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知道缓存读写策略你也可以撩开发?

鲁德 2020-07-29

通过前面的一系列缓存的知识介绍,我们知道了缓存的知识体系,知道了用户层的缓存都有那些以及原理是什么。

 

详见鲁德公号文章:

不了解缓存别说你做过性能测试-I

不懂缓存别你说懂性能测试之用户层缓存

 

今天我们来介绍缓存的“缓存的读写策略”。作为性能测试工程师,这个是要掌握的一个知识点,这是迈向资深性能测试工程师、架构师等的一个必经点。

 

不了解系统架构,是做不好性能测试的。可以这么说不了解系统架构,功能测试都做不好,比如要测试系统是否支持高可用性,冷启动是系统表现怎样?缓存穿透,缓存雪崩时系统表现怎样,这些都是要关注的。

 

本文以Redis + mysql 这一典型架构为例,为大家介绍缓存的读写策略。

 

话不多少,进入主题。

你可能觉得缓存的读写很简单,只需要优先读缓存,缓存不命中就从数据库查询,查询到了就回到缓存。实际上,针对不同的业务场景,缓存的读写策略也是不同的。

 

Cache Aside(旁路缓存)策略

 

这是应用最广泛的策略了。不考虑采用旁路策略的情况下,很多人更新缓存和数据库的方式无外乎两种:

先更新数据库,再同步更新缓存;

先更新缓存,同步更新数据库(两者作为一个原子操作);

 

如果是采用这两种方式中任的一种,恭喜你,在客户端多线程并发的时候数据不一致的情况产生了。这种情况下,产生的数据不一致,测试的时候,还很难测试出来(功能测试发现不了,性能测试也会因为测试数据过大,对中间过程的关注过少而被忽略)。为了解决数据不一致(缓存和数据库中数据不一样的情况),我们的旁路策略可以登场了,我们必须从白盒的角度对这类问题加以关注(一些问题从黑盒测试的角度来触发效果更好,一些问题则从白盒测试的角度来关注更好,缓存和数据库数据不一致的问题,则是后者)。

 

旁路策略数据更新时,对缓存中数据不操作更新操作,而是直接删除。整个过程如下所示:

写操作:

数据先写到数据库中,缓存中直接删除;


读操作:

读数据,如果命中缓存则把缓存中的数据直接返回给客户端;如果没有命中,从数据库中读出数据,写到缓存中,然后再把缓存中的数据返回给客户端。

 

使用旁路策略,有效解决了Redis + MySQL这种架构中数据不一致的问题。但如果系统业务写入频繁,会出现缓存命中率过低的情况,这会影响系统的性能。为解决这一问题,也有两种方案作为补充。

 

一种是:

更新数据库的时候,也同步更新缓存,两者作为一个原子操作,通过分布式锁来实现数据一致性的保障。

 

另一种是:

更新数据库时同步更新数据时更新缓存,缓存设置一个很短的过期时间,这样即使出现缓存不一致的情况,缓存的数据也会很快过期,对业务的影响降到最低。

 

 

Read/Write Through(读穿/写穿)策略

在旁路策略中,开发在数据读写的时候,既要和数据库打交道,也要和缓存做交付。过程相对复杂,容易造成数据不一样。

 

而采用了Read/Write Through(读穿/写穿)策略,开发只需要和缓存打交道,缓存只会数据库打交道。这样一个复杂的数据同步问题,就被有效解决了。

 

Read/Write Through(读穿/写穿)策略是这样的:查询要写入的数据是否在缓存中,如果在,则更新缓存中的数据,再有缓存组件同步更新到数据库中。对于读操作,策略是:查询要读的数据是否在缓存中存在,存在直接返回给客户端,如果不存在则由缓存组件把数据从数据库读出来放在缓存里面,最后再从缓存里面把数据返回给客户端。

 

显然采用这种缓存读写策略,需要缓存组件之间这样的功能,而我们工作中接触到缓存组件(memcacheRedis)并不支持这个功能,所以这个策略在实际工作中应用并不是太多。因此对于缓存的读写策略而已,我们重点掌握旁路策略即可。

 

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