微服务 - 多级缓存

本节主要介绍多级缓存的内容。

概念

传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，如图：

从上述请求的流程可知，存在下面的问题：

• 请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈
• Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击

多级缓存就是：

• 浏览器访问静态资源时，优先读取浏览器本地缓存
• 访问非静态资源（ajax查询数据）时，访问服务端
• 请求到达Nginx后，优先读取Nginx本地缓存
• 如果Nginx本地缓存未命中，则去直接查询Redis（不经过Tomcat）
• 如果Redis查询未命中，则查询Tomcat
• 请求进入Tomcat后，优先查询JVM进程缓存
• 如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库

在多级缓存架构中，Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑，因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器，而是一个编写业务的Web服务器了。

因此这样的业务Nginx服务也需要搭建集群来提高并发，再有专门的nginx服务来做反向代理，如图：

另外，我们的Tomcat服务将来也会部署为集群模式：

可见，多级缓存的关键有两个：

• 在nginx中编写业务，实现nginx本地缓存、Redis、Tomcat的查询

• 在Tomcat中实现JVM进程缓存

其中Nginx编程则会用到OpenResty框架结合 **Lua ** 这样的语言。

JVM进程缓存

缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库的访问，减少数据库的压力。我们把缓存分为两类：

• 分布式缓存，例如Redis：
  • 优点：存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享
  • 缺点：访问缓存有网络开销
  • 场景：缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享
• 本地进程缓存，例如HashMap、GuavaCache：
  • 优点：读取本地内存，没有网络开销，速度更快
  • 缺点：存储容量有限、可靠性较低、无法共享
  • 场景：性能要求较高，缓存数据量较小

本地进程缓存采用Caffeine实现。

Caffeine是一个基于Java8开发的，提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库。目前Spring内部的缓存使用的就是Caffeine。GitHub地址：https://github.com/ben-manes/caffeine

Nginx本地缓存

OpenResty® 是一个基于 Nginx的高性能 Web 平台，用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。具备下列特点：

• 具备Nginx的完整功能
• 基于Lua语言进行扩展，集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块
• 允许使用Lua自定义业务逻辑、自定义库

数据同步策略

缓存数据同步的常见方式有三种：

设置有效期：给缓存设置有效期，到期后自动删除。再次查询时更新

• 优势：简单、方便
• 缺点：时效性差，缓存过期之前可能不一致
• 场景：更新频率较低，时效性要求低的业务

同步双写：在修改数据库的同时，直接修改缓存

• 优势：时效性强，缓存与数据库强一致
• 缺点：有代码侵入，耦合度高；
• 场景：对一致性、时效性要求较高的缓存数据

异步通知：修改数据库时发送事件通知，相关服务监听到通知后修改缓存数据

• 优势：低耦合，可以同时通知多个缓存服务
• 缺点：时效性一般，可能存在中间不一致状态
• 场景：时效性要求一般，有多个服务需要同步

而异步实现又可以基于MQ或者Canal来实现：

1）基于MQ的异步通知：

解读：

• 商品服务完成对数据的修改后，只需要发送一条消息到MQ中。
• 缓存服务监听MQ消息，然后完成对缓存的更新

依然有少量的代码侵入。

2）基于Canal的通知

多级缓存总结