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堅(jiān)持原創(chuàng),每一篇都是用心之作~
此前的「伸縮性」章節(jié)結(jié)束了,此文是「高性能」章節(jié)的第一篇。
只要是位正兒八經(jīng)的程序員自然知道「緩存」是什么,甚至我司的很多做運(yùn)營(yíng)的×××姐現(xiàn)在和程序員小哥哥的交流中都時(shí)不時(shí)冒出「緩存」字眼,讓人壓力山大。(本文討論的「緩存」皆指的是軟件層面運(yùn)用的緩存)
大家都知道的一點(diǎn)是,緩存可以讓原本打開(kāi)很慢的頁(yè)面,變得能“秒開(kāi)”。你平時(shí)訪問(wèn)的APP、網(wǎng)站幾乎都有涉及到緩存的運(yùn)用。
那么,緩存除了能加速數(shù)據(jù)的訪問(wèn)之外,還有什么作用呢?
另外,任何事物都有兩面性,我們?nèi)绾尾拍軐⒕彺娴膬?yōu)點(diǎn)發(fā)揮得淋淋盡致,同時(shí)避免掉到它的弊端中呢?
Z哥今天想分享給你的就是我對(duì)緩存的理解和運(yùn)用的思路,希望對(duì)你有所啟發(fā)。
正如前面所說(shuō),大家最普遍的理解就是當(dāng)我們遇到某個(gè)頁(yè)面打開(kāi)很慢的時(shí)候,會(huì)想到引入緩存,這樣頁(yè)面打開(kāi)就快了。
其實(shí)快和慢都是相對(duì)的,從技術(shù)角度來(lái)說(shuō),緩存之所以快是因?yàn)榫彺媸腔趦?nèi)存去建立的,而內(nèi)存的讀寫(xiě)速度比硬盤(pán)快X倍,所以用內(nèi)存來(lái)代替硬盤(pán)作為讀寫(xiě)的介質(zhì)自然能大大提高訪問(wèn)數(shù)據(jù)的速度。
這個(gè)過(guò)程大致是這樣的,通過(guò)在內(nèi)存中存儲(chǔ)訪被問(wèn)過(guò)的數(shù)據(jù)供后續(xù)訪問(wèn)時(shí)使用,以此來(lái)達(dá)到提速的效果。
其實(shí)除此之外,緩存還有另外2個(gè)重要的運(yùn)用方式,「預(yù)讀取」和「延遲寫(xiě)」。
預(yù)讀取就是預(yù)先讀取將要載入的數(shù)據(jù),也可以稱(chēng)作「緩存預(yù)熱」。就是在系統(tǒng)對(duì)外提供服務(wù)之前,先將硬盤(pán)中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)加載到內(nèi)存中,然后再對(duì)外提供服務(wù)。
為什么要這樣做呢?因?yàn)橛行┫到y(tǒng)一旦啟動(dòng)就要面臨上千上萬(wàn)的請(qǐng)求進(jìn)來(lái)(在一些toC的項(xiàng)目尤其如此),如果直接讓這些請(qǐng)求打到數(shù)據(jù)庫(kù)上,非常大的可能是數(shù)據(jù)庫(kù)壓力暴增,直接被干趴,無(wú)法正常響應(yīng)。
為了緩解這個(gè)問(wèn)題,需要通過(guò)「預(yù)讀取」來(lái)解決。
可能你會(huì)問(wèn),哪怕用了緩存還是扛不住呢?那就是做橫向擴(kuò)展+負(fù)載均衡的時(shí)候到了。(可以點(diǎn)擊文末鏈接閱讀之前的《彈性架構(gòu)》系列)
如果說(shuō)「預(yù)讀取」是在「數(shù)據(jù)出口」加了一道前置的緩沖區(qū)的話,那么顧名思義,下面要說(shuō)的「延遲寫(xiě)」就是在「數(shù)據(jù)入口」后面加了一道后置的緩沖區(qū)。
延遲寫(xiě)
你可能知道,數(shù)據(jù)庫(kù)的寫(xiě)入速度是慢于讀取速度的,因?yàn)閷?xiě)入的時(shí)候有一系列的保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的機(jī)制。
所以,如果想提升寫(xiě)入速度的話,要么做分庫(kù)分表,要么就是通過(guò)緩存來(lái)進(jìn)行一道緩沖,再一次性批量寫(xiě)到磁盤(pán),以此來(lái)提速。
題外話:由于分庫(kù)分表對(duì)跨表操作以及多條件組合查詢(xún)的副作用巨大,所以引入它的復(fù)雜度遠(yuǎn)大于引入緩存,我們應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮引入緩存的方案。
那么,通過(guò)緩存機(jī)制來(lái)加速“寫(xiě)”的過(guò)程就可以稱(chēng)作「延遲寫(xiě)」。就是預(yù)先將需要寫(xiě)入到磁盤(pán)或者數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù),先暫時(shí)寫(xiě)入到內(nèi)存,然后就返回成功。再定時(shí)將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)批量寫(xiě)入到磁盤(pán)。
可能你會(huì)想,寫(xiě)到內(nèi)存就認(rèn)為成功,萬(wàn)一中途出現(xiàn)意外、斷電、停機(jī)等導(dǎo)致程序異常終止的情況,數(shù)據(jù)不就丟了嗎?
是的。所以,「延遲寫(xiě)」一般僅用于對(duì)數(shù)據(jù)完整性要求不是那么苛刻的場(chǎng)景。比如點(diǎn)贊數(shù)啊、參與用戶(hù)數(shù)啊等等,可以大大緩解對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)頻繁修改所帶來(lái)的壓力。
其實(shí)在我們熟知的分布式緩存redis中,其默認(rèn)運(yùn)用的持久化機(jī)制——RDB,也是這樣的思路。
在一個(gè)成熟的系統(tǒng)中,能夠運(yùn)用到緩存的地方其實(shí)并不是一處。下面Z哥就來(lái)幫你梳理一下我們?cè)谀男┑胤娇梢浴凹泳彺妗薄?/p>
在說(shuō)哪里可以加緩存之前我們先搞清楚一個(gè)事情,我們要緩存什么?也就是符合什么特點(diǎn)的數(shù)據(jù)才需要加緩存?畢竟加緩存是一個(gè)額外的成本投入,得物有所值。
一般來(lái)說(shuō)你可以用這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷:熱點(diǎn)(被高頻訪問(wèn),如幾十次/秒以上)數(shù)據(jù)、靜態(tài)(很少變化,讀遠(yuǎn)大于寫(xiě),如幾天變更一次)數(shù)據(jù)。
接下去就可以替它們找到合適的地方加緩存了。
緩存的本質(zhì)是一個(gè)“防御性”的機(jī)制,而系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)是一個(gè)有序的過(guò)程。所以,選擇在哪里加緩存就相當(dāng)于選擇在一條馬路的哪個(gè)位置設(shè)路障。在這個(gè)路障之后的道路都能受到保護(hù),不被車(chē)流碾壓。
那么在以終端用戶(hù)為起點(diǎn),系統(tǒng)所用的數(shù)據(jù)庫(kù)為終點(diǎn)的這條道路上可以作為緩存設(shè)立點(diǎn)的位置大致有以下這些。
每個(gè)設(shè)立點(diǎn)可以擋掉一些流量,最終形成一個(gè)漏斗狀的攔截效果,以此保護(hù)最后面的系統(tǒng)以及最終的數(shù)據(jù)庫(kù)。
下面Z哥來(lái)簡(jiǎn)要描述下每一個(gè)的運(yùn)用場(chǎng)景以及需要注意的點(diǎn)。
這是離用戶(hù)最近的可以作為緩存的地方,而且借助的是用戶(hù)的“資源”(緩存的數(shù)據(jù)在用戶(hù)的終端設(shè)備上),性?xún)r(jià)比可謂最好,讓用戶(hù)幫你分擔(dān)壓力。
當(dāng)你打開(kāi)瀏覽器的開(kāi)發(fā)者工具,看到from cache或者from memory cache、from disk cache的時(shí)候,就意味著這些數(shù)據(jù)已經(jīng)被緩存在了用戶(hù)的終端設(shè)備上了(沒(méi)網(wǎng)的時(shí)候也能訪問(wèn)到一部分內(nèi)容就是這個(gè)原因)。
這個(gè)過(guò)程是瀏覽器替我們完成的,一般用于緩存圖片、js、css這些。我們可以通過(guò)Http消息頭中的Cache-Control來(lái)控制它,具體細(xì)節(jié)這里就不展開(kāi)了。
js里的全局變量、以及cookie等運(yùn)用也屬于該范疇。
瀏覽器緩存是在于用戶(hù)側(cè)的緩存點(diǎn),所以我們對(duì)其的掌控力就差很多,在沒(méi)有發(fā)起新請(qǐng)求的情況下,你無(wú)法主動(dòng)去更新數(shù)據(jù)。
提供CDN服務(wù)的服務(wù)商,在全國(guó)甚至是全球部署著大量的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)(可以叫做「邊緣服務(wù)器」)。
那么將數(shù)據(jù)分發(fā)到這些遍布各地服務(wù)器上作為緩存,讓用戶(hù)訪問(wèn)就近的服務(wù)器上的緩存數(shù)據(jù),就可以起到壓力分?jǐn)偤图铀傩Ч_@在ToC類(lèi)型的系統(tǒng)上運(yùn)用,效果格外顯著。
但是需要注意的是,由于節(jié)點(diǎn)眾多,更新緩存數(shù)據(jù)比較緩慢,一般至少是分鐘級(jí)別。所以一般僅適用于不經(jīng)常變動(dòng)的靜態(tài)數(shù)據(jù)。
題外話:解決方式也是有的,就是在url后面帶個(gè)自增數(shù)或者唯一標(biāo)示,如?v=1001。因?yàn)椴煌膗rl會(huì)被視作“新”的數(shù)據(jù)和文件,被重新create出來(lái)。
到這里做緩存就是在你自己的地盤(pán)了。很多時(shí)候我們會(huì)在源站前面架一層網(wǎng)關(guān)(或者說(shuō)反向代理、正向代理),為的是做一些安全機(jī)制或者統(tǒng)一分流策略的入口。
同時(shí)這里也是做緩存的一個(gè)好場(chǎng)所。畢竟網(wǎng)關(guān)是“業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)性”的,它能夠攔下來(lái)的請(qǐng)求,對(duì)背后的源站也是很大的受益,減少了大量的CPU運(yùn)算。
常用的網(wǎng)關(guān)(代理)緩存有Varnish,Squid,Ngnix。一般情況下,簡(jiǎn)單的緩存運(yùn)用場(chǎng)景,用nginx即可,因?yàn)榇蟛糠謺r(shí)候我們會(huì)用它來(lái)做負(fù)載均衡,能少引入一個(gè)技術(shù)就少一份復(fù)雜度嘛。如果是大量的小文件可以使用Varnish,而Squid則相對(duì)大而全,運(yùn)用成本也更高一些。
一個(gè)請(qǐng)求能走到這里說(shuō)明他是“業(yè)務(wù)相關(guān)”的,需要經(jīng)過(guò)業(yè)務(wù)邏輯的運(yùn)算。
也正因?yàn)槿绱?,從這里開(kāi)始對(duì)緩存的引入成本比前面3種大大增加,因?yàn)閷?duì)緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)之間的「數(shù)據(jù)一致性」要求更高了。
可能我們大多數(shù)程序員第一次刻意使用緩存的場(chǎng)景就是這個(gè)時(shí)候。進(jìn)程內(nèi)和進(jìn)程外的緩存運(yùn)用中有很多的細(xì)節(jié)需要注意,這些也是我們后續(xù)文章的內(nèi)容,所以我們后續(xù)再詳聊。
這個(gè)大家也熟悉,就是redis、memcached之類(lèi),甚至也可以自己?jiǎn)为?dú)寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)專(zhuān)門(mén)存放緩存數(shù)據(jù),供其他程序遠(yuǎn)程調(diào)用。
同樣,這里的細(xì)節(jié)我們后續(xù)再聊,這里先多說(shuō)幾句關(guān)于redis和memcached該怎么選擇的建議。
對(duì)資源(cpu、內(nèi)存等)利用率格外重視的話可以使用Memcached,但程序在使用的時(shí)候需要容忍可能發(fā)生的數(shù)據(jù)丟失,因?yàn)槭羌儍?nèi)存的機(jī)制。如果無(wú)法容忍這點(diǎn),并且對(duì)資源利用率也比較豪放的話可以使用redis。而且redis的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)更多,Memcached只有key value,更像是一個(gè)NOSQL存儲(chǔ)。
數(shù)據(jù)庫(kù)本身自帶緩存模塊的,否則也不會(huì)叫它內(nèi)存殺手,基本上你給多少內(nèi)存就能吃多少。
數(shù)據(jù)庫(kù)緩存是數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)部機(jī)制,我們這里就不深入下去了。一般都會(huì)給出設(shè)置緩存空間大小的配置來(lái)讓你進(jìn)行干預(yù)。
最后,其實(shí)磁盤(pán)本身也有緩存。所以你會(huì)發(fā)現(xiàn),為了讓數(shù)據(jù)能夠平穩(wěn)的寫(xiě)到物理磁盤(pán)中真的是一波三折,不知道什么時(shí)候可以有“快”到不需要程序來(lái)考慮緩存的磁盤(pán)出現(xiàn)來(lái)拯救我們程序員呢。
可能你會(huì)想緩存那么好,那么應(yīng)該×××,只要慢就上緩存來(lái)解決?
一個(gè)事物看上去再好,也有它負(fù)面的一面。緩存也有一系列的副作用需要考慮。除了上面提到的「緩存更新」和「緩存與數(shù)據(jù)的一致性」問(wèn)題,還有諸如:
緩存雪崩
緩存穿透
緩存并發(fā)
緩存無(wú)底洞
緩存淘汰
...
等等問(wèn)題,這些Z哥會(huì)在接下去的文章中和你一起深入剖析。
想第一時(shí)間了解這些的可以「關(guān)注」Z哥一波~
好了,我們總結(jié)一下。
這次呢,Z哥先向你介紹了運(yùn)用緩存的三種思路。
然后梳理了在一個(gè)完整的系統(tǒng)中可以設(shè)立緩存的幾個(gè)位置,并且分享了關(guān)于瀏覽器緩存、CDN緩存、網(wǎng)關(guān)(代理)緩存的一些使用經(jīng)驗(yàn)。
希望對(duì)你有所啟發(fā)。
后續(xù)的文章我將著重深入「進(jìn)程內(nèi)緩存」和「進(jìn)程外緩存」的最佳實(shí)踐,等我再次出現(xiàn)。
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作者:Zachary
出處:https://www.cnblogs.com/Zachary-Fan/p/cache.html
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