后端开发必须知道的缓存知识

- 日理万妓 2022-08-30 15:55 207阅读 0赞

作为一个后端，如果你没用过缓存，证明你的业务是真的很小，或者你的数据库是真的厉害。

那么，你真的会用缓存么？

## 什么时候需要缓存 ##

首先最常见的就是接口的返回值加缓存，避免直接查库，尤其是榜单这种查起来很慢，但是访问很频繁的地方。

其次是元数据缓存，比如一个用户的信息，一条朋友圈的数据，查的时候只用查ID，然后去点查缓存。

最后是异步缓存，比如延时批次写，或者延时批次发包等等。

不会有人用缓存做消息队列吧，不会吧不会吧。

//todo 为什么不能用Redis做消息队列 （后面我放到消息队列的架构篇说吧）

## 怎么保持数据一致性。 ##

[数据一致性的一些思考][Link 1]

常见的大致有四种方案：

### 第一种，串行化 ###

走队列，慢慢刷盘和更新缓存。

会有ABA的问题，就是比如我关注了一个人，然后取关，再关注，然后刷新页面，就会一下关注一下没关注。放大了之后就是主播的粉丝数忽上忽下。

### 第二种，Cache Aside Pattern： ###

*  读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
 *  更新的时候，**先更新数据库，然后再删除缓存**。

**Cache Aside Pattern为什么建议淘汰缓存，而不是更新缓存?**

答：如果更新缓存，在并发写时，可能出现数据不一致。

**为什么先数据库而不是先缓存**

答：两个并发操作，一个是更新操作A，另一个是查询操作B。更新操作A删除缓存后，查询操作B没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作A更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。

有没有可能读到脏数据？有，A读到老数据，然后B更新，删除缓存，A把老数据放到缓存，就脏了。但是，A只是放到缓存一下，比B写库慢那么多的情况是几乎不可能的。

### 第三种，中间件。 ###

mysql哪一章我提到过了，就是让业务端无感，直接操作中间件，然后中间件去维护。这种方式也叫  
`Read/Write Through Pattern`。

**Read Through**

Read Through 套路就是在查询操作中更新缓存，也就是说，当缓存失效的时候（过期或LRU换出），Cache Aside是由调用方负责把数据加载入缓存，而Read Through则用缓存服务自己来加载，从而对应用方是透明的。

**Write Through**

Write Through 套路和Read Through相仿，不过是在更新数据时发生。当有数据更新的时候，如果没有命中缓存，直接更新数据库，然后返回。如果命中了缓存，则更新缓存，然后再由Cache自己更新数据库（这是一个同步操作）

### 第四种，Write Behind ###

也叫Write Back，就是在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库；然后异步地批量更新数据库。

这个设计的好处就是让数据的I/O操作非常快（因为直接操作内存 ），因为异步，write backg还可以合并对同一个数据的多次操作，所以性能的提高是相当可观的。

其实，mysql、Linux的文件写入都是这个套路。

缺点是什么？可能丢数据，缓存的易失性是高于数据库（文件）的，宕机就会导致丢失数据。

## 雪崩、穿透和击穿 ##

*  雪崩  
    缓存设置的过期时间都一样，在某一刻大面积过期，即缓存失效，流量大面积打到数据库，导致崩溃。（缓存宕机了也是一样）

解决：随机添加过期时间。

*  穿透  
    就是缓存没有，就查库，然后库里面本来就没有，生成的缓存自然没有，这样就会无限打到库。

比如我遇到的，配置表，根本没这个配置，然后每次需要这个配置的时候就要重新生成缓存，然后代码里面用的又很多，成几何倍数放大。

解决：持久化缓存，不过期，缓存没有就没有，后台改配置的时候再重新生成这个缓存。

*  击穿  
    主要是热点缓存，在某一刻过期，大量流量并发打到数据库，就像凿开了一个洞。

解决：永不过期。或者用任务后台定时更新缓存，不走接口触发。

## 结语 ##

*  如果有不对的地方欢迎指正。
 *  如果有不理解的地方欢迎指出我来加栗子。
 *  如果感觉OK可以点赞让更多人看到它。

[Link 1]: https://happyteemo.blog.csdn.net/article/details/114321822

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