缓存的设计和使用

缓存的设计和使用

• 1、缓存的收益与成本

  • 收益

    • 1、加速读写：通过缓存加速读写速度：CPU L1/L2/L3 Cache 、Linux page Cache加速硬盘读写、浏览器缓存、Ehcache缓存数据库结果。

    • 2、降低后端的负载：业务端使用redis降低后端MySQL负载等。

  • 成本

    • 1、 数据不一致： 缓存层和数据层有时间窗口不一致，和更新策略有关。

    • 2、代码维护成本：多了一层缓存逻辑。

    • 3、运维成本： 例如 redis cluster

  • 使用场景

    • 1、对高消耗的SQL： join结果集/分组统计结果缓存。

    • 2、加速请求响应

      • 1、利用redis/Memcache优化IO响应时间。

    • 3、大量写合并为批量写

      • 1、如计数器先redis累加再批量写DB。

• 2、缓存更新策略

  • 1、LRU/LFU/FIFO算法剔除： 例如maxmemory-policy。

  • 2、超时剔除：例如expire过期数据的删除。

  • 3、主动更新：开发控制生命周期。

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  • 建议：

    • 1、低一致性：最大内存和淘汰策略。

    • 2、高一致性：超时剔除和主动更新结合，最大内存和淘汰策略兜底。

• 3、缓存粒度问题

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  • 缓存粒度控制- 三个角度

    • 1、通用性：全量属性更好。

    • 2、占用空间：部分属性更好。

    • 3、代码维护：表面上全量属性更好。

• 4、缓存穿透 - 大量请求不命中

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  • 1、业务代码自身问题。

  • 2、恶意攻击、爬虫等等。

  如何发现问题

  - 1、业务的相应时间。
  
  - 2、业务本身问题。
  - 2、相关指标： 总调用数，缓存层命中数、存储层命中数。
  

  如何解决问题

  • 1、缓存空值的问题

    对于空数据，要设置过期时间。

    
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  • 2、布隆过滤器拦截

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