文章目录
- 前言
- 场景
- 设计思路
- 小结
前言
之前与同事讨论接口性能问题时听他介绍了一种缓存设计思路，觉得不错，做个记录供以后参考。
场景
假设有个以下格式的接口：
GET /api?keys={key1,key2,key3,...}&types={1,2,3,...}
其中 keys 是业务主键列表，types 是想要取到的信息的类型。
请求该接口需要返回业务主键列表对应的业务对象列表，对象里需要包含指定类型的信息。
业务主键可能的取值较多，千万量级，type 取值范围为 1-10，可以任意组合，每种 type 对应到数据库是 1-N 张表，示意：
现在设想这个接口遇到了性能瓶颈，打算添加 Redis 缓存来改善响应速度，应该如何设计？
设计思路
方案一：
最简单粗暴的方法是直接使用请求的所有参数作为缓存 key，请求的返回内容为 value。
方案二：
如果稍做一下思考，可能就会想到文首我提到的觉得不错的思路了：
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使用 业务主键:表名 作为缓存 key，表名里对应的该业务主键的记录作为 value；
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查询时，先根据查询参数 keys，以及 types 对应的表，得到所有 key1:tb_1_1、key1:tb_1_2 这样的组合，使用 Redis 的 mget 命令，批量取到所有缓存中存在的信息，剩下没有命中的，批量到数据库里查询到结果，并放入缓存；
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在某个表的数据有更新时，只需刷新 涉及业务主键:该表名 的缓存，或令其失效即可。
小结
在以上两种方案之间做评估和选择，考虑几个方面：
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缓存命中率；
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缓存数量、占用空间大小；
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刷新缓存是否方便；
稍作思考和计算，就会发现此场景下方案二的优势。
另外，就是需要根据实际业务场景，如业务对象复杂度、读写次数比等，来评估合适的缓存数据的粒度和层次，是对应到某一级组合后的业务对象（缓存值对应存储 + 部分逻辑），还是最基本的数据库表/字段（存储的归存储，逻辑的归逻辑）。
