缓存更新策略

随着移动互联网的野蛮疯长，各种互联网技术层出不穷，但是不管各种技术框架如何滋长，永远无法绕过的一个坎，那就是数据库性能。

之前讨论过一个问题，计算机为了在性能上有一个倍数式的增长，引入了缓存设计，同时也间接引入了并发问题。抛开让人闻风丧胆的并发问题，缓存的引入，本质的问题是磁盘虽然硬件成本低，但是性能低效，而缓存则相反，成本高，但是性能极好，所以在二者权衡之下，选择折中的方案，两者相结合得最大性价比。系统架构同样也面临着性能问题，响应问题。

数据库性能瓶颈

为什么说数据库性能是瓶颈呢？

因为请求可以分发到不同的tomcat上，tomcat可以瞬间部署N份实例出来，数据库你能怎么处理？实际开发过程中，我们常常会讨论一个问题：Mysql连接数配置？Mysql连接数池化？

可见，连接数是一种非常稀缺的资源！

主从同步，读写分离

那么怎么提升连接数，更好的利用这些资源？根据大多数互联网业务都具备读多写少的特性，提出了读写分离，主从配置的技术方案。通过主从同步技术分离出大量的只读库，读写分离技术将大量的读请求分摊到其他从库上，主库只做写操作，这样子勉强可以解决小问题，但是一个主库就可以抗住所有的写吗？业务上来了，一个主库的写根本无法解决问题，这算得上是治标不治本的办法！

分库分表

根据业务特性做分库，将多个库分成不同的数据库，将一个大表的数据分摊到多个表中。从此，分布式事务常伴吾身……

分布式数据库

分布式数据库技术算的上是互联网公司的一大福音，虽然技术难度较大，但是至少是一个很好的解决办法。它又做了什么？它将数据分摊到多个库上。从单库的数据迁移到分布式数据库上，个中艰难，不足为外人道，网上各种酷炫解决办法，但是很多时候却受限于业务，受限于人手……

数据库的性能瓶颈就是不断将数据分摊出去，分摊到不同的库，分摊到不同的表上……可以访问数据库的性能还是不足以让人激动，聪明的架构师们很快就想到在中间层加入一层缓存！

架构演变.png

这个缓存层给我们带来了什么作用？

由于redis的容量一般都只有几个G(那些大土豪请忽略)，如此宝贵的缓存当然是放最合适的数据！行业上有个说法是：冷热数据分离，可以考虑把热数据放置在redis中。当用户发起请求时，优先访问redis缓存层，由于缓存访问速度高效的特性，响应速度更好，体验更好，且多数请求不会直接流到数据层。

任何事都是有必有弊的，缓存亦是一个道理。

计算机加入高速缓存层后，出现了并发问题，系统架构中加入缓存后，同样出现了比如：缓存更新问题，缓存穿透，缓存雪崩，缓存一致性等等的一系列问题。缓存的数据会失效，所以需要一个更新策略，来保证缓存中的数据与数据库中的数据一致。

缓存更新策略

今天先了解一些缓存更新策略，以及为什么会有这种一种策略，是为了解决什么样的问题，每种策略有何优缺点？

更新缓存的设计模式有四种：Cache aside, Read through, Write through, Write behind caching

Cache aside

• 失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
• 命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。
• 更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。

从正常的业务逻辑在跑的时候，应该是不会有问题的，但是某些特殊的情况下可能会出现问题。如下图：

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从上图大概可以非常清晰明了的看清楚问题出在哪里，这种并发情况下是有可能出现某个key在某段时间内的数据时不一致的，这个问题一般有两种处理方式。

• 加锁。锁，意味着要去解决并发问题，那么也就意味着并发的处理会被串行的处理，性能自然会略低。
• 对key加上过期时间，把控好这个过期时间，不过业务上本身是具备容忍这个时间内的数据不一致的问题方可。
• 降低出现这个问题的概率

Read/Write Through Pattern

从设计上看，Cache aside这个模式的缺点在于需要程序去维护两个不同的存储设备，（比如一个MySQL，一个Redis），硬编码的成本较大，而且容易出现编码失误，更好的方式是，提供特殊服务专门维护，将其与业务隔离开。

• Read Through
  Read Through 是在查询操作中更新缓存，也就是说，当缓存失效的时候（过期或LRU换出），Cache Aside是由调用方负责把数据加载入缓存，而Read Through则用缓存服务自己来加载，从而对应用方是透明的。

• Write Through
  Write Through 在更新数据时发生。当有数据更新的时候，如果没有命中缓存，直接更新数据库，然后返回。如果命中了缓存，则更新缓存，然后再由Cache自己更新数据库（这是一个同步操作）

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Write Behind Caching Pattern

俗称write back，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。这个设计的好处就是让数据的I/O操作飞快无比，因为异步（比如消息队列），write back还可以合并对同一个数据的多次操作，所以性能的提高是相当可观的。

但是这个设计的最大致命问题在于数据的不强一致性，极可能造成数据的丢失。假如使用redis作为缓存数据库，最致命的问题在于redis并不能保证绝对不丢失数据，也就是redis的持久化能力（两种持久化都无法保证数据绝对丢失）不足，redis一旦挂了，可能造成数据丢失且无法恢复。

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总结

任何的架构都不是没有缺陷的，任何的技术都不是完美的。只有合适的技术选型，没有绝对完美的技术方案，架构师往往需要从业务上去做抉择，从技术团队资源上去做抉择，任何一种抉择都有一定的合理性，也都需要去填一些坑。前文提到“为什么会有这种一种策略，是为了解决什么样的问题，每种策略有何优缺点？”，当了解完三种缓存更新策略之后，是否可以明白它们出现的意义，它们要解决的业务场景，以及它们技术难点？除了三种多年来总结出来的最佳实践，是否可以根据业务指定其他更合适的业务场景？

掌握一门技术，不是要去画地为牢，而是通过它让自己的技术视野更加广阔，做到举一反三，这样你才会在在技术的道路上继续砥砺前行，然后继续穷下去……

引入缓存设计过程中，除了缓存更新的问题，还会面临很多问题，后续继续学习探索。