高并发系统设计（九）：数据库和NoSQL如何做到互补？及其缓存加速的两面性

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使用NoSQL提升写入性能

数据库系统大多使用的是传统的机械磁盘，对于机械磁盘的访问方式有两种：一种是随机IO；另一种是顺序IO。随机IO就需要花费时间做昂贵的磁盘寻道，一般来说，它的读写效率要比顺序IO小两到三个数量级，所以我们想要提升写入的性能就要尽量减少随机IO。

以MySQL的InnoDB存储引擎来说，更新binlog、redolog、undolog都是在做顺序IO，而更新datafile和索引文件则是在做随机IO，而为了减少随机IO的发生，关系数据库已经做了很多的优化，比如说写入时先写入内存，然后批量刷新到磁盘上，但是随机IO还是会发生。而且一旦发生了页分裂，就不可避免会做数据的移动，也会极大地损耗写入性能。

NoSQL数据库在性能、扩展性上的优势，以及它的一些特殊功能特性

1.在性能方面，NoSQL数据库使用一些算法将对磁盘的随机写转换成顺序写，提升了写的性能；

2.在某些场景下，比如全文搜索功能，关系型数据库并不能高效地支持，需要NoSQL数据库的支持；

3.在扩展性方面，NoSQL数据库天生支持分布式，支持数据冗余和数据分片的特性。

这些都让它成为传统关系型数据库的良好的补充，你需要了解的是，NoSQL可供选型的种类很多，每一个组件都有各自的特点。你在做选型的时候需要对它的实现原理有比较深入的了解，最好在运维方面对它有一定的熟悉，这样在出现问题时才能及时找到解决方案。否则，盲目跟从地上了一个新的NoSQL数据库，最终可能导致会出了故障无法解决，反而成为整体系统的拖累。

缓存分类

开发中，常见的缓存主要就是静态缓存（如静态文件html缓存）、分布式缓存（redis、memcache分布式缓存）和热点本地缓存（热数据缓存降低分布式缓存压力）这三种。

缓存的不足

缓存的主要作用是提升访问速度，从而能够抗住更高的并发。事物都是具有两面性的，缓存也不例外。

首先，缓存比较适合于读多写少的业务场景，并且数据最好带有一定的热点属性。这是因为缓存毕竟会受限于存储介质不可能缓存所有数据，那么当数据有热点属性的时候才能保证一定的缓存命中率。比如说类似微博、朋友圈这种20%的内容会占到80%的流量。所以，一旦当业务场景读少写多时或者没有明显热点时，比如在搜索的场景下，每个人搜索的词都会不同，没有明显的热点，那么这时缓存的作用就不明显了。

其次，缓存会给整体系统带来复杂度，并且会有数据不一致的风险。当更新数据库成功，更新缓存失败的场景下，缓存中就会存在脏数据。对于这种场景，我们可以考虑使用较短的过期时间或者手动清理的方式来解决。

再次，之前提到缓存通常使用内存作为存储介质，但是内存并不是无限的。因此，我们在使用缓存的时候要做数据存储量级的评估，对于可预见的需要消耗极大存储成本的数据，要慎用缓存方案。同时，缓存一定要设置过期时间，这样可以保证缓存中的会是热点数据。

最后，缓存会给运维也带来一定的成本，运维需要对缓存组件有一定的了解，在排查问题的时候也多了一个组件需要考虑在内。