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緩存是什么 為什么需要緩存

倩倩 ? 來源:未知 ? 作者:科技有點牛 ? 2019-09-28 02:48 ? 次閱讀

背景

緩存是軟件開發中一個非常有用的概念,數據庫緩存更是在項目中必然會遇到的場景。而緩存一致性的保證,更是在面試中被反復問到,這里進行一下總結,針對不同的要求,選擇恰到好處的一致性方案。

緩存是什么 為什么需要緩存

緩存是什么

存儲的速度是有區別的。緩存就是把低速存儲的結果,臨時保存在高速存儲的技術。

如圖所示,金字塔更上面的存儲,可以作為下面存儲的緩存。我們本次的討論,主要針對數據庫緩存場景,將以redis作為mysql的緩存為案例來進行。

為什么需要緩存

存儲如mysql通常支持完整的ACID特性,因為可靠性,持久性等因素,性能普遍不高,高并發的查詢會給mysql帶來壓力,造成數據庫系統的不穩定。同時也容易產生延遲。根據局部性原理,80%請求會落到20%的熱點數據上,在讀多寫少場景,增加一層緩存非常有助提升系統吞吐量和健壯性。

存在問題

存儲的數據隨著時間可能會發生變化,而緩存中的數據就會不一致。具體能容忍的不一致時間,需要具體業務具體分析,但是通常的業務,都需要做到最終一致。

redis作為mysql緩存

通常的開發模式中,都會使用mysql作為存儲,而redis作為緩存,加速和保護mysql。但是,當mysql數據更新之后,redis怎么保持同步呢。

強一致性同步成本太高,如果追求強一致,那么沒必要用緩存了,直接用mysql即可。通??紤]的,都是最終一致性。

解決方案

方案一

通過key的過期時間,mysql更新時,redis不更新。 這種方式實現簡單,但不一致的時間會很長。如果讀請求非常頻繁,且過期時間比較長,則會產生很多長期的臟數據。

優點:

開發成本低,易于實現;

管理成本低,出問題的概率會比較小。

不足:

完全依賴過期時間,時間太短容易緩存頻繁失效,太長容易有長時間更新延遲

方案二

在方案一的基礎上擴展,通過key的過期時間兜底,并且,在更新mysql時,同時更新redis。

優點:

相對方案一,更新延遲更小。

不足:

如果更新mysql成功,更新redis卻失敗,就退化到了方案一;

在高并發場景,業務server需要和mysql,redis同時進行連接。這樣是損耗雙倍的連接資源,容易造成連接數過多的問題。

方案三

針對方案二的同步寫redis進行優化,增加消息隊列,將redis更新操作交給kafka,由消息隊列保證可靠性,再搭建一個消費服務,來異步更新redis。

優點:

消息隊列可以用一個句柄,很多消息隊列客戶端還支持本地緩存發送,有效解決了方案二連接數過多的問題;

使用消息隊列,實現了邏輯上的解耦;

消息隊列本身具有可靠性,通過手動提交等手段,可以至少一次消費到redis。

不足:

依舊解決不了時序性問題,如果多臺業務服務器分別處理針對同一行數據的兩條請求,舉個栗子,a = 1; a = 5;,如果mysql中是第一條先執行,而進入kafka的順序是第二條先執行,那么數據就會產生不一致。

引入了消息隊列,同時要增加服務消費消息,成本較高。

方案四

通過訂閱binlog來更新redis,把我們搭建的消費服務,作為mysql的一個slave,訂閱binlog,解析出更新內容,再更新到redis。

優點:

在mysql壓力不大情況下,延遲較低;

和業務完全解耦;

解決了時序性問題。

缺點:

要單獨搭建一個同步服務,并且引入binlog同步機制,成本較大。

總結

方案選型

首先確認產品上對延遲性的要求,如果要求極高,且數據有可能變化,別用緩存。

通常來說,方案1就夠了,筆者咨詢過4,5個團隊,基本都是用方案1,因為能用緩存方案,通常是讀多寫少場景,同時業務上對延遲具有一定的包容性。方案1沒有開發成本,其實比較實用。

如果想增加更新時的即時性,就選擇方案2,不過沒必要做重試保證之類的。

方案3,方案4針對于對延時要求比較高業務,一個是推模式,一個是拉模式,而方案4具備更強的可靠性,既然都愿意花功夫做處理消息的邏輯,不如一步到位,用方案4。

結論

一般情況,方案1夠用。若延時要求高,直接選擇方案4。如果是面試場景,從簡單講到復雜,面試官會一步一步追問,咱們就一點點推導,賓主盡歡。

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