为什么架构师对多级缓存架构情有独钟？

缓存，是目前架构计划中，提升性能最直接的方法。
数据会存储在硬盘上，受限于硬盘的读写读写速率，就有了缓存，来提升数据的读写速率。
尤其是像电商应用，是典型的读多写少的应用，在计划上，进行数据的读写分离。在写入利用上，直接将数据写入硬盘中，在数据读取时，则利用以redis为代表的内存型数据库来进行数据提取。利用内存的高吞吐特性，来瞬间完成数据利用。

多级缓存-客户端缓存：

主要是浏览器端的缓存，对网页的静态文件，css，js，图片等静态内容进行缓存。当下次访问网页时，直接从当地电脑中加载相干文件，不会实际与服务器产生交互哀求。可以淘汰重复哀求静态资源带来的带宽损耗。这在高并发的web应用中是底子且紧张的设置。

多级缓存-应用层缓存：

CDN缓存

利用DNS（内容分发网络）技能，将资源进行缓存，淘汰源服务器的访问，从而提升访问速率和效率。

以上图为例，比如有个网站是摆设在北京的服务器上，现在有上海用户进行访问，则哀求会从摆设在上海的CDN服务器上进行查询，如果查询到必要的数据，则直接放回给上海的用户，如果没有查询到数据，则从北京的源数据节点上返回数据，并将数据存储在上海的CDN节点上，再将数据返回给用户。
如许做的目的是低落北京源数据机房的带宽压力。
不过自行摆设CDN服务器，是必要很大代价的，小型互联网公司一般不会这么做，更多的会采用阿里云、腾讯云、华为云，如许的大厂提供的CDN服务器进行付费租用。
在CDN服务器上，不光可以计划缓存的内容，还可以设置响应头等信息，比如缓存过期时间等。

Nginx缓存

Nginx作为web应用架构的常客，例如后端的Tomcat集群，便可以利用Nginx做前置的软负载均衡，为应用提供高可用性。
在互联网应用中，用户一般分布在全国各地，对资源的响应速率和带宽比较高，一般选择CDN进行内容分发。在企业级应用中，用户一般分布在办公区域或者相对集中的场所，并发用户相对较少，并不必要摆设CDN如许的重量级办理方案，在架构中只必要单独摆设一台Nginx服务器，利用Nginx自带的静态资源缓存的能力和压缩的功能，就可以满足大多数企业级的应用场景。
在Nginx中自带了将后端应用中图片、CSS、JS等静态资源缓存功能，只需在Nginx的核心配置nginx.conf中增加下面的片断，便可对后端的静态资源进行缓存。关键配置如下所示：

1. # 设置缓存目录
2. # levels代表采用1:2也就是两级目录的形式保存缓存文件（静态资源css、js)
3. # keys_zone定义缓存的名称及内存的使用，名称为babytun-cache ,在内存中开始100m交换空间
4. # inactive=7d 如果某个缓存文件超过7天没有被访问，则删除
5. # max_size=20g;代表设置文件夹最大不能超过20g，超过后会自动将访问频度（命中率）最低的缓存文件删除
6. proxy_cache_path d:/nginx-cache levels=1:2 keys_zone=babytun-cache:100m inactive=7d max_size=20g;
8. #配置xmall后端服务器的权重负载均衡策略
9. upstream xmall {
10.   server 192.168.31.181 weight=5 max_fails=1 fail_timeout=3s;
11.   server 192.168.31.182 weight=2;
12.   server 192.168.31.183 weight=1;
13.   server 192.168.31.184 weight=2;
14. }
15. server {
16.   #nginx通过80端口提供Web服务
17.   listen 80;
18.   # 开启静态资源缓存
19.   # 利用正则表达式匹配URL，匹配成功的则执行内部逻辑
20.   # ~* 代表URL匹配不区分大小写
21.   location ~* \.(gif|jpg|css|png|js|woff|html)(.*){
22.     # 配置代理转发规则
23.     proxy_pass http://xmall;
24.     proxy_set_header Host $host;
25.     proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
26.     proxy_cache xmall-cache;
27.     #如果静态资源响应状态码为200（成功)  302(暂时性重定向）时 缓存文件有效期1天
28.     proxy_cache_valid 200 302 24h;
29.     #301(永久性重定向）缓存保存5天
30.     proxy_cache_valid 301 5d;
31.     #其他情况
32.     proxy_cache_valid any 5m;
33.     #设置浏览器端缓存过期时间90天
34.     expires 90d;
35.   }
37.   #使用xmall服务器池进行后端处理
38.   location /{
39.     proxy_pass http://xmall;
40.     proxy_set_header Host $host;
41.     proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
42.   }
43. }

复制代码

通过以上配置，每次通过Nginx访问系统时，在Nginx的服务的缓存目录中便会生成缓存文件，在缓存有效期内该静态资源的哀求便不会再发送到后端服务器，而是直接由Nginx读取当地缓存并返回。

服务层缓存

在前面无论是CDN还是Nginx，都是对Web应用中的静态资源文件进行缓存。但后端应用与服务更多的是访问接口与数据，对于后端应用与服务的缓存可以按摆设方式分为历程内缓存与分布式缓存服务。

历程内缓存

所谓历程内缓存，就是在应用中开辟的一块内存空间，数据在运行时被载入这块内存，通过当地内存的低耽误、高吞吐的特性进步程序的访问速率。历程内缓存在众多Java框架内都有广泛应用，例如Hibernate、Mybatis框架的一二级缓存、Spring MVC的页面缓存都是历程内缓存的经典应用场景，这些历程内缓存在Java中也有着非常多良好的开源实现，如EhCache、Caffeine都是代表性产物。

分布式缓存服务

与历程内相对的，就是必要独立摆设的分布式缓存服务。最常用的是基于Redis这种内存型NoSQL数据库，对整体架构中的应用数据进行集中缓存
   

     Redis缓存服务集群   
在架构计划时，很多新架构师一听到缓存，下意识以为增加Redis分布式缓存服务器就够了，其实这是一种单方面的。在缓存架构计划时，肯定要按照由近到远、由快到慢的次序进行逐级访问。假设在X电商进行商品秒杀活动时，如果没有当地缓存，所有商品、订单、物流的热点数据都保存在Redis服务器中，每完成一笔订单，都要额外增加若干次网络通信，网络通信本身就大概由于各种原因存在通信失败的问题。即便是你能包管网络100%可用，但Redis集群负担了来自所有外部应用的访问压力，一旦突发流量凌驾Redis的负载上限，整体架构便面临崩溃的风险。
因此在Java的应用端也要计划多级缓存，我们将历程内缓存与分布式缓存服务结合，有效分摊应用压力。在Java应用层面，只有EhCache的缓存不存在时，再去Redis分布式缓存获取，如果Redis也没有此数据再去数据库查询，数据查询成功后对Redis与EhCahce同时进行双写更新。如许Java应用下一次再查询相同数据时便直接从当地EhCache缓存提取，不再产生新的网络通信，应用查询性能得到显著进步。
   

     多级缓存计划   

但事无完美，当引入多级缓存后，我们又会碰到缓存数据同等性的挑战，以下图为例：

我们都知道作为数据库写利用，是不通过缓存的。假设商品服务实例1将1号商品价格调整为80元，这会衍生一个新问题，如何主动向应用程序推送数据变更的消息来包管它们也能同步更新缓存呢？
我们必要在当前架构中引入MQ消息队列，利用RocketMQ、RabbitMQ、Kafka的主动推送功能来向其他服务实例以及Redis缓存服务发起变更关照，推送变更的数据，如下图所示：
   

     通过RocketMQ办理包管消息同等性   
如上图所示，在商品服务实例1对商品调价后，主动向RocketMQ Broker发送变更消息，Broker将变更信息推送至其他实例与Redis集群，这些服务实例在收到变更消息后，在缓存中先删除过期缓存，再创建新的数据，以此包管各实例数据同等。
看到这里你会发现，对于缓存来说，并没有终极的办理方案。虽然多级缓存计划带来了更好的应用性能，但也为了缓存同等性必须引入MQ增加了架构的复杂度。有三种情况特殊适合引入多级缓存。
第一种情况，缓存的数据是稳固的。例如邮政编码、地域区块、归档的历史数据这些信息适合通过多级缓存减小Redis与数据库的压力。
第二种情况，瞬时大概会产生极高并发的场景。例如春运购票、双11零点秒杀、股市开盘买卖业务等，瞬间的流量洪峰大概击穿Redis缓存，产生流量雪崩。这时利用预热的历程内缓存分摊流量，淘汰后端压力是非常有必要的。
第三种情况，肯定水平上答应数据不同等。例如某博客平台中修改了自我介绍如许的非关键信息，此时在应用集群中其他节点缓存不同等也并不会带来严峻影响，对于这种情况可以采用T+1的方式在日终处置惩罚时包管缓存终极同等就可以了。
以上三种适合服务层做多级缓存的场景。当然如果你们的应用并发量不大，在未来的1~2年内利用Redis分布式缓存集群完全可以胜任应用性能要求，那自然就没有必要计划多级缓存，要根据业务特点灵活调整架构。


其他知识：

响应头Expires与Cache-Control的区别：

• Expires是指具体某个时间点缓存到期，设置时间。
  
• Cache-Control则代表缓存的有效时间是多长，设置时长。
  

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