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為什么要設(shè)計(jì)緩存呢？

其實(shí)高并發(fā)應(yīng)對(duì)的解決方案不是互聯(lián)網(wǎng)獨(dú)創(chuàng)的，計(jì)算機(jī)先祖?zhèn)兒茉缇蛯?duì)類似的場(chǎng)景做了方案。比如《計(jì)算機(jī)組成原理》這樣提到的cpu緩存概念，它是一種高速緩存，容量比內(nèi)存小但是速度卻快很多，這種緩存的出現(xiàn)主要是為了解決cpu運(yùn)算速度遠(yuǎn)大于內(nèi)存讀寫(xiě)速度，甚至達(dá)到千萬(wàn)倍。

傳統(tǒng)的cpu通過(guò)fsb直連內(nèi)存的方式顯然就會(huì)因?yàn)閮?nèi)存訪問(wèn)的等待，導(dǎo)致cpu吞吐量下降，內(nèi)存成為性能瓶頸。同時(shí)又由于內(nèi)存訪問(wèn)的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)集中性，所以需要在cpu與內(nèi)存之間做一層臨時(shí)的存儲(chǔ)器作為高速緩存。

隨著系統(tǒng)復(fù)雜性的提升，這種高速緩存和內(nèi)存之間的速度進(jìn)一步拉開(kāi)，由于技術(shù)難度和成本等原因，所以有了更大的二級(jí)、三級(jí)緩存。根據(jù)讀取順序，絕大多數(shù)的請(qǐng)求首先落在一級(jí)緩存上，其次二級(jí)...

故而應(yīng)用于SOA甚至微服務(wù)的場(chǎng)景，內(nèi)存相當(dāng)于存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的持久化數(shù)據(jù)庫(kù)，其吞吐量肯定是遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于緩存的，而對(duì)于java程序來(lái)講，本地的jvm緩存優(yōu)于集中式的redis緩存。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)操作方便、易于維護(hù)且訪問(wèn)數(shù)據(jù)靈活，但是隨著數(shù)據(jù)量的增加，其檢索、更新的效率會(huì)越來(lái)越低。所以在高并發(fā)低延遲要求復(fù)雜的場(chǎng)景，要給數(shù)據(jù)庫(kù)減負(fù)，減少其壓力。

給數(shù)據(jù)庫(kù)減負(fù)

1、緩存分布式，做多級(jí)緩存

讀請(qǐng)求時(shí)寫(xiě)緩存

寫(xiě)緩存時(shí)一級(jí)一級(jí)寫(xiě)，先寫(xiě)本地緩存，再寫(xiě)集中式緩存。具體些緩存的方法可以有很多種，但是需要注意幾項(xiàng)原則：

1. 不要復(fù)制粘貼，避免重復(fù)代碼

2. 切忌和業(yè)務(wù)耦合太緊，不利于后期維護(hù)

3. 開(kāi)發(fā)初期剛剛上線階段，為了排查問(wèn)題，常常會(huì)給緩存設(shè)置開(kāi)關(guān)，但是開(kāi)關(guān)設(shè)置多了則會(huì)同時(shí)升高系統(tǒng)的復(fù)雜度，需要結(jié)合一套統(tǒng)一配置管理系統(tǒng)，京東物流有一套叫做UCC，且聽(tīng)下回分解......

綜上所述，高耦合帶來(lái)的痛，彌補(bǔ)的代價(jià)是很大的，所以可以借鑒Spring cache來(lái)實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)也比較簡(jiǎn)單，使用時(shí)一個(gè)注解就搞定了。

寫(xiě)緩存失敗了怎么辦？應(yīng)該先寫(xiě)緩存還是數(shù)據(jù)庫(kù)呢？

既然是緩存的設(shè)計(jì)，那么策略一定是保證最終一致性，那么我們只需要采用異步消息來(lái)補(bǔ)償就好了。

大部分緩存應(yīng)用的場(chǎng)景是讀寫(xiě)比差異很大的，讀遠(yuǎn)大于寫(xiě)，在這種場(chǎng)景下，只需要以數(shù)據(jù)庫(kù)為主，先寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)，再寫(xiě)緩存就好了。

最后補(bǔ)充一點(diǎn)，數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)異常時(shí)，不要一股腦的catch RuntimeException，而是把具體關(guān)心的異常往外拋，然后進(jìn)行有針對(duì)性的異常處理。

關(guān)于其他性能方面

緩存設(shè)計(jì)都是占用越少越好，內(nèi)存資源昂貴以及太大不好維護(hù)都驅(qū)使我們這樣設(shè)計(jì)。所以要盡可能減少緩存不必要的數(shù)據(jù)，有的同學(xué)圖省事把整個(gè)對(duì)象序列化存儲(chǔ)。另外，序列化與反序列化也是消耗性能的。

2、vs各種緩存同步方案

緩存同步方案有很多種，在考慮一致性、數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)壓力、實(shí)時(shí)性等方面做權(quán)衡。總的來(lái)說(shuō)有以下幾種方式：

懶加載式

如上段提到的方式，讀時(shí)順便加載。為了更新緩存數(shù)據(jù)，需要過(guò)期緩存。

優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單直接

缺點(diǎn)：

• 會(huì)造成一次緩存不命中

• 這樣當(dāng)用戶并發(fā)很大時(shí)，恰好緩存中無(wú)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)承擔(dān)瞬時(shí)流量過(guò)大會(huì)造成風(fēng)險(xiǎn)。

懶加載式太簡(jiǎn)單了，沒(méi)有自動(dòng)加載，異步刷新等機(jī)制，為了彌補(bǔ)其缺陷，請(qǐng)參見(jiàn)接下來(lái)的兩種方法。

補(bǔ)充式

可以在緩存時(shí)，把過(guò)期時(shí)間等信息寫(xiě)到一個(gè)異步隊(duì)列里，后臺(tái)起個(gè)線程池定期掃描這個(gè)隊(duì)列，在快過(guò)期時(shí)主動(dòng)reload緩存，使得數(shù)據(jù)會(huì)一直保持在緩存中，如果緩存沒(méi)有也沒(méi)有必要去數(shù)據(jù)庫(kù)查詢了。常見(jiàn)的處理方式有使用binlog加工成消息供增量處理。

• 優(yōu)點(diǎn)：刷新緩存變?yōu)楫惒降娜蝿?wù)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力瞬間由于任務(wù)隊(duì)列的介入而降低了，削平并發(fā)的波峰。

• 缺點(diǎn)：消息一旦積壓會(huì)造成同步延遲，引入復(fù)雜度。

定時(shí)加載式

這就需要有個(gè)異步線程池定期把數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)刷到集中式緩存，如redis里。

• 優(yōu)點(diǎn)：保證所有數(shù)據(jù)最小時(shí)間差同步到緩存中，延遲很低。

• 缺點(diǎn)：如補(bǔ)充式，需要一個(gè)任務(wù)調(diào)度框架，復(fù)雜度提升，且要保證任務(wù)的順序。如果遞進(jìn)一步還想加載到本地緩存，就得本地應(yīng)用自己起線程抓取，方案維護(hù)成本高。可以考慮使用mq或者其他異步任務(wù)調(diào)度框架。

• ps：為了防止隊(duì)列過(guò)大調(diào)度出現(xiàn)問(wèn)題，處理完的數(shù)據(jù)要盡快結(jié)轉(zhuǎn)，且要對(duì)積壓數(shù)據(jù)以及寫(xiě)入情況做監(jiān)控。

3、防止緩存穿透

緩存穿透是指查詢的key壓根不存在，從而緩存查詢不到而查詢了數(shù)據(jù)庫(kù)。若是這樣的key恰好并發(fā)請(qǐng)求很大，那么就會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成不必要的壓力。怎么解決呢？

1. 把所有存在的key都存到另外一個(gè)存儲(chǔ)的Set集合里，查詢時(shí)可以先查詢key是否存在。

2. 干脆簡(jiǎn)單一些，給查詢不到的key也加一個(gè)標(biāo)識(shí)空值的Value，這樣就不會(huì)去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)了，比如場(chǎng)景為查詢省市區(qū)街道對(duì)應(yīng)的移動(dòng)營(yíng)業(yè)廳，若是某街道確實(shí)沒(méi)有移動(dòng)營(yíng)業(yè)廳，key規(guī)則不變，value可以設(shè)置為'0'等無(wú)意義的字符。當(dāng)然此種方案要保證緩存集群的高可用。

3. 這些Key可能不是永遠(yuǎn)不存在，所以需要根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)設(shè)置過(guò)期時(shí)間。

4、熱點(diǎn)緩存與緩存淘汰策略

有一些場(chǎng)景，需要只保持一部分的熱點(diǎn)緩存，不需要全量緩存，比如熱賣的商品信息，購(gòu)買(mǎi)某類商品的熱門(mén)商圈信息等等。

綜合來(lái)講，緩存過(guò)期的策略有以下三種：

FIFO（First In，F(xiàn)irst Out）

先進(jìn)先出，淘汰最早進(jìn)來(lái)的緩存數(shù)據(jù)，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的隊(duì)列。

以隊(duì)列為基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從隊(duì)首進(jìn)入新數(shù)據(jù)，從隊(duì)尾淘汰。

LRU（Least RecentlyUsed）

最近最少使用，淘汰最近不使用的緩存數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)最近被訪問(wèn)過(guò)，則不淘汰。

1. 和FIFO不同的是，需要對(duì)鏈表做基本模型，讀寫(xiě)的時(shí)間復(fù)雜度是O（1），寫(xiě)入新數(shù)據(jù)進(jìn)入頭部，鏈表滿了數(shù)據(jù)從尾部淘汰；

2. 最近時(shí)間被訪問(wèn)的數(shù)據(jù)移動(dòng)到頭部，實(shí)現(xiàn)算法有很多，如hashmap+雙向鏈表等等；

3. 問(wèn)題在于若是偶發(fā)性某些key被最近頻繁訪問(wèn)，而非常態(tài)，則數(shù)據(jù)受到污染。

LFU（Least Frequently used）

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(wèn)時(shí)間。

1. LFU中的每個(gè)數(shù)據(jù)塊都有一個(gè)引用計(jì)數(shù)，數(shù)據(jù)塊按照引用計(jì)數(shù)排序，若是恰好具有相同引用計(jì)數(shù)的數(shù)據(jù)塊則按照時(shí)間排序；

2. 因?yàn)樾录尤氲臄?shù)據(jù)訪問(wèn)次數(shù)為1，所以插入到隊(duì)列尾部；

3. 隊(duì)列中的數(shù)據(jù)被新訪問(wèn)后，引用計(jì)數(shù)增加，隊(duì)列重新排序；

4. 當(dāng)需要淘汰數(shù)據(jù)時(shí)，將已經(jīng)排序的列表最后的數(shù)據(jù)塊刪除；

5. 有很明顯問(wèn)題是若短時(shí)間內(nèi)被頻繁訪問(wèn)多次，比如訪問(wèn)異?；蛘哐h(huán)沒(méi)有控制住，而后很長(zhǎng)時(shí)間未使用，則此數(shù)據(jù)會(huì)因?yàn)轭l率高而被錯(cuò)誤的保留下來(lái)沒(méi)有被淘汰。尤其對(duì)于新來(lái)的數(shù)據(jù)，由于其起始的次數(shù)是1，所以即便被正常使用也會(huì)因?yàn)楸炔贿^(guò)老的數(shù)據(jù)而被淘汰。所以維基百科說(shuō)純粹的LFU算法不經(jīng)常單獨(dú)使用而是組合在其他策略中使用。

4、緩存使用的一些常見(jiàn)問(wèn)題 

Q：那么應(yīng)該選擇用本地緩存（local cache）還是集中式緩存（Cache cluster）呢?

A：首先看數(shù)據(jù)量，看緩存更新的成本，如果整體緩存數(shù)據(jù)量不是很大，而且變化的不頻繁，那么建議本地緩存。

Q：怎么批量更新一批緩存數(shù)據(jù)？

A：依次從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取，然后批量寫(xiě)入緩存，批量更新，設(shè)置版本過(guò)期key或者主動(dòng)刪除。

Q：如果不知道有哪些key怎么定期刪除？

A：拿redis來(lái)說(shuō)keys * 太損耗性能，不推薦?？梢灾付ㄒ粋€(gè)集合，把所有的key都存到這個(gè)集合里，然后對(duì)整個(gè)集合進(jìn)行刪除，這樣便能完全清理了。

Q：一個(gè)key包含的集合很大，redis無(wú)法做到內(nèi)存空間上的均勻Shard?

A：1、可以簡(jiǎn)單的設(shè)置key過(guò)期，這樣就要允許有緩存不命中的情況；2、給key設(shè)置版本，比如為兩天后的當(dāng)前時(shí)間，然后讀取緩存時(shí)用時(shí)間判斷一下是否需要重新加載緩存，作為版本過(guò)期的策略。