来源：Go语言中文网

前言

Hello，everybody，我是asong，今天我依然聊一聊缓存，不过今天我们聊的不是面试了，我们一起来看一看我们在系统中缓存更新的设计，因自己经验有限，所以这些缓存设计来源于网上，我只是在这里总结一下，有什么不对的欢迎指出。

缓存预热 To solve 缓存冷启动

什么是缓存预热呢？我们都知道平常在跑步前都要热身，可以预防肌肉拉伤等一系列的好处。所以缓存预热具有同样的道理，我们的新系统上线后，我们可以将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样可以避免在用户请求的时候，先去查询数据库，然后再将数据缓存的问题。用户可以直接查询事先已被预热的缓存数据。其实缓存预热是为了解决缓存冷启动问题，我们新系统上线后，redis集群启动后，没有任何的缓存数据，这就是redis的冷启动。

如上图所示，如果不进行预热，那么Redis初始状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中，对数据库造成流量的压力。

如何解决

现在我们已经知道会有缓存预热这个问题，那么就要想一下对策咯。可以分析出以下两点：

• 需要统计访问频度较高的热点数据
• 使用LRU数据删除策略，构建数据留存队列

所以我们可以设计一个如下方案：

• 首先，通过 nginx + lua 的方式，把访问流量数据上报到 Kafka，也可以是其它的 mq 队列。
• 然后使用实时计算框架(如 storm 、spark streaming、flume)从 kafka 中消费访问流量数据，实时计算出访问频率高的数据，这里统计出来的可能只会有编号信息，如商品编号或博客编号等。
• 最后，根据编号从 mysql 数据库中查询出具体的信息，写入 redis，开始提供服务。

缓存更新的几种设计

1. 先删除缓存，再更新数据库

虽然这是一种错误方法，但是这种设计也是属于缓存更新的一种方法，所以大家还是要知道为什么不可以这么做。还是那句话：知其所以然嘛。

这种方法就是在更新数据库时，先删除缓存，然后在更新数据库，而后续的操作会把数据在装载到缓存中，这种逻辑在并发时就会先脏数据，看如下图：

我们解释一下上图的操作，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。所以这个设计是错误的，不建议使用。

2. Cache aside

这是我们最常用的一种设计模式，其逻辑如下：

• 查询：程序先从cache中获取数据，有数据直接返回，没有得到，则去数据库中取数据，成功后更新到缓存中。
• 更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。

这种设计正好能解决上文出现脏数据的问题。我们来理一下，一个是查询操作，一个是更新操作的并发，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，缓存依旧有效，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。

那么是不是这种设计就不会存在并发问题了呢？不是的，比如，一个是读操作，但是没有命中缓存，然后就到数据库中取数据，此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后，之前的那个读操作再把老的数据放进去，所以，会造成脏数据。但，这个case理论上会出现，不过，实际上出现的概率可能非常低，因为这个条件需要发生在读缓存时缓存失效，而且并发着有一个写操作。而实际上数据库的写操作会比读操作慢得多，而且还要锁表，而读操作必须在写操作前进入数据库操作，而又要晚于写操作更新缓存，所有的这些条件都具备的概率基本并不大。

我们可以为缓存设置上过期时间，这样可以有效解决这个问题。

3. Read/Write Through

这个模式其实就是将 缓存服务 作为主要的存储，应用的所有读写请求都是直接与缓存服务打交道，而不管最后端的数据库了，数据库的数据由缓存服务来维护和更新。不过缓存中数据变更的时候是同步去更新数据库的，在应用的眼中只有缓存服务。

流程如下：

• 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）

这个模式的特点就是出现脏数据的概率就比较低，但是就强依赖缓存了，对缓存服务的稳定性有较大要求，另外，增加新缓存节点时还会有初始状态空数据问题。

4. Write Behind Caching

Write Behind Caching又叫做Write Back，就是在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而缓存会异步地批量更新数据库。这个设计的好处是让数据的I/O操作可以很快，异步的操作还可以合并对同一个数据的多次操作，性能上是非常可观的。

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。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。

这个模式的特点就是速度很快，效率会非常高，但是数据的一致性比较差，还可能会有数据的丢失情况，实现逻辑也较为复杂。

总结

上面讲的这几种缓存更新设计，都是一些前人使用的总结，这些设计也不是完美的，这个世界上没有完美的设计，所以我们的设计多多少少会有问题，比如我们没有考虑缓存（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办？或是反过来。关于这个事，如果你需要强一致性，就要好好考虑怎么解决这个问题。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。

?