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.缓存构建思想

缓存的基本思想

缓存构建的基本思想是利用时间局限性原理,通过空间换时间来达到加速数据获取的目的,同时由于缓存空间的成本较高,在实际设计架构中还要考虑访问延迟和成本权衡问题。

时间局限性原理

获取过一次的数据在未来会被多次引用,比如一条微博被一个人感兴趣并阅读后,它大概率还会被更多人阅读,当然如果变成热门微博后,会被数以百万/千万计算的更多用户查看。

空间换时间

因为原始数据获取太慢,所以我们开辟一块高速独立空间,提供高效访问来达到数据获取加速的目的。

性能成本 Tradeoff

构建系统时希望系统的访问性能越高越好,访问延迟越低小越好。但维持相同数据规模的存储及访问,性能越高延迟越小,成本也会越高,所以在系统架构设计时,需要在系统性能和开发运行成本之间做取舍。

缓存的优势

  • 提升访问性能
  • 降低网络拥堵
  • 减轻服务负载
  • 增强可扩展性

在实际业务场景中,缓存中存储的往往是需要频繁访问的中间数据甚至最终结果,这些数据相比 DB 中的原始数据小很多,这样就可以减少网络流量,降低网络拥堵,同时由于减少了解析和计算,调用方和存储服务的负载也可以大幅降低。缓存的读写性能很高,预热快,在数据访问存在性能瓶颈或遇到突发流量,系统读写压力大增时,可以快速部署上线,同时在流量稳定后,也可以随时下线,从而使系统的可扩展性大大增强。

缓存的代价

凡事有利必有弊

  • 首先,服务系统中引入缓存,会增加系统的复杂度。
  • 其次,由于缓存相比原始 DB 存储的成本更高,所以系统部署及运行的费用也会更高。
  • 最后,由于一份数据同时存在缓存和 DB 中,甚至缓存内部也会有多个数据副本,多份数据就会存在一致性问题,同时缓存体系本身也会存在可用性问题和分区的问题。这就需要我们加强对缓存原理、缓存组件一级优秀缓存体系实践的理解,从系统架构之初就对缓存进行良好设计,降低缓存引入的副作用,让缓存体系成为服务系统高效稳定运行的强力基石。

一般来讲,服务系统的全量原始数据存储在 DB 中(如 MySQL、HBase 等),所有数据的读写都可以通过 DB 操作来获取。但 DB 读写性能低、延迟高,如 MySQL 单实例的读写 QPS 通常只有千级别(3000~6000),读写平均耗时 10~100ms 级别,如果一个用户请求需要查 20 个不同的数据来聚合,仅仅 DB 请求就需要数百毫秒甚至数秒。而 cache 的读写性能正好可以弥补 DB 的不足,比如 Memcached 的读写 QPS 可以达到 10~100万 级别,读写平均耗时在 1ms 以下,结合并发访问技术,单个请求即便查上百条数据,也可以轻松应对。

但 cache 容量小,只能存储部分访问频繁的热数据,同时,同一份数据可能同时存在 cache 和 DB,如果处理不当,就会出现数据不一致的问题。所以服务系统在处理业务请求时,需要对 cache 的读写方式进行适当设计,既要保证数据高效返回,又要尽量避免数据不一致等各种问题。