摘要:總結允許的緩存寫場景大部分情況,修改成本會高于增加一次,因此應該淘汰緩存如果還在糾結,總是淘汰緩存,問題也不大先操作數據庫,還是先操作緩存這里分了兩種觀點,的觀點沈老師的觀點。這里我覺得沈老師可能忽略了并發的問題,比如說以下情況一個寫請求
緩存誤用
緩存,是互聯網分層架構中,非常重要的一個部分,通常用它來降低數據庫壓力,提升系統整體性能,縮短訪問時間。
有架構師說“緩存是萬金油,哪里有問題,加個緩存,就能優化”,緩存的濫用,可能會導致一些錯誤用法。
緩存,你真的用對了么?
誤用一:把緩存作為服務與服務之間傳遞數據的媒介
如上圖:
服務1和服務2約定好key和value,通過緩存傳遞數據
服務1將數據寫入緩存,服務2從緩存讀取數據,達到兩個服務通信的目的
該方案存在的問題是:
1、數據管道,數據通知場景,MQ更加適合
(1)MQ是互聯網常見的邏輯解耦,物理解耦組件,支持1對1,1對多各種模式,非常成熟的數據通道,而cache反而會將service-A/B/C/D耦合在一起,大家要彼此協同約定key的格式,ip地址等
(2)MQ能夠支持push,而cache只能拉取,不實時,有時延
(3)MQ天然支持集群,支持高可用,而cache未必
(4)MQ能支持數據落地,cache具備將數據存在內存里,具有“易失”性,當然,有些cache支持落地,但互聯網技術選型的原則是,讓專業的軟件干專業的事情:nginx做反向代理,db做固化,cache做緩存,mq做通道
2、多個服務關聯同一個緩存實例,會導致服務耦合
(1)大家要彼此協同約定key的格式,ip地址等,耦合
(2)約定好同一個key,可能會產生數據覆蓋,導致數據不一致
(3)不同服務業務模式,數據量,并發量不一樣,會因為一個cache相互影響,例如service-A數據量大,占用了cache的絕大部分內存,會導致service-B的熱數據全部被擠出cache,導致cache失效;又例如service-A并發量高,占用了cache的絕大部分連接,會導致service-B拿不到cache的連接,從而服務異常
誤用二:使用緩存未考慮雪崩
常規的緩存玩法,如上圖:
服務先讀緩存,緩存命中則返回
緩存不命中,再讀數據庫
什么時候會產生雪崩?
答:如果緩存掛掉,所有的請求會壓到數據庫,如果未提前做容量預估,可能會把數據庫壓垮(在緩存恢復之前,數據庫可能一直都起不來),導致系統整體不可服務。
如何應對潛在的雪崩?
答:提前做容量預估,如果緩存掛掉,數據庫仍能扛住,才能執行上述方案。
否則,就要進一步設計。
常見方案一:高可用緩存
如上圖:使用高可用緩存集群,一個緩存實例掛掉后,能夠自動做故障轉移。
常見方案二:緩存水平切分
如上圖:使用緩存水平切分(推薦使用一致性哈希算法進行切分),一個緩存實例掛掉后,不至于所有的流量都壓到數據庫上。
誤用三:調用方緩存數據
如上圖:
服務提供方緩存,向調用方屏蔽數據獲取的復雜性(這個沒問題)
服務調用方,也緩存一份數據,先讀自己的緩存,再決定是否調用服務(這個有問題)
該方案存在的問題是:
1、調用方需要關注數據獲取的復雜性(耦合問題)
2、更嚴重的,服務修改db里的數據,淘汰了服務cache之后,難以通知調用方淘汰其cache里的數據,從而導致數據不一致(帶入一致性問題)
3、有人說,服務可以通過MQ通知調用方淘汰數據,額,難道下游的服務要依賴上游的調用方,分層架構設計不是這么玩的(反向依賴問題)
誤用四:多服務共用緩存實例
如上圖:服務A和服務B共用一個緩存實例(不是通過這個緩存實例交互數據)
該方案存在的問題是:
1、可能導致key沖突,彼此沖掉對方的數據
畫外音:可能需要服務A和服務B提前約定好了key,以確保不沖突,常見的約定方式是使用namespace:key的方式來做key。
2、不同服務對應的數據量,吞吐量不一樣,共用一個實例容易導致一個服務把另一個服務的熱數據擠出去
3、共用一個實例,會導致服務之間的耦合,與微服務架構的“數據庫,緩存私有”的設計原則是相悖的
建議的玩法是
如上圖:各個服務私有化自己的數據存儲,對上游屏蔽底層的復雜性。
總結
1、服務與服務之間不要通過緩存傳遞數據
2、如果緩存掛掉,可能導致雪崩,此時要做高可用緩存,或者水平切分
3、調用方不宜再多帶帶使用緩存存儲服務底層的數據,容易出現數據不一致,以及反向依賴
4、不同服務,緩存實例要做垂直拆分
緩存,究竟是淘汰,還是修改?KV緩存都緩存了一些什么數據?
答:
(1)樸素類型的數據,例如:int
(2)序列化后的對象,例如:User實體,本質是binary
(3)文本數據,例如:json或者html
(4)...
淘汰緩存中的這些數據,修改緩存中的這些數據,有什么差別?
答:
(1)淘汰某個key,操作簡單,直接將key置為無效,但下一次該key的訪問會cache miss
(2)修改某個key的內容,邏輯相對復雜,但下一次該key的訪問仍會cache hit
可以看到,差異僅僅在于一次cache miss。
緩存中的value數據一般是怎么修改的?
答:
(1)樸素類型的數據,直接set修改后的值即可
(2)序列化后的對象:一般需要先get數據,反序列化成對象,修改其中的成員,再序列化為binary,再set數據
(3)json或者html數據:一般也需要先get文本,parse成dom樹對象,修改相關元素,序列化為文本,再set數據
結論:對于對象類型,或者文本類型,修改緩存value的成本較高,一般選擇直接淘汰緩存。
問:對于樸素類型的數據,究竟應該修改緩存,還是淘汰緩存?
答:仍然視情況而定。
案例1:
假設,緩存里存了某一個用戶uid=123的余額是money=100元,業務場景是,購買了一個商品pid=456。
分析:如果修改緩存,可能需要:
(1)去db查詢pid的價格是50元
(2)去db查詢活動的折扣是8折(商品實際價格是40元)
(3)去db查詢用戶的優惠券是10元(用戶實際要支付30元)
(4)從cache查詢get用戶的余額是100元
(5)計算出剩余余額是100 - 30 = 70
(6)到cache設置set用戶的余額是70
為了避免一次cache miss,需要額外增加若干次db與cache的交互,得不償失。
結論:此時,應該淘汰緩存,而不是修改緩存。
案例2:
假設,緩存里存了某一個用戶uid=123的余額是money=100元,業務場景是,需要扣減30元。
分析:如果修改緩存,需要:
(1)從cache查詢get用戶的余額是100元
(2)計算出剩余余額是100 - 30 = 70
(3)到cache設置set用戶的余額是70
為了避免一次cache miss,需要額外增加若干次cache的交互,以及業務的計算,得不償失。
結論:此時,應該淘汰緩存,而不是修改緩存。
案例3:
假設,緩存里存了某一個用戶uid=123的余額是money=100元,業務場景是,余額要變為70元。
分析:如果修改緩存,需要:
(1)到cache設置set用戶的余額是70
修改緩存成本很低。
結論:此時,可以選擇修改緩存。當然,如果選擇淘汰緩存,只會額外增加一次cache miss,成本也不高。
總結:
允許cache miss的KV緩存寫場景:
大部分情況,修改value成本會高于“增加一次cache miss”,因此應該淘汰緩存
如果還在糾結,總是淘汰緩存,問題也不大
這里分了兩種觀點,Cache Aside Pattern的觀點、沈老師的觀點。下面兩種觀點分析一下。
Cache Aside Pattern什么是“Cache Aside Pattern”?
答:旁路緩存方案的經驗實踐,這個實踐又分讀實踐,寫實踐。
對于讀請求
先讀cache,再讀db
如果,cache hit,則直接返回數據
如果,cache miss,則訪問db,并將數據set回緩存
(1)先從cache中嘗試get數據,結果miss了
(2)再從db中讀取數據,從庫,讀寫分離
(3)最后把數據set回cache,方便下次讀命中
對于寫請求
先操作數據庫,再淘汰緩存(淘汰緩存,而不是更新緩存)
如上圖:
(1)第一步要操作數據庫,第二步操作緩存
(2)緩存,采用delete淘汰,而不是set更新
Cache Aside Pattern為什么建議淘汰緩存,而不是更新緩存?
答:如果更新緩存,在并發寫時,可能出現數據不一致。
如上圖所示,如果采用set緩存。
在1和2兩個并發寫發生時,由于無法保證時序,此時不管先操作緩存還是先操作數據庫,都可能出現:
(1)請求1先操作數據庫,請求2后操作數據庫
(2)請求2先set了緩存,請求1后set了緩存
導致,數據庫與緩存之間的數據不一致。
所以,Cache Aside Pattern建議,delete緩存,而不是set緩存。
Cache Aside Pattern為什么建議先操作數據庫,再操作緩存?
答:如果先操作緩存,在讀寫并發時,可能出現數據不一致。
如上圖所示,如果先操作緩存。
在1和2并發讀寫發生時,由于無法保證時序,可能出現:
(1)寫請求淘汰了緩存
(2)寫請求操作了數據庫(主從同步沒有完成)
(3)讀請求讀了緩存(cache miss)
(4)讀請求讀了從庫(讀了一個舊數據)
(5)讀請求set回緩存(set了一個舊數據)
(6)數據庫主從同步完成
導致,數據庫與緩存的數據不一致。
所以,Cache Aside Pattern建議,先操作數據庫,再操作緩存。
Cache Aside Pattern方案存在什么問題?
答:如果先操作數據庫,再淘汰緩存,在原子性被破壞時:
(1)修改數據庫成功了
(2)淘汰緩存失敗了
導致,數據庫與緩存的數據不一致。
個人見解:這里個人覺得可以使用重試的方法,在淘汰緩存的時候,如果失敗,則重試一定的次數。如果失敗一定次數還不行,那就是其他原因了。比如說redis故障、內網出了問題。
關于這個問題,沈老師的解決方案是,使用先操作緩存(delete),再操作數據庫。假如刪除緩存成功,更新數據庫失敗了。緩存里沒有數據,數據庫里是之前的數據,數據沒有不一致,對業務無影響。只是下一次讀取,會多一次cache miss。這里我覺得沈老師可能忽略了并發的問題,比如說以下情況:
一個寫請求過來,刪除了緩存,準備更新數據庫(還沒更新完成)。
然后一個讀請求過來,緩存未命中,從數據庫讀取舊數據,再次放到緩存中,這時候,數據庫更新完成了。此時的情況是,緩存中是舊數據,數據庫里面是新數據,同樣存在數據不一致的問題。
如圖:
答:發生寫請求后(不管是先操作DB,還是先淘汰Cache),在主從數據庫同步完成之前,如果有讀請求,都可能發生讀Cache Miss,讀從庫把舊數據存入緩存的情況。此時怎么辦呢?
數據庫主從不一致
先回顧下,無緩存時,數據庫主從不一致問題。
如上圖,發生的場景是,寫后立刻讀:
(1)主庫一個寫請求(主從沒同步完成)
(2)從庫接著一個讀請求,讀到了舊數據
(3)最后,主從同步完成
導致的結果是:主動同步完成之前,會讀取到舊數據。
可以看到,主從不一致的影響時間很短,在主從同步完成后,就會讀到新數據。
二、緩存與數據庫不一致
再看,引入緩存后,緩存和數據庫不一致問題。
如上圖,發生的場景也是,寫后立刻讀:
(1+2)先一個寫請求,淘汰緩存,寫數據庫
(3+4+5)接著立刻一個讀請求,讀緩存,cache miss,讀從庫,寫緩存放入數據,以便后續的讀能夠cache hit(主從同步沒有完成,緩存中放入了舊數據)
(6)最后,主從同步完成
導致的結果是:舊數據放入緩存,即使主從同步完成,后續仍然會從緩存一直讀取到舊數據。
可以看到,加入緩存后,導致的不一致影響時間會很長,并且最終也不會達到一致。
三、問題分析
可以看到,這里提到的緩存與數據庫數據不一致,根本上是由數據庫主從不一致引起的。當主庫上發生寫操作之后,從庫binlog同步的時間間隔內,讀請求,可能導致有舊數據入緩存。
思路:那能不能寫操作記錄下來,在主從時延的時間段內,讀取修改過的數據的話,強制讀主,并且更新緩存,這樣子緩存內的數據就是最新。在主從時延過后,這部分數據繼續讀從庫,從而繼續利用從庫提高讀取能力。
三、不一致解決方案
選擇性讀主
可以利用一個緩存記錄必須讀主的數據。
如上圖,當寫請求發生時:
(1)寫主庫
(2)將哪個庫,哪個表,哪個主鍵三個信息拼裝一個key設置到cache里,這條記錄的超時時間,設置為“主從同步時延”
PS:key的格式為“db:table:PK”,假設主從延時為1s,這個key的cache超時時間也為1s。
如上圖,當讀請求發生時:
這是要讀哪個庫,哪個表,哪個主鍵的數據呢,也將這三個信息拼裝一個key,到cache里去查詢,如果,
(1)cache里有這個key,說明1s內剛發生過寫請求,數據庫主從同步可能還沒有完成,此時就應該去主庫查詢。并且把主庫的數據set到緩存中,防止下一次cahce miss。
(2)cache里沒有這個key,說明最近沒有發生過寫請求,此時就可以去從庫查詢
以此,保證讀到的一定不是不一致的臟數據。
PS:如果系統可以接收短時間的不一致,建議建議定時更新緩存就可以了。避免系統過于復雜。
進程內緩存除了常見的redis/memcache等進程外緩存服務,緩存還有一種常見的玩法,進程內緩存。
什么是進程內緩存?
答:將一些數據緩存在站點,或者服務的進程內,這就是進程內緩存。
進程內緩存的實現載體,最簡單的,可以是一個帶鎖的Map。又或者,可以使用第三方庫,例如leveldb、guave本地緩存
進程內緩存能存儲啥?
答:redis/memcache等進程外緩存服務能存什么,進程內緩存就能存什么。
如上圖,可以存儲json數據,可以存儲html頁面,可以存儲對象。
進程內緩存有什么好處?
答:與沒有緩存相比,進程內緩存的好處是,數據讀取不再需要訪問后端,例如數據庫。
如上圖,整個訪問流程要經過1,2,3,4四個步驟。
如果引入進程內緩存,
如上圖,整個訪問流程只要經過1,2兩個步驟。
與進程外緩存相比(例如redis/memcache),進程內緩存省去了網絡開銷,所以一來節省了內網帶寬,二來響應時延會更低。
進程內緩存有什么缺點?
答:統一緩存服務雖然多一次網絡交互,但仍是統一存儲。
如上圖,站點和服務中的多個節點訪問統一的緩存服務,數據統一存儲,容易保證數據的一致性。
而進程內緩存,如上圖,如果數據緩存在站點和服務的多個節點內,數據存了多份,一致性比較難保障。
如何保證進程內緩存的數據一致性?
答:保障進程內緩存一致性,有三種方案。
第一種方案
可以通過單節點通知其他節點。如上圖:寫請求發生在server1,在修改完自己內存數據與數據庫中的數據之后,可以主動通知其他server節點,也修改內存的數據。如下圖:
這種方案的缺點是:同一功能的一個集群的多個節點,相互耦合在一起,特別是節點較多時,網狀連接關系極其復雜。
第二種方案
可以通過MQ通知其他節點。如上圖,寫請求發生在server1,在修改完自己內存數據與數據庫中的數據之后,給MQ發布數據變化通知,其他server節點訂閱MQ消息,也修改內存數據。
這種方案雖然解除了節點之間的耦合,但引入了MQ,使得系統更加復雜。
前兩種方案,節點數量越多,數據冗余份數越多,數據同時更新的原子性越難保證,一致性也就越難保證。
第三種方案
為了避免耦合,降低復雜性,干脆放棄了“實時一致性”,每個節點啟動一個timer,定時從后端拉取最新的數據,更新內存緩存。在有節點更新后端數據,而其他節點通過timer更新數據之間,會讀到臟數據。
為什么不能頻繁使用進程內緩存?
答:分層架構設計,有一條準則:站點層、服務層要做到無數據無狀態,這樣才能任意的加節點水平擴展,數據和狀態盡量存儲到后端的數據存儲服務,例如數據庫服務或者緩存服務。
可以看到,站點與服務的進程內緩存,實際上違背了分層架構設計的無狀態準則,故一般不推薦使用。
什么時候可以使用進程內緩存?
答:以下情況,可以考慮使用進程內緩存。
情況一
只讀數據,可以考慮在進程啟動時加載到內存。
畫外音:此時也可以把數據加載到redis / memcache,進程外緩存服務也能解決這類問題。
情況二
極其高并發的,如果透傳后端壓力極大的場景,可以考慮使用進程內緩存。
例如,秒殺業務,并發量極高,需要站點層擋住流量,可以使用內存緩存。
情況三
一定程度上允許數據不一致業務。
例如,有一些計數場景,運營場景,頁面對數據一致性要求較低,可以考慮使用進程內頁面緩存。
再次強調,進程內緩存的適用場景并不如redis/memcache廣泛,不要為了炫技而使用。更多的時候,還是老老實實使用redis/mc吧。
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