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  • 什么时候需要使用缓存?

    缓存不是架构设计的必选项,也不是业务开发中的必要功能点,只有在业务出现性能瓶颈,进行优化性能的时候才需要考虑使用缓存来提升系统性能。也不是所有的业务场景都适合使用缓存,读多写少且数据时效要求越低的场景越适合使用缓存,缓存并不是所有性能问题的灵丹妙药,如果滥用缓存反而会成为毒药,并且会引入维护缓存的操作成本,使得系统复杂度更高不利于维护。

    另外把缓存当做存储来使用是一件极其致命的做法,这种错误的认识,将缓存引入系统的那一刻起就意味着已经让系统走上了危险的局面,对缓存的使用边界要有深刻的理解,才能尽可能保证做出引入缓存才是一个正确的决定。

    在进行缓存结构设计的时候,需要考虑的点有很多:

    1)业务流量量级以及应用规模:对于低并发低流量的应用而言,引入缓存并不会带来性能的显著提升,反而会带来应用的复杂度以及极高的运维成本。也不是任何数据都需要使用缓存,比如图片视频等文件使用分布式文件系统更合适而不是缓存。因此,在引入缓存前,需要对当前业务的流量进行评估,在高并发大流量的业务场景中引入缓存相对而言收益会更高;

    2)缓存应用的选择:缓存应用有很多如Redis、Memcached以及tair等等,针对每一种分布式缓存应用的优缺点以及适用范围、内存效率、运维成本甚至团队开发人员的知识结构都需要了解,才能做好技术选型;

    3)缓存影响因素的正确评估:在引入缓存前,需要着重评估value大小、缓存内存空间、峰值QPS、过期时间、缓存命中率、读写更新策略、key值分布路由策略、过期策略以及数据一致性方案等等多个因素,要做到心中有数;

    4)缓存高可用架构:分布式缓存要高可用,这也是分布式系统追求的三高指标中的一个,缓存的集群设计,主从同步方案的设计等等,只有缓存足够可靠,才能服务于业务系统,为业务带来价值;

    5)完善的监控平台:当缓存投入生产环境后,需要有一套监控系统能够显式的观测缓存系统的运行情况,才能更早的发现问题,同时对于预估不足的非预期热点数据,也需要热点发现系统去解决非预期的热点数据缓存问题。

    6)缓存最近原则:将缓存数据放在离用户最近的地方,无疑会极大的提升响应的速度,这也是多级缓存设计的核心思想。
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