缓存架构设计细节二三事
緩存架構設計細節二三事
???架構師之路 本文主要討論這么幾個問題：
（1）“緩存與數據庫”需求緣起
（2）“淘汰緩存”還是“更新緩存”
（3）緩存和數據庫的操作時序
（4）緩存和數據庫架構簡析
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一、需求緣起
場景介紹
緩存是一種提高系統讀性能的常見技術，對于讀多寫少的應用場景，我們經常使用緩存來進行優化。
例如對于用戶的余額信息表account(uid, money)，業務上的需求是：
（1）查詢用戶的余額，SELECT money FROM account WHERE uid=XXX，占99%的請求
（2）更改用戶余額，UPDATE account SET money=XXX WHERE uid=XXX，占1%的請求
由于大部分的請求是查詢，我們在緩存中建立uid到money的鍵值對，能夠極大降低數據庫的壓力。
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讀操作流程
有了數據庫和緩存兩個地方存放數據之后（uid->money），每當需要讀取相關數據時（money），操作流程一般是這樣的：
（1）讀取緩存中是否有相關數據，uid->money
（2）如果緩存中有相關數據money，則返回【這就是所謂的數據命中“hit”】
（3）如果緩存中沒有相關數據money，則從數據庫讀取相關數據money【這就是所謂的數據未命中“miss”】，放入緩存中uid->money，再返回
緩存的命中率 = 命中緩存請求個數/總緩存訪問請求個數 = hit/(hit+miss)
上面舉例的余額場景，99%的讀，1%的寫，這個緩存的命中率是非常高的，會在95%以上。
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那么問題來了
當數據money發生變化的時候：
（1）是更新緩存中的數據，還是淘汰緩存中的數據呢？
（2）是先操縱數據庫中的數據再操縱緩存中的數據，還是先操縱緩存中的數據再操縱數據庫中的數據呢？
（3）緩存與數據庫的操作，在架構上是否有優化的空間呢？
這是本文關注的三個核心問題。
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二、更新緩存 VS 淘汰緩存
什么是更新緩存：數據不但寫入數據庫，還會寫入緩存
什么是淘汰緩存：數據只會寫入數據庫，不會寫入緩存，只會把數據淘汰掉
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更新緩存的優點：緩存不會增加一次miss，命中率高
淘汰緩存的優點：簡單（我去，更新緩存我也覺得很簡單呀，樓主你太敷衍了吧）
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那到底是選擇更新緩存還是淘汰緩存呢，主要取決于“更新緩存的復雜度”。
例如，上述場景，只是簡單的把余額money設置成一個值，那么：
（1）淘汰緩存的操作為deleteCache(uid)
（2）更新緩存的操作為setCache(uid, money)
更新緩存的代價很小，此時我們應該更傾向于更新緩存，以保證更高的緩存命中率
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如果余額是通過很復雜的數據計算得出來的，例如業務上除了賬戶表account，還有商品表product，折扣表discount
account(uid, money)
product(pid, type, price, pinfo)
discount(type, zhekou)
業務場景是用戶買了一個商品product，這個商品的價格是price，這個商品從屬于type類商品，type類商品在做促銷活動要打折扣zhekou，購買了商品過后，這個余額的計算就復雜了，需要：
（1）先把商品的品類，價格取出來：SELECT type, price FROM product WHERE pid=XXX
（2）再把這個品類的折扣取出來：SELECT zhekou FROM discount WHERE type=XXX
（3）再把原有余額從緩存中查詢出來money = getCache(uid)
（4）再把新的余額寫入到緩存中去setCache(uid, money-price*zhekou)
更新緩存的代價很大，此時我們應該更傾向于淘汰緩存。
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however，淘汰緩存操作簡單，并且帶來的副作用只是增加了一次cache miss，建議作為通用的處理方式。
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三、先操作數據庫 vs 先操作緩存
OK，當寫操作發生時，假設淘汰緩存作為對緩存通用的處理方式，又面臨兩種抉擇：
（1）先寫數據庫，再淘汰緩存
（2）先淘汰緩存，再寫數據庫
究竟采用哪種時序呢？
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還記得在《冗余表如何保證數據一致性》文章（點擊查看）里“究竟先寫正表還是先寫反表”的結論么？
對于一個不能保證事務性的操作，一定涉及“哪個任務先做，哪個任務后做”的問題，解決這個問題的方向是：
如果出現不一致，誰先做對業務的影響較小，就誰先執行。
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由于寫數據庫與淘汰緩存不能保證原子性，誰先誰后同樣要遵循上述原則。
假設先寫數據庫，再淘汰緩存：第一步寫數據庫操作成功，第二步淘汰緩存失敗，則會出現DB中是新數據，Cache中是舊數據，數據不一致。
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假設先淘汰緩存，再寫數據庫：第一步淘汰緩存成功，第二步寫數據庫失敗，則只會引發一次Cache miss。
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結論：數據和緩存的操作時序，結論是清楚的：先淘汰緩存，再寫數據庫。
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四、緩存架構優化
上述緩存架構有一個缺點：業務方需要同時關注緩存與DB，有沒有進一步的優化空間呢？有兩種常見的方案，一種主流方案，一種非主流方案（一家之言，勿拍）。
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主流優化方案是服務化：加入一個服務層，向上游提供帥氣的數據訪問接口，向上游屏蔽底層數據存儲的細節，這樣業務線不需要關注數據是來自于cache還是DB。
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非主流方案是異步緩存更新：業務線所有的寫操作都走數據庫，所有的讀操作都總緩存，由一個異步的工具來做數據庫與緩存之間數據的同步，具體細節是：
（1）要有一個init cache的過程，將需要緩存的數據全量寫入cache
（2）如果DB有寫操作，異步更新程序讀取binlog，更新cache
在（1）和（2）的合作下，cache中有全部的數據，這樣：
（a）業務線讀cache，一定能夠hit（很短的時間內，可能有臟數據），無需關注數據庫
（b）業務線寫DB，cache中能得到異步更新，無需關注緩存
這樣將大大簡化業務線的調用邏輯，存在的缺點是，如果緩存的數據業務邏輯比較復雜，async-update異步更新的邏輯可能也會比較復雜。
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五、其他未盡事宜
本文只討論了緩存架構設計中需要注意的幾個細節點，如果數據庫架構采用了一主多從，讀寫分離的架構，在特殊時序下，還很可能引發數據庫與緩存的不一致，這個不一致如何優化，后續的文章再討論吧。
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六、結論強調
（1）淘汰緩存是一種通用的緩存處理方式
（2）先淘汰緩存，再寫數據庫的時序是毋庸置疑的
（3）服務化是向業務方屏蔽底層數據庫與緩存復雜性的一種通用方式
七、關于infoQ
架構師之路并不好走。這需要過硬的技術能力、出色的綜合素質、靈活的大腦，更需要豐富的專業知識。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的缓存架构设计细节二三事的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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