文章目录

  1. 1. 热点数据,缓存才有价值
  2. 2. 频繁修改的数据,看情况考虑使用缓存
  3. 3. 数据不一致性
  4. 4. 缓存更新机制
  5. 5. 缓存可用性
  6. 6. 缓存服务降级
  7. 7. 缓存预热
  8. 8. 缓存穿透

如何使用缓存,怎么才能更加合理?今天的话题,结合我之前的项目场景,讨论下使用缓存合理性问题。

热点数据,缓存才有价值

对于冷数据而言,大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存,不仅占用内存,而且价值不大。

对于热点数据,比如我们的某IM产品,生日祝福模块,当天的寿星列表,缓存以后可能读取数十万次。再举个例子,某导航产品,我们将导航信息,缓存以后可能读取数百万次。

频繁修改的数据,看情况考虑使用缓存

数据更新前至少读取两次,缓存才有意义。这个是最基本的策略,如果缓存还没有起作用就失效了,那就没有太大价值了。

对于上面两个例子,寿星列表、导航信息都存在一个特点,就是信息修改频率不高,读取通常非常高的场景。

那存不存在,修改频率很高,但是又不得不考虑缓存的场景呢?有!比如,这个读取接口对数据库的压力很大,但是又是热点数据,这个时候就需要考虑通过缓存手段,减少数据库的压力,比如我们的某助手产品的,点赞数,收藏数,分享数等是非常典型的热点数据,但是又不断变化,此时就需要将数据同步保存到Redis缓存,减少数据库压力。

数据不一致性

一般会对缓存设置失效时间,一旦超过失效时间,就要从数据库重新加载,因此应用要容忍一定时间的数据不一致。还有一种是在数据更新时立即更新缓存,不过这也会更多系统开销和事务一致性问题。

缓存更新机制

使用缓存过程中,我们经常会遇到缓存数据的不一致性和与脏读现象,我们有什么解决策略呢?

一般情况下,我们采取缓存双淘汰机制,在更新数据库的时候淘汰缓存。此外,设定超时时间,例如30分钟。极限场景下,即使有脏数据入cache,这个脏数据也最多存在三十分钟。

缓存可用性

缓存是提高数据读取性能的,缓存数据丢失和缓存不可用不会影响应用程序的处理。因此,一般的操作手段是,如果Redis出现异常,我们手动捕获这个异常,记录日志,并且去数据库查询数据返回给用户。

缓存服务降级

服务降级的目的,是为了防止Redis服务故障,导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此,对于不重要的缓存数据,可以采取服务降级策略,例如一个比较常见的做法就是,Redis出现问题,不去数据库查询,而是直接返回默认值给用户。

缓存预热

在新启动的缓存系统中,如果没有任何数据,在重建缓存数据过程中,系统的性能和数据库复制都不太好,那么最好的缓存系统启动时就把热点数据加载好,例如对于缓存信息,在启动缓存加载数据库中全部数据进行预热。一般情况下,我们会开通一个同步数据的接口,进行缓存预热。

缓存穿透

如果因为不恰当的业务,或者恶意攻击持续地发请求某些不存在的数据,由于缓存没有保存该数据,所有的请求都会落到数据库上,会对数据库造成很大压力,甚至奔溃。一个简单的对策是将不存在的数据也缓存起来。

(完)

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  1. 1. 热点数据,缓存才有价值
  2. 2. 频繁修改的数据,看情况考虑使用缓存
  3. 3. 数据不一致性
  4. 4. 缓存更新机制
  5. 5. 缓存可用性
  6. 6. 缓存服务降级
  7. 7. 缓存预热
  8. 8. 缓存穿透