概述
我们知道,Redis 提供了高性能的数据存取功能,广泛应用在缓存场景中,既可以提升业务的响应速度,又可以避免把高并发的请求发送到数据库。
如果 Redis 做缓存时出现了问题,比如说缓存失效,那么,大量请求就会直接积压到数据库,给数据库带来巨大的压力,很可能导致数据库宕机。
正是因为 Redis 用作缓存的普遍性以及它在业务应用的重要作用,所以,我们需要系统的掌握缓存的一系列内容,包括工作原理、替换策略、异常处理和扩展机制。
具体来说,需要解决四个关键问题:
- Redis 缓存是如何工作的?
- Redis 缓存满了,该如何处理?
- 为什么会有缓存一致性、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿等异常,该如何处理?
- Redis 的内存比较有效,如果用快速的固态应用来保存数据,可以增加缓存的数据量,那么 Redis 缓存可以使用快速固态硬盘吗?
1.缓存的特征
首先,你要知道,一个系统中的不同层之间的访问速度不一样,所以我们才需要缓存,这样就可以把一些需要频繁访问的数据放在缓存中,以加快他们的访问速度。
下图是计算机系统的三层存储结构,以及他们各自的常用容量和访问性能。
图中可以看到,CPU、内存、磁盘这三次的访问速度从几十 ns 到 100ns,再到几 ms,性能差异很大。
想象一下,如果每次 CPU 都处理数据时,都要从 ms 级别的慢速磁盘中读取数据,然后再进行处理,那么,CPU 只能等磁盘的数据传输完成。这样一来,高速的 CPU 就被慢速的磁盘拖累了,整个计算机系统的运行速度就会变得非常慢。
所以,计算机系统中,默认有两种缓存:
- CPU 里面的末级缓存,即 LLC,用来缓存内存中的数据,避免每次都内存中存取数据;
- 内存中的高速页缓存,即 page cache,用来缓存磁盘中的数据,避免每次从磁盘中存取数据。
和内存相比,LLC 的访问速度更快,跟磁盘相比,内存的访问是更快的。所以,我们可以看出来缓存的第一个特征:在一个层次化的系统中,缓存一定是一个快速子系统,数据存在缓存中时,能避免每次从慢速子系统中存取数据。
对应互联网来说, Redis 就是快速子系统,而数据库就是慢速子系统了。
了解这一点,你就可以理解,为什么必须想尽办法让 Redis 提供高性能的访问。因为,如果访问速度很慢,Redis 作为缓存的价值就不大了。
再看下计算机分层结构。LLC 的大小是 MB 级别,page cache 的大小是 GB 级别,而磁盘的大小是 TB 级别。其实这包含了缓存的第二个特征:缓存系统的容量大小总是小于后端慢速系统的,我们不可能把所有数据都存放在缓存系统中。它表明缓存的容量终究是有限的,缓存中的数据量也是有限的,肯定是没有办法时刻满足访问需求的。所以,缓存和慢速系统之间,比如存在数据写回和再度取的交互过程。简单来说,缓存中的数据需要按一定的规则淘汰,写回后端系统,而新的数据又要从后端系统中读取出来,写入缓存。
Redis 本身是支持按一定的规则淘汰数据的,相当于实现了缓存的数据淘汰,其实,这也是 Redis 适合用作缓存的一个重要原因。
2.Redis 缓存处理请求的两种情况
Redis 用作缓存时,我们会把 Redis 部署在数据库的前端,业务应用在访问数据库时,会先查询 Redis 中是否保存了相应的数据。
根据数据是否在缓存中,会有两种情况。
- 缓存命中:Redis 中有相应的数据,就直接读取 Redis ,性能非常快。
- 缓存缺失:Redis 中没有数据,从后端数据库中读取数据,性能就会变慢。而且,一旦发生了缓存确实,需要把确实的数据写入 Redis,这个过程叫做缓存更新。缓存更新涉及到保证缓存和数据库之间数据一致性问题。
下图演示了发生缓存命中或缺失时,应用读取数据的情况。
使用 Redis 缓存时,基本有三个操作:
- 应用读取数据时,先读取 Redis
- 发生缓存缺失时,需要从数据库读取数据
- 发生缓存缺失时,还要更新数据
那么,这些操作由谁来做呢?这和 Redis 缓存的使用方式相关。接下来就分析下 Redis 作为旁路缓存的使用方式。
3.Redis作为旁路缓存的使用操作
Redis 是一个独立的系统软件,和业务应用程序是两个软件,当我们部署了 Redis 实例后,它只会被动地等待客户端发送请求,然后再进行处理。所以,如果应用程序想要使用 Redis 缓存,我们就要在程序中增加相应的代码。所以我们把 Redis 称为旁路缓存。也就是说,读取缓存、读取数据库和更新缓存的操作都是在应用程序中来完成。
使用 Redis 缓存时,我们需要在应用程序中增加三方面的代码:
- 当应用程序需要读取数据时,需要在代码中显示调用 Redis 的 GET 操作接口,进行查询;
- 如果缓存缺失,应用程序需要再和数据库连接,从数据库中读取数据。
- 当缓存中的数据需要更新时,也需要在应用程序中显示地调用 SET 操作接口,把更新的数据写入缓存。
下面是伪代码示例:
String cacheKey = "productid_1";
String cacheValue = redisCache.get(cacheKey);
if ( StringUtils.isNotEmpty(cacheValue)) {
// 缓存命中
return cacheValue;
}
else {
// 缓存缺失
cacheValue = getProductFromDB();
// 缓存更新
redisCache.put(cacheValue)
}
可以看到,为了使用缓存,Web 应用程序需要有一个表示缓存系统的实例 redisCache,还要主动调用 Redis 的 GET 接口,并且要处理缓存命中和缓存缺失时的逻辑,例如在缓存缺失时,需要更新缓存。
需要注意的是,因为需要新增代码来使用缓存,所以 Redis 不适用于哪些无法取得源码的应用。
在使用旁路缓存时,我们需要在应用程序中增加操作代码,增加了使用 Redis 缓存的额外工作,但是正是因为 Redis 是旁路缓存,是一个独立系统,我们可以单独对 Redis 缓存进行扩容或者性能优化。而且,只要保持接口不变,应用程序中增加的代码就不用在修改了。
除了在从 Redis 缓存中查下、读取数据以外,应用程序还可能会对数据进行修改,这是,我们既可以在旁路缓存中修改,也可以在数据库中进行修改?该如何选择呢?
这涉及到了 Redis 缓存的两种类型:只读缓存和读写缓存。
- 只读缓存能加速读请求
- 读写缓存可以同时加速读写请求。而且,度企鹅缓存又有两种数据写回策略,可以让我们根据业务需求,在保证性能和保证数据可靠性之间进行选择。
4.缓存的类型
根据 Redis 是否接收写请求,把 Redis 分成只读缓存和读写缓存。
4.1 只读缓存
Redis 用作只读缓存时,应用要读取数据的话,会先调用 Redis GET 接口,查询数据是否存在。而所有的数据写请求,会直接发往数据库,在数据库中增删改。对于,删改的数据来说,如果 Redis 已经缓存了相应的数据,应用需要把这些缓存的数据删除,Redis 中就没有这些数据了。
当应用再次读取这些数据时,会发生缓存缺失,应用会把这些数据从数据库中读出来,并写到缓存中。这样一来,后续再被读取时,就可以直接从缓存中获取了,能起到加速的效果。
假设业务应用要修改数据 A,此时数据 A 在 Redis 中也存在了,那么应用会直接在数据库里修改 A,并把 Redis 中的 A 删除。等到应用需要读取数据 A 时,会发送缓存缺失,此时,应用从数据库中读取 A,并写入 Redis,以便后续请求直接从缓存中直接读取。
只读缓存在数据库中更新数据的好处是,所有最新的数据都在数据库中,而数据库是提供数据可靠性保证的,这些数据不会有丢失的风险。当我们需要缓存图片、短视频这些用户只读数据时,就可以使用只读缓存这个类型了。
4.2 读写缓存
对于读写缓存来说,除了读请求会发送到缓存进行处理(直接在缓存中查下数据是否存在),所有的写请求也会发送到缓存,在缓存中直接对数据进行增删改的操作。此时,得益于 Redis 高性能访问特性,数据库的增删改操作可以在缓存中快速完成,处理结果也会快速返回给业务应用,这就可以提升业务应用的响应速度。
但是,和只读缓存不一样的是,在使用读写缓存是,最新的数据是在 Redis 中,而 Redis 是内存数据库,一旦出现掉电或宕机,内存中的数据就会丢失。
所以,根据业务应用对数据可靠性和缓存性能的不同要求,我们会有同步直写和异步写回两种策略。学习了解这两种策略,可以帮助我们根据业务需求,做出正确的设计。
同步直写是指写请求发给缓存的同事,也会发给后端数据库进行处理,等到缓存和数据库都写完成,才返回给客户端。这样,即使缓存宕机,最新的数据仍然保存在数据库中,这就提供了数据可靠性的保证。
不过同步直写会降低缓存的访问性能。这是因为缓存中处理写请求的速度是很快的,而数据库处理写请求的速度较慢。即使缓存很快地处理了写请求,也需要等待数据库处理完所有的写请求,才能给应用返回结果,这就增加了缓存的响应延迟。
而异步写回策略,则是优先考虑了响应延迟。此时,所有写请求都现在缓存中处理。等到这些增改的数据要从缓存中淘汰出来时,缓存将它们写回后端数据库。这样一来,处理这些数据的操作是在缓存中进行的,很快就能完成。只不过,如果发生了掉电,而它们还没有被写回数据库,就会有丢失的风险了。
关于选择只读缓存,还是读写缓存,主要看我们对写请求是否有加速的需求。
- 如果需要对写请求进行加速,我们选择读写缓存。
- 如果写请求很少,或者是只需要提升读请求的响应速度的话,我们选择只读缓存。
例如,在商品大促的场景中,商品的库存信息会一直被修改。如果每次修改都需到数据库中处理,就会拖慢整个应用,此时,我们通常会选择读写缓存的模式。而在短视频 APP 的场景中,虽然视频的属性很多,但是,一般确定后,修改并不频繁,此时,在数据库中进行修改对缓存影响不大,所以只读缓存模式是一个合适的选择。