緩存失效情況舉例
看下這個段偽代碼：
local value = get_from_cache(key)
if not value then
value = query_db(sql)
set_to_cache(value， timeout ＝ 100)
end
return value
看上去沒有問題，在單元測試情況下，也不會有異常。
但是，進行壓力測試的時候，你會發(fā)現(xiàn)，每隔100秒，數(shù)據庫的查詢就會出現(xiàn)一次峰值。如果你的cache失效時間設置的比較長，那么這個問題被發(fā)現(xiàn)的機率就會降低。
為什么會出現(xiàn)峰值呢？想象一下，在cache失效的瞬間，如果并發(fā)請求有1000條同時到了 query_db(sql) 這個函數(shù)會怎樣？沒錯，會有1000個請求打向數(shù)據庫。這就是緩存失效瞬間引起的風暴。它有一個英文名，叫 "dog-pile effect"。
怎么解決？自然的想法是發(fā)現(xiàn)緩存失效后，加一把鎖來控制數(shù)據庫的請求。具體的細節(jié)，春哥在lua-resty-lock的文檔里面做了詳細的說明，我就不重復了，請看這里。多說一句，lua-resty-lock庫本身已經替你完成了wait for lock的過程，看代碼的時候需要注意下這個細節(jié)。
傳統(tǒng)緩存失效應對策略 為了提高業(yè)務訪問速度，提升業(yè)務讀并發(fā)，很多用戶都會在業(yè)務架構中引入緩存層。業(yè)務所有讀請求全部路由到緩存層，通過緩存的內存讀取機制大大提升業(yè)務讀取性能。緩存中的數(shù)據不能持久化 ，一旦緩存異常退出，那么內存中的數(shù)據就會丟失，所以為了保證數(shù)據完整，業(yè)務的更新數(shù)據會落地到持久化存儲中，例如DB。目前云用戶的業(yè)務架構一般如下圖：
在上圖中，大家可以看到，用戶的更新數(shù)據直接持久化到DB, 業(yè)務讀請求直接請求緩存數(shù)據，所以業(yè)務需要解決緩存失效問題，即解決因為數(shù)據變更導致緩存中的數(shù)據失效的問題。 目前業(yè)務解決緩存失效問題的解決方法一般是業(yè)務實現(xiàn)DB、緩存雙寫。通過業(yè)務雙寫解決緩存失效，存在如下的問題：
代碼侵入性比較強，需要雙寫兩份存儲，任何對DB的數(shù)據變更，都需要同時更新緩存，代碼層面后期可維護程度不高
用戶請求線程里同步調用緩存，對緩存存在強以來，遇到緩存超時等異常時，沒有辦法做到有效的重試，遇到異常給用戶返回系統(tǒng)錯誤、操作失敗等信息，嚴重影響用戶體驗
用戶請求線程里同步完成DB、緩存雙寫，變更請求鏈路長，訪問延遲大，影響用戶體驗
RDS數(shù)據訂閱消費，輕松解決緩存失效
在阿里巴巴內部同樣也遇到了緩存失效的問題，隨著業(yè)務架構得不斷調整優(yōu)化，我們已經沉淀出一套高可靠、極優(yōu)雅得緩存失效架構。即通過數(shù)據傳輸提供的數(shù)據訂閱功能，異步獲取DB（例如公共云上的RDS）的增量數(shù)據，根據增量數(shù)據進行緩存失效。具體的架構類似下圖：
在這個架構里面，緩存更新流程如下：
1.業(yè)務完成DB更新后即返回請求
2.數(shù)據訂閱通過日志解析方式實時解析并訂閱DB的增量更新數(shù)據，當發(fā)現(xiàn)DB有數(shù)據更新時，將增量數(shù)據推送給下游消費者
3.下游消費業(yè)務一旦接收到增量更新數(shù)據，即調用消費線程進行緩存更新
至此完成整個緩存更新過程。
從上面的緩存失效流程，可以看出這種緩存失效機制：
1.更新路徑短，延遲低： 緩存失效為異步流程，業(yè)務更新DB完成后直接返回，不需要關心緩存失效流程，整個更新路徑短，更新延遲低
2.應用簡單可靠：應用無需實現(xiàn)復雜雙寫邏輯，只需啟動異步線程監(jiān)聽增量數(shù)據，更新緩存數(shù)據即可
3.應用更新無性能消耗：因為數(shù)據訂閱是通過解析DB的增量日志來獲取增量數(shù)據，獲取數(shù)據的過程對業(yè)務、DB性能無損
小結 數(shù)據訂閱功能為阿里云數(shù)據傳輸提供的一種數(shù)據分發(fā)方式。通過數(shù)據訂閱實現(xiàn)的緩存失效策略，讓業(yè)務更新更快捷，讓業(yè)務邏輯更簡單、更可靠。
數(shù)據訂閱只是數(shù)據傳輸提供的一種傳輸方式，除數(shù)據訂閱之外，數(shù)據傳輸還提供了數(shù)據實時同步，不停服遷移等多種傳輸能力，如需了解數(shù)據傳輸更多詳情，請猛擊數(shù)據傳輸。
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