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進(jìn)程緩存和緩存服務(wù),如何抉擇?

開(kāi)發(fā) 后端
我們所說(shuō)的緩存分為進(jìn)程內(nèi)部緩存(系統(tǒng)內(nèi)部緩存)和 緩存服務(wù)(如redis/memcache)。計(jì)算機(jī)服務(wù)從原來(lái)的單體結(jié)構(gòu),到多實(shí)例,到現(xiàn)在流行的微服務(wù),緩存服務(wù)變得原來(lái)越流行了。

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概述

我們所說(shuō)的緩存分為進(jìn)程內(nèi)部緩存(系統(tǒng)內(nèi)部緩存)和緩存服務(wù)(如redis/memcache)。

計(jì)算機(jī)服務(wù)從原來(lái)的單體結(jié)構(gòu),到多實(shí)例,到現(xiàn)在流行的微服務(wù),緩存服務(wù)變得原來(lái)越流行了。

進(jìn)程緩存

先說(shuō)說(shuō)進(jìn)程緩存,它將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在站點(diǎn)、服務(wù)的進(jìn)程內(nèi)。在Web的發(fā)展歷史上,這樣的方式備受歡迎。比如早期常用的.Net的 System.Web.Caching.

這種實(shí)現(xiàn)載體很簡(jiǎn)單,比如一個(gè)帶鎖的HasTable,或者一個(gè)List對(duì)象。使用簡(jiǎn)單便捷,能存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、html頁(yè)面片段、文件,甚至任何對(duì)象。

在單體結(jié)構(gòu)的Web模式下,進(jìn)程內(nèi)緩存被開(kāi)發(fā)到極致,大概流程如下圖:

與原先沒(méi)有緩存相比,進(jìn)程內(nèi)緩存的好處是,數(shù)據(jù)讀取不再直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù),先判斷緩存中是否存在,如果存在,則直接讀取,不存在則再去數(shù)據(jù)庫(kù)中取,同時(shí)寫(xiě)入緩存。

這樣避免了每次的請(qǐng)求都走數(shù)據(jù)庫(kù),減少網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷和數(shù)據(jù)請(qǐng)求次數(shù),提高了數(shù)據(jù)獲取效率,基本等同在內(nèi)存中執(zhí)行。

緩存的目的是為了冷熱數(shù)據(jù)的隔離,對(duì)于頻繁被修改的數(shù)據(jù),緩存的意義不是很大,比如微信用戶的實(shí)時(shí)步數(shù)。比較有價(jià)值的是那些不被頻繁修改且數(shù)據(jù)量較大的內(nèi)容,比如系統(tǒng)字典、配置數(shù)據(jù)。

判斷是否需要?jiǎng)?chuàng)建緩存需要一定的依據(jù),以下是我的團(tuán)隊(duì)的策略,不一定適用,可以參考:

緩存的必要性:數(shù)據(jù)的變更是否過(guò)于頻繁,過(guò)于頻繁則可能導(dǎo)致緩存不斷重建,反而降低效率。評(píng)估方式:緩存的過(guò)期時(shí)間內(nèi)沒(méi)被主動(dòng)更新的量值應(yīng)該超過(guò)60%。

假設(shè)緩存時(shí)間:3600s

假設(shè)同一種類型緩存數(shù)據(jù)基數(shù):6000個(gè)

6000 * 60% = 3600 的數(shù)據(jù)在一個(gè)小時(shí)內(nèi)事務(wù)未更新,這樣的緩存價(jià)值更大。

進(jìn)程緩存的問(wèn)題

在互聯(lián)網(wǎng)大潮下,隨著用戶量的激增,原來(lái)單體結(jié)構(gòu)逐漸的向Web服務(wù)集群發(fā)展,在多實(shí)例目標(biāo)下,進(jìn)程緩存的弊端越來(lái)越明顯。

比如緩存無(wú)法統(tǒng)一的問(wèn)題。

如果站點(diǎn)和服務(wù)中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)訪問(wèn)統(tǒng)一的緩存服務(wù)(比如redis 或者 memerche),數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ),數(shù)據(jù)的一致性就比較容易保障。

但如果是進(jìn)程緩存,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在站點(diǎn)和服務(wù)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi),每個(gè)節(jié)點(diǎn)一個(gè)緩存,存儲(chǔ)多份,一致性就比較難保障。

如上圖,但是有個(gè)問(wèn)題,Cache1、Cache1、Cache3一致性難以保障,如果想保持緩存的一致性時(shí),該怎么辦呢?

一般有以下幾種方法:

1、單一服務(wù)節(jié)點(diǎn)通知其他服務(wù)節(jié)點(diǎn),如果我們只是Web Service1 在執(zhí)行業(yè)務(wù)操作的時(shí)候修改數(shù)據(jù)庫(kù),更新緩存,同時(shí)通知其他Web Service服務(wù),其他Web Service 接收到信息的時(shí)候,進(jìn)行緩存更新。

2、 啟動(dòng)MQ通知其他節(jié)點(diǎn):如下圖,可以通過(guò)MQ通知其他節(jié)點(diǎn)。寫(xiě)請(qǐng)求發(fā)生在server1,在修改完自己緩存數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)之后,給MQ生產(chǎn)數(shù)據(jù)變化通知,server2和server1訂閱MQ消息,當(dāng)消費(fèi)到MQ信息的時(shí)候,也修改緩存數(shù)據(jù)。

3、有一種簡(jiǎn)單的方式,也可以解耦與Web Server的關(guān)系,就是直接放棄了“實(shí)時(shí)一致性”,啟動(dòng)一個(gè)獨(dú)立的進(jìn)程服務(wù),定時(shí)從后端拉取最新的數(shù)據(jù),更新內(nèi)存緩存。

上述的幾種方法為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性,增加了一定的開(kāi)銷,一方面緩存數(shù)據(jù)同步過(guò)程中會(huì)有出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn);另一方面實(shí)際上違背了緩存的原則:冷熱數(shù)據(jù)隔絕,有效的利用冷數(shù)據(jù),減輕數(shù)據(jù)庫(kù)壓力,提升效率。如果緩存被頻繁修改或者同步,那緩存的價(jià)值就不大了。

補(bǔ)充:1、2 兩種方式,實(shí)例越多,緩存冗余越多,各緩存節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)同步的原子性越難保證,一致性也就越難保證。

第3種方式:采用定時(shí)拉取本身已經(jīng)放棄了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)一致性。

所以我們?cè)谝韵逻@幾種情況下拋棄進(jìn)程緩存,選用緩存服務(wù):

1、Web集群下,包含多個(gè)實(shí)例,并且不允許業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的不一致性(我相信大部分業(yè)務(wù)不允許)

2、進(jìn)程內(nèi)緩存數(shù)據(jù)量較大,緩存內(nèi)存空間不足,影響Web性能,可以考慮走緩存服務(wù)(緩存服務(wù)如redis,一般獨(dú)立服務(wù)甚至集群配置,支持超大量級(jí))。

3、評(píng)估value大小、緩存內(nèi)存空間、峰值QPS、過(guò)期時(shí)間、緩存命中率、讀寫(xiě)更新策略、key值分布路由策略、過(guò)期策略以及數(shù)據(jù)一致性方案,根據(jù)實(shí)際需要判斷是否走緩存服務(wù)。

緩存服務(wù)

在互聯(lián)網(wǎng)分層架構(gòu)中,最常用的kv結(jié)構(gòu)的緩存是redis。他有如下特點(diǎn):

1、它支持復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

value是字符串、哈希,列表,集合,有序集合這類復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。支持各種場(chǎng)景,如客戶訂單信息列表,用戶消息,帖子評(píng)論等。

2、支持持久化

首先,redis的所有數(shù)據(jù)都是保存在內(nèi)存中,然后不定期的通過(guò)異步方式保存到磁盤(pán)上(這稱為“半持久化模式”);

也可以把每一次數(shù)據(jù)變化都寫(xiě)入到一個(gè)append only file(aof)里面(這稱為“全持久化模式”,效率會(huì)低一點(diǎn))。

但是我們盡量不要把redis當(dāng)作數(shù)據(jù)庫(kù)用,如果真的需要持久化數(shù)據(jù),建議可以走M(jìn)ySQL:

2.1、redis的定期快照不能保證數(shù)據(jù)不丟失

2.2、redis的AOF會(huì)降低效率,并且不能支持太大的數(shù)據(jù)量

3、具備高可用特性

Redis天然支持集群功能,可以實(shí)現(xiàn)主動(dòng)復(fù)制,讀寫(xiě)分離。官方也提供了sentinel集群管理工具,能夠?qū)崿F(xiàn)主從服務(wù)監(jiān)控,故障自動(dòng)轉(zhuǎn)移。

4、存儲(chǔ)的內(nèi)容比較大

String類型:一個(gè)String類型的value最大可以存儲(chǔ)512M,List、Set、Hash類型:list的元素個(gè)數(shù)最多為2^32-1個(gè),也就是4294967295個(gè)。

5、 支持事務(wù)

操作都是原子性,對(duì)數(shù)據(jù)的更改要么全部執(zhí)行,要么全部不執(zhí)行。避免業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的不一致性。

緩存使用注意

1、Web服務(wù) 單體模式轉(zhuǎn)為多實(shí)例之后,我們將進(jìn)程緩存升級(jí)為緩存服務(wù)(redis),清清理了所有的緩存使用,都改成了對(duì)接redis。但是有一些地方漏掉,因?yàn)槲覀冇?個(gè)實(shí)例,所以漏掉的那幾個(gè)地方,一旦修改某個(gè)數(shù)據(jù)之后,一會(huì)兒是新值,一會(huì)兒舊值,很神奇。

2、謹(jǐn)防緩存擊穿、雪崩的產(chǎn)生,這個(gè)我們有慘痛的教訓(xùn),后續(xù)來(lái)一篇專門分析下。

 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: Java技術(shù)棧
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