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不用緩存服務,還能怎么緩存數據?

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除了常見的redis/memcache等進程外緩存服務,還能怎么緩存數據?緩存還有一種常見的玩法,進程內緩存。

除了常見的redis/memcache等進程外緩存服務,還能怎么緩存數據?

緩存還有一種常見的玩法,進程內緩存。

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什么是進程內緩存?

將一些數據緩存在站點,或者服務的進程內,這就是進程內緩存。

進程內緩存的實現載體,最簡單的,可以是一個帶鎖的Map。又或者,可以使用第三方庫,例如leveldb。

進程內緩存能存儲啥?

redis/memcache等進程外緩存服務能存什么,進程內緩存就能存什么。

如上圖,可以存儲json數據,可以存儲html頁面,可以存儲對象。

進程內緩存有什么好處?

與沒有緩存相比,進程內緩存的好處是,數據讀取不再需要訪問后端,例如數據庫。

如上圖,整個訪問流程要經過1,2,3,4四個步驟。

如果引入進程內緩存,

如上圖,整個訪問流程只要經過1,2兩個步驟。

 

與進程外緩存相比(例如redis/memcache),進程內緩存省去了網絡開銷,所以一來節省了內網帶寬,二來響應時延會更低。

進程內緩存有什么缺點?

統一緩存服務雖然多一次網絡交互,但仍是統一存儲。

如上圖,站點和服務中的多個節點訪問統一的緩存服務,數據統一存儲,容易保證數據的一致性。

而進程內緩存,如上圖,如果數據緩存在站點和服務的多個節點內,數據存了多份,一致性比較難保障。

如何保證進程內緩存的數據一致性?

保障進程內緩存一致性,有幾種方案。

第一種方案,可以通過單節點通知其他節點。如上圖:寫請求發生在server1,在修改完自己內存數據與數據庫中的數據之后,可以主動通知其他server節點,也修改內存的數據。

這種方案的缺點是:同一功能的一個集群的多個節點,相互耦合在一起,特別是節點較多時,網狀連接關系極其復雜。

第二種方案,可以通過MQ通知其他節點。如上圖,寫請求發生在server1,在修改完自己內存數據與數據庫中的數據之后,給MQ發布數據變化通知,其他server節點訂閱MQ消息,也修改內存數據。

這種方案雖然解除了節點之間的耦合,但引入了MQ,使得系統更加復雜。

前兩種方案,節點數量越多,數據冗余份數越多,數據同時更新的原子性越難保證,一致性也就越難保證。

第三種方案,為了避免耦合,降低復雜性,干脆放棄了“實時一致性”,每個節點啟動一個timer,定時從后端拉取最新的數據,更新內存緩存。在有節點更新后端數據,而其他節點通過timer更新數據之間,會讀到臟數據。

為什么不能頻繁使用進程內緩存?

分層架構設計,有一條準則:站點層、服務層要做到無數據無狀態,這樣才能任意的加節點水平擴展,數據和狀態盡量存儲到后端的數據存儲服務,例如數據庫服務或者緩存服務。

可以看到,站點與服務的進程內緩存,實際上違背了分層架構設計的無狀態準則,故一般不推薦使用。

什么時候可以使用進程內緩存?

以下情況,可以考慮使用進程內緩存。

情況一,只讀數據,可以考慮在進程啟動時加載到內存。

畫外音:此時也可以把數據加載到redis / memcache,進程外緩存服務也能解決這類問題。

情況二,極其高并發的,如果透傳后端壓力極大的場景,可以考慮使用進程內緩存。例如,秒殺業務,并發量極高,需要站點層擋住流量,可以使用內存緩存。

情況三,一定程度上允許數據不一致業務。例如,有一些計數場景,運營場景,頁面對數據一致性要求較低,可以考慮使用進程內頁面緩存。

末了,再次強調,進程內緩存的適用場景并不如redis/memcache廣泛,不要為了炫技而使用。

更多的時候,還是老老實實使用redis/mc吧。

畫外音:額,介紹技術,不希望把大家帶偏了。

【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創稿件,轉載請聯系原作者】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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