分布式应用中的缓存方案总结

在高并发分布式应用中缓存从来都是必要的，而且从来都是综合应用本地缓存和分布式缓存提高性能的。

【1】本地缓存

本地缓存即缓存和应用在同一个进程里，是基于JVM的缓存，应用生则生，应用死则亡。

常见产品有Guava、Caffeine和Ehcache。三者对比如下：

对比项	Guava	Caffeine	Ehcache
是否开源	Y(Google)	Y(apache)	Y(Terracotta)
级别	轻量	轻量	重量级
知名度	Java开发者必备	Spring5	Hibernate
缓存算法	LRU	W-TinyLFU	LRU、LFU FIFO
JDK版本	>=1.6	>=1.8	>=1.5
持久化支持	不支持	不支持	支持(商业)
集群解决方案	无	无	有(商业)
Spring Cache支持	不支持	支持	支持
性能监控	不带	不带	提供(JMX 页面)

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【2】分布式缓存

常见的有Redis、memcached。关于二者相关知识参考博文：Redis/Memcache那些事。

二者具体对比如下：

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【3】本地缓存VS分布式缓存

对比如下：

对比项	本地缓存	分布式缓存
概念	缓存和应用在同一个进程里，是基于JVM的缓存	单独的组件与应用分离
社区成熟	非常高	非常高
性能	很高 单机	高 需要TCP协议交互
黏度	紧耦合	松耦合
适用环境	单机	单机/集群环境
高可用	应用生则生，应用亡则亡	集群抱团
应用共享	不能共享	可以共享

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【4】本地缓存VS分布式缓存VS数据库

使用不同方案获取50K数据进行10次测试对比表格如下：

缓存方式	数据总量	总响应时长(毫秒)	第一次响应(毫秒)	测试次数	平均响应时长
数据库中读取	50K	83	12	10	8.3ms
分布式缓存使用redis	50K	7	0.8	10	0.7ms
本地应用缓存使用Guava	50K	0.133	0.011	10	0.013ms
本地应用缓存直接使用map	50K	0.129	0.011	10	0.0129毫秒

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【5】企业缓存常见方案

① 大型互联网企业如何选择缓存

大型互联网企业在选择缓存技术时，会基于多个因素来决定最合适的缓存策略和工具。以下是选择缓存时通常考虑的关键点：

1. 性能需求

• 读写频率： 如果应用主要是读密集型，可以选择具有高速读取能力的缓存，如Redis或Memcached。
• 数据量大小： 对于小数据量，本地缓存如Guava Cache或Caffeine可能是好的选择；大数据量则更倾向于分布式缓存。

2. 可扩展性

• 分布式架构： 需要考虑缓存的水平扩展能力，分布式缓存如Redis Cluster、Memcached、Hazelcast等能够支持大规模的扩展需求。

3. 数据一致性

• 一致性模型： 选择缓存时，需考虑其提供的一致性模型，如强一致性、最终一致性等。
• 同步策略： 如何在缓存和数据库间保持数据同步，以及如何处理缓存穿透、击穿、雪崩等问题。

4. 高可用性

• 冗余和故障转移： 分布式缓存应具备主从复制、哨兵或集群模式以保证高可用性。
• 故障恢复： 快速的数据恢复机制是必要的，以减少系统宕机时间。

5. 成本效益

• 成本： 考虑硬件成本、运维成本以及可能的云服务费用。
• 资源利用率： 选择能够高效利用资源的缓存方案。

6. 安全性

• 数据安全： 确保缓存数据的安全，包括加密传输和存储。
• 访问控制： 控制谁可以访问缓存，防止未授权访问。

7. 技术栈兼容性

• 语言和平台支持： 选择与现有技术栈兼容的缓存技术。
• 集成难度： 评估与现有系统的集成难度和复杂度。

8. 社区和生态系统

• 成熟度： 技术的成熟度和稳定性。
• 社区支持： 活跃的社区意味着更好的文档和支持。

9. 监控和运维

• 监控工具： 是否有现成的监控和管理工具。
• 运维成本： 包括自动化运维、备份和恢复机制。

10. 业务场景

• 特定需求： 根据业务场景选择最适合的缓存策略，例如静态数据、会话数据、实时数据等。

例子

• 本地缓存： Guava Cache 或 Caffeine，适用于较小规模且需要快速访问的数据。
• 分布式缓存： Redis 和 Memcached，适用于大规模数据和高并发场景。
• 文件缓存： Nginx 的缓存模块，适用于静态内容的缓存。
• 数据库层面的缓存： MySQL 的 Query Cache，虽然不推荐用于现代系统，但在某些场景下仍有其价值。

在实际操作中，大型互联网企业往往不会只使用单一的缓存技术，而是构建一个多层级、混合型的缓存架构，结合本地缓存、分布式缓存和数据库缓存等不同层级的缓存，以满足不同场景的需求。

② 常见缓存架构

如下表所示：

层级	常见产品	缓存解决方案	缓存技术
应用层	浏览器	浏览器缓存 本地缓存	HTTP缓存协商 cookie sqlite websql
网络层	网络路由	CDN	Squid等
负载层	Nginx Apache 等	动静分离 反向代理	基于Http服务器
服务层	Java应用	动态页面静态化 应用缓存 分布式缓存 MyBatis缓存	freemarker velocity Thymeleaf Ehcache Guava Caffeine Redis Memcached MyBatis一级二级缓存
数据库	Oracle MySQL	缓冲区 Buffer Pool	数据库缓存机制

③ 多级缓存方案示例

确实，大型互联网企业为了应对高并发、大数据量和复杂的业务场景，往往会采用多层级、混合型的缓存架构。下面是一个示例架构，说明了不同层次和类型的缓存如何协同工作：

1. 客户端缓存（Client-Side Caching）

• 实现方式： 浏览器缓存、移动应用本地存储（如SQLite或Realm）。
• 用途： 存储用户界面状态、频繁访问的小型数据集，如用户偏好、最近浏览的商品列表。
• 优势： 减少网络往返时间，提升用户体验。

2. 本地缓存（In-Process Caching）

• 实现方式： Java中的Guava Cache, .NET中的MemoryCache, Python中的LRUCache。
• 用途： 存储热点数据、计算结果，如用户信息、商品详情。
• 优势： 低延迟，快速访问，无需网络通信。

3. 分布式缓存（Distributed Caching）

• 实现方式： Redis、Memcached、Ignite、Hazelcast。
• 用途： 跨服务器共享数据，存储高并发访问的大数据集，如热门文章、商品库存信息。
• 优势： 水平扩展，高可用性，适合处理大规模数据和高并发请求。

4. 数据库缓存（Database Level Caching）

• 实现方式： SQL Server的Buffer Pool、MySQL的Query Cache（不推荐）、NoSQL数据库如MongoDB的内存缓存。
• 用途： 缓存数据库查询结果，减少磁盘I/O，加速数据读取。
• 优势： 减轻数据库服务器的压力，提高数据库性能。

5. CDN缓存（Content Delivery Network Caching）

• 实现方式： 使用第三方CDN服务，如Cloudflare、Akamai。
• 用途： 缓存静态资源（如图片、CSS、JS文件），地理位置分散的动态内容。
• 优势： 加速全球范围的内容分发，减轻源服务器负担。

6. 智能缓存策略

• 实现方式： 结合多种缓存技术和策略，如缓存预热、缓存失效策略、缓存数据的分级存储。
• 用途： 根据业务需求和数据特性智能选择缓存策略，如热点数据使用Redis，冷数据使用廉价的分布式文件系统。
• 优势： 最大化缓存效率，降低总体成本。

在这样的多层级缓存架构中，每一层都有其特定的作用和优化点，共同构成一个高效、可扩展的缓存系统。这种架构能够适应复杂多变的互联网环境，提供稳定的服务质量和优秀的用户体验。

什么是SpringCache？

参考博文：
SpringBoot - Spring缓存默认配置与运行流程
SpringBoot - 缓存入门详解与注解使用实例