缓存，你真的用对了么？

缓存，是互联网分层架构中，非常重要的一个部分，通常用它来降低数据库压力，提升系统整体性能，缩短访问时间。

有架构师说“缓存是万金油，哪里有问题，加个缓存，就能优化”，缓存的滥用，可能会导致一些错误用法。

缓存，你真的用对了么？

误用一：把缓存作为服务与服务之间传递数据的媒介

如上图：

服务1和服务2约定好key和value，通过缓存传递数据
服务1将数据写入缓存，服务2从缓存读取数据，达到两个服务通信的目的

该方案存在的问题是：

数据管道，数据通知场景，MQ更加适合
多个服务关联同一个缓存实例，会导致服务耦合

《服务通过缓存传递数据，绝不推荐》一文中有更加深刻的讨论，此处不再展开。

误用二：使用缓存未考虑雪崩

常规的缓存玩法，如上图：

服务先读缓存，缓存命中则返回
缓存不命中，再读数据库

什么时候会产生雪崩？

答：如果缓存挂掉，所有的请求会压到数据库，如果未提前做容量预估，可能会把数据库压垮（在缓存恢复之前，数据库可能一直都起不来），导致系统整体不可服务。

如何应对潜在的雪崩？

答：提前做容量预估，如果缓存挂掉，数据库仍能扛住，才能执行上述方案。

否则，就要进一步设计。

常见方案一：高可用缓存

如上图：使用高可用缓存集群，一个缓存实例挂掉后，能够自动做故障转移。

常见方案二：缓存水平切分

如上图：使用缓存水平切分，一个缓存实例挂掉后，不至于所有的流量都压到数据库上。

误用三：调用方缓存数据

如上图：

服务提供方缓存，向调用方屏蔽数据获取的复杂性（这个没问题）
服务调用方，也缓存一份数据，先读自己的缓存，再决定是否调用服务（这个有问题）

该方案存在的问题是：

调用方需要关注数据获取的复杂性
更严重的，服务修改db里的数据，淘汰了服务cache之后，难以通知调用方淘汰其cache里的数据，从而导致数据不一致
有人说，服务可以通过MQ通知调用方淘汰数据，额，难道下游的服务要依赖上游的调用方，分层架构设计不是这么玩的

误用四：多服务共用缓存实例

如上图：

服务A和服务B共用一个缓存实例（不是通过这个缓存实例交互数据）

该方案存在的问题是：

可能导致key冲突，彼此冲掉对方的数据

画外音：可能需要服务A和服务B提前约定好了key，以确保不冲突，常见的约定方式是使用namespace:key的方式来做key。

不同服务对应的数据量，吞吐量不一样，共用一个实例容易导致一个服务把另一个服务的热数据挤出去
共用一个实例，会导致服务之间的耦合，与微服务架构的“数据库，缓存私有”的设计原则是相悖的

建议的玩法是：

如上图：各个服务私有化自己的数据存储，对上游屏蔽底层的复杂性。

总结

缓存使用小技巧：

服务与服务之间不要通过缓存传递数据
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
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
不同服务，缓存实例要做垂直拆分

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