好久没更新了，本来想更新《前端是不是真的死了》，可是正好工作中发生了一些评论，所以就改成先更新缓存了。

本文适宜目标：不太常规划缓存的各类工程师。

背景故事

今日的一个场景是：有一段国家信息数据，结构大概是：[{ region: 'CN', code: 12345, text: '中国' }] 这样的一个国家数组（实际字段不太一样），而在此之前这段信息存储在了一个供给给前端的外部接口中，你是一个供给给前端的 BFF，想基于这些数据进行二次处理。

// 一段伪代码
// 调用一个外网接口
if regionList, err := fetchRegionList(); err != nil {
    handle(regionList) // 对 region 进行处理
}

那么你会怎样去优化呢？（撇去联络底层服务供给内网接口这种沟通性工作）

从缓存说起

在这一比如中去剖析，首先咱们就会觉得，每次都外网调用，看上去仍是不变的数据，是不是咱们能够上个「缓存」，在有内容的时分直接读「缓存」，没有「缓存」的时分再去拿原始数据呢？

很棒，你想到了怎样优化耗时较长的引证问题，那咱们怎样去规划「缓存」呢？

提到缓存，大部分新人的第一反应估量就是「缓存嘛，说的不就是 redis」吗？

但实际上，当咱们存储数据的时分，咱们至少能够细分成三个层级：「本地缓存」、「redis」、「DB」，撇开 DB 不提，人人都知道它是拿来存储数据的，那么剩余的两级缓存，我该在什么情况下去运用。

回到这个场景中，假如咱们用 redis，很明显，咱们会需求进行：

  1. 一次网络 IO
  2. 一个 redis 资源

1 大家都能理解，那么上游有多少次请求、就会有多少次请求打到 redis，而 2 也不是个玩笑话，毕竟我信任大部分公司仍然在「降本提效」的路上。

关于这个有限数据集来说，用本地缓存能够靠少量内存来处理这个问题，它没有额定的网络 IO，不会对下流服务造成额定压力，充分满足了降本提效美学的中心思维。

缓存仅仅用吗

有了这个点，问题真的处理了吗？实际上，关于缓存来说，咱们考虑的更多的是缓存的「写」和「更新」，怎样去处理数据一致性的问题才是缓存规划中的大头。99.9% 的 case 都是会更新的，仅仅有「多长保质期」的差异罢了。

在上文的规划中，很明显，咱们没有考虑过期问题，永不过期是缓存规划中最糟糕的规划。缓存一般都是存储在内存中的，很明显内存是个有限级，糟糕的缓存规划配合永不过期，很快你就能得到缓存打满的快乐。

一个合理的缓存应该是：一个合理的数据结构+一个合理的筛选战略。

缓存怎样规划

在所有的程序规划中，咱们考虑问题的第一步必定都是剖析咱们的场景，比如上文咱们剖析「场景」和「更新频率」得出了一个定论：「咱们用不着运用 redis」。

关于缓存来说，咱们应该考虑以下几点并做好缓存失效的防御机制。：

  • 缓存的底子原因：是由于体量大仍是由于下流慢
  • 缓存的命中率多少：咱们终究需不需求缓存
  • 时效性多少：缓存怎样更新
  • 缓存的 QPS 是多少：热 key 问题

缓存的底子原因

缓存并不是快的代名词，他仅仅把建立在 DB 上的磁盘 IO 变成了建立在内存上的 IO，一起多了一层缓存副本，上面咱们也提到了「降本提效」这四个字，缓存本身存储也是一份额定的开支，一起也是增加了链路的复杂性。（假如有不理解「链路复杂性」这五个字的同学欢迎留言，人多的话能够额定加餐）。咱们要想清楚上缓存的底子目的，一般有两点：

  1. 我的 QPS 太大了，我的下流扛不住这么大的 QPS，需求做一些手法去干预流量向下透传，这是最常见的运用场景。
  2. 我的下流响应速度太慢，或许稳定性太差，影响了我本身的服务质量，且数据是通用的（不缓存用户相关数据），那么这个时分缓存能够加速我的服务。

缓存命中率

引证之前我的《前端 SSR 系统规划思路谈》中的一段话：

咱们是不是能够对 SSR 进行缓存，不管是页面级的缓存仍是组件级的缓存——关于一个通用的方案来说，这是一个比较张口就来的处理方案。确实，他能有效的减少 CPU 的开支，可是不管怎样，「缓存」这个规划一定得针对详细的事务模型去决议的：我的事务是否对实时性有一定要求；我的缓存粒度是什么，超时时刻是多少；乃至我做了缓存之后，我的缓存命中率终究是多少，一味的仅仅说上缓存是没有任何意义的。——更何况缓存一起会影响你的整个开发模型，或许会引进额定的开发本钱，也相同不是银弹。

假定我真的满足了「底子原因」，可是你发现缓存使用率太差，存了却没有被有效使用，等于没上。

这儿分为两类规划思路：

  1. 先行评价：这个事务数据的通用性终究是怎样样的、缓存时效性要求怎样样（这个后文会详细说），规划好 key。这决议了他的命中率。
  2. 先上试试：在一些优化测验中，咱们或许也会决议先莽再说，在上了缓存之后仍是需求观测缓存命中率，不可就是浪费钱，只能写进 KPI：我上了缓存，可是彻底没用上——主张从头评价。

缓存时效性

上文咱们提到了「没有超时时刻的缓存就是耍流氓」，那么怎样规划咱们的超时时刻，代码又该怎样写呢？

缓存规划中，咱们首先要规划一个合理的缓存生命周期，最简单的主意是「过期了就去从头回源」，只需衡量事务数据的生命周期，关于一个非强实时性要求的数据来说，一般分钟等级都是能够被接受的。但问题是假如过期了再去取，或许会存在「缓存击穿」的问题，假如过期生命周期正好一致，乃至有或许遇到「缓存雪崩」。这儿不对「缓存击穿」和「缓存雪崩」再进行介绍，Google 太多。可见缓存时效性才是缓存规划中的一大中心要义。

这儿的首要思路有：

  1. 长缓存 +job 更新，关于 DB 数据更新的同步，比较常见的操作是消费 binlog 数据改写，这种规划中一般缓存时刻都会分配的很长，乃至是永不过期的
  2. 分布式锁，使用锁合并读数据库请求，只用一个线程去读取，剩余的等待锁开释去拿缓存数据

缓存怎样存

假定咱们选完了数据结构，考虑完了缓存超时时刻，那缓存就完事了吗？——关于 redis 来说，他相同也是个服务，仅仅比 DB 耐操一些，相同也会扛不住，这儿就需求咱们在 QPS 预估的根底上去进行热 key 剖析，关于怎样做热 key 监控，一般不是事务方要考虑的问题，能够 Google 一下详细实现，这儿咱们首要要对热 key 进行剖析，做合理的战略操作，上文举的其实就是一个「挑选缓存层级」的比如——挑选本地缓存，适宜少量数据但极点热门的场景。本地缓存往往是进程等级的，所以在单机多核上会存在多个副本，也不扫除单个进程更新失利的或许性。

当然，关于大量事务热 key，或许就不够适宜了，咱们能够考虑分集群读写，这儿不止是冷热别离，也能够对热 key 再进行集群分片。

缓存避雷

除了以上说的点以外，关于 redis 来说，咱们还要避免大 key 问题，大 key 的读写会导致集群压力，成为十足的危险点。

缓存的想象力

刚刚上面提到的大部分 case 都以 redis 为例，但实际上，不仅咱们有 redis 和服务器本地缓存，假如真的是一个国家列表要给前端消费，咱们也能够让前端获取 json 文件，并走端缓存或许 CDN 缓存。

从这个视点切入，咱们又有了新的缓存挑选方案——缓存的控制度：不变的接口数据，比如我能够是一个带版别的配置数据；或许所谓的永恒不变的数据，压力彻底不会传递到服务端。

总结

关于缓存的介绍先到这儿，之后有时机或许会再用这个比如介绍一下「代码存储」、「配置中心」、与「redis 读取」，是怎样去权衡和挑选的（但文章应该不会太长）。

这儿本来想写的文章是「后端缓存」，可是关于咱们系统规划中，不管你是前端工程师仍是后端工程师，更多的是一个本钱转移的过程，也就是在全链路上下流权衡利弊来决议把压力放在哪一层，怎样去做，透不透传，因而没有把结果局限在「后端」这个领域。期望与大家一起讨论关于缓存的一些用法和考虑。

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