在互聯(lián)網(wǎng)項目開發(fā)中，緩存的應(yīng)用是非常普遍了，緩存可以幫助頁面提高加載速度，減少服務(wù)器或數(shù)據(jù)源的負載。

　　1、為什么需要緩存?

　　一般在項目中，最消耗性能的地方就是后端服務(wù)的數(shù)據(jù)庫了。而數(shù)據(jù)庫的讀寫頻率常常都是不均勻分布的，大多情況是讀多寫少，并且讀操作(select)還會有一些復(fù)雜的判斷條件，比如 like、group、join 等等，這些語法是非常消耗性能的，所有會出現(xiàn)很多的慢查詢，因此數(shù)據(jù)庫很容易在讀操作的環(huán)節(jié)遇到瓶頸。

　　那么通過在數(shù)據(jù)庫前面，前置一個緩存服務(wù)，就可以有效的吸收不均勻的請求，抵擋流量波峰。

　　另外，如果應(yīng)用與數(shù)據(jù)源不在同一個服務(wù)器的情況下，中間還會有很多的網(wǎng)絡(luò)消耗，也會對應(yīng)用的響應(yīng)速度有很大影響，如果當(dāng)前應(yīng)用對數(shù)據(jù)實時性的要求不那么強的話，在應(yīng)用側(cè)加上緩存就能很快速的提升效率。

　　2、那使用緩存會遇到哪些問題呢?

　　雖然緩存可以提高整體性能，但是它也可能會帶來別的問題。例如使用緩存之后，就相當(dāng)于把數(shù)據(jù)存放了2份，一份是在數(shù)據(jù)庫中，另一份存放在緩存中。當(dāng)有新的數(shù)據(jù)要寫入或者舊數(shù)據(jù)需要更新的時候，如果我們只更新了其中一份數(shù)據(jù)源，那兩邊的數(shù)據(jù)就不一致了，所以這里就存在一個緩存數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)如何進行有效且快速的同步問題，才可以保證數(shù)據(jù)的最終一致性。

　　另外，加上緩存服務(wù)其實也引入了系統(tǒng)架構(gòu)的復(fù)雜度，因為還需要額外的關(guān)注緩存自身帶來的下列問題：

　　緩存的過期時間問題：設(shè)計緩存的過期時間需要非常的有技巧，且必須與業(yè)務(wù)實際情況相結(jié)合。因為如果設(shè)計的過期時間太短了，那會導(dǎo)致緩存效果不佳，且還會造成頻繁的從數(shù)據(jù)庫中往緩存里寫數(shù)據(jù)。如果緩存設(shè)計的過期時間太長了，又會導(dǎo)致內(nèi)存的浪費。

　　緩存的命中率問題：這也是設(shè)計緩存中需要存放哪些數(shù)據(jù)的很重要一點，如果設(shè)計的不好，可能會導(dǎo)致緩存命中率過低，失去緩存效果。一般對于熱點數(shù)據(jù)而言，要保證命中率達到70%以上效果最佳。

　　緩存的穿透/雪崩問題：是指如果緩存服務(wù)一旦宕機或全部丟失，那么有可能一瞬間所有的流量都直接打到了后端數(shù)據(jù)庫上，可能會造成連鎖反應(yīng)，瞬間的請求高峰極有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫無法承載。

　　3、緩存的更新策略具體有哪些?

　　典型的緩存模式，一般有如下幾種：

　　Cache Aside

　　Read/Write Through

　　Write Behind

　　每種模式都有不同的特點，適應(yīng)與不同的項目場景，下面來依次看看：

　　Cache Aside 模式

　　這是大家經(jīng)常用到的一種策略模式。這種模式主要流程如下：

　　應(yīng)用在查詢數(shù)據(jù)的時候，先從緩存Cache中讀取數(shù)據(jù)，如果緩存中沒有，則再從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)之后，將這個數(shù)據(jù)也放到緩存Cache中。

　　如果應(yīng)用要更新某個數(shù)據(jù)，也是先去更新數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，更新完成之后，則通過指令讓緩存Cache中的數(shù)據(jù)失效。

　　這里為什么不讓更新操作在寫完數(shù)據(jù)庫之后，緊接著去把緩存Cache中的數(shù)據(jù)也修改了呢?

　　主要是因為這樣做的話，就有2個寫操作的事件了，擔(dān)心在并發(fā)的情況下會導(dǎo)致臟數(shù)據(jù)，舉個例子：假如同時有2個請求，請求A和請求B，并發(fā)的執(zhí)行。請求A是要去讀數(shù)據(jù)，請求B是要去更新數(shù)據(jù)。初始狀態(tài)緩存中是沒有數(shù)據(jù)的，當(dāng)請求A讀到數(shù)據(jù)之后，準(zhǔn)備往回寫的時候，此刻，請求B正好要更新數(shù)據(jù)，更新完了數(shù)據(jù)庫之后，又去把緩存更新了，那請求A再往緩存中寫的就是舊數(shù)據(jù)了，屬于臟數(shù)據(jù)。

　　那么 Cache Aside 模式就沒有臟數(shù)據(jù)問題了嗎?不是的，在極端情況下也可能會產(chǎn)生臟數(shù)據(jù)，比如：

　　假如同時有2個請求，請求A和請求B，并發(fā)的執(zhí)行。請求A是要去讀數(shù)據(jù)，請求B是要去寫數(shù)據(jù)。假如初始狀態(tài)緩存中沒有這個數(shù)據(jù)，那請求A發(fā)現(xiàn)緩存中沒有數(shù)據(jù)，就會去數(shù)據(jù)庫中讀數(shù)據(jù)，讀到了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備寫回緩存中，就在這個時候，請求B是要去寫數(shù)據(jù)的，請求B在寫完數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)之后，又去設(shè)置了緩存失效。這個時候，請求A由于在數(shù)據(jù)庫中讀到了之前的舊數(shù)據(jù)，開始往緩存中寫數(shù)據(jù)了，此時寫進入的就也是舊數(shù)據(jù)。那么最終就會導(dǎo)致，緩存中的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不一致，造成了臟數(shù)據(jù)。

　　不過這種概率比上面一種概率要小很多。所以整體而言 Cache Aside 模式 還是一種比較簡單實用的方式。

　　Read/Write Through 模式

 

　　這個模式其實就是將 緩存服務(wù) 作為主要的存儲，應(yīng)用的所有讀寫請求都是直接與緩存服務(wù)打交道，而不管最后端的數(shù)據(jù)庫了，數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)由緩存服務(wù)來維護和更新。不過緩存中數(shù)據(jù)變更的時候是同步去更新數(shù)據(jù)庫的，在應(yīng)用的眼中只有緩存服務(wù)。

　　流程就相當(dāng)簡單了：

　　應(yīng)用要讀數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)都直接訪問緩存服務(wù)

　　緩存服務(wù)同步的將數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)庫

　　這個模式出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)的概率就比較低，但是就強依賴緩存了，對緩存服務(wù)的穩(wěn)定性有較大要求，另外，增加新緩存節(jié)點時還會有初始狀態(tài)空數(shù)據(jù)問題。

　　Write Behind 模式

　　這個模式就是 Read/Write Through 模式 的一個變種。區(qū)別就是 Read/Write Through 模式的緩存寫數(shù)據(jù)庫的時候是同步的，而 Write Behind 模式 的緩存操作數(shù)據(jù)庫是異步的。

　　流程如下：

　　應(yīng)用要讀數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)都直接訪問緩存服務(wù)

　　緩存服務(wù)異步的將數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)庫(通過異步任務(wù))

　　這個模式的特點就是速度很快，效率會非常高，但是數(shù)據(jù)的一致性比較差，還可能會有數(shù)據(jù)的丟失情況，實現(xiàn)邏輯也較為復(fù)雜。

　　以上就是目前三種主流的緩存更新策略，另外還有Refrsh-Ahead模式等由于使用的不是很常見就不詳細介紹了。

　　緩存是互聯(lián)網(wǎng)項目中非常普遍的一個提高效率的方案，用法比較多，也比較關(guān)鍵，大家可以一起交流。