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緩存服務的更新策略有哪些

2018-09-10 06:17馬漢
計算機與網(wǎng)絡 2018年22期
關鍵詞:數(shù)據(jù)源命中率數(shù)據(jù)庫

馬漢

在互聯(lián)網(wǎng)項目開發(fā)中,緩存的應用是非常普遍的,緩存可以幫助頁面提高加載速度,減少服務器或數(shù)據(jù)源的負載。

1.為什么需要緩存

一般在項目中,最消耗性能的地方就是后端服務的數(shù)據(jù)庫。而數(shù)據(jù)庫的讀寫頻率常常都是不均勻分布的,大多情況是讀多寫少,并且讀操作還會有一些復雜的判斷條件,比如like,group,join等。這些語法是非常消耗性能的,所有會出現(xiàn)很多的慢查詢,因此數(shù)據(jù)庫很容易在讀操作的環(huán)節(jié)遇到瓶頸。通過在數(shù)據(jù)庫前面,前置一個緩存服務,就可以有效的吸收不均勻的請求,抵擋流量波峰。

另外,如果應用與數(shù)據(jù)源不在同一個服務器的情況下,中間還會有很多的網(wǎng)絡消耗,也會對應用的響應速度有很大影響,如果當前應用對數(shù)據(jù)實時性的要求不那么強的話,在應用側加上緩存就能很快速地提升效率。

2.那使用緩存會遇到哪些問題呢

雖然緩存可以提高整體性能,但是它也可能會帶來別的問題。例如使用緩存之后,就相當于把數(shù)據(jù)存放了2份,一份是在數(shù)據(jù)庫中,另一份存放在緩存中。當有新的數(shù)據(jù)要寫入或者舊數(shù)據(jù)需要更新的時候,如果我們只更新了其中一份數(shù)據(jù)源,那兩邊的數(shù)據(jù)就不一致了,所以這里就存在一個緩存數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)如何進行有效且快速的同步問題,才可以保證數(shù)據(jù)的最終一致性。

另外,加上緩存服務其實也引入了系統(tǒng)架構的復雜度,因為還需要額外的關注緩存自身帶來的下列問題:

緩存的過期時間問題:

設計緩存的過期時間需要非常的有技巧,且必須與業(yè)務實際情況相結合。因為如果設計的過期時間太短了,會導致緩存效果不佳,且還會造成頻繁的從數(shù)據(jù)庫中往緩存里寫數(shù)據(jù),如果緩存設計的過期時間太長了,又會導致內存的浪費。

緩存的命中率問題:

這是設計緩存中需要存放哪些數(shù)據(jù)的很重要一點,如果設計的不好,可能會導致緩存命中率過低,失去緩存效果。一般對于熱點數(shù)據(jù)而言,要保證命中率達到70 %以上效果最佳。

緩存的穿透/雪崩問題:

是指如果緩存服務一旦宕機或全部丟失,那么有可能一瞬間所有的流量都直接打到了后端數(shù)據(jù)庫上,可能會造成連鎖反應,瞬間的請求高峰極有可能導致數(shù)據(jù)庫無法承載。

3.緩存的更新策略具體有哪些

典型的緩存模式,一般有如下幾種:

Cache Aside,Read/Write Through和Write Behind每種模式都有不同的特點,適應不同的項目場景。

Cache Aside模式

這是經(jīng)常用到的一種策略模式,主要流程如下:

應用在查詢數(shù)據(jù)的時候,先從緩存Cache中讀取數(shù)據(jù),如果緩存中沒有,則再從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù),得到數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)之后,將這個數(shù)據(jù)也放到緩存Cache中。

如果應用要更新某個數(shù)據(jù),也是先去更新數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),更新完成之后,則通過指令讓緩存Cache中的數(shù)據(jù)失效。

這里為什么不讓更新操作在寫完數(shù)據(jù)庫之后,緊接著去把緩存Cache中的數(shù)據(jù)也修改了呢?主要是因為這樣做的話,就有2個寫操作的事件,在并發(fā)的情況下會導致臟數(shù)據(jù),舉個例子:

假如同時有2個請求,請求A和請求B,并發(fā)執(zhí)行。請求A是要去讀數(shù)據(jù),請求B是要去更新數(shù)據(jù)。初始狀態(tài)緩存中是沒有數(shù)據(jù)的,當請求A讀到數(shù)據(jù)之后,準備往回寫的時候,此刻,請求B正好要更新數(shù)據(jù),更新完了數(shù)據(jù)庫之后,又去把緩存更新了,那請求A往緩存中寫的就是舊數(shù)據(jù),屬于臟數(shù)據(jù)。

那么Cache Aside模式就沒有臟數(shù)據(jù)問題了嗎?不是的,在極端情況下也可能會產(chǎn)生臟數(shù)據(jù),比如:

假如同時有2個請求,請求A和請求B,并發(fā)執(zhí)行。請求A是要去讀數(shù)據(jù),請求B是要去寫數(shù)據(jù)。假如初始狀態(tài)緩存中沒有這個數(shù)據(jù),那請求A發(fā)現(xiàn)緩存中沒有數(shù)據(jù),就會去數(shù)據(jù)庫中讀數(shù)據(jù),讀到了數(shù)據(jù)準備寫回緩存中,就在這個時候,請求B是要去寫數(shù)據(jù)的,請求B在寫完數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)之后,又去設置了緩存失效。這個時候,請求A由于在數(shù)據(jù)庫中讀到了之前的舊數(shù)據(jù),開始往緩存中寫數(shù)據(jù),此時寫進入的就也是舊數(shù)據(jù)。那么最終就會導致,緩存中的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不一致,造成了臟數(shù)據(jù)。

不過這種概率比上面一種概率要小很多,所以整體而言Cache Aside模式還是一種比較簡單實用的方式。

Read/Write Through模式

這個模式其實就是將緩存服務作為主要的存儲,應用的所有讀寫請求都是直接與緩存服務打交道,而不管最后端的數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)由緩存服務來維護和更新。不過緩存中數(shù)據(jù)變更的時候是同步去更新數(shù)據(jù)庫的,在應用的眼中只有緩存服務。

流程就相當簡單了:

應用要讀數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)都直接訪問緩存服務,緩存服務同步的將數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)庫。這個模式出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)的概率比較低,但是就強依賴緩存,對緩存服務的穩(wěn)定性有較大要求,另外增加新緩存節(jié)點時還會有初始狀態(tài)空數(shù)據(jù)問題。

Write Behind模式

這個模式就是Read/Write Through模式的一個變種。區(qū)別就是 Read/Write Through模式的緩存寫數(shù)據(jù)庫的時候是同步的,而Write Behind模式的緩存操作數(shù)據(jù)庫是異步的。

流程如下:

應用要讀數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)都直接訪問緩存服務,緩存服務異步的將數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)庫(通過異步任務)。這個模式的特點就是速度很快,效率會非常高,但是數(shù)據(jù)的一致性比較差,還可能會有數(shù)據(jù)的丟失情況,實現(xiàn)邏輯也較為復雜。

以上就是目前三種主流的緩存更新策略,另外還有Refrsh-Ahead模式等由于不是很常見就不詳細介紹了。

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