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一 缓存的收益和成本
1.1 收益
- 加速读写：缓存都是全内存（Redis、Memcache），而存储层通常读写性能不够强悍（Mysql），通过缓存的使用可以有效地加速读写，优化用户体验。
- 降低后端负载：帮助后端减少访问量和复杂计算（很复杂的 SQL 语句），在很大程度降低了后端的负载。
1.2 成本
- 数据不一致：缓存层和存储层的数据存在一定时间窗口的不一致性，时间窗口跟更新策略有关。
- 代码维护成本：加入缓存后，需要同时处理缓存层和存储层的逻辑，增加了开发者维护代码的成本。
- 运维成本：Redis Cluester 为例，增加了运维成本。
1.3 缓存使用的场景
- 开销大的复杂计算：以 MySQL 为例，一些复杂的操作或者计算（大量表关联、一些分组计算），如果不加缓存，无法满足高并发量，同时也会给 MySQL 带来巨大的负担。
- 加速请求响应：Redis 每秒可以完成数万次读写，并且提供的批量操作可以优化整个 IO 链的响应时间。
二 缓存更新策略
缓存中的数据都是有生命周期的，需要在指定时间后被删除或者更新，这样保证缓存空间可控。但是缓存中的数据和数据源中的真实数据有一定时间窗口的不一致。需要利用某些策略进行更新。
2.1 内存淘汰
LRU/LFU/FIFO 算法剔除是内存淘汰的一些方式。
- 使用场景
通常用于缓存使用量超过了预设的最大值，Redis 使用 maxmemory-policy 这个配置作为内存最大值后对于数据剔除策略。
- 一致性
要剔除那些数据是由具体的算法决定的，开发人员只能决定使用哪种算法，所以数据的一致性是最差的。
- 维护成本
算法不需要开发人员自己来实现，通常只需要配置最大 maxmemory 和对应的策略就行。开发人员只需要知道每种算法的含义，选择适合自己的算法即可。
2.2 超时剔除
超时剔除策略是：定期删除 + 惰性删除。
定期删除，指的是 Redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。
但是问题是，定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就有了惰性删除了。
惰性删除，在你获取某个 key 的时候，Redis 会检查一下 ，这个 key 如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。
但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期 key 堆积在内存里，导致 Redis 内存块耗尽了，咋整？
走内存淘汰机制。
- 使用场景
超时剔除通过给缓存数据设置过期时间，让其在过期时间后自动删除。
- 一致性
一段时间窗口内（取决于过期时间长短）存在一致性问题，即缓存数据和真实数据源的数据不一致。
- 维护成本
只需要设置 expire 过期时间，当然前提是应用方允许这段时间可能发生的数据不一致。
2.3 主动更新
- 使用场景
应用方对于数据的一致性要求很高，需要在数据更新后，立即更新缓存数据。可以利用消息系统或者其他方式通知更新缓存。
- 一致性
一致性最高，建议和超时剔除一起使用。
- 维护成本：维护成本比较高，开发者需要自己来完成更新，并保证更新操作的正确性。
2.4 最佳实践
- 低一致性业务建议配置最大内存和淘汰策略的方式使用。
- 高一致性业务使用超时剔除和主动更新。
三 缓存粒度控制
缓存粒度说的是缓存全部属性还是部分属性。
- 通用性
缓存全部数据比部分数据更加通用，但从实际经验看，很长时间内应用只需要几个重要的属性。
- 空间占用
缓存全部数据比部分数据占用更多的空间，存在以下问题：
- 全部数据会造成内存的浪费。
- 全部数据可能每次传输产生的网络流量会比较大，耗时相对较大，极端情况会阻塞网络。
- 全部数据的序列化和反序列化的CPU开销更大。
- 代码维护
全部数据的优势更加明显，而部分数据一旦要加新字段需要修改业务代码，而且修改后通常还需要刷新缓存数据。
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