缓存​是互联网系统架构中必不可少的一环,近一个月,写了一些缓存的文字。


1.​《​​进程内缓存究竟怎么玩?​​》

缓存,可以分为:​进程内缓存​,​缓存集群​。文章介绍了:

(1)什么是进程内缓存

(2)进程内缓存的优缺点

(3)进程内缓存保存一致性的3种方案

(4)到底什么时候用进程内缓存


文章也说明,大部分情况下,应该用缓存服务。如今最常见的缓存服务是redis和memcache,遂引出了第二篇文章。


2.​《​​到底选redis还是memcache,看看源码怎么说?​​》

没有最正确,只有最适合。从源码的角度看,到底啥时候用redis,啥时候用memcache。文章介绍了:

(1)复杂数据结构,选择redis

(2)不要把redis当DB和MQ使用

(3)高可用,真的需要么?

(4)内存分配、虚拟内存、网络模型、线程模型上看redis和memcache的差异与选型。


不管是redis还是memcache,缓存服务,有很多误用,遂引出了第三篇文章


3.​《​​缓存服务,你真的用对了么?​​》

这篇文章介绍了,缓存的一些“值得商榷”的用法:

(1)服务之间,通过缓存传递数据真的合适么?

(2)缓存服务,真的不需要考虑高可用么?

(3)调用方缓存数据,真的合适么?

(4)多个服务,公用缓存实例真的合适么?


了解了常见用法,那么对于缓存的读写,淘汰,一致性有什么常见的问题呢?遂引出了接下来的几篇文章


4.​《​​缓存,究竟是淘汰,还是修改?​​》

这一篇文章很重要,也是问的人最多的。《​​Cache Aside Pattern​​》一文也提到了这个问题:

(1)修改缓存,可能会使得代价过高,重复计算

(2)修改缓存,在并发写时,可能数据不一致


结论​:应该淘汰缓存,而不是更新缓存。


明确了淘汰,还是修改,接下来需要明确的是:先操作数据库,还是先操作缓存。


5. 先操作数据库,还是先操作缓存?

这里就有争议了,也是这一系列文章被骂的最多的,这里摆出实事和逻辑,大家自行判断。


《​​Cache Aside Pattern​​》

观点​:应该先操作数据库,再淘汰缓存

原因​:否则,读写并发会导致数据不一致


《​​或许,应该先淘汰缓存?​​》

观点​:应该先淘汰缓存,再操作数据库

原因​:否则,原子性被破坏时,会导致数据不一致


不管先操作数据库,还是先操作缓存,都解决不了“写后立刻读,脏数据库入缓存”的问题。


什么是“写后立刻读,脏数据库入缓存”问题?

​:发生写请求后(不管是先操作DB,还是先淘汰Cache),在主从数据库同步完成之前,如果有读请求,都可能发生读Cache Miss,读从库把旧数据存入缓存的情况。此时怎么办呢?遂引出了下一篇文章


6.​《​​缓存与数据库不一致,怎么办?​​》

大量的读者反问“为什么不set缓存”,大家可以按照顺序阅读,留言过多,就不一一回复了。


缓存与数据库的不一致,本质是由主从数据库延时引起的,有没有办法优化主从数据库的一致性呢?遂引出了下一篇文章


7.​《​​主从数据库不一致,怎么办?​​》

文章提出了三种优化方案,最后一个方案挺有意思,一个很巧妙的方法。


8.​番外篇

《​​到底选redis还是memcache,面试官究竟想考察啥?​​》

这是一篇聊思路的文章,技术人,不要只会使用,知其然并知其所以然。


这个缓存系列,写了约1个月,兴致勃勃的启动,心情低落的收尾,后续,再换一个话题好了。


希望整体的思路是清晰的