓存加入后带来的收益和成本。

## 收益 ##

*  加速读写：因为缓存通常都是全内存的（Redis、Memcache），而存储层通常读写性能不够强悍（例如MySQL），通过缓存的使用可以有效地加速读写，优化用户体验。
 *  降低后端负载：帮助后端减少访问量和复杂计算（例如很复杂的SQL语句），在很大程度降低了后端的负载。

## 成本 ##

*  数据不一致性：缓存层和存储层的数据存在着一定时间窗口的不一致性，时间窗口跟更新策略有关。
 *  代码维护成本：加入缓存后，需要同时处理缓存层和存储层的逻辑，增大了开发者维护代码的成本。
 *  运维成本：以Redis Cluster为例，加入后无形中增加了运维成本。
 *  使用场景
 *  开销大的复杂计算：以MySQL为例子，一些复杂的操作或者计算（例如大量联表操作、一些分组计算），如果不加缓存，不但无法满足高并发量，同时也会给MySQL带来巨大的负担。
 *  加速请求响应：即使查询单条后端数据足够快（例如select \* from table where id=），那么依然可以使用缓存，以Redis为例子，每秒可以完成数万次读写，并且提供的批量操作可以优化整个IO链的响应时间。

# 更新策略 #

缓存中的数据通常都是有生命周期的，需要在指定时间后被删除或更新，这样可以保证缓存空间在一个可控的范围。但是缓存中的数据会和数据源中的真实数据有一段时间空间在一个可控的范围。但是缓存中的数据会和数据源中的真实数据有一段时间窗口的不一致，需要利用某些策略进行更新。下面将分别从使用场景、一致性、开发人员开发/维护成本三个方面介绍三种缓存的更新策略。

## LRU/LFU/FIFO算法剔除 ##

使用场景。剔除算法通常用于缓存使用量超过了预设的最大值时候，如何对现有的数据进行提出。例如Redis使用maxmemory-policy这个配置作为内存最大值后对于数据的提出策略。

*  ***一致性。***要清理哪些数据是由具体算法决定，开发人员只能决定使用哪种算法，所以数据的一致性是最差的。
 *  ***维护成本。***算法不需要开发人员自己来实现，通常只需要配置最大maxmemory和对应的策略即可。开发人员只需要知道每种算法的含义，选择适合自己的算法即可。

## 超时剔除 ##

*  ***使用场景。***超时剔除通过给缓存数据设置过期时间，让其在过期时间后自动删除，例如Redis提供的expire命令。如果业务可以容忍一段时间内，缓存层数据和存储数据不一致，那么可以为其设置过期时间。在数据过期后，再从真实数据源获取数据，重新放到缓存并设置过期时间。例如一个视频的描述信息，可以容忍几分钟内数据不一致，但是涉及交易方面的业务，后果可想而知。
 *  ***一致性。***一段时间窗口内（取决于过期时间长短）存在一致性问题，即缓存数据和真实数据源的数据不一致。
 *  ***维护成本。***维护成本不是很高，只需设置expire过期时间即可，当然前提是应用方允许这段时间可能发生的数据不一致。

## 主动更新 ##

*  ***使用场景。***应用方对于数据的一致性要求高，需要在真实数据更新后，立即更新缓存数据。例如可以利用消息系统或者其他方式通知缓存更新。
 *  ***一致性。***一致性最高，但如果主动更新发生了问题，那么这条数据很可能很长时间不会更新，所以建议结合超时剔除一起使用效果会更好。
 *  ***维护成本。***维护成本会比较高，开发者需要自己来完成更新，并保证更新操作的正确性。

下表给出了缓存的三种常见更新策略的对比。

<table style="width:700px;"> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>策略</th> 
   <th>一致性</th> 
   <th>维护成本</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>LRU/LRF/FIFO算法剔除</td> 
   <td>最差</td> 
   <td>低</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>超时剔除</td> 
   <td>较差</td> 
   <td>较低</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>主动更新</td> 
   <td>强</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 最佳实践 ##

有两个建议：

*  低一致性业务建议配置最大内存和淘汰策略的方式使用。
 *  高一致性业务可以结合使用超时剔除和主动更新，这样即使主动更新出了问题，也能保证数据过期时间后删除脏数据。

# 粒度控制 #

下图是很多项目关于缓存比较常用的选型，缓存层选用Redis，存储层选用MySQL。

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例如现在需要将MySQL的用户信息使用Redis缓存，可以执行如下操作：  
从MySQL获取用户信息：

select * from user where id={id}

将用户信息缓存到Redis中：

set user:{id} 'select * from user where id={id}'

假设用户表有100个列，需要缓存到什么维度呢？  
缓存全部列：

set user:{id} 'select * from user where id={id}'

缓存部分重要列：

set user:{id} 'select {important Column1}, {important Column2} ... from user where id={id}'

上述这个问题就是缓存粒度问题，究竟是缓存全部属性还是只缓存部分重要属性呢？下面将从通用性、空间占用、代码维护三个角度进行说明。

*  通用性。缓存全部数据比部分数据更加通用，但从实际经验看，很长时间内应用只需要几个重要的属性。
 *  空间占用。缓存全部数据要比部分数据占用更多的空间，可能存在以下问题：

全部数据会造成内存的浪费。

全部数据可能每次传输产生的网络流量会比较大，耗时相对较大，在极端情况下会阻塞网络。

全部数据的序列化和反序列化的CPU开销更大。

*  代码维护。全部数据的优势更加明显，而部分数据一旦要加新字段需要修改业务代码，而且修改后通常还需要刷新缓存数据。

下表给出缓存全部数据和部分数据在通用性、空间占用、代码维护上的对比，开发人员可以酌情选择。

缓存粒度问题是一个容易被忽视的问题，如果使用不当，可能会造成很多无用空间的浪费，网络带宽的浪费，代码通用性较差等情况，需要综合数据通用性、空间占用比、代码维护性三点进行取舍。

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