怎样使用主流缓存更新策略来减少服务器性能消耗？

缓存在互联网项目开发中的应用非常普遍，可以帮助页面提高加载速度，减少服务器或数据源的负载。

为什么需要缓存？

一般来说，在项目中，最消耗性能的地方是后端服务的数据库。数据库的读写频率往往分布不均匀。在大多数情况下，读写少，读操作(select)也会有一些复杂的判断条件，比如like、group、join等等，这些语法很消耗性能，所以会有很多慢查询，所以数据库在阅读操作中很容易遇到瓶颈。

然后，通过在数据库前提供缓存服务，可以有效地吸收不均匀的请求，抵抗流量峰值。

此外，如果应用程序和数据源不在同一服务器中，中间会有大量的网络消耗，这也会对应用程序的响应速度产生很大的影响。如果当前应用程序对数据实时性的要求不那么强，则在应用程序侧添加缓存可以快速提高效率。

使用缓存会遇到哪些问题？

虽然缓存可以提高整体性能，但也可能带来其他问题。

例如，使用缓存后，相当于存储两个数据，一个在数据库中，另一个存储在缓存中。当需要写入新数据或更新旧数据时，如果我们只更新其中一个数据源，双方的数据就不一致。因此，存在缓存数据和数据库数据如何有效快速地同步以确保数据的最终一致性的问题。

此外，缓存服务还引入了系统架构的复杂性，因为缓存本身带来的以下问题需要额外关注：

1.缓存过期时间

设计缓存的过期时间非常熟练，必须与业务的实际情况相结合。因为如果设计过期时间过短，缓存效果不好，数据从数据库到缓存；如果缓存设计过期时间过长，会导致内存浪费。

2.缓存命中率

这也是设计缓存中需要存储的数据的一个重要点。如果设计不好，可能会导致缓存命中率过低，失去缓存效果。一般来说，对于热点数据，最好确保命中率超过70%。

3.缓存穿透/雪崩问题

穿透/雪崩问题是，如果缓存服务停机或完全丢失，所有流量可能会在一瞬间直接击中后端数据库，可能导致连锁反应。瞬时请求高峰很可能导致数据库无法携带。

三、缓存更新策略有哪些？

一般有以下几种典型的缓存模式：

CacheAside;

Read/WriteThrough;

WriteBehind。

每种模式都有不同的特点，适用于不同的项目场景，下面依次看：

1、CacheAside模式

这种模式实际上是以缓存服务为主要存储，。应用程序的所有读写请求都直接处理缓存服务。无论最终数据库如何，数据库的数据都由缓存服务维护和更新。然而，当数据在缓存中发生变化时，数据库同步更新。在应用程序眼中，只有缓存服务。

流程相当简单:

直接访问缓存服务需要阅读数据和更新数据；

缓存服务同步将数据更新到数据库。

该模种模式下，脏数据的概率相对较低，但它强烈依赖缓存，这对缓存服务的稳定性有很大的要求。此外，在添加新的缓存节点时，会出现初始状态空数据问题。

3、WriteBehind模式

这种模式是Read/WriteThrough模种模式。区别在于Read/WriteThrough写数据库时，模式的缓存是同步的WriteBehind缓存操作数据库的模式是异步的。

流程如下：

直接访问缓存服务需要阅读数据和更新数据；

将缓存服务异步数据更新到数据库(通过异步任务)。

这种模式的特点是速度快，效率高，但数据一致性差，数据丢失，逻辑复杂。

此外，还有三种主流的缓存更新策略Refrsh-Ahead由于使用不太常见，不详细介绍模式等。

缓存是提高互联网项目效率的一个非常常见的解决方案。它有很多用途和关键。你可以一起交流。

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