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[導(dǎo)讀]所有程序猿都對(duì)那緩存并不陌生,好似那風(fēng)一樣的女子只為你獨(dú)自而舞。

所有程序猿都對(duì)那緩存并不陌生,好似那風(fēng)一樣的女子只為你獨(dú)自而舞。只見那回眸一笑百媚生,讓你甚是吝惜,惹人憐愛。

但隨著項(xiàng)目規(guī)模不斷增大變強(qiáng),光是單個(gè)緩存就難以招架,優(yōu)而顯得力不從心。

這時(shí)伴隨著多級(jí)緩存得化繭成蝶,平臺(tái)級(jí)緩存和分布式緩存在應(yīng)用上就都相輔相成。

但一山難容二虎,往往存有3大問題——①概念難以區(qū)分②我到底應(yīng)該選擇誰③各自適用于什么場(chǎng)景。

如果這個(gè)沒弄明白,我怕是覺得你還不大行額。

本篇我將已老生常談的態(tài)度來為大家一一揭曉,同時(shí)掌握方案與場(chǎng)景,設(shè)計(jì)技術(shù)選型的原理。包括一線大廠在本章節(jié)可能涉及的??键c(diǎn)。

大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

何為平臺(tái)級(jí)緩存與分布式緩存?

平臺(tái)級(jí)緩存是指你所選擇編程語(yǔ)言下的緩存技術(shù)類型。

它是在語(yǔ)言的前提條件下,來采用的緩存技術(shù),也就是你用什么語(yǔ)言,就采用它存在的緩存技術(shù)。

緩存是工具,供編程語(yǔ)言調(diào)用。前者為后者服務(wù),得有一個(gè)主次的關(guān)系。
所以有時(shí) 你要控制你自己呀,別給自己飆車的速度,不然翻車了你都不知道

大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

比如:
你在淘寶開了個(gè)新店鋪,這時(shí)你需要對(duì)你的店鋪進(jìn)行裝飾打扮,那就需要使用淘寶這個(gè)平臺(tái)上提供的功能來進(jìn)行裝飾。
像上傳商品配圖、店鋪布局風(fēng)格等。
換句話說平臺(tái)級(jí)緩存是依附于平臺(tái)的特性而決定的。

上篇也提到在不同的編程語(yǔ)言下,平臺(tái)級(jí)緩存也不相同,比如:

  • PHP里面Smarty模板庫(kù)
  • Java中如Ehcache,Cacheonix,Voldemort,JBoss Cache,OSCache等等。

而且按照應(yīng)用層的定義來看,平臺(tái)級(jí)緩存可根據(jù)進(jìn)程執(zhí)行使用的方式劃分為進(jìn)程內(nèi)緩存和進(jìn)程外緩存。

那什么是進(jìn)程內(nèi)、進(jìn)程外緩存呢?

  • 進(jìn)程內(nèi)緩存

就是緩存數(shù)據(jù)存在于所屬應(yīng)用進(jìn)程之內(nèi),和應(yīng)用業(yè)務(wù)代碼、變量、堆棧等類型共同享受應(yīng)用進(jìn)程的內(nèi)存資源。 緩存就是在進(jìn)程內(nèi)中的數(shù)據(jù)段進(jìn)行站位。

或者說原來你1人住1房間,現(xiàn)在你和別人一起住。大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

  • 進(jìn)程外緩存

指緩存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的地方不在使用應(yīng)用內(nèi),而是外部的其它進(jìn)程來存儲(chǔ)。比如像:Redis、memcache之類。
大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

那如果緩存以文件形式保持咋辦呀?也算應(yīng)用進(jìn)程外?
放心,我乃吒吒輝,而不是渣渣輝。呸,渣男

因大多數(shù)緩存都是在內(nèi)存里面來進(jìn)行操作,所以常常會(huì)忽視以文件形式來保存的數(shù)據(jù)文件。像這種情況它還是平臺(tái)級(jí)緩存下的進(jìn)程內(nèi)緩存,不是進(jìn)程外緩存。

因?yàn)檫@個(gè)文件的緩存是服務(wù)于應(yīng)用進(jìn)程,而你像Redis那種角色,它是獨(dú)立的進(jìn)程,進(jìn)程和進(jìn)程本身是有隔離的,而且它們還是不同軟件的進(jìn)程,就更沒得啥關(guān)系。

而且文件緩存里面的內(nèi)容都是提前把邏輯處理的數(shù)據(jù)存入進(jìn)取。當(dāng)使用時(shí),就可以減少重復(fù)的讀取、計(jì)算數(shù)據(jù)的動(dòng)作從而來達(dá)到緩存的效果。

那如果我把Redis獨(dú)立部署到其它服務(wù)器里面,也是進(jìn)程外緩存嗎?

大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

這樣的情況它就是了,上面提到進(jìn)程外緩存是相對(duì)應(yīng)用進(jìn)程而言的,現(xiàn)在它們存在于不同的服務(wù)器。如果是在同一臺(tái)服務(wù)器里面部署。那也算進(jìn)程外緩存,因?yàn)檫M(jìn)程是隔離的,但一般Redis部署到其它服務(wù)器我們不會(huì)這樣稱呼

那它這叫啥呢?

這種情況稱分布式緩存,常說的分布式緩存就是這種形式存在于世。

分布式緩存也很好理解,首先看分布式,它表示把不同的軟件分別部署在不同的服務(wù)器上或者同一服務(wù)器上不同的軟件服務(wù)。

注:這里【分布式緩存】是個(gè)相對(duì)概念,如果按分布式概念看,一臺(tái)服務(wù)器上部署了PHP|JAVA和Redis。它們之間的關(guān)系也算分布式。
但我們現(xiàn)在是從進(jìn)程內(nèi)外緩存的概念劃分。這樣一看,它就不屬于分布式緩存了。大家知道統(tǒng)一的說法即可

哎呀,累死個(gè)人,吒男能這樣,面面俱到?有點(diǎn)繞,你老慢著點(diǎn),細(xì)細(xì)品味
大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

為何使用平臺(tái)級(jí)與分布式緩存?

無論什么類型的緩存,使用它們的根本目標(biāo)就是減少數(shù)據(jù)的邏輯運(yùn)算,加快請(qǐng)求響應(yīng),進(jìn)而提高網(wǎng)站的QPS。只不過體現(xiàn)的地方是不一樣的罷了。

那平臺(tái)級(jí)和分布式緩存都有神馬好處?

平臺(tái)級(jí)

優(yōu)點(diǎn):

  1. 時(shí)延更低,能夠節(jié)省內(nèi)網(wǎng)帶寬

平臺(tái)級(jí)緩存,由于數(shù)據(jù)不需要跨網(wǎng)絡(luò)傳輸,直接在本地內(nèi)存中操作。故性能好,時(shí)延低,消耗的帶寬也較少。

  1. 不需要引入第三方類庫(kù),開箱即用

一般平臺(tái)級(jí)緩存,都會(huì)有官方提供的相關(guān)操作類庫(kù),并不需要引入第三方的類庫(kù),降低了業(yè)務(wù)開發(fā)的關(guān)聯(lián)。大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

缺點(diǎn):

  1. 存儲(chǔ)容量有限,無法進(jìn)行大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

由于內(nèi)存占用了應(yīng)用進(jìn)程的內(nèi)存空間,如 Java 進(jìn)程的 JVM 內(nèi)存空間,故不能進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

  1. 微服務(wù)架構(gòu)中,集群部署數(shù)據(jù)的更新問題。

平臺(tái)緩存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于應(yīng)用進(jìn)程內(nèi),故無法被其他應(yīng)用進(jìn)程訪問,在集群部署中同一緩存數(shù)據(jù)需要部署多份。

如果對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù),存在更新動(dòng)作,則需要同步更新到不同部署節(jié)點(diǎn)的本地緩存,這樣才能保證數(shù)據(jù)一致性。這時(shí)復(fù)雜度較高并且容易出錯(cuò)。

可以采用如基于 Redis 的發(fā)布訂閱機(jī)制來同步更新各個(gè)部署節(jié)點(diǎn)或者中間件進(jìn)行異步數(shù)據(jù)更新。

  1. 數(shù)據(jù)隨應(yīng)用進(jìn)程的重啟或崩潰而丟失

平臺(tái)緩存數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)在應(yīng)用進(jìn)程的內(nèi)存空間,所以當(dāng)應(yīng)用進(jìn)程重啟時(shí),緩存數(shù)據(jù)也會(huì)丟失。所以對(duì)于需要持久化的數(shù)據(jù),要注意及時(shí)保存,否則可能會(huì)造成數(shù)據(jù)丟失。

分布式緩存

優(yōu)點(diǎn):

  1. 性能、存儲(chǔ)容量無上限,理論上可做到無限擴(kuò)充

雖然本地緩存快,但終究在單機(jī)上,資源性能都有上限。

而分布式緩存是獨(dú)立部署的進(jìn)程,自身?yè)碛歇?dú)立的內(nèi)存空間,不會(huì)受到應(yīng)用進(jìn)程重啟的影響,同時(shí)硬件資源也是獨(dú)享。

如果一臺(tái)機(jī)器性能不夠,就可以采用集群的方式拓展,做到線性的擴(kuò)容。在配合docker容器,瞬間 beautiful

  1. 數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ),保證數(shù)據(jù)一致性,也做到了業(yè)務(wù)上的解耦

雖然緩存是以分布式的方式存儲(chǔ),但部署模式會(huì)采用集群來保證高可用。

大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

這樣所有的緩存數(shù)據(jù)都維護(hù)在緩存集群當(dāng)中,故不存在像本地緩存數(shù)據(jù)更新的問題,也保證了不同節(jié)點(diǎn)應(yīng)用進(jìn)程的數(shù)據(jù)一致性問題。

以前緩存和業(yè)務(wù)是在一起使用,現(xiàn)在業(yè)務(wù)和緩存剝離開來,互不影響,從而做到了業(yè)務(wù)上的拆分。

  1. 數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)上做讀寫分離,保證網(wǎng)站高性能,高可用

分布式緩存一般支持?jǐn)?shù)據(jù)副本機(jī)制,從業(yè)務(wù)上課實(shí)現(xiàn)讀寫分離,故可以解決高并發(fā)場(chǎng)景中并發(fā)讀寫性能問題。

由于在多個(gè)緩存節(jié)點(diǎn)也冗余了數(shù)據(jù),提高了緩存數(shù)據(jù)的可用性,避免某個(gè)緩存節(jié)點(diǎn)宕機(jī)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不可用問題。

那什么是讀寫分離?

讀寫分離是指把網(wǎng)站中用戶請(qǐng)求,按照讀、寫請(qǐng)求進(jìn)行劃分。常常需要配合MySQL主從,主庫(kù)針對(duì)用戶寫請(qǐng)求,從庫(kù)針對(duì)用戶讀請(qǐng)求。

如果不做讀寫分離那么請(qǐng)求都會(huì)走一臺(tái)機(jī)器。所以讀寫分離在一定程度上也做到了負(fù)載均衡,還可以針對(duì)單一類型的請(qǐng)求來做到專治。大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

比如:主庫(kù)針對(duì)寫請(qǐng)求,那可以省去索引的創(chuàng)建,而從庫(kù)針對(duì)讀請(qǐng)求,需要索引來處理。這樣就可以根據(jù)請(qǐng)求類型來選擇是否使用索引。

畢竟索引維護(hù)也是需要消耗資源的。誰讓咋的心眼兒細(xì)呢?不小心看到了

原來讀寫分離就是這樣的啊,那我知道了

這個(gè),其實(shí)這里小吒只是拋轉(zhuǎn)引玉了下,但大致意思都差不多,根本就是把讀寫請(qǐng)求分開,然后進(jìn)行專治。

又比如:針對(duì)網(wǎng)站架構(gòu)時(shí),也可以采用讀寫分離的機(jī)制來部署網(wǎng)站子系統(tǒng),針對(duì)搜索的業(yè)務(wù),可以完全獨(dú)立部署search_product.com。由它來提供搜索頁(yè)面。

再來比如:針對(duì)要提高業(yè)務(wù)的處理能力,咱們緩存的主從架構(gòu)照樣可配合讀寫分離,加速網(wǎng)站的處理。

還來比如:針對(duì)訪問量過高,可以通過讀寫隊(duì)列來進(jìn)行流量消費(fèi)和異步批量寫機(jī)制,來提高網(wǎng)站的處理能力和寫負(fù)載過高等問題。
等等還有其它的,但大家要明白讀寫分離的作用,而且有時(shí)候它還會(huì)配合業(yè)務(wù)進(jìn)行調(diào)整的。

你TM吒吒輝有完沒完了,一口氣說完不行了,我這個(gè)暴脾氣給你慣得。

大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

缺點(diǎn):

  1. 運(yùn)維和部署上成本高

由于是分布式部署方式,部署、運(yùn)維起來還是比較有技術(shù)難度,因?yàn)槊颗_(tái)服務(wù)器的運(yùn)行情況你肯定都要知道,外加線上環(huán)境的不確定因素。直接頭大

但方案能抗住大流量,方案還是可取,同時(shí)基于Docker在部署上也會(huì)減輕很多壓力。 橫豎你都占一樣嘛,不然咋個(gè)辦呢?

  1. 技術(shù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,需要考慮緩存雪崩、擊穿等問題
大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?

分布式緩存中的數(shù)據(jù)量肯定不少,對(duì)業(yè)務(wù)方來說需要,考慮緩存的擊穿、雪崩、穿透等問題,防止意外情況下請(qǐng)求直接打到數(shù)據(jù)庫(kù)造成數(shù)據(jù)庫(kù)崩潰的問題。

  1. 數(shù)據(jù)跨網(wǎng)絡(luò)傳輸,性能低于本地緩存

分布式緩存部署一般都是與應(yīng)用進(jìn)程位于不同的機(jī)器,故需要通過外網(wǎng)來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸,相對(duì)于平臺(tái)緩存的進(jìn)程內(nèi)部數(shù)據(jù)讀取操作,性能會(huì)較低。

平臺(tái)級(jí)與分布式緩存的技術(shù)選項(xiàng)?

每個(gè)技術(shù)都會(huì)有自己的立場(chǎng),在什么情況來選擇用什么樣的技術(shù)內(nèi)容。還是得根據(jù)你項(xiàng)目需求情況來進(jìn)行選擇

  1. 看速度?選平臺(tái)級(jí)緩存

平臺(tái)緩存的優(yōu)勢(shì)就是處于應(yīng)用進(jìn)程內(nèi)部,離程序是最近的。如果某部分?jǐn)?shù)據(jù)不大,但是訪問量比較高,直接使用它來做處理。簡(jiǎn)直是省心有省力氣,在加上AOP切面編程,簡(jiǎn)直舒服的不要不要的。

例如:

如果想首頁(yè)、活動(dòng)頁(yè)里面的展示一些統(tǒng)計(jì)或推薦的信息。有了它就不用每次都去調(diào)用相同API來進(jìn)行運(yùn)算操作,只要記得定時(shí)更新平臺(tái)緩存即可。

大廠都拿捏的緩存方案,平臺(tái)級(jí)&分布式緩存,什么業(yè)務(wù)才合適?
  1. 看數(shù)據(jù)量?選分布式緩存

平臺(tái)緩存受限于應(yīng)用進(jìn)程方,存儲(chǔ)有限,在大流量、海量數(shù)據(jù)的規(guī)模情況下,肯定選擇分布式緩存,基于水平擴(kuò)容、讀寫分離來滿足業(yè)務(wù)場(chǎng)景、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、性能需求等。

  1. 綜合來看,有規(guī)模選分布式緩存,規(guī)模一般選擇進(jìn)程外緩存。規(guī)模小你老看著辦?

網(wǎng)站上到大規(guī)模,你分布式那都跑不脫。
為了滿足高可用、高可靠機(jī)制,一般都會(huì)采用分布式集群的方式部署,這樣一個(gè)業(yè)務(wù),會(huì)有多臺(tái)機(jī)器來提供服務(wù),就算掛了一個(gè)主機(jī),還有其它的頂上來。

那選擇平臺(tái)級(jí)緩存有何問題?

  • 如果多機(jī)器采用平臺(tái)緩存,那緩存就有多份,一旦數(shù)據(jù)變更,就需要通知到多個(gè)上游服務(wù)方來更新數(shù)據(jù)。
  • 微服務(wù)模式下,一個(gè)頁(yè)面模塊的展示數(shù)據(jù),在調(diào)用一個(gè)服務(wù)時(shí)可能需要拿到多個(gè)服務(wù)的數(shù)據(jù)聚合之后,才能最后返回給客戶端展示。

這樣一個(gè)服務(wù)的數(shù)據(jù)發(fā)生變化就需要通知到剛開始調(diào)的服務(wù)來更新緩存,業(yè)務(wù)上就耦合起來,而且還加入了很多附加工作,嚴(yán)重影響性能。

  • 數(shù)據(jù)的一致性問題,一個(gè)服務(wù)更新,如果網(wǎng)絡(luò)有延遲或意外,導(dǎo)致更新的請(qǐng)求失敗,那么數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存的數(shù)據(jù)就存在不一致。

總結(jié)

  • 網(wǎng)站規(guī)模建議采用分布式緩存,因?yàn)闃I(yè)務(wù)方和緩存就不需要在業(yè)務(wù)上耦合,后期架構(gòu)調(diào)整和維護(hù)都比較輕松。

  • 場(chǎng)景上選什么還是得根據(jù)業(yè)務(wù)需求和架構(gòu)設(shè)計(jì)來綜合考慮,個(gè)人不大推薦平臺(tái)緩存,業(yè)務(wù)職責(zé)更加清晰些,可能更好些。

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