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这么多年过去了，这句话或深或浅地影响了我的技术选择，以至于后来我花了很多时间去重点学习缓存相关的技术。
我在 10 年前开始使用缓存，从本地缓存、到分布式缓存、再到多级缓存，踩过很多坑。下面我结合自己使用缓存的历程，谈谈我对缓存的认识。
本地缓存
页面级缓存
我使用缓存的时间很早，2010 年左右使用过 OSCache，当时主要用在 JSP 页面中用于实现页面级缓存。
伪代码类似这样：
- <cache:cache key="foobar" scope="session">
- some jsp content
- </cache:cache>
中间的那段 JSP 代码将会以 key="foobar" 缓存在 session 中，这样其他页面就能共享这段缓存内容。
在使用 JSP 这种远古技术的场景下，通过引入 OSCache 之后 ，页面的加载速度确实提升很快。
但随着前后端分离以及分布式缓存的兴起，服务端的页面级缓存已经很少使用了。但是在前端领域，页面级缓存仍然很流行。
对象缓存
2011 年左右，开源中国的红薯哥写了很多篇关于缓存的文章。他提到：开源中国每天百万的动态请求，只用 1 台 4 Core 8G 的服务器就扛住了，得益于缓存框架 Ehcache。
这让我非常神往，一个简单的框架竟能将单机性能做到如此这般，让我欲欲跃试。
于是，我参考红薯哥的示例代码，在公司的余额提现服务上第一次使用了 Ehcache。
逻辑也很简单，就是将成功或者失败状态的订单缓存起来，这样下次查询的时候，不用再查询支付宝服务了。
伪代码类似这样：
添加缓存之后，优化的效果很明显 , 任务耗时从原来的 40 分钟减少到了 5~10 分钟。
上面这个示例就是典型的「对象缓存」，它是本地缓存最常见的应用场景。相比页面缓存，它的粒度更细、更灵活，常用来缓存很少变化的数据，比如：全局配置、状态已完结的订单等，用于提升整体的查询速度。
刷新策略
2018 年，我和我的小伙伴自研了配置中心，为了让客户端以最快的速度读取配置， 本地缓存使用了 Guava。
整体架构如下图所示：
那本地缓存是如何更新的呢?有两种机制：
- 客户端启动定时任务，从配置中心拉取数据。
- 当配置中心有数据变化时，主动推送给客户端。这里我并没有使用 websocket，而是使用了 RocketMQ Remoting 通讯框架。
后来我阅读了 Soul 网关的源码，它的本地缓存更新机制如下图所示，共支持 3 种策略：
Zookeeper Watch 机制：soul-admin 在启动的时候，会将数据全量写入 Zookeeper，后续数据发生变更时，会增量更新 Zookeeper 的节点。
与此同时，soul-web 会监听配置信息的节点，一旦有信息变更时，会更新本地缓存。
Websocket 机制：Websocket 和 Zookeeper 机制有点类似，当网关与 admin 首次建立好 websocket 连接时，admin 会推送一次全量数据，后续如果配置数据发生变更，则将增量数据通过 websocket 主动推送给 soul-web。
Http 长轮询机制：Http 请求到达服务端后，并不是马上响应，而是利用 Servlet 3.0 的异步机制响应数据。
当配置发生变化时，服务端会挨个移除队列中的长轮询请求，告知是哪个 Group 的数据发生了变更，网关收到响应后，再次请求该 Group 的配置数据。
不知道大家发现了没?
- pull 模式必不可少
- 增量推送大同小异
长轮询是一个有意思的话题 , 这种模式在 RocketMQ 的消费者模型也同样被使用，接近准实时，并且可以减少服务端的压力。
分布式缓存
关于分布式缓存, Memcached 和 Redis 应该是最常用的技术选型。相信程序员朋友都非常熟悉了，我这里分享两个案例。
合理控制对象大小及读取策略
2013 年，我服务一家彩票公司，我们的比分直播模块也用到了分布式缓存。当时，遇到了一个 Young GC 频繁的线上问题，通过 jstat 工具排查后，发现新生代每隔两秒就被占满了。
进一步定位分析，原来是某些 key 缓存的 value 太大了，平均在 300K 左右，最大的达到了 500K。这样在高并发下，就很容易导致 GC 频繁。
找到了根本原因后，具体怎么改呢?我当时也没有清晰的思路。于是，我去同行的网站上研究他们是怎么实现相同功能的，包括：360 彩票，澳客网。
我发现了两点：
- 数据格式非常精简，只返回给前端必要的数据，部分数据通过数组的方式返回。
- 使用 Websocket，进入页面后推送全量数据，数据发生变化推送增量数据。
再回到我的问题上，最终是用什么方案解决的呢?当时，我们的比分直播模块缓存格式是 JSON 数组，每个数组元素包含 20 多个键值对, 下面的 JSON 示例我仅仅列了其中 4 个属性。
- [{
- "playId":"2399",
- "guestTeamName":"小牛",
- "hostTeamName":"湖人",
- "europe":"123"
- }]
这种数据结构，一般情况下没有什么问题。但是当字段数多达 20 多个，而且每天的比赛场次非常多时，在高并发的请求下其实很容易引发问题。
基于工期以及风险考虑，最终我们采用了比较保守的优化方案：
①修改新生代大小，从原来的 2G 修改成 4G。
②将缓存数据的格式由 JSON 改成数组，如下所示：
- [["2399","小牛","湖人","123"]]
修改完成之后，缓存的大小从平均 300K 左右降为 80K 左右，YGC 频率下降很明显，同时页面响应也变快了很多。
但过了一会，CPU Load 会在瞬间波动得比较高。可见，虽然我们减少了缓存大小，但是读取大对象依然对系统资源是极大的损耗，导致 Full GC 的频率也不低。
③为了彻底解决这个问题，我们使用了更精细化的缓存读取策略。
我们把缓存拆成两个部分，第一部分是全量数据，第二部分是增量数据(数据量很小)。
页面第一次请求拉取全量数据，当比分有变化的时候，通过 Websocket 推送增量数据。
第 3 步完成后，页面的访问速度极快，服务器的资源使用也很少，优化的效果非常优异。
经过这次优化，我理解到: 缓存虽然可以提升整体速度，但是在高并发场景下，缓存对象大小依然是需要关注的点，稍不留神就会产生事故。
另外我们也需要合理地控制读取策略，最大程度减少 GC 的频率 , 从而提升整体性能。
分页列表查询
列表如何缓存是我非常渴望和大家分享的技能点。这个知识点也是我 2012 年从开源中国上学到的，下面我以「查询博客列表」的场景为例。
我们先说第 1 种方案：对分页内容进行整体缓存。这种方案会按照页码和每页大小组合成一个缓存 key，缓存值就是博客信息列表。
假如某一个博客内容发生修改, 我们要重新加载缓存，或者删除整页的缓存。这种方案，缓存的颗粒度比较大，如果博客更新较为频繁，则缓存很容易失效。
下面我介绍下第 2 种方案：仅对博客进行缓存。
流程大致如下：
①先从数据库查询当前页的博客 id 列表，sql 类似：
- select id from blogs limit 0,10
②批量从缓存中获取博客 id 列表对应的缓存数据 ，并记录没有命中的博客 id，若没有命中的 id 列表大于 0，再次从数据库中查询一次，并放入缓存，sql 类似：
- select id from blogs where id in (noHitId1, noHitId2)
③将没有缓存的博客对象存入缓存中。
④返回博客对象列表。
理论上，要是缓存都预热的情况下，一次简单的数据库查询，一次缓存批量获取，即可返回所有的数据。
另外，关于缓存批量获取，如何实现?
- 本地缓存：性能极高，for 循环即可。
- Memcached：使用 mget 命令。
- Redis：若缓存对象结构简单，使用 mget 、hmget命令;若结构复杂，可以考虑使用 pipleline，lua 脚本模式。
第 1 种方案适用于数据极少发生变化的场景，比如排行榜，首页新闻资讯等。
第 2 种方案适用于大部分的分页场景，而且能和其他资源整合在一起。
举例：在搜索系统里，我们可以通过筛选条件查询出博客 id 列表，然后通过如上的方式，快速获取博客列表。
多级缓存
首先要明确为什么要使用多级缓存?本地缓存速度极快，但是容量有限，而且无法共享内存。
分布式缓存容量可扩展，但在高并发场景下，如果所有数据都必须从远程缓存种获取，很容易导致带宽跑满，吞吐量下降。
有句话说得好，缓存离用户越近越高效!
使用多级缓存的好处在于：高并发场景下, 能提升整个系统的吞吐量，减少分布式缓存的压力。
2018 年，我服务的一家电商公司需要进行 App 首页接口的性能优化。我花了大概两天的时间完成了整个方案，采取的是两级缓存模式，同时利用了 Guava 的惰性加载机制。
整体架构如下图所示：
缓存读取流程如下：
①业务网关刚启动时，本地缓存没有数据，读取 Redis 缓存，如果 Redis 缓存也没数据，则通过 RPC 调用导购服务读取数据，然后再将数据写入本地缓存和 Redis 中;若 Redis 缓存不为空，则将缓存数据写入本地缓存中。
②由于步骤 1 已经对本地缓存预热，后续请求直接读取本地缓存，返回给用户端。
③Guava 配置了 refresh 机制，每隔一段时间会调用自定义 LoadingCache 线程池(5 个最大线程，5 个核心线程)去导购服务同步数据到本地缓存和 Redis 中。
优化后，性能表现很好，平均耗时在 5ms 左右。最开始我以为出现问题的几率很小，可是有一天晚上，突然发现 App 端首页显示的数据时而相同，时而不同。
也就是说：虽然 LoadingCache 线程一直在调用接口更新缓存信息，但是各个服务器本地缓存中的数据并非完成一致。
说明了两个很重要的点：
- 惰性加载仍然可能造成多台机器的数据不一致。
- LoadingCache 线程池数量配置的不太合理, 导致了线程堆积。
最终，我们的解决方案是：
- 惰性加载结合消息机制来更新缓存数据，也就是：当导购服务的配置发生变化时，通知业务网关重新拉取数据，更新缓存。
- 适当调大 LoadigCache 的线程池参数，并在线程池埋点，监控线程池的使用情况，当线程繁忙时能发出告警，然后动态修改线程池参数。
写在最后
缓存是非常重要的一个技术手段。如果能从原理到实践，不断深入地去掌握它，这应该是技术人员最享受的事情。
这篇文章属于缓存系列的开篇，更多是把我 10 多年工作中遇到的典型问题娓娓道来，并没有非常深入地去探讨原理性的知识。
我想我更应该和朋友交流的是：如何体系化的学习一门新技术。
- 选择该技术的经典书籍，理解基础概念。
- 建立该技术的知识脉络。
- 知行合一，在生产环境中实践或者自己造轮子。
- 不断复盘，思考是否有更优的方案。
后续我会连载一些缓存相关的内容，包括缓存的高可用机制、Codis 的原理等，关于缓存，如果你有自己的心得体会或者想深入了解的内容，欢迎评论区留言。
作者：张勇
简介：现任科大讯飞高级架构师。11 年后端经验，曾就职于同程艺龙、神州优车等公司。乐于分享、热衷通过自己的实践经验平铺对技术的理解。
编辑：陶家龙
出处：转载自公众号IT人的职场进阶(ID：BestITer)
