緩存基礎整理

1、理解緩存

以空間換時間，全部保存「中間的、額外的」數據的機制，均可以稱之爲緩存。

2、緩存的做用

經過如下兩點，對系統性能有提高

（1）縮短期，有些數據可能查詢起來或是運算起來很花時間， 那麼咱們就能夠在某次獲取該數據後放在能夠快速取回的地方。

（2）下降壓力，在高併發的狀況下可能會致使數據庫壓力過大，藉助數據緩存能夠很好的規避這種問題。

3、緩存的合理性

（1）訪問頻率是高仍是低？

若是訪問頻率低，緩存帶來的業務複雜度弊端會高於系統性能提升的優點；因此訪問頻率高，適合緩存，並且效果也好些；

（2） 讀寫比例是什麼樣的？

訪問頻率高，讀多寫少，適合緩存，效果會好

（3）數據一致性要求高嗎？

使用緩存適用那些對數據一致性要求不高的業務。

4、緩存的進化

（1）業務開始時，使用關係型數據庫

（2）用戶量上來後，將數據庫改成讀寫分離的架構。

（3）仍是撐不住，增長數據緩存層（redis）

（4）進一步優化，再次增長緩存層，造成多級緩存

（5）經過增長緩存監控，確保緩存的有效性，以及進一步優化緩存的策略等

5、緩存常見問題

下面所說的三種問題緩存方案都相似於Redis+Mysql，首先先從緩存中獲取數據，找不到的時候去數據庫獲取數據並更新到緩存中。

（1）緩存穿透

請求去查詢一條壓根兒數據庫中根本就不存在的數據，也就是緩存和數據庫都查詢不到這條數據，可是請求每次都會打到數據庫上面去。

解決方案：

1.對於返回爲NULL的依然緩存

2.制定一些規則過濾一些不可能存在的數據

（2）緩存擊穿

在日常高併發的系統中，大量的請求同時查詢一個 key 時，此時這個key正好失效了，就會致使大量的請求都打到數據庫上面去。這種現象咱們稱爲緩存擊穿。

解決方案：

1.加分佈式鎖，對於獲取到這個鎖的線程，查詢數據庫更新緩存，其餘線程採起重試策略

2.採起到期自動刷新的策略，而不是到期自動淘汰

（3）緩存雪崩

當某一時刻發生大規模的緩存失效的狀況，好比你的緩存服務宕機了，會有大量的請求進來直接打到DB上面。

解決方案：

1.增長緩存系統可用性,經過監控關注緩存的健康程度，根據業務量適當的擴容緩存。

2.採用多級緩存，不一樣級別緩存設置的超時時間不一樣，及時某個級別緩存都過時，也有其餘級別緩存兜底。

3.緩存的過時時間能夠取個隨機值，儘可能讓不一樣Key的過時時間不一樣。

6、緩存更新策略

（1）Cache Aside

應用查詢數據的時候先查詢緩存層的數據，若是緩存中沒有則到數據庫中查詢數據，並把數據放入緩存層。

更新數據的時候先對數據庫進行更新，而後經過指令使緩存層的數據失效。

(2)Read/Write Through

應用要讀數據和更新數據都直接訪問緩存服務

緩存服務同步的將數據更新到數據庫

(3)Write Behind

應用要讀數據和更新數據都直接訪問緩存服務

緩存服務異步的將數據更新到數據庫（經過異步任務）

最後

正確的使用緩存可讓系統性能有提高，要注意須要針對不一樣場景來設計最佳的緩存方案。實踐出真知，要想真正掌握緩存，仍是須要在項目設計中多多考慮、