前 言

經(jīng)過前面索引和sql的優(yōu)化后，現(xiàn)在查詢速度快的飛起，然后，我們繼續(xù)回歸到了日常需求的開發(fā)中。

3個(gè)月過后，訂單表的數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到5000萬(wàn)了，不過sql一次查詢的時(shí)間，基本穩(wěn)定在300ms以下。

但是某個(gè)周一，leader剛開完周會(huì)就直接來(lái)找你了，直接說(shuō)：“哎呀，周會(huì)上DBA找我了，說(shuō)咱們訂單組的sql偶爾會(huì)超過2s，DBA現(xiàn)在要求優(yōu)化，平均時(shí)間要優(yōu)化到300ms以下，不過，優(yōu)化前你要先查下，為什么sql的查詢時(shí)間會(huì)偶爾突增。”

問題排查

然后我們就接下了這個(gè)任務(wù)，接著，我們就根據(jù)DBA給的慢sql，去查這條sql的相關(guān)日志，然后結(jié)合著監(jiān)控，最后發(fā)現(xiàn)這條sql平常一直很穩(wěn)定，但是在高峰期的時(shí)候，這條sql偶爾花費(fèi)的時(shí)間會(huì)超過2s。

此時(shí)，我們又查看了一下訂單數(shù)據(jù)庫(kù)所在物理機(jī)的資源占用情況，發(fā)現(xiàn)高峰期時(shí)，這臺(tái)物理機(jī)的資源占用非常高，CPU和內(nèi)存占用率都很高，這下基本就確定原因了。

說(shuō)白了，就是一到高峰期，大量請(qǐng)求跑到MySQL這查詢數(shù)據(jù)，此時(shí)就會(huì)有大量請(qǐng)求密集請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫(kù)，然后就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)所在機(jī)器的CPU和內(nèi)存占用率都飆升，最終就會(huì)導(dǎo)致MySQL查詢效率極速降低。

leader了解情況后說(shuō)：“其實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢慢，不一定就是MySQL數(shù)據(jù)量大導(dǎo)致的，比如當(dāng)前這個(gè)情況，明顯是大量請(qǐng)求密集請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫(kù)，造成數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載變大，從而大大降低了數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢效率，這個(gè)時(shí)候，其實(shí)我們就需要在MySQL的前邊，加上一層緩存，來(lái)進(jìn)行流量削峰，以保證MySQL能穩(wěn)定的完成查詢”

經(jīng)過leader一點(diǎn)撥，我們恍然大悟，原來(lái)是這樣，說(shuō)白了，這個(gè)時(shí)候我們可以加一些緩存，來(lái)為MySQL進(jìn)行流量削峰，添加了緩存后的運(yùn)行流程，大概是這樣的：

就是說(shuō)，按照標(biāo)準(zhǔn)的請(qǐng)求流程，用戶的請(qǐng)求是會(huì)打到數(shù)據(jù)庫(kù)上的，但是加了緩存之后就不是這種流程了。這個(gè)時(shí)候請(qǐng)求可以直接從緩存中獲取到數(shù)據(jù)并返回，此時(shí)就會(huì)減少后續(xù)流程的處理，比如查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的操作，這樣就有效降低了數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載。

說(shuō)白了，就是使用緩存來(lái)承接大多數(shù)的查詢請(qǐng)求，達(dá)到流量削峰的效果，從而降低數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載，以保證MySQL能穩(wěn)定高效的完成查詢，這樣MySQL在高峰期查詢時(shí)間突增的問題就可以完美解決了。

雖然緩存非常好用，但是使用緩存的過程中，我們要關(guān)注緩沖的命中率，命中率=返回正確結(jié)果數(shù)/請(qǐng)求緩存次數(shù)，命中率是衡量緩存有效性的重要指標(biāo)，命中率越高，說(shuō)明緩存的使用率越高。

除了要關(guān)注緩存命中率，我們還要了解緩存的清空策略，比如 先進(jìn)先出策略FIFO(first in first out)、最少使用策略LFU(less frequently used) 和最近最少使用策略LRU(least recently used)。

如何提高緩存命中率

剛才我們也說(shuō)了，命中率是衡量緩存有效性的重要指標(biāo)，那么怎么才能提高緩存命中率呢？

其實(shí)要想提高緩存命中率，需要考慮的點(diǎn)有很多，大概有以下幾點(diǎn)：

1.選擇合適的業(yè)務(wù)場(chǎng)景

首先，緩存適合讀多寫少的場(chǎng)景，最好還是高頻訪問的場(chǎng)景，因?yàn)樵L問頻率越高，命中率也就越高。

2.合理設(shè)置緩存容量

緩存容量如果太小的話，會(huì)觸發(fā)Redis的內(nèi)存淘汰機(jī)制，這樣就會(huì)導(dǎo)致一些緩存key被刪除，就會(huì)降低緩存命中率，所以，合理設(shè)置緩存容量是非常有必要的。

3.控制好緩存粒度

緩存的粒度越小，緩存命中率越高，因?yàn)閱蝹€(gè)key的數(shù)據(jù)單位越小的話，這個(gè)緩存就越不容易發(fā)生更改。

4.靈活設(shè)置緩存key的過期時(shí)間

這里說(shuō)的是，要盡量避免緩存同時(shí)過期，如果緩存同時(shí)過期的話，假如此時(shí)有多個(gè)查詢請(qǐng)求，那么這些請(qǐng)求就都會(huì)打到數(shù)據(jù)庫(kù)上去。這種情況叫做緩存擊穿，這會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力很大。

5.避免緩存穿透

先來(lái)了解下緩存命中率，比如當(dāng)請(qǐng)求過來(lái)查詢一條數(shù)據(jù)時(shí)，如果在緩存中沒有查到這條數(shù)據(jù)，此時(shí)，我們可以說(shuō)沒有命中緩存，如果大量查詢請(qǐng)求在緩存中都很少能查到數(shù)據(jù)，我們就可以說(shuō)緩存命中率很低。

當(dāng)緩存命中率很低時(shí)，因?yàn)樵诰彺嬷胁椴坏綌?shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候請(qǐng)求就會(huì)打到數(shù)據(jù)中，去數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)庫(kù)中依然沒有查到數(shù)據(jù)，說(shuō)明這個(gè)請(qǐng)求已經(jīng)穿透緩存了。

一旦緩存穿透了，當(dāng)海量的請(qǐng)求涌來(lái)時(shí)，如果一直命中不了緩存，海量的請(qǐng)求就會(huì)轉(zhuǎn)而涌向數(shù)據(jù)庫(kù)，而數(shù)據(jù)庫(kù)處理請(qǐng)求的能力是有限的，此時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)可能因?yàn)檎?qǐng)求量暴增壓力過大而宕機(jī)，數(shù)據(jù)庫(kù)一旦宕機(jī)，就很有可能演化成緩存雪崩，導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)大面積的陷入癱瘓，這是非常恐怖的。

所以，我們需要提前做好兜底方案，以此來(lái)避免緩存穿透的發(fā)生，比如當(dāng)一個(gè)查詢請(qǐng)求過來(lái)時(shí)，如果緩存中沒有查詢到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)中也還是沒有查詢到數(shù)據(jù)，此時(shí)，我們可以在緩存中，給這個(gè)查詢請(qǐng)求設(shè)置一個(gè)空對(duì)象，然后請(qǐng)求拿著這個(gè)空對(duì)象返回。

同樣的查詢請(qǐng)求下一次再過來(lái)時(shí)，直接就可以在緩存中命中這個(gè)空對(duì)象了，請(qǐng)求就不需要涌向數(shù)據(jù)庫(kù)了，這樣就算海量請(qǐng)求涌來(lái)時(shí)，也可以做到緩存命中率很高，緩存穿透的問題也就解決了。

6.做好緩存預(yù)熱

一般來(lái)說(shuō)，第一次查詢的請(qǐng)求都會(huì)打到數(shù)據(jù)庫(kù)上去，所以，我們可以提前將數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)加載到緩存中，也就是緩存預(yù)熱，這樣的話第一次查詢請(qǐng)求也可以直接走緩存了。

以上幾點(diǎn)都做好的話，那么緩存命中率自然就提高了，好了，接下來(lái)廢話也不多說(shuō)了，我們一起來(lái)搞一把緩存實(shí)戰(zhàn)，來(lái)切身感受下加了緩存后的查詢效果。

緩存實(shí)戰(zhàn)

場(chǎng)景介紹：歷史訂單查詢

由于已完成的訂單狀態(tài)不會(huì)再發(fā)生變化，因此再進(jìn)行歷史訂單查詢時(shí)會(huì)將查詢結(jié)果緩存進(jìn)redis，并設(shè)置失效時(shí)間為一小時(shí)，因此在緩存失效前，用戶再次查詢歷史訂單時(shí)則會(huì)直接請(qǐng)求redis，減小數(shù)據(jù)庫(kù)壓力

未添加緩存的查詢時(shí)間

Redis優(yōu)化思路

查詢歷史訂單時(shí)會(huì)先查詢r(jià)edis中是否有緩存，如有則直接返回redis中數(shù)據(jù)，如無(wú)則會(huì)查詢MySQL，然后將查詢數(shù)據(jù)返回，同時(shí)將查詢結(jié)果設(shè)置到緩存中，以便下一次查詢可以走緩存。

緩存Key的生成規(guī)則

用戶id+頁(yè)碼+頁(yè)數(shù)生成redis Key

緩存核心代碼

緩存優(yōu)化后的效果

加緩存后可以看到第二次請(qǐng)求時(shí)走了redis緩存查詢，效率有了極大的提升。

然后，你加了緩存之后，發(fā)現(xiàn)效果確實(shí)不錯(cuò)，大量請(qǐng)求打到了緩存上，數(shù)據(jù)庫(kù)的資源占用率也維持在一個(gè)合理的范圍，sql查詢時(shí)間也都穩(wěn)定在了300ms以下。