什么是缓存

所谓缓存，就是将程序或系统经常要调用的对象存在内存中，一遍其使用时可以快速调用，不必再去创建新的重复的实例。这样做可以减少系统开销，提高系统效率。

根据存储的位置不同分为两类：

• 文件缓存：通过文件缓存, 顾名思义文件缓存是指把数据存储在磁盘上，不管你是以 XML 格式，序列化文件 DAT 格式还是其它文件格式 。
• 内存缓存：创建一个静态内存区域，将数据存储进去，例如我们 B/S 架构的将数据存储在 Application 中或者存储在一个静态 Map 中 。

根据网络划分：

• 本地缓存
• 网络缓存

为什么需要缓存

在系统中，有些数据，数据量小，但是访问十分频繁（例如国家标准行政区域数据或者一些数据字典等），针对这种场景，需要将数据搞到应用的本地缓存中，以提升系统的访问效率，减少无谓的数据库访问（数据库访问占用数据库连接，同时网络消耗比较大），但是有一点需要注意，就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略。

根据场景决定缓存方案

缓存使用有如下几阶段：

本地缓存

通过在Web应用端内嵌一个本地缓存。

优势

• 访问比较快
• 易于创建使用

劣势

• 数据更新的一致性比较难保证

单机版的远程缓存

通过部署一套远程的缓存服务，然后应用端通过网络请求与缓存交互。

分布式缓存

缓存服务本身是一个大集群，能够提供给各种业务应用使用，并提供一些基本的分布式特性：水平扩展、容灾、数据一致性等。

自实现缓存的一些问题

1. 没有缓存大小的设置，无法限定缓存提的大小以及存储数据的限制
2. 没有缓存的失效策略
3. 没有弱键引用，在内存占用吃紧的情况下，JVM 是无法回收的
4. 没有监控统计
5. 没有持久性存储

缓存更新的套路

缓存的更新操作是保证缓存数据一致性的关键。

先记录一个更新缓存不好的方案。

好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了 。

其实更新缓存也是有套路的，如下

Cache Aside Pattern

• 失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
• 命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。
• 更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。

一个是查询操作，一个是更新操作的并发，首先，没有了删除cache数据的操作了，而是先更新了数据库中的数据，此时，缓存依然有效，所以，并发的查询操作拿的是没有更新的数据，但是，更新操作马上让缓存的失效了，后续的查询操作再把数据从数据库中拉出来。而不会像文章开头的那个逻辑产生的问题，后续的查询操作一直都在取老的数据。

至于为什么不是写完数据库后更新缓存，是为了防止两个并发的写操作导致脏数据。

那么，是不是Cache Aside这个就不会有并发问题了？不是的，比如，一个是读操作，但是没有命中缓存，然后就到数据库中取数据，此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后，之前的那个读操作再把老的数据放进去，所以，会造成脏数据。

但，这个case理论上会出现，不过，实际上出现的概率可能非常低，因为这个条件需要发生在读缓存时缓存失效，而且并发着有一个写操作。而实际上数据库的写操作会比读操作慢得多，而且还要锁表，而读操作必需在写操作前进入数据库操作，而又要晚于写操作更新缓存，所有的这些条件都具备的概率基本并不大。

Read/Write Through Pattern

在上面的Cache Aside套路中，我们的应用代码需要维护两个数据存储，一个是缓存（Cache），一个是数据库（Repository）。所以，应用程序比较啰嗦。而Read/Write Through套路是把更新数据库（Repository）的操作由缓存自己代理了，所以，对于应用层来说，就简单很多了。可以理解为，应用认为后端就是一个单一的存储，而存储自己维护自己的Cache。

Read Through

Read Through套路就是在查询操作中更新缓存，也就是说，当缓存失效的时候（过期或LRU换出），Cache Aside是由调用方负责把数据加载入缓存，而Read Through则用缓存服务自己来加载，从而对应用方是透明的。

Write Through

Write Through套路和Read Through相仿，不过是在更新数据时发生。当有数据更新的时候，如果没有命中缓存，直接更新数据库，然后返回。如果命中了缓存，则更新缓存，然后再由Cache自己更新数据库（这是一个同步操作） 。

Read/Write Through Pattern

Write Behind Caching Pattern

Write Behind又叫Write Back。Write Back套路，一句说就是，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。这个设计的好处就是让数据的I/O操作飞快无比（因为直接操作内存嘛 ），因为异步，write backg还可以合并对同一个数据的多次操作，所以性能的提高是相当可观的。

但是，其带来的问题是，数据不是强一致性的，而且可能会丢失（我们知道Unix/Linux非正常关机会导致数据丢失，就是因为这个事）。在软件设计上，我们基本上不可能做出一个没有缺陷的设计，就像算法设计中的时间换空间，空间换时间一个道理，有时候，强一致性和高性能，高可用和高性性是有冲突的。软件设计从来都是取舍Trade-Off。

另外，Write Back实现逻辑比较复杂，因为他需要track有哪数据是被更新了的，需要刷到持久层上。操作系统的write back会在仅当这个cache需要失效的时候，才会被真正持久起来，比如，内存不够了，或是进程退出了等情况，这又叫lazy write。

Write Behind Caching Pattern

缓存失效策略

• FIFO

  First In First Out

  先进先出，先进入的缓存先被淘汰，即存放时间最久的数据最先淘汰。

  缺点：命中率比较低，第一个数据很大可能就是访问频率最高的数据。

• LRU

  Least Recently Used

  最近最少使用，每次访问数据都会将其放在我们的队尾，如果需要淘汰数据，就只需要淘汰队首即可，即判断数据最近有没有被使用，使用时间比较早的数据淘汰。

  缺点：如果有个数据在1个小时的前59分钟访问了1万次(可见这是个热点数据),再后一分钟没有访问这个数据，但是有其他的数据访问，就导致了我们这个热点数据被淘汰。

• LFU

  Least Frequently Used

  最不经常使用，即判断一段时间内数据使用的次数，使用次数少的数据淘汰。

  可以看做是对LRU的优化，利用额外空间记录每个数据的使用频率，最后选出频率低的淘汰。

缓存高并发下的问题

缓存穿透

描述

通常缓存都是根据key去查找value，如果缓存中不存在，则去DB中查找，如果查找到了则将此键值对写入缓存。但是，对于某些一直不存在的数据，每次都无法在缓存中查找到，所以每次都要去DB中查找，DB中也找不到所以没法写入缓存，如此往复，便失去了缓存的意义。 高并发下对DB造成极大的压力。

解决方案

1. 对到DB中查询为空的情况也进行缓存（如约定一个特殊字符串来代替），但是这个数据的缓存过期时间需要设置得短一点。
2. 将所有可能存在的数据根据key哈希到一个bitmap中，不可能存在的数据直接被bitmap过滤掉，不去查询DB

缓存并发

描述

高并发下，多个线程查询到某个缓存失效（或者该key没有缓存），同时去DB中查找并设置缓存，引起的压力问题。

解决方案

1. 当查询到key为空时，加锁，然后查DB，更新缓存，解锁

缓存失效

描述

高并发下，我们若某一时间同时给大量缓存设置了相同的失效时间，导致某一时刻缓存同时失效；或者机器重启导致的缓存全部同时失效。这会让大量请求同时去查找DB，给DB造成巨大的压力。

解决方案

1. 控制读取DB的线程数量
2. 随机设置缓存的失效时间，避免大量缓存同时失效

推荐缓存框架

• Ehcache（也可以做分布式）
• Redis
• memcached
• Guava Cache

参考资料

• 缓存更新的套路