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当有大量的请求到内部系统时#xff0c;若每一个请求都需要我们操作数据库#xff0c;例如查询操作#xff0c;那么对于那种数据基本不怎么变动的数据来说#xff0c;每一次都去数据库里面查询#xff0c;是很消耗我们的性能
尤其是对于在海量数据…问题情况
当有大量的请求到内部系统时若每一个请求都需要我们操作数据库例如查询操作那么对于那种数据基本不怎么变动的数据来说每一次都去数据库里面查询是很消耗我们的性能
尤其是对于在海量数据中进行数据操作的时候如果都是从 DB 中进行加载那这是在挑战用户的耐性
简单来看例如我们要去小区里面了解一个人在不在家当没有通讯工具的前提下我们每一次都要经过小区们的保安然后再到具体的单元楼最终到了这家门口最终才知道在不在家 如果我们换了一个比较优秀的保安他知道当前小区里面的特定的家里面是否有人那这个时候如果我们直接去问小区保安自然就无需跑冤枉路了自然就提高了效率 此处简单的就可以将优秀保安看做是一个缓存我们每一次去访问就会先去访问缓存 这样就能极大的提高访问效率和系统性能
可以看出有一个优秀的保安相当重要
缓存的基本设计方式是什么样的
设计缓存自然也是为了解决系统是的低效问题让系统可以高性能高并发
例如我们直接访问单机的数据库如mysql 也就是上千级别的 qps如果是访问 缓存的时候就能达到上万上十几万这差距不是一点半点是一个质的飞越
缓存的设计实际上就是 DB 和 缓存操作顺序以及谁来操作的事情大体分为如下 4 种模式
Cache Aside Read Through Write Through Write Behind Caching
上述四种模式 Cache Aside 用的方式是最常使用的咱们后续细说
后续三种模式的含义是
Read Through
是在查询操作的时候更新缓存若缓存失效了则是由缓存服务器自己将数据加载到缓存中
Write Through
是在更新数据库的时候如果命中了缓存则先更新缓存再由缓存服务器自己去更新数据 如果是没有命中缓存那么就直接更新数据库
Write Behind Caching 通过名字我们知道是在写到缓存操作之后才做些操作实际上这种模式只更新缓存不会更新数据库缓存服务器会以异步的方式将数据批量更新到数据库中
很明显这种模式速度自然会更快可这种模式对于保证数据库和缓存数据一致性问题是个硬伤且还会存在丢数据的情况比如咱们的缓存服务器挂掉了
Cache Aside 读写缓存模式是怎么玩的
Cache Aside 读写模式缓存又是如何去处理的呢一起来看看
Cache Aside 模式读取数据的逻辑是这个样子的
读取数据时
先读取缓存中的数据如果缓存中有数据则直接返回 若缓存中没有数据则去读数据库中的数据并将数据同步到缓存中 写入数据时
写入数据库写入成功时将缓存的数据删除掉 仔细的同学可能会思考并提出这样的问题如果我一个查询操作现在缓存中无数据此时会去数据库中查询在这个过程中另外有一个写入数据库的操作且操作完毕后删除了缓存这个时候第一个操作实际上从数据库拿到的还是之前的老数据并且会将数据放到缓存中那么此时的数据实际上是一个老数据也可以理解是在脏数据
这个点其实我们就无需担心了大佬们已经论证过这种情况出现的概率极低
因为咱们的写表操作是要锁表的且我们知道数据库写入操作比读取操作要慢也就是说当同时有一个读取和写入 DB 的操作时自然是写入的操作是要后返回结果的此处不要杠啥读写数据量不一致的情况咱们做对比自然是在同等条件下比较咯 从图中我们知道同等条件下先进行查询 DB 的操作过程中来了一个写入 DB 操作自然是 查询操作先返回写入操作再返回结果
其实此处有的做法是写入数据的时候写入成功同时也会将数据同步到缓存中
那么这种方式的引入实际上从数据库到缓存就有了 2 种情况了一个是查询操作一个是写入操作那么在实际操作中我是可以加入分布式锁来进行处理保证写入数据库的时候同时也要写入缓存数据才可访问当然查询 DB 操作也是一样
缓存带来了哪些问题
那么引入缓存除了可以带来高性能高并发自然也是有会带来一些问题的例如
缓存击穿 缓存穿透 缓存雪崩
如上 3 中情况都是由于缓存这一层防线失守了导致外部请求以各种各样的形式各种各样的原因打到了数据库上导致出现的问题详细的 缓存击穿缓存穿透缓存雪崩的出现情况解决方式可以查看历史文章 redis 缓存穿透缓存击穿缓存雪崩
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