在互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，緩存的應(yīng)用是非常普遍了，緩存可以幫助頁(yè)面提高加載速度，減少服務(wù)器或數(shù)據(jù)源的負(fù)載。

在魏都等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專(zhuān)注、極致的服務(wù)理念，為客戶(hù)提供成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需求定制開(kāi)發(fā),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站建設(shè),成都營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站建設(shè),成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),魏都網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

1、為什么需要緩存?

一般在項(xiàng)目中，最消耗性能的地方就是后端服務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)了。而數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫(xiě)頻率常常都是不均勻分布的，大多情況是讀多寫(xiě)少，并且讀操作(select)還會(huì)有一些復(fù)雜的判斷條件，比如 like、group、join 等等，這些語(yǔ)法是非常消耗性能的，所有會(huì)出現(xiàn)很多的慢查詢(xún)，因此數(shù)據(jù)庫(kù)很容易在讀操作的環(huán)節(jié)遇到瓶頸。

那么通過(guò)在數(shù)據(jù)庫(kù)前面，前置一個(gè)緩存服務(wù)，就可以有效的吸收不均勻的請(qǐng)求，抵擋流量波峰。

另外，如果應(yīng)用與數(shù)據(jù)源不在同一個(gè)服務(wù)器的情況下，中間還會(huì)有很多的網(wǎng)絡(luò)消耗，也會(huì)對(duì)應(yīng)用的響應(yīng)速度有很大影響，如果當(dāng)前應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的要求不那么強(qiáng)的話，在應(yīng)用側(cè)加上緩存就能很快速的提升效率。

2、那使用緩存會(huì)遇到哪些問(wèn)題呢?

雖然緩存可以提高整體性能，但是它也可能會(huì)帶來(lái)別的問(wèn)題。例如使用緩存之后，就相當(dāng)于把數(shù)據(jù)存放了2份，一份是在數(shù)據(jù)庫(kù)中，另一份存放在緩存中。當(dāng)有新的數(shù)據(jù)要寫(xiě)入或者舊數(shù)據(jù)需要更新的時(shí)候，如果我們只更新了其中一份數(shù)據(jù)源，那兩邊的數(shù)據(jù)就不一致了，所以這里就存在一個(gè)緩存數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)如何進(jìn)行有效且快速的同步問(wèn)題，才可以保證數(shù)據(jù)的最終一致性。

另外，加上緩存服務(wù)其實(shí)也引入了系統(tǒng)架構(gòu)的復(fù)雜度，因?yàn)檫€需要額外的關(guān)注緩存自身帶來(lái)的下列問(wèn)題：

• 緩存的過(guò)期時(shí)間問(wèn)題：設(shè)計(jì)緩存的過(guò)期時(shí)間需要非常的有技巧，且必須與業(yè)務(wù)實(shí)際情況相結(jié)合。因?yàn)槿绻O(shè)計(jì)的過(guò)期時(shí)間太短了，那會(huì)導(dǎo)致緩存效果不佳，且還會(huì)造成頻繁的從數(shù)據(jù)庫(kù)中往緩存里寫(xiě)數(shù)據(jù)。如果緩存設(shè)計(jì)的過(guò)期時(shí)間太長(zhǎng)了，又會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存的浪費(fèi)。

• 緩存的命中率問(wèn)題：這也是設(shè)計(jì)緩存中需要存放哪些數(shù)據(jù)的很重要一點(diǎn)，如果設(shè)計(jì)的不好，可能會(huì)導(dǎo)致緩存命中率過(guò)低，失去緩存效果。一般對(duì)于熱點(diǎn)數(shù)據(jù)而言，要保證命中率達(dá)到70%以上效果最佳。

• 緩存的穿透/雪崩問(wèn)題：是指如果緩存服務(wù)一旦宕機(jī)或全部丟失，那么有可能一瞬間所有的流量都直接打到了后端數(shù)據(jù)庫(kù)上，可能會(huì)造成連鎖反應(yīng)，瞬間的請(qǐng)求高峰極有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法承載。

3、緩存的更新策略具體有哪些?

典型的緩存模式，一般有如下幾種：

• Cache Aside

• Read/Write Through

• Write Behind

每種模式都有不同的特點(diǎn)，適應(yīng)與不同的項(xiàng)目場(chǎng)景，下面來(lái)依次看看：

Cache Aside 模式

這是大家經(jīng)常用到的一種策略模式。這種模式主要流程如下：

應(yīng)用在查詢(xún)數(shù)據(jù)的時(shí)候，先從緩存Cache中讀取數(shù)據(jù)，如果緩存中沒(méi)有，則再?gòu)臄?shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)之后，將這個(gè)數(shù)據(jù)也放到緩存Cache中。

如果應(yīng)用要更新某個(gè)數(shù)據(jù)，也是先去更新數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，更新完成之后，則通過(guò)指令讓緩存Cache中的數(shù)據(jù)失效。

這里為什么不讓更新操作在寫(xiě)完數(shù)據(jù)庫(kù)之后，緊接著去把緩存Cache中的數(shù)據(jù)也修改了呢?

主要是因?yàn)檫@樣做的話，就有2個(gè)寫(xiě)操作的事件了，擔(dān)心在并發(fā)的情況下會(huì)導(dǎo)致臟數(shù)據(jù)，舉個(gè)例子：假如同時(shí)有2個(gè)請(qǐng)求，請(qǐng)求A和請(qǐng)求B，并發(fā)的執(zhí)行。請(qǐng)求A是要去讀數(shù)據(jù)，請(qǐng)求B是要去更新數(shù)據(jù)。初始狀態(tài)緩存中是沒(méi)有數(shù)據(jù)的，當(dāng)請(qǐng)求A讀到數(shù)據(jù)之后，準(zhǔn)備往回寫(xiě)的時(shí)候，此刻，請(qǐng)求B正好要更新數(shù)據(jù)，更新完了數(shù)據(jù)庫(kù)之后，又去把緩存更新了，那請(qǐng)求A再往緩存中寫(xiě)的就是舊數(shù)據(jù)了，屬于臟數(shù)據(jù)。

那么 Cache Aside 模式就沒(méi)有臟數(shù)據(jù)問(wèn)題了嗎?不是的，在極端情況下也可能會(huì)產(chǎn)生臟數(shù)據(jù)，比如：

假如同時(shí)有2個(gè)請(qǐng)求，請(qǐng)求A和請(qǐng)求B，并發(fā)的執(zhí)行。請(qǐng)求A是要去讀數(shù)據(jù)，請(qǐng)求B是要去寫(xiě)數(shù)據(jù)。假如初始狀態(tài)緩存中沒(méi)有這個(gè)數(shù)據(jù)，那請(qǐng)求A發(fā)現(xiàn)緩存中沒(méi)有數(shù)據(jù)，就會(huì)去數(shù)據(jù)庫(kù)中讀數(shù)據(jù)，讀到了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備寫(xiě)回緩存中，就在這個(gè)時(shí)候，請(qǐng)求B是要去寫(xiě)數(shù)據(jù)的，請(qǐng)求B在寫(xiě)完數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)之后，又去設(shè)置了緩存失效。這個(gè)時(shí)候，請(qǐng)求A由于在數(shù)據(jù)庫(kù)中讀到了之前的舊數(shù)據(jù)，開(kāi)始往緩存中寫(xiě)數(shù)據(jù)了，此時(shí)寫(xiě)進(jìn)入的就也是舊數(shù)據(jù)。那么最終就會(huì)導(dǎo)致，緩存中的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)不一致，造成了臟數(shù)據(jù)。

不過(guò)這種概率比上面一種概率要小很多。所以整體而言 Cache Aside 模式 還是一種比較簡(jiǎn)單實(shí)用的方式。

Read/Write Through 模式

這個(gè)模式其實(shí)就是將 緩存服務(wù) 作為主要的存儲(chǔ)，應(yīng)用的所有讀寫(xiě)請(qǐng)求都是直接與緩存服務(wù)打交道，而不管最后端的數(shù)據(jù)庫(kù)了，數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)由緩存服務(wù)來(lái)維護(hù)和更新。不過(guò)緩存中數(shù)據(jù)變更的時(shí)候是同步去更新數(shù)據(jù)庫(kù)的，在應(yīng)用的眼中只有緩存服務(wù)。

流程就相當(dāng)簡(jiǎn)單了：

應(yīng)用要讀數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)都直接訪問(wèn)緩存服務(wù)

緩存服務(wù)同步的將數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)庫(kù)

這個(gè)模式出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)的概率就比較低，但是就強(qiáng)依賴(lài)緩存了，對(duì)緩存服務(wù)的穩(wěn)定性有較大要求，另外，增加新緩存節(jié)點(diǎn)時(shí)還會(huì)有初始狀態(tài)空數(shù)據(jù)問(wèn)題。

Write Behind 模式

這個(gè)模式就是 Read/Write Through 模式 的一個(gè)變種。區(qū)別就是 Read/Write Through 模式的緩存寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候是同步的，而 Write Behind 模式 的緩存操作數(shù)據(jù)庫(kù)是異步的。

流程如下：

應(yīng)用要讀數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)都直接訪問(wèn)緩存服務(wù)

緩存服務(wù)異步的將數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)庫(kù)(通過(guò)異步任務(wù))

這個(gè)模式的特點(diǎn)就是速度很快，效率會(huì)非常高，但是數(shù)據(jù)的一致性比較差，還可能會(huì)有數(shù)據(jù)的丟失情況，實(shí)現(xiàn)邏輯也較為復(fù)雜。

以上就是目前三種主流的緩存更新策略，另外還有Refrsh-Ahead模式等由于使用的不是很常見(jiàn)就不詳細(xì)介紹了。

緩存是互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目中非常普遍的一個(gè)提高效率的方案，用法比較多，也比較關(guān)鍵，大家可以一起交流。

本文轉(zhuǎn)自微信公眾號(hào)：不止思考  作者：奎哥

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/GhTJ0rbxDrVO_Q5YRcKb0w

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