缓存 Cache

微服务中的缓存（二）：微服务基础之多级服务缓存（Cache）

微服务应用中缓存的使用策略、问题及解决

Posted by pandaychen on April 10, 2020

0x00 前言

  在微服务架构中，后台组件开启热数据缓存，可以有效的降低 Mysql 等后端存储的读负载。在笔者项目后台服务构建中，一般会有本地缓存（Local-cache）—> Redis（高可用缓存服务）—>Mysql（高可用存储集群），这种层级的缓存逻辑。

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0x01 缓存更新模式

不管如何更新缓存，这里有一个前提是：缓存必须有过期时间（TTL），就像在 Redis 中添加的 key-value 对，一定要加 expire key 操作，这是防止脏缓存的保底策略。

缓存机制是牺牲强制一致性换来高性能的一种手段之一。一般而言，缓存更新有以下几种模式（在项目中用的最多的是 Cache Aside 模式）：

  1. Cache Aside 模式
    • Client 读取 Cache 数据：未命中 Cache，Client 读数据库，读取成功后 Client 将数据更新到 Cache
    • Client 读取 Cache 数据：读取到了返回。
    • Client 更新 Cache 数据：先更新数据库，更新数据库成功后让 Cache 失效（删除 Cache 后再更新 Cache）
  2. Read/Write Through 模式
    • Read Through ：Client 读取 Cache 服务，未命中，Cache 服务读取数据库，并且自己更新数据，对 Client 保持透明
    • Write Through ：Client 更新数据的时候，命中 Cache 则更新 Cache，Cache 服务自身去更新数据库。未命中 Cache，直接去更新数据库
  3. Write Behind Caching 模式
    • 更新数据时，只更新 Cache。Cache 服务异步批量去更新数据库，比如按照时间周期，定期更新一次，等等

0x02 缓存架构构建

0x03 缓存的问题

缓存的问题，通常有缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩这几种：

  • 缓存穿透（cache penetration）：表示程序要访问的缓存key不在缓存key的取值范围里
  • 缓存击穿（hotspot invalid）：表示缓存数据失效了。和cache penetration的区别是缓存的key还是存在的，只是这个key的数据失效了
  • 缓存雪崩（cache avalanche）：表示大量缓存都失效了，像雪崩一样

0x04 缓存和 Mysql 的配合

0x05 合理的 Ratelimit 及 Breaker 策略及异步化

  限流和熔断机制，在访问缓存系统及 Mysql 也是需要具备的，防止高并发下访问 Redis 或 Mysql 集群引发的失败及雪崩问题。在现网中，遇到过针对 inndoDB 的数据库表（约 40W 行数据），并发 2k + 个请求 update 数据库，由于默认的超时时间（innodb_lock_wait_timeout = 50s）较短，从而出现大量的错误：ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction。通常，优化此种场景，有这么几种方法：

  1. 增加默认的 innodb_lock_wait_timeout 时间
  2. 异步化，采用 MQ（比如 Kafka 等）来异步更新 Redis 或者 Mysql（要考虑 Kafka 的消费延迟及 DB 操作延迟）
  3. 在操作 Mysql 或 Redis 的接口加入限流和熔断机制

0x06 参考

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