Redis第9课：缓存设计与优化
我们将在这篇讨论以下七个问题。
- 缓存收益与成本的问题
- 缓存更新的策略
- 缓存颗粒的控制
- 缓存穿透的优化
- 无底洞问题的优化
- 缓存雪崩的优化
- 热点key的重建优化
缓存收益与成本的问题
关于缓存收益与成本主要分为三个方面的讲解，第一个是什么是收益；第二个是什么是成本；第三个是有哪些使用场景。
收益
主要有以下两大收益。
- 加速读写：通过缓存加速读写，如 CPU L1/L2/L3 的缓存、Linux Page Cache 的读写、游览器缓存、Ehchache 缓存数据库结果。
- 降低后端负载：后端服务器通过前端缓存来降低负载，业务端使用 Redis 来降低后端 MySQL 等数据库的负载。
成本
产生的成本主要有以下三项。
- 数据不一致：这是因为缓存层和数据层有时间窗口是不一致的，这和更新策略有关的。
- 代码维护成本：这里多了一层缓存逻辑，就会增加成本。
- 运维费用的成本：如 Redis Cluster，甚至是现在最流行的各种云，都是成本。
使用场景
使用场景主要有以下三种。
- 降低后端负载：这是对高消耗的 SQL，join 结果集和分组统计结果缓存。
- 加速请求响应：这是利用 Redis 或者 Memcache 优化 IO 响应时间。
- 大量写合并为批量写：比如一些计数器先 Redis 累加以后再批量写入数据库。
缓存的更新策略
主要有以下三种策略。
- LRU、LFU、FIFO 算法策略。例如 maxmemory-policy，这是最大内存的策略，当 maxmemory 最大时，会优先删除过期数据。我们在控制最大内存，让它帮我们去删除数据。
- 过期时间剔除，例如 expire。设置过期时间可以保证其性能，如果用户更新了重要信息，应该怎么办。所以这个时候就不适用了。
- 主动更新，例如开发控制生命周期。
这三个策略中，一致性最好的就是主动更新。能够根据代码实时的更新数据，但是维护成本也是最高的；算法剔除和超时剔除一致性都做的不够好，但是维护成本却非常低。
根据缓存的使用场景，我们会采用不同的更新策略。
实际开发中我给大家以下两个建议。
- 低一致性：最大内存和淘汰策略，数据库有些数据是不需要马上更新的，这个时候就可以用低一致性来操作。
- 高一致性：超时剔除和主动更新的结合，最大内存和淘汰策略兜底。你没办法确保内存不会增加，从而使服务不可用了。
缓存粒度问题
我们知道，用户第一次访问客户端，客户端访问 Redis 肯定是没有的，这个时候只能从数据库 DB 那里获取信息，代码如下
select * from t_teacher where id= {id}
在 Redis 设置用户信息缓存，代码如下
set teacher:{id} select * from t_teacher where id= {id}
这个时候我们来看看缓存粒度问题。
因为我们要更新全部属性。到底我们是采用 select * 还是仅仅只是更新你需要更新的那些字段呢？如下两段代码
set key1 = ? from select * from t_teacher
set key1 = ? from select key1 from t_teacher
缓存粒度控制可以从以下三个角度来观察，通过这三点来决定如何选择。
- 通用性：全量属性更好。上面一个对比 * 和某个字段的查询，最好是通过全量属性，这样的话，select * 具有很好的通用性，因为如果你 select 某个字段的话，未来如果一旦业务改变，代码也要随之改变才可以。
- 占用空间：部分属性会更好。因为这样占用的空间是最小的。
- 代码维护上：表面上全量属性会更好。我们真的需要全量吗？其实我们在使用缓存的时候，优先考虑的是内存而不单单只是保证代码的扩展性。
缓存穿透问题
首先大家看下下面这张图。
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当请求发送给服务器的时候，缓存找不到，然后都堆到数据库里。这个时候，缓存相当于穿透了，不起作用了。
原因有两点：
- 业务代码自身的问题。很多实际开发的时候，如果是一个不熟练的程序员，由于缺乏必要的大数据的意识，很多代码在第一次写的时候是 OK 的，但是当需要修改业务代码的时候，常常会出现问题。
- 恶意攻击和爬虫问题。网络上充斥着各种攻击和各种爬虫模仿着人为请求来访问你的数据。如果恶意访问穿透你的数据库，将会导致你的服务器瞬间产生大量的请求导致服务中止。
那我们去如何发现这些问题呢？
- 业务的相应时间：一般请求的时间都是稳定的，但是如果出现类似穿透现象，必然在短时间内有一个体现。
- 业务本身的问题。产品的功能出现问题。
- 对缓存层命中数、存储层的命中数这些值的采集。
解决方案1：缓存空对象
当缓存中不存在，访问数据库的时候，又找不到数据，需要设置给 cache 的值为 null，这样下次再次访问该 id 的时候，就会直接访问缓存中的 null 了。
但是可能存在的两个问题。首先是需要更多的键，但是如果这个量非常大的话，对业务也是有影响的，所以需要设置过期时间；其次是缓存层和存储层数据“短期”不一致。当缓存层过期时间到了以后，可能会产生和存储层数据不一致的情况。这个时候需要使用一些消息队列等方式，来确保这个值的一致性。
下面的代码用 Java 来实现简单的缓存空对象
public String getCacheThrough(String key){
String cacheValue = cache.get(key);
if(StringUtils.isBlank(cacheValue)){ // 如存储数据为空
String storageValue = storage.get(key);
cache.set(key,storageValue);//需要设置一个过期时间
if(StringUtils.isBlank(strageValue){
cache.expire(key.60*10);
}
return storageValue;
}else{
return cacheValue;
}
}
解决方案2：布隆过滤器拦截
布隆过滤器，实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
类似于一个字典，你查词典的时候不需要把所有单词都翻一遍，而是通过目录的方式，用户通过检索的形式在极小内存中可以找到对应的内容。
虽然布隆过滤器可以通过极小的内存来存储，但是免不了需要一部分代码来维护这个布隆过滤器，并且经常需要根据规则来调整，在选取是否使用布隆过滤器，还需要通过场景来选取。
无底洞问题优化
无底洞问题就是即使加机器，性能却没有提升，反而降低了。到底这是怎么回事呢？先看下面的图。
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当客户端增加一个缓存的时候，只需要 mget 一次，但是如果增加到三台缓存，这个时候则需要 mget 三次了，每增加一台，客户端都需要做一次新的 mget，给服务器造成性能上的压力。
同时，mget 需要等待最慢的一台机器操作完成才能算是完成了 mget 操作。这还是并行的设计，如果是串行的设计就更加慢了。
通过上面这个实例可以总结出：更多的机器！=更高的性能
但是并不是没办法，一般在优化 IO 的时候可以采用以下几个方法。
- 命令的优化。例如慢查下 keys、hgetall bigkey。
- 我们需要减少网络通讯的次数。这个优化在实际应用中使用次数是最多的，我们尽量减少通讯次数。
- 降低接入成本。比如使用客户端长连接或者连接池、NIO 等等。
四种批量优化的方法
四种方法主要是：
- 串行 mget
- 串行 IO
- 并行 IO
- hash_tag
串行 mget
如下图所示，串行 mget 就是根据 Redis 增加的台数，来 mget 多次网络时间。
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串行 IO
如下图所示，根据 key 的增加，先在客户端组装成各种 subkeys，然后一次性根据 pipeline 方式进行传输，这样能有效的减少网络时间。
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并行IO
如下图所示，在串行 IO 的基础上，再根据并行打包，把请求一次性的传给 Redis 集群。
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hash_tag
如下图所示，用最极端的方式进行哈希传送给 Redis 集群。
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总之
实际使用过程中，我们根据特定的业务场景，选定对应的批量优化方式，可以有效的优化。
热点 Key 重建优化
我们知道，使用缓存，如果获取不到，才会去数据库里获取。但是如果是热点 key，访问量非常的大，数据库在重建缓存的时候，会出现很多线程同时重建的情况。
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如上图，就是因为高并发导致的大量热点的 key 在重建还没完成的时候，不断被重建缓存的过程，由于大量线程都去做重建缓存工作，导致服务器拖慢的情况。只有最后一个是重建完成，命中缓存。
为了解决以上的问题，我们着重研究了三个目标和两个解决方案。
三个目标为：
- 减少重建缓存的次数；
- 数据尽可能保持一致；
- 减少潜在的风险。
两个解决方案为
- 互斥锁
- 永不过期
我们根据三个目标，解释一下两个解决方案。
互斥锁（mutex key）
由下图所示，第一次获取缓存的时候，加一个锁，然后查询数据库，接着是重建缓存。这个时候，另外一个请求又过来获取缓存，发现有个锁，这个时候就去等待，之后都是一次等待的过程，直到重建完成以后，锁解除后再次获取缓存命中。
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那么这个过程是怎么做到的呢？请见下面代码演示
public String getKey(String key){
String value = redis.get(key);
if(value == null){
String mutexKey = "mutex:key:"+key; //设置互斥锁的key
if(redis.set(mutexKey,"1","ex 180","nx")){ //给这个key上一把锁，ex表示只有一个线程能执行，过期时间为180秒
value = db.get(key);
redis.set(key,value);
redis.delete(mutexKety);
}else{
// 其他的线程休息100毫秒后重试
Thread.sleep(100);
getKey(key);
}
}
return value;
}
但是互斥锁也有一定的问题，就是大量线程在等待的问题。下面我们就来讲一下永远不过期。
永远不过期
首先在缓存层面，并没有设置过期时间（过期时间使用 expire 命令）。但是功能层面，我们为每个 value 添加逻辑过期时间，当发现超过逻辑过期时间后，会使用单独的线程去构建缓存。这样的好处就是不需要线程的等待过程。见下图。
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如上图所示，T1 时间无需等待，直接输出，到 T2 的时候，发现 value 已经到了过期时间，于是就开始构建缓存，还是输出旧值。到了 T3 已经是旧值，直到 T4 时间，构建缓存已经完成，直接输出新值。
这样就避免了上面互斥锁大量线程等待的问题。具体实现伪代码如下：
public String getKey(final String key){
V v = redis.get(key);
String value = v.getValue();
long logicTimeout = v.getLogicTimeout();
if(logicTimeout >= System.currentTimeMillis()){
String mutexKey = "mutex:key:"+key; //设置互斥锁的key
if(redis.set(mutexKey,"1","ex 180","nx")){ //给这个key上一把锁，ex表示只有一个线程能执行，过期时间为180秒
threadPool.execute(new Runable(){
public void run(){
String dbValue = db.getKey(key);
redis.set(key,(dbValue,newLogicTimeout));//缓存重建，需要一个新的过期时间
redis.delete(keyMutex); //删除互斥锁
}
};
}
}
}
互斥锁的优点是思路非常简单，具有一致性，其缺点是代码复杂度高，存在死锁的可能性。
永不过期的优点是基本杜绝 key 的重建问题，但缺点是不保证一致性，逻辑过期时间增加了维护成本和内存成本。
从2012年开始使用Redis做开发以来，Redis经过这么多年不断完善已经成为非常成熟、稳定的Key-Value数据库，最近产品使用了Redis Cluster，所以把Redis重新学习了一下，受益匪浅。
