緩存能夠有效地加速應(yīng)用的讀寫(xiě)速度，同時(shí)也可以降低后端負(fù)載，對(duì)日常應(yīng)用的開(kāi)發(fā)至關(guān)重要。下面會(huì)介紹緩存使用技巧和設(shè)計(jì)方案，包含如下內(nèi)容：緩存的收益和成本分析、緩存更新策略的選擇和使用場(chǎng)景、緩存粒度控制方法、穿透問(wèn)題優(yōu)化、無(wú)底洞問(wèn)題優(yōu)化、雪崩問(wèn)題優(yōu)化、熱點(diǎn)key重建優(yōu)化。 1）緩存的收益和成本分析 下圖左側(cè)為客戶端直接調(diào)用存儲(chǔ)層的架構(gòu)，右側(cè)為比較典型的緩存層+存儲(chǔ)層架構(gòu)。
下面分析一下緩存加入后帶來(lái)的收益和成本。
收益：
①加速讀寫(xiě)：因?yàn)榫彺嫱ǔ６际侨珒?nèi)存的，而存儲(chǔ)層通常讀寫(xiě)性能不夠強(qiáng)悍（例如MySQL），通過(guò)緩存的使用可以有效地加速讀寫(xiě)，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。
②降低后端負(fù)載：幫助后端減少訪問(wèn)量和復(fù)雜計(jì)算（例如很復(fù)雜的SQL語(yǔ)句），在很大程度降低了后端的負(fù)載。
成本：
①數(shù)據(jù)不一致性：緩存層和存儲(chǔ)層的數(shù)據(jù)存在著一定時(shí)間窗口的不一致性，時(shí)間窗口跟更新策略有關(guān)。
②代碼維護(hù)成本：加入緩存后，需要同時(shí)處理緩存層和存儲(chǔ)層的邏輯，增大了開(kāi)發(fā)者維護(hù)代碼的成本。
③運(yùn)維成本：以Redis Cluster為例，加入后無(wú)形中增加了運(yùn)維成本。
緩存的使用場(chǎng)景基本包含如下兩種：
①開(kāi)銷大的復(fù)雜計(jì)算：以MySQL為例子，一些復(fù)雜的操作或者計(jì)算（例如大量聯(lián)表操作、一些分組計(jì)算），如果不加緩存，不但無(wú)法滿足高并發(fā)量，同時(shí)也會(huì)給MySQL帶來(lái)巨大的負(fù)擔(dān)。
②加速請(qǐng)求響應(yīng)：即使查詢單條后端數(shù)據(jù)足夠快（例如select*from table where id=），那么依然可以使用緩存，以Redis為例子，每秒可以完成數(shù)萬(wàn)次讀寫(xiě)，并且提供的批量操作可以優(yōu)化整個(gè)IO鏈的響應(yīng)時(shí)間。
2）緩存更新策略 緩存中的數(shù)據(jù)會(huì)和數(shù)據(jù)源中的真實(shí)數(shù)據(jù)有一段時(shí)間窗口的不一致，需要利用某些策略進(jìn)行更新，下面會(huì)介紹幾種主要的緩存更新策略。 ①LRU/LFU/FIFO算法剔除 ：剔除算法通常用于緩存使用量超過(guò)了預(yù)設(shè)的最大值時(shí)候，如何對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除。例如Redis使用maxmemory-policy這個(gè)配置作為內(nèi)存最大值后對(duì)于數(shù)據(jù)的剔除策略。②超時(shí)剔除 ：通過(guò)給緩存數(shù)據(jù)設(shè)置過(guò)期時(shí)間，讓其在過(guò)期時(shí)間后自動(dòng)刪除，例如Redis提供的expire命令。如果業(yè)務(wù)可以容忍一段時(shí)間內(nèi)，緩存層數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)不一致，那么可以為其設(shè)置過(guò)期時(shí)間。在數(shù)據(jù)過(guò)期后，再?gòu)恼鎸?shí)數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，重新放到緩存并設(shè)置過(guò)期時(shí)間。例如一個(gè)視頻的描述信息，可以容忍幾分鐘內(nèi)數(shù)據(jù)不一致，但是涉及交易方面的業(yè)務(wù)，后果可想而知。③主動(dòng)更新 ：應(yīng)用方對(duì)于數(shù)據(jù)的一致性要求高，需要在真實(shí)數(shù)據(jù)更新后，立即更新緩存數(shù)據(jù)。例如可以利用消息系統(tǒng)或者其他方式通知緩存更新。
有兩個(gè)建議：
①低一致性業(yè)務(wù)建議配置最大內(nèi)存和淘汰策略的方式使用。
②高一致性業(yè)務(wù)可以結(jié)合使用超時(shí)剔除和主動(dòng)更新，這樣即使主動(dòng)更新出了問(wèn)題，也能保證數(shù)據(jù)過(guò)期時(shí)間后刪除臟數(shù)據(jù)。
3）緩存粒度控制 緩存粒度問(wèn)題是一個(gè)容易被忽視的問(wèn)題，如果使用不當(dāng)，可能會(huì)造成很多無(wú)用空間的浪費(fèi)，網(wǎng)絡(luò)帶寬的浪費(fèi)，代碼通用性較差等情況，需要綜合數(shù)據(jù)通用性、空間占用比、代碼維護(hù)性三點(diǎn)進(jìn)行取舍。 緩存比較常用的選型，緩存層選用Redis，存儲(chǔ)層選用MySQL。
4）穿透優(yōu)化 緩存穿透是指查詢一個(gè)根本不存在的數(shù)據(jù)，緩存層和存儲(chǔ)層都不會(huì)命中，通常出于容錯(cuò)的考慮，如果從存儲(chǔ)層查不到數(shù)據(jù)則不寫(xiě)入緩存層。 通常可以在程序中分別統(tǒng)計(jì)總調(diào)用數(shù)、緩存層命中數(shù)、存儲(chǔ)層命中數(shù)，如果發(fā)現(xiàn)大量存儲(chǔ)層空命中，可能就是出現(xiàn)了緩存穿透問(wèn)題。造成緩存穿透的基本原因有兩個(gè)。第一，自身業(yè)務(wù)代碼或者數(shù)據(jù)出現(xiàn)問(wèn)題，第二，一些惡意攻擊、爬蟲(chóng)等造成大量空命中。下面我們來(lái)看一下如何解決緩存穿透問(wèn)題。 ①緩存空對(duì)象 ：如圖下所示，當(dāng)?shù)?步存儲(chǔ)層不命中后，仍然將空對(duì)象保留到緩存層中，之后再訪問(wèn)這個(gè)數(shù)據(jù)將會(huì)從緩存中獲取，這樣就保護(hù)了后端數(shù)據(jù)源。緩存空對(duì)象會(huì)有兩個(gè)問(wèn)題：第一，空值做了緩存，意味著緩存層中存了更多的鍵，需要更多的內(nèi)存空間（如果是攻擊，問(wèn)題更嚴(yán)重），比較有效的方法是針對(duì)這類數(shù)據(jù)設(shè)置一個(gè)較短的過(guò)期時(shí)間，讓其自動(dòng)剔除。第二，緩存層和存儲(chǔ)層的數(shù)據(jù)會(huì)有一段時(shí)間窗口的不一致，可能會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)有一定影響。例如過(guò)期時(shí)間設(shè)置為5分鐘，如果此時(shí)存儲(chǔ)層添加了這個(gè)數(shù)據(jù)，那此段時(shí)間就會(huì)出現(xiàn)緩存層和存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)的不一致，此時(shí)可以利用消息系統(tǒng)或者其他方式清除掉緩存層中的空對(duì)象。另外搜索公眾號(hào)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師回復(fù)關(guān)鍵字"2T”獲取一份驚喜禮包。 ②布隆過(guò)濾器攔截
如下圖所示，在訪問(wèn)緩存層和存儲(chǔ)層之前，將存在的key用布隆過(guò)濾器提前保存起來(lái)，做第一層攔截。例如：一個(gè)推薦系統(tǒng)有4億個(gè)用戶id，每個(gè)小時(shí)算法工程師會(huì)根據(jù)每個(gè)用戶之前歷史行為計(jì)算出推薦數(shù)據(jù)放到存儲(chǔ)層中，但是最新的用戶由于沒(méi)有歷史行為，就會(huì)發(fā)生緩存穿透的行為，為此可以將所有推薦數(shù)據(jù)的用戶做成布隆過(guò)濾器。如果布隆過(guò)濾器認(rèn)為該用戶id不存在，那么就不會(huì)訪問(wèn)存儲(chǔ)層，在一定程度保護(hù)了存儲(chǔ)層。
緩存空對(duì)象和布隆過(guò)濾器方案對(duì)比
另：布隆過(guò)濾器簡(jiǎn)單說(shuō)明： 如果想判斷一個(gè)元素是不是在一個(gè)集合里，一般想到的是將集合中所有元素保存起來(lái)，然后通過(guò)比較確定。鏈表、樹(shù)、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是這種思路。但是隨著集合中元素的增加，我們需要的存儲(chǔ)空間越來(lái)越大。同時(shí)檢索速度也越來(lái)越慢。 Bloom Filter 是一種空間效率很高的隨機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Bloom filter 可以看做是對(duì) bit-map 的擴(kuò)展, 它的原理是： 當(dāng)一個(gè)元素被加入集合時(shí)，通過(guò) K 個(gè) Hash 函數(shù)將這個(gè)元素映射成一個(gè)位陣列（Bit array）中的 K 個(gè)點(diǎn)，把它們置為 1。檢索時(shí)，我們只要看看這些點(diǎn)是不是都是 1 就（大約）知道集合中有沒(méi)有它了： 如果這些點(diǎn)有任何一個(gè) 0，則被檢索元素一定不在；如果都是 1，則被檢索元素很可能在。 5）無(wú)底洞優(yōu)化 為了滿足業(yè)務(wù)需要可能會(huì)添加大量新的緩存節(jié)點(diǎn)，但是發(fā)現(xiàn)性能不但沒(méi)有好轉(zhuǎn)反而下降了。用一句通俗的話解釋就是，更多的節(jié)點(diǎn)不代表更高的性能，所謂“無(wú)底洞”就是說(shuō)投入越多不一定產(chǎn)出越多。但是分布式又是不可以避免的，因?yàn)樵L問(wèn)量和數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，一個(gè)節(jié)點(diǎn)根本抗不住，所以如何高效地在分布式緩存中批量操作是一個(gè)難點(diǎn)。 無(wú)底洞問(wèn)題分析：
①客戶端一次批量操作會(huì)涉及多次網(wǎng)絡(luò)操作，也就意味著批量操作會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)的增多，耗時(shí)會(huì)不斷增大。
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②網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)變多，對(duì)節(jié)點(diǎn)的性能也有一定影響。
如何在分布式條件下優(yōu)化批量操作？我們來(lái)看一下常見(jiàn)的IO優(yōu)化思路：
這里我們假設(shè)命令、客戶端連接已經(jīng)為最優(yōu)，重點(diǎn)討論減少網(wǎng)絡(luò)操作次數(shù)。下面我們將結(jié)合Redis Cluster的一些特性對(duì)四種分布式的批量操作方式進(jìn)行說(shuō)明。 ①串行命令 ：由于n個(gè)key是比較均勻地分布在Redis Cluster的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上，因此無(wú)法使用mget命令一次性獲取，所以通常來(lái)講要獲取n個(gè)key的值，最簡(jiǎn)單的方法就是逐次執(zhí)行n個(gè)get命令，這種操作時(shí)間復(fù)雜度較高，它的操作時(shí)間=n次網(wǎng)絡(luò)時(shí)間+n次命令時(shí)間，網(wǎng)絡(luò)次數(shù)是n。很顯然這種方案不是最優(yōu)的，但是實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較簡(jiǎn)單。②串行IO ：Redis Cluster使用CRC16算法計(jì)算出散列值，再取對(duì)16383的余數(shù)就可以算出slot值，同時(shí)Smart客戶端會(huì)保存slot和節(jié)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，有了這兩個(gè)數(shù)據(jù)就可以將屬于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)的key進(jìn)行歸檔，得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的key子列表，之后對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行mget或者Pipeline操作，它的操作時(shí)間=node次網(wǎng)絡(luò)時(shí)間+n次命令時(shí)間，網(wǎng)絡(luò)次數(shù)是node的個(gè)數(shù)，整個(gè)過(guò)程如下圖所示，很明顯這種方案比第一種要好很多，但是如果節(jié)點(diǎn)數(shù)太多，還是有一定的性能問(wèn)題。
③并行IO ：此方案是將方案2中的最后一步改為多線程執(zhí)行，網(wǎng)絡(luò)次數(shù)雖然還是節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，但由于使用多線程網(wǎng)絡(luò)時(shí)間變?yōu)?/span>O（1） ，這種方案會(huì)增加編程的復(fù)雜度。
④hash_tag實(shí)現(xiàn) ：Redis Cluster的hash_tag功能，它可以將多個(gè)key強(qiáng)制分配到一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，它的操作時(shí)間=1次網(wǎng)絡(luò)時(shí)間+n次命令時(shí)間。
6）雪崩優(yōu)化 緩存雪崩：由于緩存層承載著大量請(qǐng)求，有效地保護(hù)了存儲(chǔ)層，但是如果緩存層由于某些原因不能提供服務(wù)，于是所有的請(qǐng)求都會(huì)達(dá)到存儲(chǔ)層，存儲(chǔ)層的調(diào)用量會(huì)暴增，造成存儲(chǔ)層也會(huì)級(jí)聯(lián)宕機(jī)的情況。 預(yù)防和解決緩存雪崩問(wèn)題，可以從以下三個(gè)方面進(jìn)行著手： ①保證緩存層服務(wù)高可用性 。如果緩存層設(shè)計(jì)成高可用的，即使個(gè)別節(jié)點(diǎn)、個(gè)別機(jī)器、甚至是機(jī)房宕掉，依然可以提供服務(wù)，例如前面介紹過(guò)的Redis Sentinel和Redis Cluster都實(shí)現(xiàn)了高可用。②依賴隔離組件為后端限流并降級(jí) 。在實(shí)際項(xiàng)目中，我們需要對(duì)重要的資源（例如Redis、MySQL、HBase、外部接口）都進(jìn)行隔離，讓每種資源都單獨(dú)運(yùn)行在自己的線程池中，即使個(gè)別資源出現(xiàn)了問(wèn)題，對(duì)其他服務(wù)沒(méi)有影響。但是線程池如何管理，比如如何關(guān)閉資源池、開(kāi)啟資源池、資源池閥值管理，這些做起來(lái)還是相當(dāng)復(fù)雜的。③提前演練 。在項(xiàng)目上線前，演練緩存層宕掉后，應(yīng)用以及后端的負(fù)載情況以及可能出現(xiàn)的問(wèn)題，在此基礎(chǔ)上做一些預(yù)案設(shè)定。7）熱點(diǎn)key重建優(yōu)化 開(kāi)發(fā)人員使用“緩存+過(guò)期時(shí)間”的策略既可以加速數(shù)據(jù)讀寫(xiě)，又保證數(shù)據(jù)的定期更新，這種模式基本能夠滿足絕大部分需求。但是有兩個(gè)問(wèn)題如果同時(shí)出現(xiàn)，可能就會(huì)對(duì)應(yīng)用造成致命的危害： 重建緩存不能在短時(shí)間完成，可能是一個(gè)復(fù)雜計(jì)算，例如復(fù)雜的SQL、多次IO、多個(gè)依賴等。在緩存失效的瞬間，有大量線程來(lái)重建緩存，造成后端負(fù)載加大，甚至可能會(huì)讓?xiě)?yīng)用崩潰。 要解決這個(gè)問(wèn)題也不是很復(fù)雜，但是不能為了解決這個(gè)問(wèn)題給系統(tǒng)帶來(lái)更多的麻煩，所以需要制定如下目標(biāo)： ①互斥鎖 ：此方法只允許一個(gè)線程重建緩存，其他線程等待重建緩存的線程執(zhí)行完，重新從緩存獲取數(shù)據(jù)即可，整個(gè)過(guò)程如圖所示。
下面代碼使用Redis的setnx命令實(shí)現(xiàn)上述功能：
1）從Redis獲取數(shù)據(jù)，如果值不為空，則直接返回值；否則執(zhí)行下面的2.1）和2.2）步驟。 2.1）如果set（nx和ex）結(jié)果為true，說(shuō)明此時(shí)沒(méi)有其他線程重建緩存，那么當(dāng)前線程執(zhí)行緩存構(gòu)建邏輯。 2.2）如果set（nx和ex）結(jié)果為false，說(shuō)明此時(shí)已經(jīng)有其他線程正在執(zhí)行構(gòu)建緩存的工作，那么當(dāng)前線程將休息指定時(shí)間（例如這里是50毫秒，取決于構(gòu)建緩存的速度）后，重新執(zhí)行函數(shù)，直到獲取到數(shù)據(jù)。 ②永遠(yuǎn)不過(guò)期
“永遠(yuǎn)不過(guò)期”包含兩層意思： 從緩存層面來(lái)看，確實(shí)沒(méi)有設(shè)置過(guò)期時(shí)間，所以不會(huì)出現(xiàn)熱點(diǎn)key過(guò)期后產(chǎn)生的問(wèn)題，也就是“物理”不過(guò)期。 從功能層面來(lái)看，為每個(gè)value設(shè)置一個(gè)邏輯過(guò)期時(shí)間，當(dāng)發(fā)現(xiàn)超過(guò)邏輯過(guò)期時(shí)間后，會(huì)使用單獨(dú)的線程去構(gòu)建緩存。 從實(shí)戰(zhàn)看，此方法有效杜絕了熱點(diǎn)key產(chǎn)生的問(wèn)題，但唯一不足的就是重構(gòu)緩存期間，會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況，這取決于應(yīng)用方是否容忍這種不一致。
兩種熱點(diǎn)key的解決方法
