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本文主要討論這么幾個問題:
(1)“緩存與數(shù)據(jù)庫”需求緣起
(2)“淘汰緩存”還是“更新緩存”
(3)緩存和數(shù)據(jù)庫的操作時序
(4)緩存和數(shù)據(jù)庫架構(gòu)簡析
場景介紹
緩存是一種提高系統(tǒng)讀性能的常見技術(shù),對于讀多寫少的應(yīng)用場景,我們經(jīng)常使用緩存來進(jìn)行優(yōu)化。
例如對于用戶的余額信息表account(uid, money),業(yè)務(wù)上的需求是:
(1)查詢用戶的余額,SELECT money FROM account WHERE uid=XXX,占99%的請求
(2)更改用戶余額,UPDATE account SET money=XXX WHERE uid=XXX,占1%的請求
由于大部分的請求是查詢,我們在緩存中建立uid到money的鍵值對,能夠極大降低數(shù)據(jù)庫的壓力。
讀操作流程
有了數(shù)據(jù)庫和緩存兩個地方存放數(shù)據(jù)之后(uid->money),每當(dāng)需要讀取相關(guān)數(shù)據(jù)時(money),操作流程一般是這樣的:
(1)讀取緩存中是否有相關(guān)數(shù)據(jù),uid->money
(2)如果緩存中有相關(guān)數(shù)據(jù)money,則返回【這就是所謂的數(shù)據(jù)命中“hit”】
(3)如果緩存中沒有相關(guān)數(shù)據(jù)money,則從數(shù)據(jù)庫讀取相關(guān)數(shù)據(jù)money【這就是所謂的數(shù)據(jù)未命中“miss”】,放入緩存中uid->money,再返回
緩存的命中率 = 命中緩存請求個數(shù)/總緩存訪問請求個數(shù) = hit/(hit+miss)
上面舉例的余額場景,99%的讀,1%的寫,這個緩存的命中率是非常高的,會在95%以上。
那么問題來了
當(dāng)數(shù)據(jù)money發(fā)生變化的時候:
(1)是更新緩存中的數(shù)據(jù),還是淘汰緩存中的數(shù)據(jù)呢?
(2)是先操縱數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)再操縱緩存中的數(shù)據(jù),還是先操縱緩存中的數(shù)據(jù)再操縱數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)呢?
(3)緩存與數(shù)據(jù)庫的操作,在架構(gòu)上是否有優(yōu)化的空間呢?
這是本文關(guān)注的三個核心問題。
什么是更新緩存:數(shù)據(jù)不但寫入數(shù)據(jù)庫,還會寫入緩存
什么是淘汰緩存:數(shù)據(jù)只會寫入數(shù)據(jù)庫,不會寫入緩存,只會把數(shù)據(jù)淘汰掉
更新緩存的優(yōu)點:緩存不會增加一次miss,命中率高
淘汰緩存的優(yōu)點:簡單(我去,更新緩存我也覺得很簡單呀,樓主你太敷衍了吧)
那到底是選擇更新緩存還是淘汰緩存呢,主要取決于“更新緩存的復(fù)雜度”。
例如,上述場景,只是簡單的把余額money設(shè)置成一個值,那么:
(1)淘汰緩存的操作為deleteCache(uid)
(2)更新緩存的操作為setCache(uid, money)
更新緩存的代價很小,此時我們應(yīng)該更傾向于更新緩存,以保證更高的緩存命中率
如果余額是通過很復(fù)雜的數(shù)據(jù)計算得出來的,例如業(yè)務(wù)上除了賬戶表account,還有商品表product,折扣表discount
account(uid, money)
product(pid, type, price, pinfo)
discount(type, zhekou)
業(yè)務(wù)場景是用戶買了一個商品product,這個商品的價格是price,這個商品從屬于type類商品,type類商品在做促銷活動要打折扣zhekou,購買了商品過后,這個余額的計算就復(fù)雜了,需要:
(1)先把商品的品類,價格取出來:SELECT type, price FROM product WHERE pid=XXX
(2)再把這個品類的折扣取出來:SELECT zhekou FROM discount WHERE type=XXX
(3)再把原有余額從緩存中查詢出來money = getCache(uid)
(4)再把新的余額寫入到緩存中去setCache(uid, money-price*zhekou)
更新緩存的代價很大,此時我們應(yīng)該更傾向于淘汰緩存。
OK,當(dāng)寫操作發(fā)生時,假設(shè)淘汰緩存作為對緩存通用的處理方式,又面臨兩種抉擇:
(1)先寫數(shù)據(jù)庫,再淘汰緩存
(2)先淘汰緩存,再寫數(shù)據(jù)庫
究竟采用哪種時序呢?
還記得在《冗余表如何保證數(shù)據(jù)一致性》文章(點擊查看)里“究竟先寫正表還是先寫反表”的結(jié)論么?
對于一個不能保證事務(wù)性的操作,一定涉及“哪個任務(wù)先做,哪個任務(wù)后做”的問題,解決這個問題的方向是:
如果出現(xiàn)不一致,誰先做對業(yè)務(wù)的影響較小,就誰先執(zhí)行。
由于寫數(shù)據(jù)庫與淘汰緩存不能保證原子性,誰先誰后同樣要遵循上述原則。
:第一步寫數(shù)據(jù)庫操作成功,第二步淘汰緩存失敗,則會出現(xiàn)DB中是新數(shù)據(jù),Cache中是舊數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)不一致。
上述緩存架構(gòu)有一個缺點:業(yè)務(wù)方需要同時關(guān)注緩存與DB,有沒有進(jìn)一步的優(yōu)化空間呢?有兩種常見的方案,一種主流方案,一種非主流方案(一家之言,勿拍)。
非主流方案是異步緩存更新:業(yè)務(wù)線所有的寫操作都走數(shù)據(jù)庫,所有的讀操作都總緩存,由一個異步的工具來做數(shù)據(jù)庫與緩存之間數(shù)據(jù)的同步,具體細(xì)節(jié)是:
(1)要有一個init cache的過程,將需要緩存的數(shù)據(jù)全量寫入cache
(2)如果DB有寫操作,異步更新程序讀取binlog,更新cache
在(1)和(2)的合作下,cache中有全部的數(shù)據(jù),這樣:
(a)業(yè)務(wù)線讀cache,一定能夠hit(很短的時間內(nèi),可能有臟數(shù)據(jù)),無需關(guān)注數(shù)據(jù)庫
(b)業(yè)務(wù)線寫DB,cache中能得到異步更新,無需關(guān)注緩存
這樣將大大簡化業(yè)務(wù)線的調(diào)用邏輯,存在的缺點是,如果緩存的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯比較復(fù)雜,async-update異步更新的邏輯可能也會比較復(fù)雜。
本文只討論了緩存架構(gòu)設(shè)計中需要注意的幾個細(xì)節(jié)點,如果數(shù)據(jù)庫架構(gòu)采用了一主多從,讀寫分離的架構(gòu),在特殊時序下,還很可能引發(fā)數(shù)據(jù)庫與緩存的不一致,這個不一致如何優(yōu)化,后續(xù)的文章再討論吧。
(1)淘汰緩存是一種通用的緩存處理方式
(2)先淘汰緩存,再寫數(shù)據(jù)庫的時序是毋庸置疑的
(3)服務(wù)化是向業(yè)務(wù)方屏蔽底層數(shù)據(jù)庫與緩存復(fù)雜性的一種通用方式
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