阿里架构师详解缓存架构：如何减少不必要的计算？

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互联网应用的主要挑战就是在高并发情况下，大量的用户请求到达应用系统服务器，造成了巨大的计算压力。互联网应用的核心解决思路就是采用分布式架构，提供更多的服务器，从而提供更多的计算资源，以应对高并发带来的计算压力及资源消耗。

那么有没有办法减少到达服务器的并发请求压力呢？或者请求到达服务器后，有没有办法减少不必要的计算，降低服务器的计算资源消耗，尽快返回计算结果给用户呢？

有，解决的核心就是缓存。

所谓缓存，就是将需要多次读取的数据暂存起来，这样在后面，应用程序需要多次读取的时候，就不必从数据源重复加载数据了，这样就可以降低数据源的计算负载压力，提高数据响应速度。

一般说来，缓存可以分成两种，通读缓存和旁路缓存。

通读（read-through）缓存，应用程序访问通读缓存获取数据的时候，如果通读缓存有应用程序需要的数据，那么就返回这个数据；如果没有，那么通读缓存就自己负责访问数据源，从数据源获取数据返回给应用程序，并将这个数据缓存在自己的缓存中。这样，下次应用程序需要数据的时候，就可以通过通读缓存直接获得数据了。

通读缓存在架构中的位置与作用如下图：

旁路（cache-aside）缓存，应用程序访问旁路缓存获取数据的时候，如果旁路缓存中有应用程序需要的数据，那么就返回这个数据；如果没有，就返回空（null）。应用程序需要自己从数据源读取数据，然后将这个数据写入到旁路缓存中。这样，下次应用程序需要数据的时候，就可以通过旁路缓存直接获得数据了。

旁路缓存在架构中位置与作用如下图：

通读缓存

互联网应用中主要使用的通读缓存是 CDN 和反向代理缓存。

CDN（Content Delivery Network）即内容分发网络。我们上网的时候，App 或者浏览器想要连接到互联网应用的服务器，需要网络服务商，比如移动、电信这样的服务商为我们提供网络服务，建立网络连接才可以上网。

而这些服务商需要在全国范围内部署骨干网络、交换机机房才能完成网络连接服务，这些交换机机房可能会离用户非常近，那么互联网应用能不能在这些交换机机房中部署缓存缓存服务器呢？这样，用户就可以近距离获得自己需要的数据，既提高了响应速度，又节约了网络带宽和服务器资源。

当然可以。这个部署在网络服务商机房中的缓存就是 CDN，因为距离用户非常近，又被称作网络连接的第一跳。目前很多互联网应用大约 80% 以上的网络流量都是通过 CDN 返回的。

CDN 只能缓存静态数据内容，比如图片、CSS、JS、HTML 等内容。而动态的内容，比如订单查询、商品搜索结果等必须要应用服务器进行计算处理后才能获得。因此，互联网应用的静态内容和动态内容需要进行分离，静态内容和动态内容部署在不同的服务器集群上，使用不同的二级域名，即所谓的动静分离，一方面便于运维管理，另一方面也便于 CDN 进行缓存，使 CDN 只缓存静态内容。

反向代理缓存也是一种通读缓存。我们上网的时候，有时候需要通过代理上网，这个代理是代理我们的客户端上网设备。而反向代理则代理服务器，是应用程序服务器的门户，所有的网络请求都需要通过反向代理才能到达应用程序服务器。既然所有的请求都需要通过反向代理才能到达应用服务器，那么在这里加一个缓存，尽快将数据返回给用户，而不是发送给应用服务器，这就是反向代理缓存。

用户请求到达反向代理缓存服务器，反向代理检查本地是否有需要的数据，如果有就直接返回，如果没有，就请求应用服务器，得到需要的数据后缓存在本地，然后返回给用户。

旁路缓存

CDN 和反向代理缓存通常会作为系统架构的一部分，很多时候对应用程序是透明的。而应用程序在代码中主要使用的是对象缓存，对象缓存是一种旁路缓存。

不管是通读缓存还是旁路缓存，缓存通常都是以 <key, value> 的方式存储在缓存中，比如，CDN 和反向代理缓存中，每个 URL 是一个 key，那么 URL 对应的文件内容就是value。而对象缓存中，key 通常是一个 ID，比如用户 ID，商品 ID 等等，而 value 则是一个对象，就是 ID 对应的用户对象或者商品对象。

对于 <key, value> 的数据格式，我们在前面在数据结构讨论过，比较快速的存取方式是使用 Hash 表。因此通读缓存和旁路缓存在实现上，基本上用的是 Hash 表。

程序中使用的对象缓存，可以分成两种。一种是本地缓存，缓存和应用程序在同一个进程中启动，使用程序的堆空间存放缓存数据。本地缓存的响应速度快，但是缓存可以使用的内存空间相对比较小，但是对于大型互联网应用所需要缓存的数据通以 T 计，这时候就要使用远程的分布式缓存了。

分布式缓存是指将一组服务器构成一个缓存集群，共同对外提供缓存服务，那么应用程序在每次读写缓存的时候，如何知道要访问缓存集群中的哪台服务器呢？我们以 Memcached为例，看看分布式缓存的架构：

Memcached 将多台服务器构成一个缓存集群，缓存数据存储在每台服务器的内存中。事实上，使用缓存的应用程序服务器通常也是以集群方式部署的，每个程序需要依赖一个Memcached 的客户端 SDK，通过 SDK 的 API 访问 Memcached 的服务器。

应用程序调用 API，API 调用 SDK 的路由算法，路由算法根据缓存的 key 值，计算这个key 应该访问哪台 Memcached 服务器，计算得到服务器的 IP 地址和端口号后，API 再调用 SDK 的通信模块，将 <key, value> 值以及缓存操作命令发送给具体的某台Memcached 服务器，由这台服务器完成缓存操作。

那么，路由算法又是如何计算得到 Memcached 的服务器 IP 端口呢？比较简单的一种方法，和 Hash 算法一样，利用 key 的 Hash 值对服务器列表长度取模，根据余数就可以确定服务器列表的下标，进而得到服务器的 IP 和端口。

缓存注意事项

使用缓存可以减少不必要的计算，能够带来三个方面的好处：

1. 缓存的数据通常存储在内存中，距离使用数据的应用也更近一点，因此相比从硬盘上获取，或者从远程网络上获取，它获取数据的速度更快一点，响应时间更快，性能表现更好。
2. 缓存的数据通常是计算结果数据，比如对象缓存中，通常存放经过计算加工的结果对象，如果缓存不命中，那么就需要从数据库中获取原始数据，然后进行计算加工才能得到结果对象，因此使用缓存可以减少 CPU 的计算消耗，节省计算资源，同样也加快了处理的速度。
3. 通过对象缓存获取数据，可以降低数据库的负载压力；通过 CDN、反向代理等通读缓存获取数据，可以降低服务器的负载压力。这些被释放出来的计算资源，可以提供给其他更有需要的计算场景，比如写数据的场景，间接提高整个系统的处理能力。

但是缓存也不是万能的，如果不恰当地使用缓存，也可能会带来问题。

首先就是数据脏读的问题，缓存的数据来自数据源，如果数据源中的数据被修改了，那么缓存中的数据就变成脏数据了。

主要解决办法有两个，一个是过期失效，每次写入缓存中的数据都标记其失效时间，在读取缓存的时候，检查数据是否已经过期失效，如果失效，就重新从数据源获取数据。缓存失效依然可能会在未失效时间内读到脏数据，但是一般的应用都可以容忍较短时间的数据不一致，比如淘宝卖家更新了商品信息，那么几分钟数据没有更新到缓存，买家看到的还是旧数据，这种情况通常是可以接受的，这时候，就可以设置缓存失效时间为几分钟。

另一个办法就是失效通知，应用程序更新数据源的数据，同时发送通知，将该数据从缓存中清除。失效通知看起来数据更新更加及时，但是实践中，更多使用的还是过期失效。

此外，并不是所有数据使用缓存都有意义。在互联网应用中，大多数数据访问都是有热点的，比如热门微博会被更多阅读，热门商品会被更多浏览。那么将这些热门的数据保存在缓存中是有意义的，因为缓存通常使用内存，存储空间比较有限，只能存储有限的数据，热门数据存储在缓存中，可以被更多次地读取，缓存效率也比较高。

相反，如果缓存的数据没有热点，写入缓存的数据很难被重复读取，那么使用缓存就不是很有必要了。

总结

缓存是优化软件性能的杀手锏，任何需要查询数据、请求数据的场合都可以考虑使用缓存。缓存几乎是无处不在的，程序代码中可以使用缓存，网络架构中可以使用缓存，CPU、操作系统、虚拟机也大量使用缓存，事实上，缓存最早就是在 CPU 中使用的。对于一个典型的互联网应用而言，使用缓存可以解决绝大部分的性能问题，如果需要优化软件性能，那么可以优先考虑哪里可以使用缓存改善性能。

除了本文提到的系统架构缓存外，客户端也可以使用缓存，在 App 或者浏览器中缓存数据，甚至都不需要消耗网络带宽资源，也不会消耗 CDN、反向代理的内存资源，更不会消耗服务器的计算资源。