Caching漫谈--关于Cache的几个理论

如今缓存是随处可见了，如果你的程序还没有使用到缓存，那可能是你的程序并发量很低，或对实时性要求很低。我们公司的ERP在显示某些报表时，每次打开都需要花上几分钟的时间，假如搜索引擎也是这么慢，我想这家搜索引擎早就被淘汰了。
这些ERP报表是否该引入缓存加速一下呢……
使用缓存，就是在取出数据结果后，暂时将数据存储在某些可以快速存取的位置（例如各种NoSQL如Redis，HBase，又或MemoryCache等等），于是就可以让这些耗时的数据结果多次重复的利用，不必每次重复请求相同的数据，节省CPU和I/O，加速程序的响应。
使用缓存能让加载数据的延迟降低，I/O操作减少，从而性能得到提高。
缓存使用起来很容易，但是保持缓存的一致性却困难得多。有一些前人总结的经验和方法，我们可以借鉴一下。
缓存重点在于写入的时候，相关数据的更新问题，如果数据一直没有更新或删除操作，那缓存就不会存在脏数据一说了。
关于缓存写入，至少有4种写入的策略。

write-through

这个动作发生在Cache层。是指在写数据时，同时写入到缓存和DB中，这个写入操作认为是一个单一的事务，也就是说，在更新Cache时，我们先更新了Cache中的数据，然后接着更新Db中的数据。在DB的数据完成更新前，程序还不会返回，一直等到数据库存储的结果。可想而知，这种做法不会给写入数据带来更高的性能。

我用向下的箭头表示一个函数的调用，绿色的虚线表示函数的返回，我拙劣的语言能力还难以描述清楚，但如果把这个图写成程序，就像这个样子：

public class UserLogic
{
	public void WriteToDb(UserEntity user)
	{
		CacheManager cache = GetCacheManager();
		cache.WriteToDb(user);
	}
}
public class CacheManager
{
	public void WriteToDb(UserEntity user)
	{
		cacheStore.Set(user.cacheKey, user.ToJson());
		dbManager.UpdateSqlServer(user);
	}
}

UserLogic类放在Cache层之上，非Cache层，比如应用层、领域层、某某逻辑层之类……，它的WriteToDb函数内部并没有关于Db执行的代码，它不关心Db，它直接调用了Cache层的CacheManager的WriteToDb()。
CacheManager.WriteToDb()内部先去更新了Cache，然后并没有立刻返回，接着又将user写入了MSSQL里面。
所以我说，这种做法不会给写入数据带来更高的性能。

write-around

发生在Cache层，直接写入数据到数据库，不必写到缓存中。这个不必过多的解释，缓存的数据应该被立即过期（否则数据就会不一致了）

当我写这篇文章的时候，发现确实伪代码比我无力的中文解释更清晰，那么write-around的伪代码呢？

public class UserLogic
{
	public void WriteToDb(UserEntity user)
	{
		cacheStore.Invalidate(user.caheKey);
		dbManager.UpdateSqlServer(user);
	}
}

应用层绕过了Cache层，直接调用Db写入了数据库。

write-behind

还是发生在Cache层，刚开始时，写入到缓存中，当设定的缓存容量达到上限，或等到一定的时间间隔后，再写到数据库中。
换句话说，写入到数据库是有条件的。当我们要存入数据库时，一定是有一批数据甚至是一大批数据都需要从缓存中写到数据库中。我们想象这是一个写入的队列，要写入的数据源源不断的放入到这个队列中。此时，我们可以使用服务器上的另外一个进程独立的处理这个队列。
如果在写入数据库前某些数据又发生了修改，因为该数据还没有被插入到数据库，所以这个队列中对应的那个元素也会发生相应的更改，以保证最后插入到数据库中的是最新的数据。

public class UserLogic
{
	public void WriteToDb(UserEntity user)
	{
		CacheManager cache = GetCacheManager();
		cache.WriteToDb(user);
	}
}
public class CacheManager
{
	public void WriteToDb(UserEntity user)
	{
		cacheStore.AddToQueue(user.cacheKey, user.ToJson());
	}
}
public class DbDaemon
{
	public void Watch()
	{
		while(someConditionIsOK())
		{
			UserEntity user = cacheStore.UserDequeue();
			dbManager.WriteToDb(user);
		}
	}
}

在这种模式里，应用层UserLogic照例调用Cache层进行更新，但是CacheManager内的WriteToDb函数已经发生了变化，它将user的内容存放在一个队列中（当然了，同时也得更新缓存）。然后程序的就返回了。
可是，数据怎么放到Db里面去呢？
这技巧放在DbDaemon里，DbDaemon位于另外一个exe中，是独立的应用程序（比如这是个Windows Service），当条件满足时，这个程序到队列里面去取值，取出来再放更新到数据库。
于是乎，UserLogic层只是更新了缓存而已，这会最大限度的保证写入的效率。
write-behind至少带来这几点好处：

• 性能的提升，因为程序不再需要等待数据库的写入操作，当数据写入缓存成功后，程序立刻返回了。
• 降低了数据库的负载，因为每次都是批量的插入到数据库中。如果在正式插入数据库前，数据还有更改，这会让它的优势更明显。例如，插入数据库是数据是{id:1, name:”张三”}，这条数据先被放入队列但还没有被处理。后来这条数据又被更改成了李四王五赵六，无论被改了多少次，最终都是以最后的”赵六”为最终结果，数据库实际上只有一次插入操作。
• 程序还提高了可靠性。想象如果数据库服务器发生了宕机，程序并不会立即出现问题，缓存的写入队列还在起作用。
• 并发性能的提高，如果程序需要处理更多的并发，可以提高写入数据库的间隔，减少数据库的压力。
  但是，使用write-behind也是有挑战的，如果要使用write-behind，至少有这几点要考虑：
• 由于数据库的更新是滞后于cache的，这意味着数据库的事务只能成功不能失败。我们想象一下客户已经提交了购买订单，cache更新成功，订单放入缓存的队列，但是20分钟后，尝试写入到SQL数据库时，出现了数据库插入失败的尴尬局面。
• 如果第三方的应用，或者是人为原因去更新了数据库，这可能导致写入队列中的数据与数据库中数据出现冲突，从而导致数据回写失败。比如缓存中的一个主键是97033，正待写入到数据库。结果另外的某程序抢先一步插入了97033，那么就悲剧了。

cache-aside

发生在应用层，应用层保证缓存结果同DB的数据一致性，应用层来负责写入到数据库和整理缓存，缓存层则不必插手此事。

public class UserLogic
{
	public void WriteToDb(UserEntity user)
	{
		cacheStore.Set(user.cacheKey, user);
		dbManager.WriteToDb(user);
	}
}

在这种模式里，所有动作就在应用层里发生，它自己更新Cache，自己写到Db，爱怎么干怎么干。

4种写入数据的方式各有各的特点，可以根据项目自身的特点加以选择。

数据的读取就简单得多了，有这样两种方式。

read-through

读取数据时，先尝试从缓存中取得，如果缓存中没有，那么再从数据库中读取，而后也将数据放入缓存中，以便下次读取。

refresh-ahead

简单的说就是在缓存数据过期前，能自动的刷新缓存数据。举个例子来说，某条数据在缓存中，过期时间是60秒。我们给他设置一个参数，比如是0.8，60x0.8=48秒，那么在前48秒访问该数据，就照正常的取法，直接返回缓存中的数据。当在48-60秒这个区间取数据时，缓存先将之前缓存的结果返回给外部应用程序，然后异步的再从数据库去更新缓存中的值，以尽可能的保证缓存的值是最新的。如果取数据的的时候超过了60秒，就安装read-through的方式。
Refresh-ahead是对未来数据的访问情形的估算，我们猜测这个数据在过期后，仍然可能被频繁的访问，那么这种设计的策略获得的优势会更明显。
但是，如果有大量的数据是用refresh-ahead策略，但是这个数据被重新缓存后，又一次都没有被访问过，那这个策略就是很失算的了。
那么，有人可能会问，既然如此，我把过期的时间延长不就好了，之前60秒过期，改成6000秒过期，这样就不会用Refresh-ahead策略来刷新数据了。
然而，事实是缓存的数据越久，出现脏数据的可能性也就越大，更重要的是，如果你的估算也是失误的，大量的超期缓存数据没有被实际访问，那么你就浪费了很多的内存，做了无用的事情，这也是应该避免的。

缓存策略介绍完毕。再加上伪代码，相信我还是说得比较清楚了。

	小春 原创内容 本文地址：http://www.cnblogs.com/asis/p/cache-pattern.html https://1few.com/cache-pattern/