微服务实战系列之Cache
前言
欢迎来到
Cache
(缓存)的世界!
自从世界第一台计算机诞生之日起,人们对效率的渴望逐步增强。从CPU到存储,从芯片到内存,一批又一批的先驱以一种孜孜不倦的“工匠”
精神,为计算机运行效率的提升做出了不可磨灭的贡献。从而也为世界各国计算机的快速发展和普及铺平了道路,迎来了发展的春天!
本期主题,博主带着大家了解Cache
,进而掌握如何使用Cache
。
首先,按惯例,请允许微服务大家族成员前来报到。如有需要请回看,欢迎三连:
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提到Cache,各位盆友,可联想到什么?
- A. redis
- B. cookie
- C. ehcache
- D. memcache
- E. 其它
欢迎开始今天的旅程,允许博主带着各位盆友“逛一逛”
,探一下Cache
的内幕。
一、Cache简介
首先我们看一下,什么是缓存:
缓存是指可以进行高速数据交换的存储器,它先于内存与CPU交换数据,因此速率很快。
L1 Cache
(一级缓存)是CPU第一层高速缓存。内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大,不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成,结构较复杂,在CPU管芯面积不能太大的情况下,L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般L1缓存的容量通常在32—256KB。
L2 Cache
(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存,分内部和外部两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速率与主频相同,而外部的二级缓存则只有主频的一半。L2高速缓存容量也会影响CPU的性能,原则是越大越好,普通台式机CPU的L2缓存一般为128KB到2MB或者更高,笔记本、服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存最高可达1MB-3MB。由于高速缓存的速度越高价格也越贵,故有的计算机系统中设置了两级或多级高速缓存。紧靠CPU的一级高速缓存的速度最高,而容量最小,二级高速缓存的容量稍大,速度也稍低。——百度百科
这是一段来自百科的标准定义,翻译成通俗的语言,大致是:
Cache
是用于临时存储频繁使用的数据的存储
空间。
因此它具备几个特征:
1. 占内存
2. 多层级
3. 速度快
4. 体验佳
接下来,博主带着各位盆友对Cache的核心内容进行初步的剖析。
二、Cache核心
1. 数据共享
为什么数据共享?
那还要借上图加以说明:
在计算机组成结构中,数据读取大致遵循依次CPU—>缓存—>内存—>硬盘
路线,当然成本逐步降低,效率也会变的渐行渐远。
因此,缓存数据不能太多,多而不美,也就失去了缓存的意义。
所以,我们在设计缓存的时候,一定考虑Hit
(命中率),合理定义哪些属于高热
数据。
2. 多层级
多层级什么概念?
根据服务的执行时序,在每个“关卡”
设置缓存,达到综合利用资源的目的。
比如浏览器/客户端设置缓存;
比如web前端设置缓存;
比如后端服务设置缓存;
又比如,我们在架构设计时,可以考虑两级缓存等等。
3. 一致性
为什么考虑一致性?
因为缓存是缓存,数据是数据,操作有先后,结果分轻重。
如果缓存设计不佳,各种千奇百怪的问题就出现了,比如“幻读”
等。那如何解决一致性问题呢?通常有几种策略:
- 缓存失效
数据更新后,主动将缓存失效,下次请求时,重新load缓存,此乃最简单的策略。
- 广播更新
在分布式系统中,我们常常最头疼的问题是如何发送消息,因此MQ也成了微服务中常见的组件。所以当数据更新后,可以通过MQ发布订阅消息,由各节点接收订阅并刷新缓存。此策略适用于异步交互场景。
- 读写互斥
数据更新,有且仅有一个线程在操作。通过引入锁机制完成。此策略可能遇到性能问题。
- 延迟刷新
与缓存失效策略相比,时间延后,但可能带来数据的延迟问题。
4. 时效性
缓存具备时效性,结合命中率,设计缓存时,应合理定义缓存的过期时间。通常与业务场景有关,需要加以鉴别。
结语
综上,博主针对Cache
的基础,进行了初步的介绍。所谓平地起高楼,基础尤重要
。
理解了缓存的定义,就能够合理使用它。
好了,博主今日到此为止,下期再见!