缓存是提高服务性能的一把利剑，尤其在高并发、高请求量的服务中性能提升明显。如果后端服务只靠关系型数据库提供支撑，系统会很快达到处理瓶颈。缓存设计无处不在，通常来说可以分为本地缓存与分布式缓存。本地缓存框架主要有Guava cache、Caffeine等，它们利用本地服务器内存来存储接口的返回数据。本地缓存有一定的局限性，多个进程间不能共享缓存，且缓存都是单机保存不容易扩展，本地机器宕机后缓存不能持久化。相对于本地缓存，分布式缓存可以解决本地缓存存在的问题，缓存数据集中存储并可以被后端服务共享访问，对于缓存数据还可以进行副本存储，做到持久化存储。不过引入分布式缓存也会带来一些运维成本，还有数据不一致等问题。总体来说，分布式缓存可以提高服务性能，减少后端服务的压力，收益大于成本。通常分布式缓存组件有Redis、Couchbase等本节主要以Redis组件介绍为主。
分布式缓存之Redis
Redis是一个开源的、基于内存的Key-Value缓存数据库。Redis因其丰富的数据类型、高性能I/O、串行执行命令、数据持久化等特性而流行开来，Redis非常适合做分布式缓存数据库。Redis有5种基本数据类型：
lString：字符串类型，是Redis中最常用的数据类型。Key与Value都有一定的大小限制，如果太大会影响性能。字符串类型通常可以保存sessionId等信息，在计算器、分布式锁、全局ID等这类场景中使用。
lHash：哈希类型，类似JAVA中的HashMap这种数据结构。哈希类型的底层数据结构有ziplist和hashtable，当哈希类型元素个数小于配置限制以及值小于配置的限制时采用ziplist结构，否则使用hashtable结构。哈希类型通常可以保存一些配置信息，例如某个活动ID下的配置信息等。
lList：列表类型，底层包括两种实现：ziplist与linkedlist。列表类型通常用作消息队列来使用。
lSet：集合类型，底层实现是intset或hashtable。集合中元素不能重复，通常用作一类数据的集合来存储，例如社交媒体关注的“大V”集合等。
lSorted set：有序集合，底层实现包括ziplist或skiplist。有序集合常用场景主要是在有排序需求的地方，例如按销量排序的商品、热搜榜等。
其他数据类型包括：
lBitmap：位图类型，主要按位存储，可以按位进行计算。位图非常类似BloomFilter，可以判断某个值是否存在这种使用场景。
lHyperloglog：HyperLogLog主要的应用场景就是进行基数统计。
lGeo：主要存储地理位置信息数据。
了解了Redis的一些数据结构类型，针对具体的场景选用不同的数据类型来使用。Redis虽然基于内存存储数据，但是也有持久化机制，将缓存数据持久化到磁盘上。Redis有两种持久化机制：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。RDB是每隔一定时间对Redis进行快照然后存储下来。AOF是将Redis的执行命令存储下来。相对来说RDB恢复数据更快，但是会丢失一定时间内的数据。AOF只会丢失最后执行的几条执行命令，所以恢复的数据更全一些。当然新的版本已经有RDB和AOF两种混合的持久化方式。
Redis的在生产环境部署通常有几种模式：主从模式、哨兵模式以及集群模式。主从模式可以是一主多从，写缓存通过主库来操作，从库同步主库的数据并用来读取数据。哨兵模式是为了高可用，监控主库，当主库挂掉的时候，在从库中选择一个节点变为主库，这样避免了主库宕机不用使用的情况。Redis为了更好的扩展，提供了分片模式，设置了16384个槽，对缓存key进行hash计算，根据hash值分配到不同的槽与分片节点上。
Spring Boot提供了对Redis的集成，提供了RedisTemplate类，完成Redis命令的执行，自动配置RedisTemplate代码如下：
public class RedisCacheConfiguration {
/**
* 配置Redis连接工厂
*/
@Bean
public JedisConnectionFactory getJedisConnectionFactory(RedisConfigProperties redisConfigProperties) {
JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory = null;
try {
RedisStandaloneConfiguration redisStandaloneConfiguration = new RedisStandaloneConfiguration(redisConfigProperties.getHost(),
redisConfigProperties.getPort());
redisStandaloneConfiguration.setPassword(redisConfigProperties.getPassword());
redisStandaloneConfiguration.setDatabase(redisConfigProperties.getDatabase());
jedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory(redisStandaloneConfiguration);
jedisConnectionFactory.getPoolConfig().setMaxTotal(50);
jedisConnectionFactory.getPoolConfig().setMaxIdle(50);
jedisConnectionFactory.getPoolConfig().setMaxWaitMillis(redisConfigProperties.getTimeout());
} catch (RedisConnectionFailureException e) {
e.getMessage();
}
return jedisConnectionFactory;
}
@Bean(name = "redisTemplate")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(JedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
}分布式缓存更新策略
当数据更新的时候，需要同步更新缓存。缓存长时间没有更新，可以采用过期策略进行管理。总之，缓存是有生命周期的。缓存的更新策略是为了保证缓存数据与真实数据保持一致。但是现实中，始终存在时间差，会造成数据不一致的问题。如图1所示：
缓存是通过内存空间来换取响应时间，但内存是昂贵的，所以当缓存容量达到一定量级时需要删除缓存数据。通常分布式缓存的过期策略通常包括以下几种：
lLRU（Least Recently Used）：最近很长时间没有被使用的缓存会被删除。
lLFU（Less Frequently Used）：最近访问次数最少的会被删除。
lFIFO（First In First Out）：先进先出原则，最先进入的会被删除。
Redis本身也有六种内存淘汰策略：
lnoeviction：不删除缓存，当达到内存限制时，会引发报错。
lallkeys-lru：所有key采用LRU淘汰策略。
lvolatile-lru：对于设置了过期时间的key采用LRU淘汰策略。
lallkeys-random：对于所有key采用随机淘汰的策略。
lvolatile-random：对于设置了过期时间的key随机删除。
lvolatile-ttl：在设置了过期时间的key中，删除剩余时间短的那部分。
Redis可以对key进行设置过期时间，它的过期策略有两种：
l定期删除：Redis间隔一定时间，检查设置了过期时间的key，如果这些key过期了则删除。
l惰性删除：在获取key的时候，先检测一下这个key是否设置了过期时间，是否已经过期，如果是则不返回。
通常分布式缓存更新策略有以下几种：
Cache aside：接口查询时，首先查询缓存数据，如果有则返回，如果没有，则查询数据库，然后存储到缓存中。接口更新时，先修改数据，然后直接删除缓存。如图1、图2所示：
lRead/Write through：缓存的操作逻辑由缓存代理来管理。
lWrite Behind Caching Pattern：异步处理缓存，先更新缓存然后异步更新数据库。
引入缓存会造成数据不一致的问题，下面看看两种情况下的数据不一致情况，一种是并发读写会造成数据不一致，另一种是主从同步延迟造成的数据不一致。
如图4所示，展示并发读写会造成数据不一致的情况。当服务A写入数据后，删除缓存，此时服务B读取数据，发现缓存失效，然后去数据库取数据，此时还未写入缓存，服务A又开始写入数据，并删除缓存，之后服务B写入之前数据到缓存，这样就造成的数据不一致的情况。缓存的数据与最新的数据库数据不一致。
另一种是数据库主从同步导致不一致的情况，如图5所示：
当服务读写分离的时候，由于主库同步到从库的时间慢，从而导致写入缓存的数据还是从库的，这样就导致了数据不一致情况。
针对并发读写的情况，可以采用分布式锁的机制，在一次写数据并删除缓存操作时进行加锁，其他线程不能访问，这种串行化的方式解决。还可以使用延迟双删的策略，如果主从不同步，可以设置延迟时间再删一次，把从库的数据缓存删除。还可以采用异步删除的机制，通过数据库的操作记录，发送消息，通过消息组件然后消费处理缓存。总之，针对不同的应用场景，使用不同的策略来达到数据一致性。
分布式缓存失效问题
一个良好的分布式缓存设计可以抵挡大部分的请求，但是当缓存突然失效，大量请求就会穿透到后端数据库，短时间内大量并发请求有可能使数据库内存或CPU飙升，最终造成服务不可用。所以，在使用分布式缓存时需要考虑这些问题。下面主要从三个场景进行描述缓存失效问题：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。
l缓存穿透：当请求的数据不在缓存中，同时数据库中也不存在。这样每次请求都会打到后端数据库，造成数据库承受大量请求，有可能会打满数据库连接造成不可用的情况。针对这种情况，一个解决方案可以直接缓存一个null值，来抵挡请求到后端数据库。另一个是，可以构建一个布隆过滤器，先判断数据是否在布隆过滤器中，没有命中可以直接返回空。
l缓存击穿：缓存击穿是当一个key失效后，大量请求并发访问后端数据库，造成数据库瞬间访问压力增大，有可能崩溃的情况。这种情况，通常是访问一个热key，当热key失效时大量请求被打到后端数据库。针对热key的情况，一种方案是不设置过期时间。另一种方案可以针对这种接口进行限流或加锁，限制请求大量的穿透到后端数据库。
l缓存雪崩：当缓存数据在某一时刻大批量的失效，所有请求穿透到后端数据库，导致数据库宕机，最终服务不可用。一般当缓存服务宕机或扩容时会发生。针对这种情况，首先需要对缓存服务进行高可用配置，扩容时做好分片处理，还有对请求进行限流。
引入缓存需要考虑数据不一致的问题，如果服务需要强一致性的话，则不能使用分布式缓存。所以，在使用分布式缓存的时候，需要根据具体的场景指定更新策略。如果比较重要的服务，又不想出现服务不可能的情景，则需要进行一些热key预加载，通过统计缓存的命中情况与使用率，扫描出热key，在服务启动时或单独使用缓存代理服务提前进行加载。
本文章出自北京理工大学出版社《Java分布式中间件开发实战》一书中
内容简介
《Java分布式中间件开发实战》首先从单体架构应用讲起，继而引出分布式系统框架，然后介绍分布式系统的设计原则，以及分布式系统服务调用与数据访问方法，接着介绍基于分布式系统的多业务场景下分布式事务和分布式锁的使用，以及如何利用消息中间件对业务进行解耦，并介绍分布式系统的服务治理、日志收集和系统监控等内容，最后介绍当下流行的云平台部署的相关知识，包括Docker容器、Kubernetes编排，以及持续集成与部署等。
