缓存层设计套路（一）
一、背景
對于傳統的后端業務場景（或者單機應用）中，訪問量以及對響應時間的要求均不高，通常只使用DB即可滿足要求。這種架構簡單，便于快速部署，很多網站發展初期均考慮使用這種架構。但是隨著訪問量的上升，以及對響應時間的要求提升，單DB無法再滿足要求。這時候通常會考慮DB拆分(sharding)、讀寫分離、甚至硬件升級(SSD)等以滿足新的業務需求。但是這種方式仍然會面臨很多問題，主要體現在：
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1、性能提升有限，很難達到數量級上的提升，尤其在互聯網業務場景下，隨著網站的發展，訪問量經常會面臨十倍、百倍的上漲。
2、成本高昂，為了承載N倍的訪問量，通常需要掛載更多的只讀庫，或者升級數據庫實例的規格。
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在計算機科學領域中有一句話：任何問題都可以通過增加一個間接的中間層來解決。本次的分享正是介紹解決以上問題的一個中間層——緩存層設計。
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二、前言
鑒于緩存層的設計異常的復雜，需要考慮的問題很多，諸如：更新策略，緩存穿透，緩存一致性，緩存并發，緩存雪崩等。
本次只涉及到緩存的更新策略部分。
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三、緩存層鳥瞰圖
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如上圖所示，為了解決數據庫性能瓶頸問題，對于讀多寫少的數據查詢，可以通過多架設一層緩存層來減少對DB的直接訪問。由于一般緩存中間件（redis、memcached）的key-value對都是常駐內存的，所以如果能直接命中緩存，一來可以極大的提高網站的響應速度，二來也可以大幅地減少直接對數據庫的操作。
緩存層的工作原理一般分為以下兩步：
1??? 當應用發起查詢請求時，可以先通過查詢緩存中的數據，如果命中緩存結果即可馬上響應請求。
2??? 如果沒有命中緩存，或者緩存已經失效了，則需要直接查詢數據庫，再次將結果緩存起來，如果響應請求，返回數據。
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四、緩存更新策略
有了以上基本了解，我們進入到本次分享的主題——緩存更新策略。
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首先思考一下，為什么會有緩存更新策略的問題，這個策略需要解決的又是什么問題？
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緩存層是解決數據庫性能的一個中間層，既然是中間層，那么引入緩存層當然不能影響以前正常的業務操作。這里就引出了一個問題，就是如何確保緩存層中的數據與數據庫中數據的一致性問題。緩存更新策略正是為了處理數據一致性的問題而誕生的。
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緩存更新的模式有四種:Cache aside，Read through，Write through，Write behind caching。
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1、?Cache aside（緩存預留）
這是最常用最常用的策略。其具體邏輯如下：
失效：應用程序先從cache取數據，沒有得到，則從數據庫中取數據，成功后，放到緩存中。
命中：應用程序從cache中取數據，取到后返回。
更新：先把數據存到數據庫中，成功后，再讓緩存失效。
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2、Read/Write Through （直接讀/寫）
Read Through 就是在查詢操作中更新緩存，也就是說，當緩存失效或過期的時候，Cache Aside是由調用方負責把數據加載入緩存，而Read Through則用緩存服務自己來加載，從而對應用方是透明的。
Write Through 和Read Through類似,不過是在更新數據時發生。當有數據更新的時候，如果沒有命中緩存，直接更新數據庫，然后返回。如果命中了緩存，則更新緩存，然后再由Cache自己更新數據庫(這是一個同步操作)。
我們可以看到，在上面的Cache Aside中，我們的應用代碼需要維護兩個數據存儲，一個是緩存(Cache) ，一個是數據庫(Repository)。所以，應用程序比較難維護。而Read/Write Through是把更新數據庫(Repository)的操作由緩存自己代理了，所以，對于應用層來說，就簡單很多了。可以理解為，應用認為后端就是一個單一的存儲，而存儲自己維護自己的Cache。
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/3、?Write Behind Caching（回寫）
在更新數據的時候，只更新緩存，不更新數據庫，而我們的緩存會異步地批量更新數據庫。這個設計的好處就是讓數據的I/O操作飛快無比(因為直接操作內存) ，因為異步，Write Behind Caching還可以合并對同一個數據的多次操作，所以性能的提高是相當可觀的。
Write Behind Caching實現邏輯比較復雜，因為他需要追蹤有哪數據是被更新了的，需要刷到持久層上。
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但是，其帶來的問題是，數據不是強一致性的，而且可能會丟失（Unix/Linux非正常關機會導致數據丟失，就是因為這個原因，因為Linux文件系統的Page Cache的算法使用的就是write back，類似于Write Behind Caching）。在軟件設計上，我們基本上不可能做出一個沒有缺陷的設計，就像算法設計中的時間換空間，空間換時間一個道理，有時候，強一致性和高性能，高可用和高性性是有沖突的。
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?o?思考
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思考如下場景：
1、用戶A將商品S的售價從50修改為100
2、同一時間用戶B在進行開單操作
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這種情況下如何確保用戶B在出售商品S的時候，售價是100呢？
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使用上述的緩存更新策略，是否能解決這個場景問題。
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還是不能的，比如，一個是讀操作，但是沒有命中緩存，然后就到數據庫中取數據，此時來了一個寫操作，寫完數據庫后，讓緩存失效，然后，之前的那個讀操作再把老的數據放進去，所以，會造成臟數據。
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但，這個案例理論上會出現，不過，實際上出現的概率可能非常低，因為這個條件需要發生在讀緩存時緩存失效，而且并發著有一個寫操作。而實際上數據庫的寫操作會比讀操作慢得多，而且還要鎖表，而讀操作必需在寫操作前進入數據庫操作，而又要晚于寫操作更新緩存，所有的這些條件都具備的概率基本并不大。
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所以，要么通過2PC或是Paxos協議保證一致性，要么就是拼命的降低并發時臟數據的概率，而Facebook使用了這個降低概率的這種方法，因為2PC太慢，而Paxos太復雜。當然，最好還是為緩存設置上過期時間。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的缓存层设计套路（一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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