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摘要：微服務化之緩存設計一為什么需要緩存緩存作為微服務化設計的一把利劍，解決了高并發大數據場景下的數據預讀能力，大大提高了服務的性能。緩存過期策略有三種定時過期定時同步刷新定時異步刷新。因此選擇遠程緩存。
微服務化之緩存設計 一、為什么需要緩存
緩存作為微服務化設計的一把利劍，解決了高并發、大數據場景下的數據預讀能力，大大提高了服務的性能。可以說緩存無處不在，但是真正使用好緩存并不是一件容易的事情。
本人目睹過很多緩存設計欠佳的項目，很多都沒有考慮一致性問題，甚至有的連最基本的防止雪崩的能力都沒有。
本文就個人經歷并結合自己的思考提煉了一些設計要點，目的就是讓大家可以更好的使用緩存，希望大家能有所收獲。
緩存的重要性不言而喻，接下來我們需要考慮緩存的技術選型。是選擇本地緩存，還是考慮遠程緩存？如果使用遠程緩存，是選擇Memcache還是Redis？本節主要解答這些疑問。
1、本地緩存
本地緩存的好處：1）成本低，包括硬件成本和維護成本；2）速度更快，相對遠程緩存少了一次網絡交互
本地緩存的弊端：1）一致性很難保證；2）多次預熱，對底層存儲有一定壓力（可以忽略，但是也作為一個分析項）
通過上述對比分析，當業務場景對一致性要求比較低的情況下可以優先考慮本地緩存。
2、MC or Redis ?
Redis適用場景：需要持久化，數據內容比較大，需要復雜的數據結構，有高可用的需求。
MC適用場景：純KV，數據量和并發量非常大，使用MC更合適。
1、緩存 淘汰or更新？
數據有變更時，到底是對緩存進行淘汰還是更新操作？
總結：
1）一般選擇淘汰緩存，任何場景都適用
2）在部分情形下，更新緩存可以提高性能（減少一次cache miss）
2、先操作 數據庫or緩存？
數據有變更時，是先操作數據庫還是先操作緩存？
先操作數據庫，后操作緩存：存在原子性問題
先set緩存，后操作數據庫：存在原子性問題
總結：先淘汰緩存，后操作數據庫
3、緩存過期策略
為什么需要為緩存設置過期時間，或者說什么場景下需要為緩存設置過期時間？
數據變更有兩種情況：1）可以收到數據變更的通知；2）無法感知數據變更。針對第一種情況，我們可以收到通知后，淘汰或者更新緩存。而第二種情況，就需要定時操作緩存。
緩存過期策略有三種：1）定時過期；2）定時同步刷新；3）定時異步刷新。
定時過期：會造成一次cache miss
定時同步刷新：更新緩存線程被阻塞，其他線程返回舊的緩存值。
定時異步刷新：緩存值異步更新，所有請求線程返回舊的緩存值。
從左到右，一致性降低，性能提高。
4、主從數據不一致優化
為提高數據庫的讀性能，我們在很多場景下都采用了讀寫分離。由于主從同步需要時間，所以在同步時間差內如果有讀請求，會導致不一致的情況。如果引入緩存，不一致的時間會更長。
有兩個優化方向：
1） 從庫同步完立即淘汰緩存，減小不一致的時間；
2） 從庫同步完成前，讀請求訪問主庫。
當然，該節主要是討論如何解決同步導致的不一致問題。如果使用場景對一致性要求不高的話，完全可以忽略，或者不做讀寫分離。
案例一：緩存第三方公司的天氣數據，供公司內部各個業務線使用。
1）由于第三方公司的數據是要付費的，所以在滿足需要的情況下，盡可能的減少調用次數。因此選擇遠程緩存。
2）天氣數據結構非常簡單，最普通的k-v存儲，MC完全滿足需要。
3）由于天氣數據來源于第三方，數據變更無法感知，所以采用緩存過期策略。
4）對一致性要求不高，因此采用性能最好的定時異步更新策略。
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