緩存架構：如何減少不必要的計算？
互聯網應用的主要挑戰就是在高并發情況下，大量的用戶請求到達應用系統服務器，造成了巨大的計算壓力。互聯網應用的核心解決思路就是采用分布式架構，提供更多的服務器，從而提供更多的計算資源，以應對高并發帶來的計算壓力及資源消耗。
那么有沒有辦法減少到達服務器的并發請求壓力呢?或者請求到達服務器后，有沒有辦法減少不必要的計算，降低服務器的計算資源消耗，盡快返回計算結果給用戶呢?
有，解決的核心就是緩存。
所謂緩存，就是將需要多次讀取的數據暫存起來，這樣在后面，應用程序需要多次讀取的時候，就不必從數據源重復加載數據了，這樣就可以降低數據源的計算負載壓力，提高數據響應速度。
一般說來，緩存可以分成兩種，通讀緩存和旁路緩存。
通讀(read-through)緩存，應用程序訪問通讀緩存獲取數據的時候，如果通讀緩存有應用程序需要的數據，那么就返回這個數據;如果沒有，那么通讀緩存就自己負責訪問數據源，從數據源獲取數據返回給應用程序，并將這個數據緩存在自己的緩存中。這樣，下次應用程序需要數據的時候，就可以通過通讀緩存直接獲得數據了。
通讀緩存在架構中的位置與作用如下圖：
旁路(cache-aside)緩存，應用程序訪問旁路緩存獲取數據的時候，如果旁路緩存中有應用程序需要的數據，那么就返回這個數據;如果沒有，就返回空(null)。應用程序需要自己從數據源讀取數據，然后將這個數據寫入到旁路緩存中。這樣，下次應用程序需要數據的時候，就可以通過旁路緩存直接獲得數據了。
旁路緩存在架構中位置與作用如下圖：
通讀緩存
互聯網應用中主要使用的通讀緩存是 CDN 和反向代理緩存。
CDN(Content Delivery Network)即內容分發網絡。我們上網的時候，App 或者瀏覽器想要連接到互聯網應用的服務器，需要網絡服務商，比如移動、電信這樣的服務商為我們提供網絡服務，建立網絡連接才可以上網。
而這些服務商需要在全國范圍內部署骨干網絡、交換機機房才能完成網絡連接服務，這些交換機機房可能會離用戶非常近，那么互聯網應用能不能在這些交換機機房中部署緩存緩存服務器呢?這樣，用戶就可以近距離獲得自己需要的數據，既提高了響應速度，又節約了網絡帶寬和服務器資源。
當然可以。這個部署在網絡服務商機房中的緩存就是 CDN，因為距離用戶非常近，又被稱作網絡連接的第一跳。目前很多互聯網應用大約 80% 以上的網絡流量都是通過 CDN 返回的。
CDN 只能緩存靜態數據內容，比如圖片、CSS、JS、HTML 等內容。而動態的內容，比如訂單查詢、商品搜索結果等必須要應用服務器進行計算處理后才能獲得。因此，互聯網應用的靜態內容和動態內容需要進行分離，靜態內容和動態內容部署在不同的服務器集群上，使用不同的二級域名，即所謂的動靜分離，一方面便于運維管理，另一方面也便于 CDN 進行緩存，使 CDN 只緩存靜態內容。
反向代理緩存也是一種通讀緩存。我們上網的時候，有時候需要通過代理上網，這個代理是代理我們的客戶端上網設備。而反向代理則代理服務器，是應用程序服務器的門戶，所有的網絡請求都需要通過反向代理才能到達應用程序服務器。既然所有的請求都需要通過反向代理才能到達應用服務器，那么在這里加一個緩存，盡快將數據返回給用戶，而不是發送給應用服務器，這就是反向代理緩存。
用戶請求到達反向代理緩存服務器，反向代理檢查本地是否有需要的數據，如果有就直接返回，如果沒有，就請求應用服務器，得到需要的數據后緩存在本地，然后返回給用戶。
旁路緩存
CDN 和反向代理緩存通常會作為系統架構的一部分，很多時候對應用程序是透明的。而應用程序在代碼中主要使用的是對象緩存，對象緩存是一種旁路緩存。
不管是通讀緩存還是旁路緩存，緩存通常都是以
對于
程序中使用的對象緩存，可以分成兩種。一種是本地緩存，緩存和應用程序在同一個進程中啟動，使用程序的堆空間存放緩存數據。本地緩存的響應速度快，但是緩存可以使用的內存空間相對比較小，但是對于大型互聯網應用所需要緩存的數據通以 T 計，這時候就要使用遠程的分布式緩存了。
分布式緩存是指將一組服務器構成一個緩存集群，共同對外提供緩存服務，那么應用程序在每次讀寫緩存的時候，如何知道要訪問緩存集群中的哪臺服務器呢?我們以 Memcached為例，看看分布式緩存的架構：
Memcached 將多臺服務器構成一個緩存集群，緩存數據存儲在每臺服務器的內存中。事實上，使用緩存的應用程序服務器通常也是以集群方式部署的，每個程序需要依賴一個Memcached 的客戶端 SDK，通過 SDK 的 API 訪問 Memcached 的服務器。
應用程序調用 API，API 調用 SDK 的路由算法，路由算法根據緩存的 key 值，計算這個key 應該訪問哪臺 Memcached 服務器，計算得到服務器的 IP 地址和端口號后，API 再調用 SDK 的通信模塊，將
那么，路由算法又是如何計算得到 Memcached 的服務器 IP 端口呢?比較簡單的一種方法，和 Hash 算法一樣，利用 key 的 Hash 值對服務器列表長度取模，根據余數就可以確定服務器列表的下標，進而得到服務器的 IP 和端口。
緩存注意事項
使用緩存可以減少不必要的計算，能夠帶來三個方面的好處：
- 緩存的數據通常存儲在內存中，距離使用數據的應用也更近一點，因此相比從硬盤上獲取，或者從遠程網絡上獲取，它獲取數據的速度更快一點，響應時間更快，性能表現更好。
- 緩存的數據通常是計算結果數據，比如對象緩存中，通常存放經過計算加工的結果對象，如果緩存不命中，那么就需要從數據庫中獲取原始數據，然后進行計算加工才能得到結果對象，因此使用緩存可以減少 CPU 的計算消耗，節省計算資源，同樣也加快了處理的速度。
- 通過對象緩存獲取數據，可以降低數據庫的負載壓力;通過 CDN、反向代理等通讀緩存獲取數據，可以降低服務器的負載壓力。這些被釋放出來的計算資源，可以提供給其他更有需要的計算場景，比如寫數據的場景，間接提高整個系統的處理能力。
但是緩存也不是萬能的，如果不恰當地使用緩存，也可能會帶來問題。
首先就是數據臟讀的問題，緩存的數據來自數據源，如果數據源中的數據被修改了，那么緩存中的數據就變成臟數據了。
主要解決辦法有兩個，一個是過期失效，每次寫入緩存中的數據都標記其失效時間，在讀取緩存的時候，檢查數據是否已經過期失效，如果失效，就重新從數據源獲取數據。緩存失效依然可能會在未失效時間內讀到臟數據，但是一般的應用都可以容忍較短時間的數據不一致，比如淘寶賣家更新了商品信息，那么幾分鐘數據沒有更新到緩存，買家看到的還是舊數據，這種情況通常是可以接受的，這時候，就可以設置緩存失效時間為幾分鐘。
另一個辦法就是失效通知，應用程序更新數據源的數據，同時發送通知，將該數據從緩存中清除。失效通知看起來數據更新更加及時，但是實踐中，更多使用的還是過期失效。
此外，并不是所有數據使用緩存都有意義。在互聯網應用中，大多數數據訪問都是有熱點的，比如熱門微博會被更多閱讀，熱門商品會被更多瀏覽。那么將這些熱門的數據保存在緩存中是有意義的，因為緩存通常使用內存，存儲空間比較有限，只能存儲有限的數據，熱門數據存儲在緩存中，可以被更多次地讀取，緩存效率也比較高。
相反，如果緩存的數據沒有熱點，寫入緩存的數據很難被重復讀取，那么使用緩存就不是很有必要了。
總結
緩存是優化軟件性能的殺手锏，任何需要查詢數據、請求數據的場合都可以考慮使用緩存。緩存幾乎是無處不在的，程序代碼中可以使用緩存，網絡架構中可以使用緩存，CPU、操作系統、虛擬機也大量使用緩存，事實上，緩存最早就是在 CPU 中使用的。對于一個典型的互聯網應用而言，使用緩存可以解決絕大部分的性能問題，如果需要優化軟件性能，那么可以優先考慮哪里可以使用緩存改善性能。
除了本文提到的系統架構緩存外，客戶端也可以使用緩存，在 App 或者瀏覽器中緩存數據，甚至都不需要消耗網絡帶寬資源，也不會消耗 CDN、反向代理的內存資源，更不會消耗服務器的計算資源。
