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缓存更新的套路

2017-04-18 22:01 程序员之家

作者:陈皓

原文:coolshell.cn/articles/17416.html

点击文末阅读原文即可前往) 


看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。


我不知道为什么这么多人用的都是这个逻辑,当我在微博上发了这个贴以后,我发现好些人给了好多非常复杂和诡异的方案,所以,我想写这篇文章说一下几个缓存更新的Design Pattern(让我们多一些套路吧)。


这里,我们先不讨论更新缓存和更新数据这两个事是一个事务的事,或是会有失败的可能,我们先假设更新数据库和更新缓存都可以成功的情况(我们先把成功的代码逻辑先写对)。


更新缓存的的Design Pattern有四种:Cache aside, Read through, Write through, Write behind caching,我们下面一一来看一下这四种Pattern。


Cache Aside Pattern


这是最常用最常用的pattern了。其具体逻辑如下:


  • 失效:应用程序先从cache取数据,没有得到,则从数据库中取数据,成功后,放到缓存中。

  • 命中:应用程序从cache中取数据,取到后返回。

  • 更新:先把数据存到数据库中,成功后,再让缓存失效。


注意,我们的更新是先更新数据库,成功后,让缓存失效。那么,这种方式是否可以没有文章前面提到过的那个问题呢?我们可以脑补一下。


一个是查询操作,一个是更新操作的并发,首先,没有了删除cache数据的操作了,而是先更新了数据库中的数据,此时,缓存依然有效,所以,并发的查询操作拿的是没有更新的数据,但是,更新操作马上让缓存的失效了,后续的查询操作再把数据从数据库中拉出来。而不会像文章开头的那个逻辑产生的问题,后续的查询操作一直都在取老的数据。


Read/Write Through Pattern


我们可以看到,在上面的Cache Aside套路中,我们的应用代码需要维护两个数据存储,一个是缓存(Cache),一个是数据库(Repository)。所以,应用程序比较啰嗦。而Read/Write Through套路是把更新数据库(Repository)的操作由缓存自己代理了,所以,对于应用层来说,就简单很多了。可以理解为,应用认为后端就是一个单一的存储,而存储自己维护自己的Cache。


Read Through


Read Through 套路就是在查询操作中更新缓存,也就是说,当缓存失效的时候(过期或LRU换出),Cache Aside是由调用方负责把数据加载入缓存,而Read Through则用缓存服务自己来加载,从而对应用方是透明的。


Write Through


Write Through 套路和Read Through相仿,不过是在更新数据时发生。当有数据更新的时候,如果没有命中缓存,直接更新数据库,然后返回。如果命中了缓存,则更新缓存,然后再由Cache自己更新数据库(这是一个同步操作)


下图自来Wikipedia的
Cache词条。其中的Memory你可以理解为就是我们例子里的数据库。



Write Behind Caching Pattern


Write Behind 又叫 Write Back。一些了解Linux操作系统内核的同学对write back应该非常熟悉,这不就是Linux文件系统的Page Cache的算法吗?是的,你看基础这玩意全都是相通的。所以,基础很重要,我已经不是一次说过基础很重要这事了。


Write Back套路,一句说就是,在更新数据的时候,只更新缓存,不更新数据库,而我们的缓存会异步地批量更新数据库。这个设计的好处就是让数据的I/O操作飞快无比(因为直接操作内存嘛 ),因为异步,write backg还可以合并对同一个数据的多次操作,所以性能的提高是相当可观的。


但是,其带来的问题是,数据不是强一致性的,而且可能会丢失(我们知道Unix/Linux非正常关机会导致数据丢失,就是因为这个事)。在软件设计上,我们基本上不可能做出一个没有缺陷的设计,就像算法设计中的时间换空间,空间换时间一个道理,有时候,强一致性和高性能,高可用和高性性是有冲突的。软件设计从来都是取舍Trade-Off。


另外,Write Back实现逻辑比较复杂,因为他需要track有哪数据是被更新了的,需要刷到持久层上。操作系统的write back会在仅当这个cache需要失效的时候,才会被真正持久起来,比如,内存不够了,或是进程退出了等情况,这又叫lazy write。


在wikipedia上有一张write back的流程图,基本逻辑如下:




再多唠叨一些


1)上面讲的这些Design Pattern,其实并不是软件架构里的mysql数据库和memcache/redis的更新策略,这些东西都是计算机体系结构里的设计,比如CPU的缓存,硬盘文件系统中的缓存,硬盘上的缓存,数据库中的缓存。基本上来说,这些缓存更新的设计模式都是非常老古董的,而且历经长时间考验的策略,所以这也就是,工程学上所谓的Best Practice,遵从就好了。


2)有时候,我们觉得能做宏观的系统架构的人一定是很有经验的,其实,宏观系统架构中的很多设计都来源于这些微观的东西。比如,云计算中的很多虚拟化技术的原理,和传统的虚拟内存不是很像么?Unix下的那些I/O模型,也放大到了架构里的同步异步的模型,还有Unix发明的管道不就是数据流式计算架构吗?TCP的好些设计也用在不同系统间的通讯中,仔细看看这些微观层面,你会发现有很多设计都非常精妙……所以,请允许我在这里放句观点鲜明的话——如果你要做好架构,首先你得把计算机体系结构以及很多老古董的基础技术吃透了。


3)在软件开发或设计中,我非常建议在之前先去参考一下已有的设计和思路,看看相应的guideline,best practice或design pattern,吃透了已有的这些东西,再决定是否要重新发明轮子。千万不要似是而非地,想当然的做软件设计。


4)上面,我们没有考虑缓存(Cache)和持久层(Repository)的整体事务的问题。比如,更新Cache成功,更新数据库失败了怎么吗?或是反过来。关于这个事,如果你需要强一致性,你需要使用“两阶段提交协议”——prepare, commit/rollback,比如Java 7 的XAResource,还有MySQL 5.7的 XA Transaction,有些cache也支持XA,比如EhCache





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