27、缓存：进程内缓存要怎么玩？

no27：什么是进程内缓存？好处？不足？
- 定义
  - 将数据缓存在站点或者服务的进程内，如 map 或 leveldb，可存 json、html、object 等
- 好处
  - 1.节省内网带宽
  - 2.时延更低
- 不足：一致性难以保证
no27：如何保证进程内缓存的一致性？
- 方案一，单节点通知其它节点
  - 缺点
    - 同一功能在集群内的多个节点相互耦合在一起，当节点比较多的时候，连接关系会相对比较复杂
- 方案二，MQ 解耦，通知其它节点
  - 缺点
    - 接触了结点耦合，但引入了 mq，增加系统复杂度
- 方案三，放弃实时一致性，定期从后端更新数据
  - 缺点
    - 必须一定程度上接受读旧数据
no27：使用进程内缓存的场景是哪些？为什么不能频繁使用进程内缓存？
- 场景
  - 1.只读数据
  - 2.并发极高，透传后端压力极大
  - 3.允许一定程度上数据不一致
- 原因
  - 违背了「站点无状态、服务无状态」的设计准则

28、缓存：很多时候我们都用错了！

no28：缓存有哪 4 种误用的情况？
- 1.服务与服务之间不要通过缓存传递数据，数据传递使用 MQ 更合适
- 2.如果缓存挂掉，可能导致雪崩，此时要做高可用缓存，或者水平切分
- 3.调用方不宜再单独使用缓存存储服务底层的数据，容易出现数据不一致，以及反向依赖.
- 4.不同服务，缓存实例要做垂直拆分，不宜共用缓存

29、缓存：互联网最佳实践！

no29：互联网缓存最佳实践 Cache Aside Pattern 是什么？
- 读实践
  - 先缓存，命中返回，未命中读数据库，再设置缓存
- 写实践
  - 淘汰缓存而不是修改缓存，先操作数据库，而不是先淘汰缓存

30、缓存：一致性优化！

no30：数据库主从、数据库缓存什么时候会发生数据不一致问题？
- 数据库主从：写后立即读，短时间内，读旧数据
- 数据库缓存：写后立即读，短时间内，旧数据入缓存
no30：缓存不一致的优化思路和两个方案是什么？
- 思路：在从库同步完成之后，如果有旧数据入缓存，应该及时把这个旧数据淘汰掉
- 方案一：二次淘汰法(在从库异步淘汰，或服务中异步淘汰)
  - 通过工具订阅从库的 binlog，如 DTS 或 canal，或自己订阅和分析 binlog，然后从库执行异步淘汰缓存的操作
- 方案二：为允许 cache miss 的场景，设定超时时间

31、缓存：并发更新的大坑！

no31：缓存并发更新获取 token 会出现什么问题？如何解决？
- 问题
  - 两个并发请求的token申请，可能导致 token 迭代过期了
- 解决
  - 线上服务 s1 和 s2 只从缓存中读取 token，token 的更新由一个异步的服务 asy-Master 定期更新，避免并发的更新
  - 缺点
    - 读取服务和更新的服务会直接调用缓存实例，如果缓存实例变更，读的服务和写的服务配置同步变更，导致耦合，违背了两个服务不应访问同一服务的通用性原则，同时违反了 cache aside pattern 的淘汰而不是更新缓存的设计准则
  - 数据存储在 DB，缓存应该淘汰，有时候，数据不在数据库，缓存需要更新，如调用第三方服务需要申请 token

32、缓存：究竟选redis，还是memcache？

no32，什么时候选 Redis，什么时候选 memcache？
- 选 Redis
  - 1.复杂数据结构
  - 2.持久化
    - 优点是，缓存挂了再重启，可以快速恢复，不需要 cache 的预热功能
    - 但不建议使用，因为可能会导致缓存和数据库不一致
  - 3.天然高可用，支持主从复制，读写分离，提供了 sentinel 的集群管理工具，能够实现主从服务的监控，故障自动转移，mc 需要二次开发，但绝大多数缓存不需要做高可用
  - 4.存储内容比较大，mc 的 kv 存储的 value 最大只支持 1M
- 选 memcache
  - 纯 kv
  - 原因：
    - 1.预分配内存池
    - 2.redis 的 VM 机制更慢
    - 3.redis 的 CPU 计算复杂
    - 4.多线程可利用多核
- 其它
  - 1.redis 源码可读性好
  - 2.redis 和 mc 都需要手动水平切分

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《沈剑架构师训练营》第6章 - 缓存架构

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