引言

??在上一篇文章IO密集型服務(wù)提升性能的三種方法中，我們提到了三種優(yōu)化IO密集型系統(tǒng)的方法，其中添加緩存(cache)的方法是最常用的，而且普適性也是最強(qiáng)的，今天展開講下如何正確使用緩存。準(zhǔn)確說我們需要解決下面三個大問題。

1. 什么樣的情況下才適合加緩存？
2. 緩存應(yīng)該怎么配置？
3. 如何解決或者減少緩存的副作用？

什么時候適合加緩存？

??我們先解決第一個問題，什么情況下適合加緩存。 一句話總結(jié)就是**如果某個數(shù)據(jù)獲取”成本高“，并且數(shù)據(jù)是長期有價值，那么這份數(shù)據(jù)是可以加緩存的。**至于這個”長期“到底有多長，我們會在后文中詳細(xì)講解到。 注意 獲取成本高 并且 長期有價值， 這兩個條件是加緩存的必要條件，必須滿足這兩個條件才可以添加緩存。成本高和長期有價值這兩個詞很抽象，怎么判定成本高？什么叫長期有價值？其實這里沒有客觀的判定標(biāo)準(zhǔn)，只能是通過對比的方式， 我們拿兩個具體的示例來說明下。

示例1

??你登陸到微信后，你好友的頭像需要展示到微信各個頁面里（聊天、點贊、評論……），頭像是一張圖片，圖片的獲取成本相對于純文本幾十個字節(jié)的數(shù)據(jù)是比較高的，畢竟即便是一張縮略圖也有幾十KB大小，這里就體現(xiàn)出了圖片數(shù)據(jù)相對的成本高。而微信頭像很少會變化，拉取一次長期有效，這里就體現(xiàn)出來了長期有價值的特性。這個場景就很符合可以緩存的數(shù)據(jù)的特點。事實上微信確實也是這么做的，你換個新頭像然后去好友那邊觀察，那邊也不會立即生效的。

示例2：

??可能家庭條件好的同學(xué)都在雙十一買過東西吧，你看中的某個商品庫存信息，它是一直在變化的，你現(xiàn)在看到是100但可能下一秒就變成0了。因為這個數(shù)據(jù)一直是變化的，這個數(shù)據(jù)對時效性的要求很嚴(yán)格，所以它不滿足”長期有價值“這個條件，因此它是無法緩存的。

示例3：

??比如我要掃一遍我們系統(tǒng)里所有內(nèi)容數(shù)據(jù)，找出其中不合規(guī)的內(nèi)容，對于單條的內(nèi)容判定是很消耗資源，而且判斷結(jié)果之后也是一直有效的。這種情況下也沒有必要加緩存，因為判定結(jié)果我使用一次之后也不會再用了，這里數(shù)據(jù)不符合長期有價值的特性。 因此這里也是沒必要加緩存的。

??有些數(shù)據(jù)單次獲取的成本不高，但獲取頻次非常高，這種總的獲取成本非常高其實也算是獲取成本高。比如各系統(tǒng)里和人員有個的信息，這種其實一個接口也能快速返回，但架不住調(diào)用的次數(shù)多，這種情況下也是可以添加緩存來減輕壓力的。 我們從獲取成本和長期價值兩個維度可以將數(shù)據(jù)請求拆分到4個象限。

??通過 獲取成本高 并且 長期有價值 這兩個維度，你可以想想在你所遇到的所有業(yè)務(wù)場景中，有哪些是可以通過加緩存來提升性能的？

緩存應(yīng)該怎么配置？

??在解決了什么場景下可以加緩存的時候，就得考慮怎么配置緩存了。這里先來介紹下一個如何評估緩存性能的公式，為了直觀點我們以IO密集型場景舉例，IO密集型衡量性能的一個關(guān)鍵指標(biāo)就是訪問延遲（latency），在緩存的加持下，整個系統(tǒng)的平均延時計算方式如下：

$$avgLatency=hitRate\times cacheLatency+(1?hitRate)\times originalLatency\text{\hspace{1em}(1)}$$

??其中 hitRate 代表的是緩存的命中率，cacheLatency是訪問一次緩存時的延時，originalLatency 是訪問一次原始數(shù)據(jù)時的延遲。avgLatency就是我們系統(tǒng)最終的延遲，這個值越低越好。 有些同學(xué)可能會問，為什么我們不直接把數(shù)據(jù)全部放到訪問最快的存儲介質(zhì)中？ 這里就涉及到不同存儲介質(zhì)的特性了，主要是其數(shù)據(jù)訪問速度、價格導(dǎo)致，總之越快的存儲介質(zhì)，單位價格也就越高，這里就不在展開了，大家可以自行查閱下資料。

??在我們選定一種緩存介質(zhì)時，緩存延遲（cacheLatency）也就基本固定下來了，而原始數(shù)據(jù)的訪問延遲(originalLatency)我們肯定是干預(yù)不了的。剩下我們能干預(yù)的也只有緩存命中率（hitRate）。我們以redis作為緩存為例，然后緩存某個10ms接口的數(shù)據(jù)，同機(jī)房內(nèi)redis訪問延遲是0.1ms的量級 當(dāng)緩存命中率分別為1% 10% 50% 90% 100%時，我們用上面公式計算出來的結(jié)果分別是 9.9ms 9ms 5ms 1ms 0.1ms?？梢钥闯鲈诓煌木彺婷新氏伦罱K結(jié)果也有著巨大的差異，命中率越高性能越強(qiáng)。

??由于成本限制，我們一般是不會將全量的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到緩存介質(zhì)里的，所以大部分情況下緩存命中率不會是100%，而且還希望緩存空間用的越少越好。如何在有限的緩存介質(zhì)下，提升系統(tǒng)性能？ 從上面的公式就可以看出，提升緩存性能最關(guān)鍵的就是提升緩存的命中率，而緩存的命中率和數(shù)據(jù)的訪問分布、緩存的大小、緩存數(shù)據(jù)淘汰策略息息相關(guān)。

**數(shù)據(jù)分布：**數(shù)據(jù)訪問是否有規(guī)律，是否可以利用這些規(guī)律？
**緩存大小：**指緩存最多能存儲多少的數(shù)據(jù)。
**數(shù)據(jù)淘汰策略：**在緩存已滿的情況下，如何剔除緩存中價值最低的數(shù)據(jù)，騰出空間來給別的數(shù)據(jù)使用。

數(shù)據(jù)分布

??當(dāng)我將一份單位時間內(nèi)訪問頻次標(biāo)記在縱坐標(biāo)軸上，并且按頻次從大到小排序。大部分情況下我們會的到以上這張數(shù)據(jù)訪問分布圖，可以看出最左側(cè)的一部分?jǐn)?shù)據(jù)占掉了總體訪問非常大的一部分（頭部效應(yīng)），而且長尾的大量數(shù)據(jù)被訪問的頻次很低。這就是大家所熟知的長尾分布。 這種分布下的數(shù)據(jù)是最時候加緩存的，頭部效應(yīng)越明顯加緩存后的性能提升越明顯，幸運的是在現(xiàn)實世界中，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)的訪問分布都是這樣的。

??當(dāng)然也有部分?jǐn)?shù)據(jù)在單位時間內(nèi)訪問的頻次很均勻，這種一般都是程序定時觸發(fā)的數(shù)據(jù)訪問，這種情況下添加緩存帶來的效果提升就很弱，甚至沒有提升。 所以你會看到在定時任務(wù)里，很少會考慮去加緩存。

緩存容量大小：

??在確定了數(shù)據(jù)分布后，就得考慮緩存容量大小的問題了。從上面的性能計算公式來看，理論上緩存容量越大，緩存對性能提升就越明顯，但上文我也提到了越快的存儲介質(zhì)價格越高。在上圖中，藍(lán)色框相比紅色框在容量增加一倍后，其覆蓋的數(shù)據(jù)訪問(曲線下方帶背景色面積)遠(yuǎn)沒有增加一倍，后面增加緩存帶來的覆蓋率增長也會越來越低。

??可以看出，緩存容量大小也會顯著影響到緩存的命中率，從而影響到性能提升。反過來，我們在知道預(yù)期性能目標(biāo)后，也可以根據(jù)上面的公式反向去計算預(yù)期緩存命中率，然后計算出緩存的最小合理配置大小。

數(shù)據(jù)淘汰策略

??當(dāng)緩存已滿時，我們就需要考慮如何淘汰出當(dāng)前緩存下最沒有價值的數(shù)據(jù)，也就是未來最不可能被訪問的數(shù)據(jù)。 沒有任何人或者系統(tǒng)擁有準(zhǔn)確預(yù)知未來的能力，但我們有個簡單策略來估算每份數(shù)據(jù)未來可能被使用的概率，這個策略背后的依據(jù)就是局部性，如果某個數(shù)據(jù)被訪問了，那么它未來被訪問的概率會高于其他未被訪問的數(shù)據(jù)。已被訪問的頻次越高，未來再被訪問的可能性也就越高。所以這里我們只需要記錄下每份數(shù)據(jù)被訪問的頻次，然后把緩存中被訪問頻次最低的一份數(shù)據(jù)刪除掉就行。

??說到這里我們已經(jīng)不小心發(fā)明了LFU (Least Frequently Used)緩存淘汰策略，即維護(hù)每份數(shù)據(jù)的訪問頻次，當(dāng)緩存空間不足時，淘汰訪問頻次最少的一份數(shù)據(jù)。 與之齊名了還有LRU (Least Recently Used)，LRU每次淘汰緩存中最長沒有被使用過的數(shù)據(jù)，具體實現(xiàn)的時候按數(shù)據(jù)被訪問的時間由近到遠(yuǎn)排成一個隊列，然后淘汰最尾的一份數(shù)據(jù)，相對與LFU實現(xiàn)會簡單很多。

??LFU和LRU在一定程度上都實現(xiàn)了淘汰最低價值數(shù)據(jù)的功能，但還是有一些差異的。

• LFU (Least Frequently Used): 這種策略會淘汰在一段時間內(nèi)被訪問次數(shù)最少的數(shù)據(jù)。這意味著即使某個數(shù)據(jù)項最近被訪問過，但只要其總的訪問次數(shù)仍然是最少的，那么就會被淘汰。LFU適合的場景是存在長期熱點數(shù)據(jù)的情況，也就是說有一部分?jǐn)?shù)據(jù)的訪問頻率持續(xù)地高于其他數(shù)據(jù)。
• LRU (Least Recently Used): 這種策略會將最近最少使用的數(shù)據(jù)項淘汰。也就是說，如果一個數(shù)據(jù)項在過去被訪問的頻率較低，那么在需要淘汰數(shù)據(jù)以騰出空間時，這個數(shù)據(jù)項會被優(yōu)先考慮。LRU比較適合在數(shù)據(jù)訪問模式中存在明顯的"最近偏好"特性的情況，即最近訪問過的數(shù)據(jù)在未來被再次訪問的概率相對較高。

??總的來講，LFU能涵蓋的數(shù)據(jù)時間窗口更大，而LRU只能覆蓋緩存大小那么大的時間窗口，所以LFU更適合大時間窗口下頭部效應(yīng)明顯的數(shù)據(jù)，而LRU更適合小時間窗口下頭部效應(yīng)明顯的數(shù)據(jù)。根據(jù)我的使用經(jīng)驗，LRU大部分情況下足以。

??除了LRU和LFU之外，還有其他的數(shù)據(jù)淘汰策略，比如FIFO和Random，甚至還有一些LRU和LFU的改進(jìn)策略，核心都是為了提升緩存的命中率，在具體選擇的時候，還是需要根據(jù)自己的緩存大小和數(shù)據(jù)分布，選擇合適的數(shù)據(jù)淘汰策略。

緩存的副作用

??緩存最大的副作用就是數(shù)據(jù)的不一致性，這也是很多人談緩存色變，甚至成為拒絕使用緩存的理由。確實使用緩存會有數(shù)據(jù)不一致性的可能，但實際上很多系統(tǒng)是可以接受短暫的數(shù)據(jù)不一致性的。就像上文中微信頭像的問題，實測更換微信頭像后，甚至幾天后別人看到的還是你的舊頭像。不是微信沒法解決頭像一致性的問題，而是這個問題價值并不大，很多人都能接受。

??避免數(shù)據(jù)一致性的問題分為被動和主動兩種方式，被動方式就是給數(shù)據(jù)設(shè)置有效期，像大家在使用redis緩存或者spring-cache時，都是可以設(shè)置數(shù)據(jù)過期時間的。當(dāng)然數(shù)據(jù)過期時間的設(shè)置也是有講究的，設(shè)大了不僅浪費空間，而且還會增加讀到就數(shù)據(jù)的概率。 命中過期數(shù)據(jù)的概率可以用以下公式計算：

$$invalidHitRate=\frac{\frac{cacheExpireTime}{2}}{dataUpdateInterval}\times cacheHitRate\text{\hspace{1em}(2)}$$

??其中dataUpdateInterval指的是數(shù)據(jù)的更新時間間隔，比如某些數(shù)據(jù)平均3天更新一次，這里就是3天。cacheExpireTime就是你在設(shè)置緩存的時候數(shù)據(jù)的有效期，任意時刻下剩余有效期平均就是原來的1/2。而cacheHitRate就是上文中提到的緩存命中率。 在開接受的錯誤率下，根據(jù)緩存命中率和數(shù)據(jù)更新的周期，就可以反推出一個合理的緩存數(shù)據(jù)有效期。 這里需要注意的時，對緩存數(shù)據(jù)設(shè)置過期時間也可能會顯著影響緩存的命中率，最終緩存的命中率需要綜合緩存大小、數(shù)據(jù)淘汰策略和緩存過期時間綜合去看。

??另外一種主動的方式就是在檢測到數(shù)據(jù)發(fā)生變化后，主動刪除緩存里的數(shù)據(jù)，或者是主動將變更后的數(shù)據(jù)寫入。相比被動的方式，錯誤數(shù)據(jù)的命中率會顯著降低。計算錯誤數(shù)據(jù)命中率時，將公式2中的cacheExpireTime替換為數(shù)據(jù)變更處理時間即可，這在實際使用中這部分時間幾乎是0。 但主動更新的方式有很高的實現(xiàn)復(fù)雜度，首先數(shù)據(jù)需要有變更事件通知的能力，這在很多系統(tǒng)里都是需要額外開發(fā)的。其次還需要實現(xiàn)變更監(jiān)聽和寫入的邏輯，又帶來了額外的開發(fā)量。 所以除非是很重要的數(shù)據(jù)，一般不會選擇主動更新的方式。

總結(jié)

??在本文中，我們探討了正確使用緩存以提升系統(tǒng)性能的關(guān)鍵要素。首先，我們通過數(shù)據(jù)獲取成本和長期價值兩個維度來確定是否適合添加緩存。然后，我們深入討論了緩存配置的策略，包括如何根據(jù)訪問延遲、命中率以及存儲成本來評估和優(yōu)化緩存表現(xiàn)。其中緩存命中率是性能提升的核心，而這與數(shù)據(jù)訪問的分布、緩存的大小和數(shù)據(jù)的淘汰策略緊密相關(guān)。最后，我們討論了緩存帶來的主要副作用：數(shù)據(jù)一致性問題。我們介紹了兩種處理這一問題的方法，一種是被動的設(shè)置數(shù)據(jù)有效期，另一種是主動的數(shù)據(jù)更新策略，每種方法都有其適用場景和權(quán)衡考量。

??緩存是一個強(qiáng)大的工具，用好的話還是可以顯著提升系統(tǒng)性能的。選擇是否以及如何使用緩存需要從數(shù)據(jù)特性、業(yè)務(wù)需求和成本收益上綜合去考慮。正確的配置和管理可以最大化緩存的優(yōu)勢，同時降低潛在的風(fēng)險。