一蓄拣、引言
本文談及的是后臺業(yè)務服務緩存問題扬虚，在構建和優(yōu)化業(yè)務服務時，第一想到的應該是優(yōu)化數(shù)據(jù)庫球恤，比如數(shù)據(jù)庫模型設計辜昵、SQL結構化查詢語句優(yōu)化，慢查詢往往是系統(tǒng)性能殺手咽斧；第二便是使用緩存堪置。在應用中使用緩存的技術手段并不新鮮，計算機組成原理中我們已經學習過张惹，早期的計算機CPU通過fsb（中央處理器數(shù)據(jù)總線）直接與主存（內存）連接的方式導致CPU吞吐率下降舀锨，內存成為性能瓶頸，同時又由于內存訪問熱點數(shù)據(jù)的集中性宛逗，誕生了位于CPU和內存之間的高速緩存坎匿。這類比于高并發(fā)的場景，數(shù)據(jù)庫讀庫性能成為瓶頸雷激，需要在DB和高并發(fā)的調用之間加上緩存替蔬。緩存所帶來的性能提升效果更直接、高效屎暇。但是相比其他優(yōu)化手段承桥，緩存的使用并不是零成本的，任何系統(tǒng)使用緩存根悼，都會遇到兩大問題：數(shù)據(jù)不一致問題和系統(tǒng)復雜度增加凶异。深入業(yè)務蜀撑，才能有好的設計。在設計緩存的時候唠帝，要根據(jù)我們的業(yè)務特點屯掖，明白什么是不容易變的玄柏，什么是相對容易變襟衰，什么是真正觸達用戶的，哪些數(shù)據(jù)是關鍵粪摘。這樣才能發(fā)現(xiàn)真正應該cache的點瀑晒。
二、緩存設計與使用
衡量緩存設計好壞的衡量指標是緩存命中率徘意，緩存的命中率=緩存命中次數(shù)/請求次數(shù)苔悦，命中率越高，緩存的使用率越高椎咧。緩存的適用場景總的來說是混存訪問高頻讀低頻寫的數(shù)據(jù)玖详。相反的對數(shù)據(jù)要求苛刻，變化頻率高勤讽、訪問頻率低的數(shù)據(jù)不能緩存蟋座。設計和使用緩存首先要了解服務、DB脚牍、Cache的性能情況向臀，一般情況下，DB的響應是10ms級（優(yōu)化充足的情況下诸狭，SQL平均耗時1ms券膀。這是因為命中了索引，并且命中了MySQL緩沖池(內存中)驯遇。如果命中索引但不命中緩沖池芹彬，且查詢數(shù)據(jù)量不大，磁盤并發(fā)量不高叉庐，則大約耗時10ms(磁盤尋道)雀监。如果這些都不滿足，耗時就大了）眨唬，分布式緩存在ms級会前，進程內緩存在ns級。圖1
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 圖1 緩存響應時間
本地緩存可用hashmap（注意并發(fā)）匾竿、guava-cache（推薦）等實現(xiàn)瓦宜。對于一致性要求不高且緩存命中率較高的數(shù)據(jù)服務，本地緩存可以減少服務端調用次數(shù)岭妖；集中緩存又稱分布式緩存临庇，實現(xiàn)由redis（推薦）反璃、memcache等。
2.1 分布式緩存的設計與使用
緩存的設計模式一般分為四種Cache aside, Read through, Write through, Write behind caching假夺。
2.1.1 Cache Aside Pattern
Cache aside pattern是最常用的方式淮蜈，其具體邏輯如下：
失效：應用程序先從cache取數(shù)據(jù)，沒有得到已卷，則從數(shù)據(jù)庫中取數(shù)據(jù)梧田，成功后，放到緩存中侧蘸。
命中：應用程序從cache中取數(shù)據(jù)裁眯，取到后返回。
更新：先把數(shù)據(jù)存到數(shù)據(jù)庫中讳癌，成功后穿稳，再讓緩存失效。
這是標準的design pattern晌坤，包括Facebook的論文《Scaling Memcache at Facebook》也使用了這個策略逢艘。為什么不是寫完數(shù)據(jù)庫后更新緩存？你可以看一下Quora上的這個問答《Why does Facebook use delete to remove the key-value pair in Memcached instead of updating the Memcached during write request to the backend?》骤菠，主要是怕兩個并發(fā)的寫操作導致臟數(shù)據(jù)它改。
那么，是不是Cache Aside這個就不會有并發(fā)問題了娩怎？不是的搔课，比如，一個是讀操作截亦，但是沒有命中緩存爬泥，然后就到數(shù)據(jù)庫中取數(shù)據(jù)，此時來了一個寫操作崩瓤，寫完數(shù)據(jù)庫后袍啡，讓緩存失效，然后却桶，之前的那個讀操作再把老的數(shù)據(jù)放進去境输，這時會造成臟數(shù)據(jù)。
但颖系，這個case理論上會出現(xiàn)嗅剖，不過，實際上出現(xiàn)的概率可能非常低嘁扼，因為這個條件需要發(fā)生在讀緩存時緩存失效信粮，而且并發(fā)著有一個寫操作。而實際上數(shù)據(jù)庫的寫操作會比讀操作慢得多趁啸，而且還要鎖表强缘，而讀操作必需在寫操作前進入數(shù)據(jù)庫操作督惰，而又要晚于寫操作更新緩存，所有的這些條件都具備的概率基本并不大旅掂。
所以赏胚，這也就是Quora上的那個答案里說的，要么通過2PC或是Paxos協(xié)議保證一致性商虐，要么就是拼命的降低并發(fā)時臟數(shù)據(jù)的概率觉阅，而Facebook使用了這個降低概率的玩法，因為2PC太慢称龙，而Paxos太復雜留拾。當然戳晌，最好還是為緩存設置上過期時間鲫尊。
2.1.2Read/Write Through Pattern
我們可以看到，在上面的Cache Aside套路中沦偎，我們的應用代碼需要維護兩個數(shù)據(jù)存儲疫向，一個是緩存（Cache），一個是數(shù)據(jù)庫（Repository）豪嚎。所以搔驼，應用程序比較啰嗦。而Read/Write Through套路是把更新數(shù)據(jù)庫（Repository）的操作由緩存自己代理了侈询，所以舌涨，對于應用層來說，就簡單很多了扔字∧壹危可以理解為，應用認為后端就是一個單一的存儲革为，而存儲自己維護自己的Cache扭粱。
Read Through
Read Through 套路就是在查詢操作中更新緩存，也就是說震檩，當緩存失效的時候（過期或LRU換出）琢蛤，Cache Aside是由調用方負責把數(shù)據(jù)加載入緩存，而Read Through則用緩存服務自己來加載抛虏，從而對應用方是透明的博其。
Write Through
Write Through 套路和Read Through相仿，不過是在更新數(shù)據(jù)時發(fā)生迂猴。當有數(shù)據(jù)更新的時候慕淡，如果沒有命中緩存，直接更新數(shù)據(jù)庫错忱，然后返回儡率。如果命中了緩存挂据，則更新緩存，然后再由Cache自己更新數(shù)據(jù)庫（這是一個同步操作）
下圖自來Wikipedia的Cache詞條儿普。其中的Memory你可以理解為就是我們例子里的數(shù)據(jù)庫崎逃。
2.1.3Write Behind Caching Pattern
Write Behind 又叫 Write Back。一些了解Linux操作系統(tǒng)內核的同學對write back應該非常熟悉眉孩，這不就是Linux文件系統(tǒng)的Page Cache的算法嗎个绍？是的，你看基礎這玩意全都是相通的浪汪。在更新數(shù)據(jù)的時候巴柿，只更新緩存，不更新數(shù)據(jù)庫死遭，而我們的緩存會異步地批量更新數(shù)據(jù)庫广恢。這個設計的好處就是讓數(shù)據(jù)的I/O操作飛快無比（因為直接操作內存嘛 ），因為異步呀潭，write back還可以合并對同一個數(shù)據(jù)的多次操作钉迷，所以性能的提高是相當可觀的。
但是钠署，其帶來的問題是糠聪，數(shù)據(jù)不是強一致性的，而且可能會丟失（我們知道Unix/Linux非正常關機會導致數(shù)據(jù)丟失谐鼎，就是因為這個事）舰蟆。在軟件設計上，我們基本上不可能做出一個沒有缺陷的設計狸棍，就像算法設計中的時間換空間身害，空間換時間一個道理，有時候隔缀，強一致性和高性能题造，高可用和高性性是有沖突的。軟件設計從來都是取舍Trade-Off猾瘸。
另外界赔，Write Back實現(xiàn)邏輯比較復雜，因為他需要track有哪數(shù)據(jù)是被更新了的牵触，需要刷到持久層上淮悼。操作系統(tǒng)的write back會在僅當這個cache需要失效的時候，才會被真正持久起來揽思，比如袜腥，內存不夠了，或是進程退出了等情況钉汗，這又叫l(wèi)azy write羹令。
在wikipedia上有一張write back的流程圖鲤屡，基本邏輯如下：
2.2 使用本地緩存
本地緩存是應用程序在同一進程內的緩存，通常是ConcurrentHashMap福侈。優(yōu)點是耗時低得忽略不計酒来，缺點是占用本地內存、多機會冗余肪凛、數(shù)據(jù)不同步堰汉。當集群里每個App Server都有個緩存，會有很多數(shù)據(jù)是重復的伟墙，而且某臺機器更新了一條數(shù)據(jù)翘鸭，別的機器不知道，給應用帶來了額外同步的工作戳葵。
同步問題可以用消息隊列來解決就乓，一臺有更新，廣播消息給其他機器譬淳，準實時同步档址。
同步問題也可以用Redis 發(fā)布訂閱模式來通知其它機器進行同步
同步問題也可以用etcd的事件機制來解決多機同步問題
緩存除了加快訪問以外盹兢，也能提高負載能力邻梆。因為數(shù)據(jù)庫連接是有限的資源——不支持NIO（none block IO），每個連接同時只能服務一個線程绎秒，有多少連接就有多少并發(fā)浦妄。如果有慢查詢占住了連接，系統(tǒng)性能會急劇下降见芹！緩存就能減輕對數(shù)據(jù)庫連接的依賴剂娄。
本地緩存和分布式緩存各有千秋，一般建議用一致性更高的分布式緩存玄呛，當性能需要極端調優(yōu)時阅懦，使用本地緩存，或者整體緩存數(shù)據(jù)量不是很大徘铝，具有高頻訪問幾乎不修改的特點的耳胎，建議本地緩存，典型的如業(yè)務的標簽功能惕它。
三怕午、緩存淘汰策略
在只需要緩存一部分熱點數(shù)據(jù)的場景下，比如直播平臺的熱門房間淹魄，需要設計緩存淘汰策略郁惜。
3.1 FIFO(First In, First Out)
即先進先出，淘汰最早進來的混存數(shù)據(jù)甲锡，使用一個標準的隊列即可
3.2 LRU(Least RecentlyUsed)
即最近最少使用兆蕉，淘汰最近不使用的緩存數(shù)據(jù)羽戒。即按照最后被使用時間淘汰
和FIFO不同的是，需要對鏈表做基本模型虎韵，讀寫的時間復雜度是O(1)半醉，寫入新數(shù)據(jù)進入頭部，鏈表滿了數(shù)據(jù)從尾部淘汰;
最近時間被訪問的數(shù)據(jù)移動到頭部劝术，實現(xiàn)算法有很多缩多，如hashmap+雙向鏈表等等;
問題在于若是偶發(fā)性某些key被最近頻繁訪問，而非常態(tài)养晋，則數(shù)據(jù)受到污染衬吆。
2.LFU(Least Frequently used)
即最近使用次數(shù)最少的數(shù)據(jù)被淘汰，注意和LRU的區(qū)別在于LRU的淘汰規(guī)則是基于訪問時間绳泉。LFU按照使用次數(shù)淘汰數(shù)據(jù)
LFU中的每個數(shù)據(jù)塊都有一個引用計數(shù)逊抡，數(shù)據(jù)塊按照引用計數(shù)排序，若是恰好具有相同引用計數(shù)的數(shù)據(jù)塊則按照時間排序;
因為新加入的數(shù)據(jù)訪問次數(shù)為1零酪，所以插入到隊列尾部;
隊列中的數(shù)據(jù)被新訪問后冒嫡，引用計數(shù)增加，隊列重新排序;
當需要淘汰數(shù)據(jù)時四苇，將已經排序的列表最后的數(shù)據(jù)塊刪除;
有很明顯問題是若短時間內被頻繁訪問多次孝凌，比如訪問異常或者循環(huán)沒有控制住月腋，而后很長時間未使用蟀架，則此數(shù)據(jù)會因為頻率高而被錯誤的保留下來，沒有被淘汰榆骚。尤其對于新來的數(shù)據(jù)片拍，由于其起始的次數(shù)是1，所以即便被正常使用也會因為比不過老的數(shù)據(jù)而被淘汰妓肢。所以維基百科說純粹的LFU算法不經常單獨使用而是組合在其他策略中使用捌省。
四、緩存引入的問題
緩存系統(tǒng)一定程度上極大提升系統(tǒng)并發(fā)能力碉钠，但同樣也增加額外技術考慮因素纲缓，比如緩存雪崩、緩存穿透放钦、緩存更新與數(shù)據(jù)一致性
4.1色徘、緩存穿透
緩存穿透是指查詢的key不存在，從而緩存查詢不到而查詢了數(shù)據(jù)庫操禀。若是這樣的key恰好并發(fā)請求很大褂策，那么就會對數(shù)據(jù)庫造成不必要的壓力。比如黑客用一堆不存在的key訪問數(shù)據(jù)，大量請求發(fā)送到數(shù)據(jù)庫斤寂，數(shù)據(jù)庫壓力過大而宕機耿焊，怎么解決呢?
1、把所有存在的key都存到另外一個存儲的Set集合里遍搞，查詢時可以先查詢key是否存在;
2罗侯、將這些key對應的值設置為null 丟到緩存里面去。后面再出現(xiàn)查詢這個key 的請求的時候溪猿，直接返回null钩杰，再根據(jù)業(yè)務需求設置過期時間。
3诊县、BloomFilter 類似于一個hbase set 用來判斷某個元素（key）是否存在于某個集合中讲弄。這種方式在大數(shù)據(jù)場景應用比較多，比如 Hbase 中使用它去判斷數(shù)據(jù)是否在磁盤上依痊。這種方案可以加在第1/2種方案中避除，在緩存之前加一層 BloomFilter ，在查詢的時候先去 BloomFilter 去查詢 key 是否存在胸嘁，如果不存在就直接返回瓶摆，存在再走查緩存 -> 查 DB。
4.2性宏、緩存擊穿
在高并發(fā)的系統(tǒng)中群井，大量的請求同時查詢一個 key 時，這個key剛好失效了衔沼，就會導致大量的請求都打到數(shù)據(jù)庫上面去蝌借。這種現(xiàn)象我們稱為緩存擊穿。造成緩存擊穿的原因是多個線程同時去查詢數(shù)據(jù)庫指蚁，那么我們可以在第一個查詢數(shù)據(jù)的請求上使用一個 互斥鎖。其他的線程進入等待狀態(tài)自晰，等第一個線程查詢到了數(shù)據(jù)凝化，然后做緩存。后面的線程進來發(fā)現(xiàn)已經有緩存了酬荞，就直接走緩存搓劫。
4.3、緩存雪崩
定義：緩存雪崩是指緩存系統(tǒng)失效混巧，導致大量請求同時進行數(shù)據(jù)回源枪向，導致數(shù)據(jù)源壓力驟增而崩潰。兩種情況會導致此問題：1咧党、多個緩存數(shù)據(jù)同時失效秘蛔；2、緩存系統(tǒng)崩潰，緩存同時失效
針對多個緩存數(shù)據(jù)同時失效的問題深员，可以將緩存時間離散化负蠕，根據(jù)緩存數(shù)據(jù)訪問規(guī)律和緩存數(shù)據(jù)不一致的敏感性要求來選擇緩存時間。
如果是第二個問題倦畅，緩存系統(tǒng)整體故障遮糖，則整個緩存系統(tǒng)不可用，大量回源請求叠赐，且由于緩存系統(tǒng)故障無法回寫緩存欲账，導致無法快速恢復。
這是緩存系統(tǒng)的引入芭概，在解決高性能敬惦、高并發(fā)的同時，引入新的故障點谈山。
考慮此問題俄删，應從事前、事故中奏路、事后不同階段考慮：
事前：增加緩存系統(tǒng)高可用方案設計畴椰，避免出現(xiàn)系統(tǒng)性故障
事故中：增加多級緩存，在單一緩存故障時鸽粉，仍有其他緩存系統(tǒng)可用斜脂，如之前項目中使用的三級緩存方案：內存級緩存->Memcached->Redis這樣的方案；啟用熔斷限流機制触机，只允許可承受流量帚戳，避免全部流量壓垮系統(tǒng)
事后：緩存數(shù)據(jù)持久化，在故障后快速恢復緩存系統(tǒng)
五儡首、總結
使用緩存會增加系統(tǒng)復雜性片任，應根據(jù)實際業(yè)務考慮是否需要使用以及使用分布式緩存還是本地緩存，設置合理的緩存策略可以提高系統(tǒng)的性能蔬胯，同時要合理的規(guī)避可能由于引入緩存而增加的風險对供。
參考文章：
https://juejin.im/post/5c9a67ac6fb9a070cb24bf34
https://fivezh.github.io/2019/02/11/cache-things/
https://segmentfault.com/a/1190000003858392
http://m.2cto.com/kf/201608/541332.html
http://www.reibang.com/p/46759c5dc5b1
http://www.reibang.com/p/c596e1050954
