前言

Hello，everybody，我是asong，今天我依然聊一聊緩存，不過(guò)今天我們聊的不是面試了，我們一起來(lái)看一看我們?cè)谙到y(tǒng)中緩存更新的設(shè)計(jì)，因自己經(jīng)驗(yàn)有限，所以這些緩存設(shè)計(jì)來(lái)源于網(wǎng)上，我只是在這里總結(jié)一下，有什么不對(duì)的歡迎指出。

緩存預(yù)熱 To solve 緩存冷啟動(dòng)

什么是緩存預(yù)熱呢？我們都知道平常在跑步前都要熱身，可以預(yù)防肌肉拉傷等一系例的好處。所以緩存預(yù)熱具有同樣的道理，我們的新系統(tǒng)上線后，我們可以將相關(guān)的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)。這樣可以避免在用戶請(qǐng)求的時(shí)候，先去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，然后再將數(shù)據(jù)緩存的問(wèn)題。用戶可以直接查詢事先已被預(yù)熱的緩存數(shù)據(jù)。其實(shí)緩存預(yù)熱是為了解決緩存冷啟動(dòng)問(wèn)題，我們新系統(tǒng)上線后，redis集群?jiǎn)?dòng)后，沒(méi)有任何的緩存數(shù)據(jù)，這就是redis的冷啟動(dòng)。

如上圖所示，如果不進(jìn)行預(yù)熱，那么Redis初識(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)為空，系統(tǒng)上線初期，對(duì)于高并發(fā)的流量，都會(huì)訪問(wèn)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成流量的壓力。

如何解決

現(xiàn)在我們已經(jīng)知道會(huì)有緩存預(yù)熱這個(gè)問(wèn)題，那么就要想一下對(duì)策咯?？梢苑治龀鲆韵聝牲c(diǎn)：

• 需要統(tǒng)計(jì)訪問(wèn)頻度較高的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)
• 使用LRU數(shù)據(jù)刪除策略，構(gòu)建數(shù)據(jù)留存隊(duì)列

所以我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)如下方案：

• 首先，通過(guò) nginx + lua 的方式，把訪問(wèn)流量數(shù)據(jù)上報(bào)到 Kafka，也可以是其它的 mq 隊(duì)列。
• 然后使用實(shí)時(shí)計(jì)算框架(如 storm 、spark streaming、flume)從 kafka 中消費(fèi)訪問(wèn)流量數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)計(jì)算出訪問(wèn)頻率高的數(shù)據(jù)，這里統(tǒng)計(jì)出來(lái)的可能只會(huì)有編號(hào)信息，如商品編號(hào)或博客編號(hào)等。
• 最后，根據(jù)編號(hào)從 mysql 數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢出具體的信息，寫(xiě)入 redis，開(kāi)始提供服務(wù)。

緩存更新的幾種設(shè)計(jì)

1. 先刪除緩存，在更新數(shù)據(jù)庫(kù)

雖然這是一種錯(cuò)誤方法，但是這種設(shè)計(jì)也是屬于緩存更新的一種方法，所以大家還是要知道為什么不可以這么做。還是那句話：知其所以然嘛。

這種方法就是在更新數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，先刪除緩存，然后在更新數(shù)據(jù)庫(kù)，而后續(xù)的操作會(huì)把數(shù)據(jù)在裝載到緩存中，這種邏輯在并發(fā)時(shí)就會(huì)先臟數(shù)據(jù)，看如下圖：

我們解釋一下上圖的操作，兩個(gè)并發(fā)操作，一個(gè)是更新操作，另一個(gè)是查詢操作，更新操作刪除緩存后，查詢操作沒(méi)有命中緩存，先把老數(shù)據(jù)讀出來(lái)后放到緩存中，然后更新操作更新了數(shù)據(jù)庫(kù)。于是，在緩存中的數(shù)據(jù)還是老的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致緩存中的數(shù)據(jù)是臟的，而且還一直這樣臟下去了。所以這個(gè)設(shè)計(jì)是錯(cuò)誤的，不建議使用。

2. Cache aside

這是我們最常用的一種設(shè)計(jì)模式，其邏輯如下：

• 查詢：程序先從cache中獲取數(shù)據(jù)，有數(shù)據(jù)直接返回，沒(méi)有得到，則去數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)據(jù)，成功后更新到緩存中。
• 更新：先把數(shù)據(jù)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，成功后，再讓緩存失效。

這種設(shè)計(jì)正好能解決上文出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)的問(wèn)題。我們來(lái)理一下，一個(gè)是查詢操作，一個(gè)是更新操作的并發(fā)，沒(méi)有了刪除cache數(shù)據(jù)的操作了，而是先更新了數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，此時(shí)，緩存依舊有效，所以，并發(fā)的查詢操作拿的是沒(méi)有更新的數(shù)據(jù)，但是，更新操作馬上讓緩存的失效了，后續(xù)的查詢操作再把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中拉出來(lái)。而不會(huì)像文章開(kāi)頭的那個(gè)邏輯產(chǎn)生的問(wèn)題，后續(xù)的查詢操作一直都在取老的數(shù)據(jù)。

那么是不是這種設(shè)計(jì)就不會(huì)存在并發(fā)問(wèn)題了呢？不是的，比如，一個(gè)是讀操作，但是沒(méi)有命中緩存，然后就到數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)據(jù)，此時(shí)來(lái)了一個(gè)寫(xiě)操作，寫(xiě)完數(shù)據(jù)庫(kù)后，讓緩存失效，然后，之前的那個(gè)讀操作再把老的數(shù)據(jù)放進(jìn)去，所以，會(huì)造成臟數(shù)據(jù)。但，這個(gè)case理論上會(huì)出現(xiàn)，不過(guò)，實(shí)際上出現(xiàn)的概率可能非常低，因?yàn)檫@個(gè)條件需要發(fā)生在讀緩存時(shí)緩存失效，而且并發(fā)著有一個(gè)寫(xiě)操作。而實(shí)際上數(shù)據(jù)庫(kù)的寫(xiě)操作會(huì)比讀操作慢得多，而且還要鎖表，而讀操作必需在寫(xiě)操作前進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)操作，而又要晚于寫(xiě)操作更新緩存，所有的這些條件都具備的概率基本并不大。

我們可以為緩存設(shè)置上過(guò)期時(shí)間，這樣可以有效解決這個(gè)問(wèn)題。

3. Read/Write Through

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)。

流程如下：

• Read Through

Read Through 套路就是在查詢操作中更新緩存，也就是說(shuō)，當(dāng)緩存失效的時(shí)候（過(guò)期或LRU換出），Cache Aside是由調(diào)用方負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)加載入緩存，而Read Through則用緩存服務(wù)自己來(lái)加載，從而對(duì)應(yīng)用方是透明的。

• Write Through

Write Through 套路和Read Through相仿，不過(guò)是在更新數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)生。當(dāng)有數(shù)據(jù)更新的時(shí)候，如果沒(méi)有命中緩存，直接更新數(shù)據(jù)庫(kù)，然后返回。如果命中了緩存，則更新緩存，然后再由Cache自己更新數(shù)據(jù)庫(kù)（這是一個(gè)同步操作）

這個(gè)模式的特點(diǎn)就是出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)的概率就比較低，但是就強(qiáng)依賴緩存了，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。

4. Write Behind Caching

Write Behind Caching又叫做Write Back，就是在更新數(shù)據(jù)的時(shí)候，只更新緩存，不更新數(shù)據(jù)庫(kù)，而緩存會(huì)異步地批量更新數(shù)據(jù)庫(kù)。這個(gè)設(shè)計(jì)的好處是讓數(shù)據(jù)的I/O操作可以很快，異步的操作還可以合并對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)的多次操作，性能上是非?？捎^的。

但是，其帶來(lái)的問(wèn)題是，數(shù)據(jù)不是強(qiáng)一致性的，而且可能會(huì)丟失。在軟件設(shè)計(jì)上，我們基本上不可能做出一個(gè)沒(méi)有缺陷的設(shè)計(jì)，就像算法設(shè)計(jì)中的時(shí)間換空間，空間換時(shí)間一個(gè)道理，有時(shí)候，強(qiáng)一致性和高性能，高可用和高性性是有沖突的。軟件設(shè)計(jì)從來(lái)都是取舍Trade-Off。另外，Write Back實(shí)現(xiàn)邏輯比較復(fù)雜，因?yàn)樗枰猼rack有哪數(shù)據(jù)是被更新了的，需要刷到持久層上。操作系統(tǒng)的write back會(huì)在僅當(dāng)這個(gè)cache需要失效的時(shí)候，才會(huì)被真正持久起來(lái)，比如，內(nèi)存不夠了，或是進(jìn)程退出了等情況，這又叫l(wèi)azy write。

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。

總結(jié)

上面講的這幾種緩存更新設(shè)計(jì)，都是一些前人使用的總結(jié)，這些設(shè)計(jì)也不是完美的，這個(gè)世界上沒(méi)有完美的設(shè)計(jì)，所以我們的設(shè)計(jì)多多少少會(huì)有問(wèn)題，比如我們沒(méi)有考慮緩存（Cache）和持久層（Repository）的整體事務(wù)的問(wèn)題。比如，更新Cache成功，更新數(shù)據(jù)庫(kù)失敗了怎么嗎？或是反過(guò)來(lái)。關(guān)于這個(gè)事，如果你需要強(qiáng)一致性，就要好好考慮怎么解決這個(gè)問(wèn)題。在軟件開(kāi)發(fā)或設(shè)計(jì)中，我非常建議在之前先去參考一下已有的設(shè)計(jì)和思路， 看看相應(yīng)的guideline，best practice或design pattern，吃透了已有的這些東西，再?zèng)Q定是否要重新發(fā)明輪子 。千萬(wàn)不要似是而非地，想當(dāng)然的做軟件設(shè)計(jì)。