緩存的本質(zhì)

先聊一下緩存存儲(chǔ)的基礎(chǔ)破婆。首先涮总，局部性原理，是緩存存儲(chǔ)的基礎(chǔ)祷舀，即在局部的時(shí)間妹卿，對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)是局部的、集中的（概率上去講）蔑鹦；另一個(gè)基礎(chǔ)是，能快速提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)的資源總是缺乏的箕宙，即如果所有數(shù)據(jù)都能被快速訪問(wèn)嚎朽，那緩存即沒(méi)有意義。

從本質(zhì)上講柬帕，即對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算的中間結(jié)果進(jìn)行緩存哟忍，形成數(shù)據(jù)冗余，同樣的輸入的情況下陷寝，直接返回結(jié)果锅很。比如在算法中，對(duì)于Add函數(shù)凤跑，輸入相同的情況下爆安，如果此函數(shù)沒(méi)有副作用，那么輸出也應(yīng)該相同仔引，那么扔仓，我們就可以建一個(gè)Map褐奥，存儲(chǔ)結(jié)果，下次再有同樣的數(shù)據(jù)需要計(jì)算翘簇，那么就直接查詢出結(jié)果撬码，而不用計(jì)算；再比如版保，數(shù)據(jù)庫(kù)中呜笑，如果統(tǒng)計(jì)所有訂單金額，即可以設(shè)計(jì)一個(gè)中間表彻犁，查詢的話叫胁，直接訪問(wèn)中間表，而不用直接去統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)袖裕，只需要在更新訂單后曹抬，重新計(jì)算數(shù)據(jù)。

從Web服務(wù)的常用架構(gòu)上來(lái)講急鳄，一般請(qǐng)求進(jìn)來(lái)以后谤民，會(huì)從Web代理服務(wù)，到業(yè)務(wù)服務(wù)器疾宏，到數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)持久化张足，在業(yè)務(wù)服務(wù)器，可以在內(nèi)存或者外部訪問(wèn)比較快的中間件中緩存數(shù)據(jù)坎藐。從架構(gòu)上講为牍，一般可以對(duì)Http請(qǐng)求、SQL請(qǐng)求進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存岩馍，因?yàn)檫@兩個(gè)是業(yè)務(wù)處理的邊界碉咆，業(yè)務(wù)代理通過(guò)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，查詢蛀恩、修改數(shù)據(jù)疫铜，響應(yīng)Http的請(qǐng)求。

綜合來(lái)說(shuō)双谆，一般的機(jī)制如下：

• 一個(gè)是透明緩存壳咕，即消費(fèi)側(cè)，不處理命中失效的情況顽馋，只是請(qǐng)求緩存谓厘，命中，則拿數(shù)據(jù)寸谜，沒(méi)有命中竟稳，則掛起請(qǐng)求，由緩存處理器去請(qǐng)求生產(chǎn)端
• 另一種是非透明的，即消費(fèi)側(cè)住练，先去找緩存數(shù)據(jù)地啰，命中則取數(shù)據(jù)，不命中讲逛，則返回亏吝，由

建立一個(gè)模型，去判斷緩存的意義盏混。

CacheSize: 是緩存容量
QData: 指消息端去直接請(qǐng)求生產(chǎn)端蔚鸥， 產(chǎn)生一個(gè)功能的請(qǐng)求的代價(jià)
QCache: 指消息端去請(qǐng)求緩存端，產(chǎn)生一個(gè)成功/失敗請(qǐng)求的平均代價(jià)
QCacheData: 指消息端去請(qǐng)求緩存端许赃，請(qǐng)求失敗止喷，緩存端命中失敗，觸發(fā)訪問(wèn)生產(chǎn)端混聊，并更新緩存的代價(jià)弹谁， 一般是QCache+DCache+UCache的代價(jià)的總和
UCache:指生產(chǎn)端更新緩存的代價(jià)
DCache:指緩存被標(biāo)記失效的代價(jià)
CAP：指命中率

結(jié)合Web服務(wù)的架構(gòu)， 我們假定讀取訪問(wèn)緩存的代價(jià)與訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的代價(jià)差了一個(gè)數(shù)量級(jí)句喜，暫定為（訪問(wèn)的數(shù)學(xué)期望）10MS與100MS预愤。

假定請(qǐng)求數(shù)為M，只讀業(yè)務(wù)占有90%咳胃，如不使用緩存植康，所需要的代價(jià)為A = M*QData；如使用緩存展懈，則有B = 10%M + 90%M * (1-CAP) * QData + 90%M * CAP * QCache 销睁；故 N=B/A，則為緩存的期望效率存崖。

緩存刷新的機(jī)制

緩存的失效有幾種冻记，適用于不同的場(chǎng)景。比如標(biāo)記時(shí)間失效来惧、主動(dòng)標(biāo)記失效冗栗、按算法清理（緩存空間一定）。主動(dòng)標(biāo)記失效违寞，可以在業(yè)務(wù)執(zhí)行前、也可以在業(yè)務(wù)執(zhí)行后偶房，但一般在業(yè)務(wù)執(zhí)行后趁曼，因?yàn)闃I(yè)務(wù)層面本身事務(wù)性、有失敗的情況棕洋。

緩存存儲(chǔ)的KEY

KEY是查義緩存數(shù)據(jù)的關(guān)鍵挡闰，一般采用各種HASH算法。

幾個(gè)邊界情況

由于現(xiàn)實(shí)中，請(qǐng)求不是平均進(jìn)到服務(wù)器的摄悯，所以有一個(gè)排隊(duì)的情況赞季，假定一個(gè)業(yè)務(wù)服務(wù)器，比如Tomcat業(yè)務(wù)服務(wù)器奢驯。我們假定Tomcat有500個(gè)線程申钩，則同時(shí)最多可以進(jìn)來(lái)500個(gè)請(qǐng)求，系統(tǒng)排隊(duì)分別處理500個(gè)請(qǐng)求瘪阁。同一時(shí)間（區(qū)間）的500個(gè)請(qǐng)求撒遣，有幾種邊界情況。

• 全部打到緩存上管跺，并全部命中
• 全部打到緩存上义黎，命中一部分，另一部分需要請(qǐng)求數(shù)據(jù)并刷新緩存
• 部分打到緩存上豁跑，
  ** 部分打到緩存上（寫請(qǐng)求無(wú)法打到緩存上）廉涕，部分請(qǐng)求觸發(fā)了數(shù)據(jù)更新，需要標(biāo)記緩存數(shù)據(jù)失效

……

總之艇拍，請(qǐng)求進(jìn)來(lái)以后狐蜕，會(huì)觸發(fā)上面定義的幾種操作，命中淑倾、沒(méi)命中馏鹤、標(biāo)記失效、刷新緩存娇哆，那第統(tǒng)計(jì)這些操作所付出的代價(jià)湃累，與完全不使用緩存作為對(duì)比，則得出緩存的效率與解決方案碍讨。

在其它條件不變的情況下治力，緩存命中率，是影響系統(tǒng)處理請(qǐng)求所花費(fèi)時(shí)間的主要因素勃黍。影響命中率的因素主要有緩存容量的大小宵统、數(shù)據(jù)有效時(shí)間、訪問(wèn)集中度覆获。緩存容量大马澈，則可以緩存更多數(shù)據(jù)，命中率上長(zhǎng)弄息；數(shù)據(jù)有效時(shí)間短痊班，頻繁刷新緩存，原因可能是頻繁修改數(shù)據(jù)（也有可能是緩存容量過(guò)心×俊）涤伐，則也會(huì)導(dǎo)致緩存命中率低馒胆；訪問(wèn)集中度，是決定緩存命中率的一個(gè)客觀因素凝果，訪問(wèn)集中度高祝迂，在同樣的數(shù)據(jù)有效時(shí)間內(nèi)，可以提高緩存命中率器净。

總之隨著命中率的下降型雳，系統(tǒng)處理請(qǐng)求期望時(shí)間也會(huì)變長(zhǎng)，從而導(dǎo)致系統(tǒng)的QPS能力下降掌动，（另一個(gè)影響是請(qǐng)求處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)四啰，導(dǎo)致請(qǐng)求處理的結(jié)果失效，消費(fèi)端已經(jīng)放棄接收結(jié)果）一旦QPS下降到一定程度粗恢，導(dǎo)致消費(fèi)端請(qǐng)求失敗柑晒，無(wú)法進(jìn)入請(qǐng)求階段，消費(fèi)端頻繁重新請(qǐng)求眷射，沒(méi)有熔斷機(jī)制匙赞，則會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。

導(dǎo)致請(qǐng)求的期望響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)

會(huì)有幾種極端的情況

一個(gè)是緩存全部失效妖碉，所有的請(qǐng)求打到數(shù)據(jù)庫(kù)涌庭，那么系統(tǒng)能提供的QPS，就是拿掉緩存的系統(tǒng)欧宜，（當(dāng)然坐榆，如果需要自動(dòng)刷新緩存，還有自動(dòng)刷新緩存的代價(jià)）冗茸，如果打到系統(tǒng)上的QPS量過(guò)大席镀，而沒(méi)有熔斷機(jī)制，則系統(tǒng)會(huì)被擊潰夏漱。

無(wú)論如何豪诲，如果要保證系統(tǒng)能持續(xù)的提供服務(wù)，就要避免系統(tǒng)承載能力退化后挂绰，大量積壓請(qǐng)求壓到系統(tǒng)上屎篱，避免進(jìn)入請(qǐng)求階段的請(qǐng)求在相應(yīng)的處理時(shí)間內(nèi)處理完成（沒(méi)有進(jìn)入隊(duì)列的，可以直接丟掉）葵蒂。而決定一個(gè)請(qǐng)求處理時(shí)間的交播，則是對(duì)遠(yuǎn)程資源的訪問(wèn)，如數(shù)據(jù)庫(kù)践付、RPC調(diào)用秦士，對(duì)競(jìng)爭(zhēng)資源的爭(zhēng)取。

這里引出兩個(gè)問(wèn)題荔仁，一個(gè)是如何觀察系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間伍宦，根據(jù)系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間判斷系統(tǒng)的承載能力，另一個(gè)是系統(tǒng)內(nèi)如何管理資源乏梁，如訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)間次洼、RPC調(diào)用的時(shí)間、對(duì)競(jìng)爭(zhēng)資源的爭(zhēng)取的時(shí)間遇骑，避免因?yàn)闃I(yè)務(wù)處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)卖毁，導(dǎo)致請(qǐng)求處理失效（處理了，但沒(méi)有起有作用）而玩死自己落萎。

無(wú)效請(qǐng)求帶來(lái)的緩存擊穿問(wèn)題

如果緩存只是對(duì)正常的業(yè)務(wù)訪問(wèn)進(jìn)行緩存亥啦，如查詢每個(gè)用戶的個(gè)人信息，系統(tǒng)如果只對(duì)返回有用戶信息的請(qǐng)求進(jìn)行緩存练链，而對(duì)沒(méi)有用戶信息為空的訪問(wèn)沒(méi)有進(jìn)行緩存翔脱，如果消息端持續(xù)攻擊，則會(huì)降低緩存的命中率媒鼓。
這個(gè)問(wèn)題本質(zhì)上是對(duì)空值的處理問(wèn)題届吁。

并發(fā)訪問(wèn)帶來(lái)的重復(fù)刷新數(shù)據(jù)問(wèn)題

如果一個(gè)業(yè)務(wù)，有多個(gè)請(qǐng)求同時(shí)進(jìn)入到處理池绿鸣，則有可能多個(gè)“業(yè)務(wù)處理”同時(shí)OR先后訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)疚沐，刷新緩存〕蹦＃可以使用同步鎖亮蛔，但也有開(kāi)銷。

服務(wù)異常帶來(lái)的同時(shí)刷新數(shù)據(jù)問(wèn)題（緩存雪崩）

由于刷新緩存也需要一定的代價(jià)擎厢，如果緩存失效過(guò)多（同時(shí)被標(biāo)記失效）究流，系統(tǒng)處理能力退化，給數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)/RPC訪問(wèn)/競(jìng)爭(zhēng)資源訪問(wèn)帶來(lái)問(wèn)題锉矢。就是上面聊到的梯嗽，如何協(xié)調(diào)內(nèi)部資源，保證到業(yè)務(wù)處理隊(duì)列的請(qǐng)求不要太多沽损。

在一種典型的Web服務(wù)架構(gòu)下灯节，我曾經(jīng)一種處理方式是限制業(yè)務(wù)服務(wù)器的Tomcat線程數(shù)，而對(duì)緩存的訪問(wèn)則使用Nginx+Lua的方式在Nginx端進(jìn)行處理绵估。本質(zhì)上來(lái)說(shuō)炎疆，是把請(qǐng)求隊(duì)列放大一些，把處理業(yè)務(wù)的隊(duì)列放小一些国裳，從而從容的刷新數(shù)據(jù)形入。

緩存刷新對(duì)緩存的命中的影響，刷新機(jī)制也影響著緩存的命中率缝左。緩存刷新是指從請(qǐng)求進(jìn)到系統(tǒng)后亿遂，到系統(tǒng)可以為其它同類請(qǐng)求提供緩存訪問(wèn)的這個(gè)時(shí)間段浓若。

訪問(wèn)數(shù)據(jù)：消息端去請(qǐng)求生產(chǎn)端，產(chǎn)生一個(gè)成功的請(qǐng)求

幾個(gè)指標(biāo)

幾種緩存的方式蛇数，一種透明的挪钓，即代理。

使用緩存與使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化訪問(wèn)速度的區(qū)別耳舅。