缓存误用

缓存，是互联网分层架构中，非常重要的一个部分，通常用它来降低数据库压力，提升系统整体性能，缩短访问时间。

有架构师说“缓存是万金油，哪里有问题，加个缓存，就能优化”，缓存的滥用，可能会导致一些错误用法。

缓存，你真的用对了么？

误用一：把缓存作为服务与服务之间传递数据的媒介

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如上图：
服务1和服务2约定好key和value，通过缓存传递数据
服务1将数据写入缓存，服务2从缓存读取数据，达到两个服务通信的目的

该方案存在的问题是：
1、数据管道，数据通知场景，MQ更加适合
（1）MQ是互联网常见的逻辑解耦，物理解耦组件，支持1对1，1对多各种模式，非常成熟的数据通道，而cache反而会将service-A/B/C/D耦合在一起，大家要彼此协同约定key的格式，ip地址等
（2）MQ能够支持push，而cache只能拉取，不实时，有时延
（3）MQ天然支持集群，支持高可用，而cache未必
（4）MQ能支持数据落地，cache具备将数据存在内存里，具有“易失”性，当然，有些cache支持落地，但互联网技术选型的原则是，让专业的软件干专业的事情：nginx做反向代理，db做固化，cache做缓存，mq做通道

2、多个服务关联同一个缓存实例，会导致服务耦合
（1）大家要彼此协同约定key的格式，ip地址等，耦合
（2）约定好同一个key，可能会产生数据覆盖，导致数据不一致
（3）不同服务业务模式，数据量，并发量不一样，会因为一个cache相互影响，例如service-A数据量大，占用了cache的绝大部分内存，会导致service-B的热数据全部被挤出cache，导致cache失效；又例如service-A并发量高，占用了cache的绝大部分连接，会导致service-B拿不到cache的连接，从而服务异常

误用二：使用缓存未考虑雪崩

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常规的缓存玩法，如上图：
服务先读缓存，缓存命中则返回
缓存不命中，再读数据库

什么时候会产生雪崩？
答：如果缓存挂掉，所有的请求会压到数据库，如果未提前做容量预估，可能会把数据库压垮（在缓存恢复之前，数据库可能一直都起不来），导致系统整体不可服务。

如何应对潜在的雪崩？
答：提前做容量预估，如果缓存挂掉，数据库仍能扛住，才能执行上述方案。

否则，就要进一步设计。

常见方案一：高可用缓存

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如上图：使用高可用缓存集群，一个缓存实例挂掉后，能够自动做故障转移。

常见方案二：缓存水平切分

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如上图：使用缓存水平切分（推荐使用一致性哈希算法进行切分），一个缓存实例挂掉后，不至于所有的流量都压到数据库上。

误用三：调用方缓存数据

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如上图：
服务提供方缓存，向调用方屏蔽数据获取的复杂性（这个没问题）
服务调用方，也缓存一份数据，先读自己的缓存，再决定是否调用服务（这个有问题）

该方案存在的问题是：
1、调用方需要关注数据获取的复杂性（耦合问题）
2、更严重的，服务修改db里的数据，淘汰了服务cache之后，难以通知调用方淘汰其cache里的数据，从而导致数据不一致（带入一致性问题）
3、有人说，服务可以通过MQ通知调用方淘汰数据，额，难道下游的服务要依赖上游的调用方，分层架构设计不是这么玩的（反向依赖问题）

误用四：多服务共用缓存实例

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如上图：服务A和服务B共用一个缓存实例（不是通过这个缓存实例交互数据）

该方案存在的问题是：

1、可能导致key冲突，彼此冲掉对方的数据
画外音：可能需要服务A和服务B提前约定好了key，以确保不冲突，常见的约定方式是使用namespace:key的方式来做key。

2、不同服务对应的数据量，吞吐量不一样，共用一个实例容易导致一个服务把另一个服务的热数据挤出去

3、共用一个实例，会导致服务之间的耦合，与微服务架构的“数据库，缓存私有”的设计原则是相悖的

建议的玩法是

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如上图：各个服务私有化自己的数据存储，对上游屏蔽底层的复杂性。

总结
1、服务与服务之间不要通过缓存传递数据

2、如果缓存挂掉，可能导致雪崩，此时要做高可用缓存，或者水平切分

3、调用方不宜再单独使用缓存存储服务底层的数据，容易出现数据不一致，以及反向依赖

4、不同服务，缓存实例要做垂直拆分

缓存，究竟是淘汰，还是修改？

KV缓存都缓存了一些什么数据？
答：
（1）朴素类型的数据，例如：int
（2）序列化后的对象，例如：User实体，本质是binary
（3）文本数据，例如：json或者html
（4）...

淘汰缓存中的这些数据，修改缓存中的这些数据，有什么差别？
答：
（1）淘汰某个key，操作简单，直接将key置为无效，但下一次该key的访问会cache miss
（2）修改某个key的内容，逻辑相对复杂，但下一次该key的访问仍会cache hit

可以看到，差异仅仅在于一次cache miss。

缓存中的value数据一般是怎么修改的？
答：
（1）朴素类型的数据，直接set修改后的值即可
（2）序列化后的对象：一般需要先get数据，反序列化成对象，修改其中的成员，再序列化为binary，再set数据
（3）json或者html数据：一般也需要先get文本，parse成dom树对象，修改相关元素，序列化为文本，再set数据

结论：对于对象类型，或者文本类型，修改缓存value的成本较高，一般选择直接淘汰缓存。

问：对于朴素类型的数据，究竟应该修改缓存，还是淘汰缓存？
答：仍然视情况而定。

案例1：
假设，缓存里存了某一个用户uid=123的余额是money=100元，业务场景是，购买了一个商品pid=456。

分析：如果修改缓存，可能需要：
（1）去db查询pid的价格是50元
（2）去db查询活动的折扣是8折（商品实际价格是40元）
（3）去db查询用户的优惠券是10元（用户实际要支付30元）
（4）从cache查询get用户的余额是100元
（5）计算出剩余余额是100 - 30 = 70
（6）到cache设置set用户的余额是70
为了避免一次cache miss，需要额外增加若干次db与cache的交互，得不偿失。

结论：此时，应该淘汰缓存，而不是修改缓存。

案例2：
假设，缓存里存了某一个用户uid=123的余额是money=100元，业务场景是，需要扣减30元。

分析：如果修改缓存，需要：
（1）从cache查询get用户的余额是100元
（2）计算出剩余余额是100 - 30 = 70
（3）到cache设置set用户的余额是70
为了避免一次cache miss，需要额外增加若干次cache的交互，以及业务的计算，得不偿失。

结论：此时，应该淘汰缓存，而不是修改缓存。

案例3：
假设，缓存里存了某一个用户uid=123的余额是money=100元，业务场景是，余额要变为70元。

分析：如果修改缓存，需要：
（1）到cache设置set用户的余额是70
修改缓存成本很低。

结论：此时，可以选择修改缓存。当然，如果选择淘汰缓存，只会额外增加一次cache miss，成本也不高。

总结：
允许cache miss的KV缓存写场景：

大部分情况，修改value成本会高于“增加一次cache miss”，因此应该淘汰缓存
如果还在纠结，总是淘汰缓存，问题也不大

先操作数据库，还是先操作缓存？

这里分了两种观点，Cache Aside Pattern的观点、沈老师的观点。下面两种观点分析一下。

Cache Aside Pattern

什么是“Cache Aside Pattern”？
答：旁路缓存方案的经验实践，这个实践又分读实践，写实践。

对于读请求
先读cache，再读db
如果，cache hit，则直接返回数据
如果，cache miss，则访问db，并将数据set回缓存

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（1）先从cache中尝试get数据，结果miss了
（2）再从db中读取数据，从库，读写分离
（3）最后把数据set回cache，方便下次读命中

对于写请求
先操作数据库，再淘汰缓存（淘汰缓存，而不是更新缓存）

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如上图：
（1）第一步要操作数据库，第二步操作缓存
（2）缓存，采用delete淘汰，而不是set更新

Cache Aside Pattern为什么建议淘汰缓存，而不是更新缓存？
答：如果更新缓存，在并发写时，可能出现数据不一致。
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如上图所示，如果采用set缓存。

在1和2两个并发写发生时，由于无法保证时序，此时不管先操作缓存还是先操作数据库，都可能出现：
（1）请求1先操作数据库，请求2后操作数据库
（2）请求2先set了缓存，请求1后set了缓存
导致，数据库与缓存之间的数据不一致。
所以，Cache Aside Pattern建议，delete缓存，而不是set缓存。

Cache Aside Pattern为什么建议先操作数据库，再操作缓存？
答：如果先操作缓存，在读写并发时，可能出现数据不一致。

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如上图所示，如果先操作缓存。

在1和2并发读写发生时，由于无法保证时序，可能出现：
（1）写请求淘汰了缓存
（2）写请求操作了数据库（主从同步没有完成）
（3）读请求读了缓存（cache miss）
（4）读请求读了从库（读了一个旧数据）
（5）读请求set回缓存（set了一个旧数据）
（6）数据库主从同步完成
导致，数据库与缓存的数据不一致。

所以，Cache Aside Pattern建议，先操作数据库，再操作缓存。

Cache Aside Pattern方案存在什么问题？
答：如果先操作数据库，再淘汰缓存，在原子性被破坏时：
（1）修改数据库成功了
（2）淘汰缓存失败了
导致，数据库与缓存的数据不一致。

个人见解：这里个人觉得可以使用重试的方法，在淘汰缓存的时候，如果失败，则重试一定的次数。如果失败一定次数还不行，那就是其他原因了。比如说redis故障、内网出了问题。

关于这个问题，沈老师的解决方案是，使用先操作缓存（delete），再操作数据库。假如删除缓存成功，更新数据库失败了。缓存里没有数据，数据库里是之前的数据，数据没有不一致，对业务无影响。只是下一次读取，会多一次cache miss。这里我觉得沈老师可能忽略了并发的问题，比如说以下情况：
一个写请求过来，删除了缓存，准备更新数据库（还没更新完成）。
然后一个读请求过来，缓存未命中，从数据库读取旧数据，再次放到缓存中，这时候，数据库更新完成了。此时的情况是，缓存中是旧数据，数据库里面是新数据，同样存在数据不一致的问题。
如图：

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不一致解决场景及解决方案

答：发生写请求后（不管是先操作DB，还是先淘汰Cache），在主从数据库同步完成之前，如果有读请求，都可能发生读Cache Miss，读从库把旧数据存入缓存的情况。此时怎么办呢？

数据库主从不一致
先回顾下，无缓存时，数据库主从不一致问题。

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如上图，发生的场景是，写后立刻读：
（1）主库一个写请求（主从没同步完成）
（2）从库接着一个读请求，读到了旧数据
（3）最后，主从同步完成
导致的结果是：主动同步完成之前，会读取到旧数据。

可以看到，主从不一致的影响时间很短，在主从同步完成后，就会读到新数据。

二、缓存与数据库不一致
再看，引入缓存后，缓存和数据库不一致问题。

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如上图，发生的场景也是，写后立刻读：
（1+2）先一个写请求，淘汰缓存，写数据库

（3+4+5）接着立刻一个读请求，读缓存，cache miss，读从库，写缓存放入数据，以便后续的读能够cache hit（主从同步没有完成，缓存中放入了旧数据）

（6）最后，主从同步完成

导致的结果是：旧数据放入缓存，即使主从同步完成，后续仍然会从缓存一直读取到旧数据。

可以看到，加入缓存后，导致的不一致影响时间会很长，并且最终也不会达到一致。

三、问题分析
可以看到，这里提到的缓存与数据库数据不一致，根本上是由数据库主从不一致引起的。当主库上发生写操作之后，从库binlog同步的时间间隔内，读请求，可能导致有旧数据入缓存。

思路：那能不能写操作记录下来，在主从时延的时间段内，读取修改过的数据的话，强制读主，并且更新缓存，这样子缓存内的数据就是最新。在主从时延过后，这部分数据继续读从库，从而继续利用从库提高读取能力。

三、不一致解决方案
选择性读主
可以利用一个缓存记录必须读主的数据。

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如上图，当写请求发生时：
（1）写主库
（2）将哪个库，哪个表，哪个主键三个信息拼装一个key设置到cache里，这条记录的超时时间，设置为“主从同步时延”
PS：key的格式为“db:table:PK”，假设主从延时为1s，这个key的cache超时时间也为1s。

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如上图，当读请求发生时：
这是要读哪个库，哪个表，哪个主键的数据呢，也将这三个信息拼装一个key，到cache里去查询，如果，
（1）cache里有这个key，说明1s内刚发生过写请求，数据库主从同步可能还没有完成，此时就应该去主库查询。并且把主库的数据set到缓存中，防止下一次cahce miss。
（2）cache里没有这个key，说明最近没有发生过写请求，此时就可以去从库查询

以此，保证读到的一定不是不一致的脏数据。

PS：如果系统可以接收短时间的不一致，建议建议定时更新缓存就可以了。避免系统过于复杂。

进程内缓存

除了常见的redis/memcache等进程外缓存服务，缓存还有一种常见的玩法，进程内缓存。

什么是进程内缓存？

答：将一些数据缓存在站点，或者服务的进程内，这就是进程内缓存。

进程内缓存的实现载体，最简单的，可以是一个带锁的Map。又或者，可以使用第三方库，例如leveldb、guave本地缓存

进程内缓存能存储啥？

答：redis/memcache等进程外缓存服务能存什么，进程内缓存就能存什么。

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如上图，可以存储json数据，可以存储html页面，可以存储对象。

进程内缓存有什么好处？

答：与没有缓存相比，进程内缓存的好处是，数据读取不再需要访问后端，例如数据库。

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如上图，整个访问流程要经过1,2,3,4四个步骤。

如果引入进程内缓存，

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如上图，整个访问流程只要经过1,2两个步骤。

与进程外缓存相比（例如redis/memcache），进程内缓存省去了网络开销，所以一来节省了内网带宽，二来响应时延会更低。

进程内缓存有什么缺点？

答：统一缓存服务虽然多一次网络交互，但仍是统一存储。

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如上图，站点和服务中的多个节点访问统一的缓存服务，数据统一存储，容易保证数据的一致性。

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而进程内缓存，如上图，如果数据缓存在站点和服务的多个节点内，数据存了多份，一致性比较难保障。

如何保证进程内缓存的数据一致性？
答：保障进程内缓存一致性，有三种方案。

第一种方案
可以通过单节点通知其他节点。如上图：写请求发生在server1，在修改完自己内存数据与数据库中的数据之后，可以主动通知其他server节点，也修改内存的数据。如下图：

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这种方案的缺点是：同一功能的一个集群的多个节点，相互耦合在一起，特别是节点较多时，网状连接关系极其复杂。

第二种方案
可以通过MQ通知其他节点。如上图，写请求发生在server1，在修改完自己内存数据与数据库中的数据之后，给MQ发布数据变化通知，其他server节点订阅MQ消息，也修改内存数据。

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这种方案虽然解除了节点之间的耦合，但引入了MQ，使得系统更加复杂。

前两种方案，节点数量越多，数据冗余份数越多，数据同时更新的原子性越难保证，一致性也就越难保证。

第三种方案
为了避免耦合，降低复杂性，干脆放弃了“实时一致性”，每个节点启动一个timer，定时从后端拉取最新的数据，更新内存缓存。在有节点更新后端数据，而其他节点通过timer更新数据之间，会读到脏数据。

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为什么不能频繁使用进程内缓存？

答：分层架构设计，有一条准则：站点层、服务层要做到无数据无状态，这样才能任意的加节点水平扩展，数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务，例如数据库服务或者缓存服务。
可以看到，站点与服务的进程内缓存，实际上违背了分层架构设计的无状态准则，故一般不推荐使用。

什么时候可以使用进程内缓存？

答：以下情况，可以考虑使用进程内缓存。

情况一
只读数据，可以考虑在进程启动时加载到内存。
画外音：此时也可以把数据加载到redis / memcache，进程外缓存服务也能解决这类问题。

情况二
极其高并发的，如果透传后端压力极大的场景，可以考虑使用进程内缓存。
例如，秒杀业务，并发量极高，需要站点层挡住流量，可以使用内存缓存。

情况三
一定程度上允许数据不一致业务。
例如，有一些计数场景，运营场景，页面对数据一致性要求较低，可以考虑使用进程内页面缓存。

再次强调，进程内缓存的适用场景并不如redis/memcache广泛，不要为了炫技而使用。更多的时候，还是老老实实使用redis/mc吧。

作者：Huang远
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来源：简书
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