一、緩存設計

1、緩存的作用

在業(yè)務系統(tǒng)中，查詢時最容易出現性能問題的模塊，查詢面對的數據量大，篩選條件復雜，所以在系統(tǒng)架構中引入緩存層，則是非常必要的，用來緩存熱點數據，達到快速響應的目的。

緩存使用的基本原則：

所有緩存數據，必須設置過期時間；
核心業(yè)務流程不通過緩存層；
緩存層移除，不影響現有流程；
系統(tǒng)各個端首頁數據不實時查詢；
報表數據不實時查詢加載；
歸檔數據(定時統(tǒng)計的結果數據)不實時查詢；

這里是業(yè)務架構中常用的緩存策略，緩存通過犧牲強一致性來提高性能，所以并不是所有的業(yè)務都適合用緩存，實際考量都會針對具體的業(yè)務，比如用戶相關維度的數據修改頻率低，會使用緩存，但是用戶權限數據(比如：免費次數)會考慮實時校驗，緩存層使用的相對較少。

2、緩存設計模式

Cache-Aside模式

業(yè)務中最常用的緩存層設計模式，基本實現邏輯和相關概念如下：

緩存命中：直接查詢緩存且命中，返回數據；
緩存加載：查詢緩存未命中，從數據庫中查詢數據，獲取數據后并加載到緩存；
緩存失效：數據更新寫到數據庫，操作成功后，讓緩存失效，查詢時候再重新加載；
緩存穿透：查詢數據庫不存在的對象，也就不存在緩存層的命中；
緩存擊穿：熱點key在失效的瞬間，高并發(fā)查詢這個key，擊穿緩存，直接請求數據庫；
緩存雪崩：緩存Key大批量到過期時間，導致數據庫壓力過大；
命中率：緩存設計的是否合理要看命中率，命中率高說明緩存有效抗住了大部分請求，命中率可以通過redis監(jiān)控信息計算，一般來說命中率在(70-80)%都算合理。并發(fā)問題

執(zhí)行讀操作未命中緩存，然后查詢數據庫中取數據，數據已經查詢到還沒放入緩存，同時一個更新寫操作讓緩存失效，然后讀操作再把查詢到數據加載緩存，導致緩存的臟數據。

在遵守緩存使用原則下出現該情況概率非常低，可以通過復雜的Paxos協(xié)議保證一致性，一般情況是不考量該場景的處理，如果緩存管理過于復雜，會和緩存層核心理念相悖。

基本描述代碼：

@Service
public class KeyValueServiceImpl extends ServiceImpl<KeyValueMApper, KeyValueEntity> implements KeyValueService {

    @Resource
    private RedisService redisService ;

    @Override
    public KeyValueEntity select(Integer id) {
        // 查詢緩存
        String redisKey = RedisKeyUtil.getObectKey(id) ;
        String value = redisService.get(redisKey) ;
        if (!StringUtils.isEmpty(value) && !value.equals("null")){
            return JSON.parseobject(value,KeyValueEntity.class);
        }
        // 查詢庫
        KeyValueEntity keyValueEntity = this.getById(id) ;
        if (keyValueEntity != null){
            // 緩存寫入
            redisService.set(redisKey,JSON.toJSONString(keyValueEntity)) ;
        }
        // 返回值
        return keyValueEntity ;
    }

    @Override
    public boolean update(KeyValueEntity keyValueEntity) {
        // 更新數據
        boolean updateFlag = this.updateById(keyValueEntity) ;
        // 清除緩存
        if (updateFlag){
            redisService.delete(RedisKeyUtil.getObectKey(keyValueEntity.getId()));
        }
        return updateFlag ;
    }
}

Read-Throug模式

當應用系統(tǒng)向緩存系統(tǒng)請求數據時，如果緩存中并沒有對應的數據存在，緩存系統(tǒng)將向底層數據源的讀取數據。如果數據在緩存中存在，則直接返回緩存中存在的數據。把更新數據庫的操作由緩存層代勞了。

Write-Through模式

更新寫數據時，如果沒有命中緩存，則直接更新數據庫，如果命中了緩存，則先更新緩存，然后由緩存系統(tǒng)自行更新數據庫。

Write-Behind模式

應用系統(tǒng)對緩存中的數據進行更新時，只更新緩存，不更新數據庫，緩存系統(tǒng)會異步批量向底層數據源更新數據。

二、數據一致問題

業(yè)務開發(fā)模式中，會涉及到一個問題：如何最大限度保證數據庫和Redis緩存的數據一致性？

首先說明一下：數據庫和緩存強一致性同步成本太高，如果追求強一致，緩存層存在的價值就會很低，如上緩存模式一中幾乎可以解決大部分業(yè)務場景問題。

解決這個問題的方式很多：

方案一說明：

數據庫更新寫入數據成功；
準備一個先進先出模式的消息隊列；
把更新的數據包裝為一個消息放入隊列；
基于消息消費服務更新Redis緩存；

分析：消息隊列的穩(wěn)定和可靠性，操作層面數據庫和緩存層解耦。

方案二說明：

提供一個數據庫Binlog訂閱服務，并解析修改日志；
服務獲取修改數據，并向Redis服務發(fā)送消息；
Redis數據進行修改，類似MySQL的主從同步機制；

分析：系統(tǒng)架構層面多出一個服務，且需要解析MySQL日志，操作難度較大，但流程上更為合理。

總結描述

分布式架構中，緩存層面的基本需求就是提高響應速度，不斷優(yōu)化，追求數據庫和Redis緩存的數據快速一致性，從提供的各種方案中都可以看出，這也在增加緩存層面處理的復雜性，架構邏輯復雜，就容易導致程序錯誤，所以針對業(yè)務選擇合理的處理邏輯，這點很關鍵。

三、緩存監(jiān)控

1、Redis服務監(jiān)控

通過info命令查看Redis服務的參數信息，可以通過傳參查看指定分類配置。通過config..set設置具體配置參數。例如：

@Override
public Properties info(String var) {
    if (StringUtils.isEmpty(var)){
        return redisTemplate.getRequiredConnectionFactory().getConnection().info();
    }
    return redisTemplate.getRequiredConnectionFactory().getConnection().info(var);
}

傳參說明：

memory：內存消耗相關信息
server：有關Redis服務器的常規(guī)信息
clients：客戶端連接部分
stats：一般統(tǒng)計
cpu：CPU消耗統(tǒng)計信息

應用案例:

@RestController
public class MonitorController {

    @Resource
    private RedisService redisService ;

    private static final String[] monitorParam = new String[]{"memory","server","clients","stats","cpu"} ;

    @GetMapping("/monitor")
    public List<MonitorEntity> monitor (){
        List<MonitorEntity> monitorEntityList = new ArrayList<>() ;
        for (String param:monitorParam){
            Properties properties = redisService.info(param) ;
            MonitorEntity monitorEntity = new MonitorEntity () ;
            monitorEntity.setMonitorParam(param);
            monitorEntity.setProperties(properties);
            monitorEntityList.add(monitorEntity);
        }
        return monitorEntityList ;
    }

}

通過上述參數組合，把Redis相關配置參數打印出來，然后可視化輸出，儼然一副高端的感覺。

配置參數說明：

這里只對兩個參數說明一下，計算命中率的關鍵信息：