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圖片來自 Pexels

這么多年過去了，這句話或深或淺地影響了我的技術(shù)選擇，以至于后來我花了很多時間去重點學習緩存相關(guān)的技術(shù)。

我在 10 年前開始使用緩存，從本地緩存、到分布式緩存、再到多級緩存，踩過很多坑。下面我結(jié)合自己使用緩存的歷程，談?wù)勎覍彺娴恼J識。

本地緩存

頁面級緩存

我使用緩存的時間很早，2010 年左右使用過 OSCache，當時主要用在 JSP 頁面中用于實現(xiàn)頁面級緩存。

偽代碼類似這樣：

<cache:cache key="foobar" scope="session">  
      some jsp content  
</cache:cache> 

中間的那段 JSP 代碼將會以 key="foobar" 緩存在 session 中，這樣其他頁面就能共享這段緩存內(nèi)容。

在使用 JSP 這種遠古技術(shù)的場景下，通過引入 OSCache 之后 ，頁面的加載速度確實提升很快。

但隨著前后端分離以及分布式緩存的興起，服務(wù)端的頁面級緩存已經(jīng)很少使用了。但是在前端領(lǐng)域，頁面級緩存仍然很流行。

對象緩存

2011 年左右，開源中國的紅薯哥寫了很多篇關(guān)于緩存的文章。他提到：開源中國每天百萬的動態(tài)請求，只用 1 臺 4 Core 8G 的服務(wù)器就扛住了，得益于緩存框架 Ehcache。

這讓我非常神往，一個簡單的框架竟能將單機性能做到如此這般，讓我欲欲躍試。

于是，我參考紅薯哥的示例代碼，在公司的余額提現(xiàn)服務(wù)上第一次使用了 Ehcache。

邏輯也很簡單，就是將成功或者失敗狀態(tài)的訂單緩存起來，這樣下次查詢的時候，不用再查詢支付寶服務(wù)了。

偽代碼類似這樣：

 

添加緩存之后，優(yōu)化的效果很明顯 , 任務(wù)耗時從原來的 40 分鐘減少到了 5~10 分鐘。

上面這個示例就是典型的「對象緩存」，它是本地緩存最常見的應(yīng)用場景。相比頁面緩存，它的粒度更細、更靈活，常用來緩存很少變化的數(shù)據(jù)，比如：全局配置、狀態(tài)已完結(jié)的訂單等，用于提升整體的查詢速度。

刷新策略

2018 年，我和我的小伙伴自研了配置中心，為了讓客戶端以最快的速度讀取配置， 本地緩存使用了 Guava。

整體架構(gòu)如下圖所示：

 

那本地緩存是如何更新的呢?有兩種機制：

• 客戶端啟動定時任務(wù)，從配置中心拉取數(shù)據(jù)。
• 當配置中心有數(shù)據(jù)變化時，主動推送給客戶端。這里我并沒有使用 websocket，而是使用了 RocketMQ Remoting 通訊框架。

后來我閱讀了 Soul 網(wǎng)關(guān)的源碼，它的本地緩存更新機制如下圖所示，共支持 3 種策略：

 

Zookeeper Watch 機制：soul-admin 在啟動的時候，會將數(shù)據(jù)全量寫入 Zookeeper，后續(xù)數(shù)據(jù)發(fā)生變更時，會增量更新 Zookeeper 的節(jié)點。

與此同時，soul-web 會監(jiān)聽配置信息的節(jié)點，一旦有信息變更時，會更新本地緩存。

Websocket 機制：Websocket 和 Zookeeper 機制有點類似，當網(wǎng)關(guān)與 admin 首次建立好 websocket 連接時，admin 會推送一次全量數(shù)據(jù)，后續(xù)如果配置數(shù)據(jù)發(fā)生變更，則將增量數(shù)據(jù)通過 websocket 主動推送給 soul-web。

Http 長輪詢機制：Http 請求到達服務(wù)端后，并不是馬上響應(yīng)，而是利用 Servlet 3.0 的異步機制響應(yīng)數(shù)據(jù)。

當配置發(fā)生變化時，服務(wù)端會挨個移除隊列中的長輪詢請求，告知是哪個 Group 的數(shù)據(jù)發(fā)生了變更，網(wǎng)關(guān)收到響應(yīng)后，再次請求該 Group 的配置數(shù)據(jù)。

不知道大家發(fā)現(xiàn)了沒?

• pull 模式必不可少
• 增量推送大同小異

長輪詢是一個有意思的話題 , 這種模式在 RocketMQ 的消費者模型也同樣被使用，接近準實時，并且可以減少服務(wù)端的壓力。

分布式緩存

關(guān)于分布式緩存, Memcached 和 Redis 應(yīng)該是最常用的技術(shù)選型。相信程序員朋友都非常熟悉了，我這里分享兩個案例。

合理控制對象大小及讀取策略

2013 年，我服務(wù)一家彩票公司，我們的比分直播模塊也用到了分布式緩存。當時，遇到了一個 Young GC 頻繁的線上問題，通過 jstat 工具排查后，發(fā)現(xiàn)新生代每隔兩秒就被占滿了。

進一步定位分析，原來是某些 key 緩存的 value 太大了，平均在 300K 左右，最大的達到了 500K。這樣在高并發(fā)下，就很容易導致 GC 頻繁。

找到了根本原因后，具體怎么改呢?我當時也沒有清晰的思路。于是，我去同行的網(wǎng)站上研究他們是怎么實現(xiàn)相同功能的，包括：360 彩票，澳客網(wǎng)。

我發(fā)現(xiàn)了兩點：

• 數(shù)據(jù)格式非常精簡，只返回給前端必要的數(shù)據(jù)，部分數(shù)據(jù)通過數(shù)組的方式返回。
• 使用 Websocket，進入頁面后推送全量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)發(fā)生變化推送增量數(shù)據(jù)。

再回到我的問題上，最終是用什么方案解決的呢?當時，我們的比分直播模塊緩存格式是 JSON 數(shù)組，每個數(shù)組元素包含 20 多個鍵值對, 下面的 JSON 示例我僅僅列了其中 4 個屬性。

[{ 
     "playId":"2399", 
     "guestTeamName":"小牛", 
     "hostTeamName":"湖人", 
     "europe":"123" 
 }] 

這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，一般情況下沒有什么問題。但是當字段數(shù)多達 20 多個，而且每天的比賽場次非常多時，在高并發(fā)的請求下其實很容易引發(fā)問題。

基于工期以及風險考慮，最終我們采用了比較保守的優(yōu)化方案：

①修改新生代大小，從原來的 2G 修改成 4G。

②將緩存數(shù)據(jù)的格式由 JSON 改成數(shù)組，如下所示：

[["2399","小牛","湖人","123"]] 

修改完成之后，緩存的大小從平均 300K 左右降為 80K 左右，YGC 頻率下降很明顯，同時頁面響應(yīng)也變快了很多。

但過了一會，CPU Load 會在瞬間波動得比較高?？梢?，雖然我們減少了緩存大小，但是讀取大對象依然對系統(tǒng)資源是極大的損耗，導致 Full GC 的頻率也不低。

③為了徹底解決這個問題，我們使用了更精細化的緩存讀取策略。

我們把緩存拆成兩個部分，第一部分是全量數(shù)據(jù)，第二部分是增量數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)量很小)。

頁面第一次請求拉取全量數(shù)據(jù)，當比分有變化的時候，通過 Websocket 推送增量數(shù)據(jù)。

第 3 步完成后，頁面的訪問速度極快，服務(wù)器的資源使用也很少，優(yōu)化的效果非常優(yōu)異。

經(jīng)過這次優(yōu)化，我理解到: 緩存雖然可以提升整體速度，但是在高并發(fā)場景下，緩存對象大小依然是需要關(guān)注的點，稍不留神就會產(chǎn)生事故。

另外我們也需要合理地控制讀取策略，最大程度減少 GC 的頻率 , 從而提升整體性能。

分頁列表查詢

列表如何緩存是我非?？释痛蠹曳窒淼募寄茳c。這個知識點也是我 2012 年從開源中國上學到的，下面我以「查詢博客列表」的場景為例。

我們先說第 1 種方案：對分頁內(nèi)容進行整體緩存。這種方案會按照頁碼和每頁大小組合成一個緩存 key，緩存值就是博客信息列表。

假如某一個博客內(nèi)容發(fā)生修改, 我們要重新加載緩存，或者刪除整頁的緩存。這種方案，緩存的顆粒度比較大，如果博客更新較為頻繁，則緩存很容易失效。

下面我介紹下第 2 種方案：僅對博客進行緩存。

流程大致如下：

①先從數(shù)據(jù)庫查詢當前頁的博客 id 列表，sql 類似：

select id from blogs limit 0,10  

②批量從緩存中獲取博客 id 列表對應(yīng)的緩存數(shù)據(jù) ，并記錄沒有命中的博客 id，若沒有命中的 id 列表大于 0，再次從數(shù)據(jù)庫中查詢一次，并放入緩存，sql 類似：

select id from blogs where id in (noHitId1, noHitId2) 

③將沒有緩存的博客對象存入緩存中。

④返回博客對象列表。

理論上，要是緩存都預(yù)熱的情況下，一次簡單的數(shù)據(jù)庫查詢，一次緩存批量獲取，即可返回所有的數(shù)據(jù)。

另外，關(guān)于緩存批量獲取，如何實現(xiàn)?

• 本地緩存：性能極高，for 循環(huán)即可。
• Memcached：使用 mget 命令。
• Redis：若緩存對象結(jié)構(gòu)簡單，使用 mget 、hmget命令;若結(jié)構(gòu)復雜，可以考慮使用 pipleline，lua 腳本模式。

第 1 種方案適用于數(shù)據(jù)極少發(fā)生變化的場景，比如排行榜，首頁新聞資訊等。

第 2 種方案適用于大部分的分頁場景，而且能和其他資源整合在一起。

舉例：在搜索系統(tǒng)里，我們可以通過篩選條件查詢出博客 id 列表，然后通過如上的方式，快速獲取博客列表。

多級緩存

首先要明確為什么要使用多級緩存?本地緩存速度極快，但是容量有限，而且無法共享內(nèi)存。

分布式緩存容量可擴展，但在高并發(fā)場景下，如果所有數(shù)據(jù)都必須從遠程緩存種獲取，很容易導致帶寬跑滿，吞吐量下降。

有句話說得好，緩存離用戶越近越高效!

使用多級緩存的好處在于：高并發(fā)場景下, 能提升整個系統(tǒng)的吞吐量，減少分布式緩存的壓力。

2018 年，我服務(wù)的一家電商公司需要進行 App 首頁接口的性能優(yōu)化。我花了大概兩天的時間完成了整個方案，采取的是兩級緩存模式，同時利用了 Guava 的惰性加載機制。

整體架構(gòu)如下圖所示：

 

緩存讀取流程如下：

①業(yè)務(wù)網(wǎng)關(guān)剛啟動時，本地緩存沒有數(shù)據(jù)，讀取 Redis 緩存，如果 Redis 緩存也沒數(shù)據(jù)，則通過 RPC 調(diào)用導購服務(wù)讀取數(shù)據(jù)，然后再將數(shù)據(jù)寫入本地緩存和 Redis 中;若 Redis 緩存不為空，則將緩存數(shù)據(jù)寫入本地緩存中。

②由于步驟 1 已經(jīng)對本地緩存預(yù)熱，后續(xù)請求直接讀取本地緩存，返回給用戶端。

③Guava 配置了 refresh 機制，每隔一段時間會調(diào)用自定義 LoadingCache 線程池(5 個最大線程，5 個核心線程)去導購服務(wù)同步數(shù)據(jù)到本地緩存和 Redis 中。

優(yōu)化后，性能表現(xiàn)很好，平均耗時在 5ms 左右。最開始我以為出現(xiàn)問題的幾率很小，可是有一天晚上，突然發(fā)現(xiàn) App 端首頁顯示的數(shù)據(jù)時而相同，時而不同。

也就是說：雖然 LoadingCache 線程一直在調(diào)用接口更新緩存信息，但是各個服務(wù)器本地緩存中的數(shù)據(jù)并非完成一致。

說明了兩個很重要的點：

• 惰性加載仍然可能造成多臺機器的數(shù)據(jù)不一致。
• LoadingCache 線程池數(shù)量配置的不太合理, 導致了線程堆積。

最終，我們的解決方案是：

• 惰性加載結(jié)合消息機制來更新緩存數(shù)據(jù)，也就是：當導購服務(wù)的配置發(fā)生變化時，通知業(yè)務(wù)網(wǎng)關(guān)重新拉取數(shù)據(jù)，更新緩存。
• 適當調(diào)大 LoadigCache 的線程池參數(shù)，并在線程池埋點，監(jiān)控線程池的使用情況，當線程繁忙時能發(fā)出告警，然后動態(tài)修改線程池參數(shù)。

寫在最后

緩存是非常重要的一個技術(shù)手段。如果能從原理到實踐，不斷深入地去掌握它，這應(yīng)該是技術(shù)人員最享受的事情。

這篇文章屬于緩存系列的開篇，更多是把我 10 多年工作中遇到的典型問題娓娓道來，并沒有非常深入地去探討原理性的知識。

我想我更應(yīng)該和朋友交流的是：‍‍‍‍‍如何體系化的學習一門新技術(shù)。

• 選擇該技術(shù)的經(jīng)典書籍，理解基礎(chǔ)概念。
• 建立該技術(shù)的知識脈絡(luò)。
• 知行合一，在生產(chǎn)環(huán)境中實踐或者自己造輪子。
• 不斷復盤，思考是否有更優(yōu)的方案。

后續(xù)我會連載一些緩存相關(guān)的內(nèi)容，包括緩存的高可用機制、Codis 的原理等，關(guān)于緩存，如果你有自己的心得體會或者想深入了解的內(nèi)容，歡迎評論區(qū)留言。

作者：張勇

簡介：現(xiàn)任科大訊飛高級架構(gòu)師。11 年后端經(jīng)驗，曾就職于同程藝龍、神州優(yōu)車等公司。樂于分享、熱衷通過自己的實踐經(jīng)驗平鋪對技術(shù)的理解。

編輯：陶家龍

出處：轉(zhuǎn)載自公眾號IT人的職場進階(ID：BestITer)