緩存乃是一個用于臨時存儲數據的所在。當用戶進行數據查詢時，第一步便是在緩存中探尋，倘若找到了，便直接加以運用；要是未找到，就需前往數據的初始位置尋覓。因而，緩存實質上屬于一種以空間換取時間的技術手段，借由數據在空間層面的重復，來加快數據的訪問速度。

不過，伴隨分布式以及云計算技術的不斷發展，數據存儲技術已然發生了天翻地覆般的變化。而且，不同的存儲技術在價格和性能方面均存在極大的差異。所以，在針對性能展開軟件設計的時候，如果我們未能做好多層級的緩存設計，不但有可能造成金錢的浪費，而且所獲取的性能收益或許也難以達到理想狀態。

緩存設計的通關之路

那么首先，我打算從兩個問題入手，引領您了解緩存設計應在何時開展，以及通過對不同數據類型特性的對比分析，和您共同探討怎樣才能做好緩存設計。

好，第一個問題：在互聯網應用服務中，運用緩存技術的目的難道僅僅是為了提升訪問速度嗎？實際上，我覺得并非所有的緩存都只是為了提速，因為在分布式系統里，緩存機制實則是系統級性能設計的一項重要權衡手段。例如，當某個數據庫的負載較高，接近系統瓶頸時，我們能夠運用緩存技術，將負荷分攤至其他數據庫中，在此，使用緩存的目的，主要是實現負載均衡，而非提升訪問速度。

第二個問題：一個大型系統中的數據種類繁多，那么是否需要為每種數據都規劃緩存機制呢？其實完全沒必要。在實際的業務場景中，系統所包含的業務數據極多，您不可能針對每種數據都去設計和實現緩存機制，一方面是投入的軟件成本過高，另一方面也很可能無法帶來較高的性能收益。所以，在開展緩存設計之前，您首先需要辨別出哪些數據訪問對性能的影響較大。那么我們應當如何去辨別哪些數據需要緩存機制呢？

不過接下來，在識別出需要運用緩存機制的數據之后，您或許會發現，這些數據種類之間的特性差異極大，如果采用同一種緩存設計，實際上很難讓軟件性能達到最佳狀態。所以在此，我為您總結了三種需要緩存機制的數據種類，分別是不變性數據、弱一致性數據、強一致性數據。了解這三種緩存數據種類的差異，以及對應的設計緩存機制的方法，您就掌握了緩存設計的核心要義。

好，下面我們就來具體了解下吧。

首先是不變性數據。不變性數據意味著數據永遠不會發生變化，或者在相當長的一段時間內不會發生變化，所以我們也能夠認定這部分數據是不變的。此類數據屬于可以優先考慮運用緩存技術的一種數據類型，在實際的業務場景中數量眾多。例如，Web 服務里的靜態網頁、靜態資源，或者數據庫表中列數據與 key 的映射關系、業務的啟動配置等等，這些都能夠被視為不變性數據。

而且，不變性數據還意味著實現分布式一致性會極為容易，我們能夠為這些數據任選數據存儲方式，也能夠任選存儲節點位置。故而，我們實現緩存機制的方式能夠十分靈活，也會相對簡單。比如在 Java 語言中，您可以直接使用內存 Caffeine，或者內置的結構體當作緩存均可。

另外這里需要您注意，當您針對不變性數據進行緩存設計時，其中的緩存失效機制可以采用永遠不失效，或者基于時間的失效方式。而在采用基于時間的失效方式時，您還需要依據具體的業務需求，在緩存容量和訪問速度之間做好設計實現方面的權衡。

弱一致性數據

第二種是弱一致性數據。它表示數據經常會發生變化，然而業務對于數據的一致性要求并不高，也就是說，不同用戶在同一時間點看到并非完全一致的數據，都是能夠被接受的。鑒于這類數據對一致性的要求相對較低，所以在設計緩存機制時，您只需達成最終一致性即可。這類數據在實際業務里也較為常見，例如業務的歷史分析數據、一些搜索查找返回的數據等，即便最近的部分數據未被記錄進去，影響也不大。

另外，快速辨別這類數據還有一個辦法，那便是使用從數據庫 Replica（復制）節點中讀取的數據，其中大部分都屬于這種類型的數據（很多數據庫 Replica 節點的數據由于數據同步存在時延，是不滿足強一致性要求的）。針對弱一致性的數據，我們通常采用的緩存失效機制是基于時間的失效方式，同時由于弱一致性的特點，您能夠較為靈活地選擇數據存儲技術，比如內存 Cache，或者是分布式數據庫 Cache。您甚至能夠基于負載均衡的調度，來設計多層級緩存機制。

強一致性數據

第三種緩存數據類型是強一致性數據。其指的是數據會頻繁發生變化，并且業務對數據庫的一致性要求極高，也就是說當數據產生變更后，其他用戶在系統內的任何地方，都應當看到的是更新后的數據。

那么，對于這種類型的數據，我通常不建議您使用緩存機制，因為這類數據運用緩存會較為復雜，并且極易引入新的問題。例如，用戶能夠直接提交和修改的各類數據內容，如果未同步修改緩存中的數據，就會引發數據不一致性的問題，導致較為嚴重的業務故障。

不過在某些特殊的業務場景中，比如，在個別數據訪問頻率極高的情況下，我們依舊需要通過設計緩存機制，來進一步提高性能。

因此針對這類強一致性數據，在設計緩存機制時，您需要尤其留意兩點：

這種數據的緩存必須采用修改同步的實現方式。也就是說，所有的數據修改都必須保證能夠同步修改緩存與數據庫中的數據。

精確識別特定業務流程中，能夠使用緩存獲取數據的時長。因為有些緩存數據（比如一次 REST 請求中，多個流程都需要使用的數據）只能夠在單次業務流程中使用，不能跨業務流程使用。

好了，以上便是三種典型的數據種類的緩存設計思路了。

這里您需要注意的是，使用緩存必定是以性能優化為目的，因此，您還需要運用評估模型來分析緩存是否達成了性能優化的目標。

那么具體是何種評估模型呢？我們來看一下這個性能評估模型的公式：AMAT = Thit + MR * MP。其中：AMAT（Average Memory Access Time），代表的是平均內存訪問時間；Thit，指的是命中緩存之后的數據訪問時間；MR，是訪問緩存的失效率；MP，是指緩存失效后，系統訪問緩存的時間與訪問原始數據請求的時間之和。

另外這里您可能會留意到，AMAT 與原始數據訪問之間的差值，代表的就是使用緩存所帶來的訪問速度的提升。而在一些緩存使用不當的場景下，增加的緩存機制很可能會造成數據訪問速度下降的情況。所以接下來，我就通過真實的緩存設計案例，來引領您理解如何正確地使用緩存，以此助力您更有效地提升系統性能。

緩存設計的典型使用場景

好，在開始介紹之前呢，我還想為您說明一下，在真實的業務里，緩存設計的場景實際上有很多，在這里我的目的主要是讓您明晰緩存設計的方法。

因此，我會從兩個較為典型的案例場景著手，引領您理解緩存的運用。

如何做好靜態頁面的緩存設計？

在 Web 應用服務中，一個重要的應用場景便是靜態頁面的緩存使用。這里所說的靜態頁面，指的是在一個網站內，所有用戶看到的都是相同的頁面，除非重新部署，否則通常不會發生變更，比如大部分公司官網的首頁封面等等。通常情況下，靜態頁面的訪問并發量是比較大的，如果您不運用緩存技術，不但會導致用戶響應時延較長，而且會給后端服務帶來極大的負載壓力。

那么針對靜態頁面，我們在使用緩存技術時，可以通過將靜態緩存放置在距離用戶較近的位置，來降低頁面數據在網絡上的傳輸時延。

現在，我們來看一個針對靜態頁面使用緩存設計的示意圖：

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如圖上所示，針對靜態網頁，首先您就能夠在軟件后端服務的實例中運用緩存技術，以此避免每次都要重新生成頁面信息。然后，由于靜態網頁屬于不變性數據，所以您可以使用內存或文件級緩存。

另外，針對訪問量極大的靜態頁面，為了更進一步減輕對后端服務的壓力，您還能夠將靜態頁面置于網關處，接著利用 OpenResty 等第三方框架增添緩存機制，以保存靜態頁面。

除此之外，在網頁中眾多的靜態頁面或靜態資源文件，還需要使用瀏覽器的緩存，來進一步提高性能。注意，這里我并非是建議您針對所有的靜態頁面，都需要設計三層的緩存機制，而是您要知曉，在軟件設計階段，通常就需要考慮如何進行靜態頁面的緩存設計了

后端服務如何設計數據庫的多級緩存機制？

還有一個典型的緩存場景是針對數據庫的緩存。現在的數據庫通常都是分布式存儲的，而且規模都比較大，在針對大規模數據進行查詢與分析計算時，都需要花費一定的時間周期。因此，我們可以先識別出這些計算結果中可以使用緩存機制的數據，然后就可以使用緩存來提升訪問速度了。下面是一張針對數據庫緩存機制的原理圖：

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從圖上能夠看到，內存級 Cache、分布式 Cache 均可充當數據計算分析結果的緩存。而且，不同級別的緩存訪問速度存在差異，內存級的 Cache 訪問速度能夠達到微秒級別，甚至更優；分布式 Cache 訪問速度通常小于毫秒級別；而對于原生數據庫的查詢與分析，通常大于毫秒級別。

因此，在具體規劃緩存機制的時候，您就需要依照前面我所介紹的緩存使用原理，辨別出數據類型，進而選擇并設計緩存實現機制。

另外，在通過緩存機制實現訪問速度優化的過程中，我們主要關注的是不同層級緩存所帶來的訪問速度提升，并且在此處，不同層級緩存也能夠存在于一個數據庫中。

比如，在我參與設計的一個性能優化項目里，其 Cache 策略便是，使用 MongoDB 中的另外一個 Collection（集合），作為緩存查詢分析，以此來優化性能。所以，您在進行緩存設計時，關注點應當置于不同的數據種類，以及不同層級緩存的性能評估模型上，而非僅僅關注數據庫。只有如此，您才能夠設計出更出色、更優良的性能緩存方案。