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談談服務端緩存的幾種用法

tianhang / 2064人閱讀

摘要：緩存是一個常談常新的話題，作為一名服務端的技術，如果你入行一年都還沒用過類產品，那只能說你的公司實在太小了，或者你干的活實在太邊緣了。這是緩存最原始的意義，同時也引申出了緩存最普遍的用法。但是現實中還有一種緩存，是主動更新的。

緩存是一個常談常新的話題，作為一名服務端的技術，如果你入行一年都還沒用過memcached類產品，那只能說你的公司實在太小了，或者你干的活實在太邊緣了。

說起緩存，可能大家最直接想到的就是：“在數據庫前面擋一層”。這是緩存最原始的意義，同時也引申出了緩存最普遍的用法。

原始模式 代碼示例1（原始模式）： 
//從緩存中獲取數據[較快的方式]
data = getfromcache(id)
if data == null then
    //從數據庫中獲取數據[較慢的方式]
    data = getfromdb(id)
    //緩存1天
    setintocache(id, data, 86400)
    return data
end

return data
緩存加鎖

上面這種情況下，當同時有N個請求到達，都同時執行getfromcache，那么都會發現data在緩存中不存在，然后都會去調用getfromdb，以及setintocache。這是不必要的，那么我們有沒有辦法減少這些并發呢。

最直接的想法是加鎖，當進入if條件中時，加一把鎖，讓其他進程不再執行下面的邏輯，而是等第一個進程的setintocache執行完成后，再重新執行一次getfromcache。

那這個鎖如何加呢？這里推薦一種省時省力的方法。通過直接在緩存value中設置過期時間來實現。

比如緩存的value值為data，那我們修改一下，把它放到一個json中，改成

{data:data,atime:1429618765}

我們增加了一個atime來記錄緩存生成的時間。而邏輯就變成下面這樣。

代碼示例2（緩存加鎖）： 
//從緩存中獲取數據[較快的方式]
data = getfromcache(id)
data = json.decode(data)
//如果通過檢查緩存生成時間，發現緩存已經過于陳舊，那么就將緩存過期時間設置為現在開始的5分鐘以后（這樣其他并發進程就會以為此緩存還未過期，還會繼續使用5分鐘，只讓當前這一個請求去重建緩存）
if data != null && data.atime+86400 < now then
    data.atime = now+300-86400
    data = json.encode(data)
    //對真正的cache來說，緩存10天或者更長時間
    setintocache(id, data, 864000)
    //這里把data設置成null是為了走到下面的if中去重建緩存
    data = null
end

if data == null then
    //從數據庫中獲取數據[較慢的方式]
    data = getfromdb(id)
    data = {data:data, atime:now}
    data = json.encode(data)
    //對真正的cache來說，緩存10天或者更長時間
    setintocache(id, data, 864000)
    return data
end

return data

你可以會發現，這里也會存在并發啊，和上面例1一樣，第一個getfromcache到setintocache之間，如果同時有N個請求到來，不還是都會執行這段操作，都會去查庫嗎。

沒錯，是這樣的。但是我們仔細看一下，例1中，從getfromcache到setintocache之間，經歷了一次漫長的getfromdb操作，這個時間耗費可能是上百毫秒的。而我們例2中，并沒有進行什么操作，這個時間耗費只在毫秒甚至微秒級的。

所以例1中getfromcache到setintocache之間的并發是遠大于例2中的。例2中通過減小時間窗口，有效的模擬了鎖機制。同時還沒有增強額外的存儲復雜度。所以是推薦的一種方式。

可以說，我們所有的緩存都應該是例2的方式，他在各方面都優于例1（多保存的一個atime字段耗費的內存基本可以忽略不計。且atime很多時候對于調試程序還很有用）。

主動更新緩存

那這樣就夠了嗎？對于被動過期型的緩存，這樣基本就可以了。但是現實中還有一種緩存，是主動更新的。試想有一種緩存，我們要求必須和數據庫中的數據一致，不能出現陳舊數據。那么上面的緩存方式就不合適了。

我們必然會添加一個流程：即當數據庫有更新時，同時更新緩存，因為緩存會自己重建，也可以修改為當數據庫有更新時，同時刪除緩存。

這里提到刪除或者更新緩存，就有點意思了。我們上面講到的都是非常簡單的緩存，即一個id對應一個key。那么試想，如果我們有一個分頁緩存，緩存了某一個文章最新的前10頁數據。分別的key是page_1,page_2...page10。

那么當我們有一條新數據產生，這10頁就都失效了，需要更新或者刪除10次。這顯然是不太科學的做法。

那么我們應該怎么做呢。我們可以借用上面例2中的方法，例2中，我們在緩存中增加了一個atime字段，標識為緩存的生成時間。我們既然知道緩存什么時候生成的，那問題就好解決了。我們在每次有新數據產生時，都去更新一個updatetime字段。然后獲取分頁緩存的時候，看一下這個updatetime字段是不是在atime之后，如果是，那么說明這份緩存太舊了，需要走更新流程。

代碼示例3（避免批量更新）： 
//從緩存中獲取數據[較快的方式][這里的兩次get普通的緩存系統都支持一個請求完成]
data = getfromcache(id)
updatetime = getupdatetime(id)
data = json.decode(data)
//如果通過檢查緩存生成時間，發現緩存已經過于陳舊，那么就將緩存過期時間設置為現在開始的5分鐘以后（這樣其他并發進程就會以為此緩存還未過期，還會繼續使用5分鐘，只讓當前這一個請求去重建緩存）
if data != null && (data.atime+86400 < now || date.atime < updatetime) then
    data.atime = now+300-86400
    data = json.encode(data)
    //對真正的cache來說，緩存10天或者更長時間
    setintocache(id, data, 864000)
    //這里把data設置成null是為了走到下面的if中去重建緩存
    data = null
end

if data == null then
    //從數據庫中獲取數據[較慢的方式]
    data = getfromdb(id)
    data = {data:data, atime:now}
    data = json.encode(data)
    //對真正的cache來說，緩存10天或者更長時間
    setintocache(id, data, 864000)
    return data
end

return data

這僅僅是在代碼示例2的基礎上增加了下面這一個條件判斷而已

date.atime < updatetime

這樣，無論是緩存保存時間過期了，還是緩存本身有更新，都會觸發帶鎖機制的緩存更新。

好了，先說到這里，回頭有想起來的再做更新。原文地址

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