技术专题讨论第五期总结：论系统架构设计中缓存的重要性 | Spring For All

技术专题讨论历史

• 《技术专题讨论第一期总结：微服务中网关（API Gateway）的技术选型》 www.spring4all.com/article/336
• 《技术专题讨论第二期总结：如何对 JPA 或者 MyBatis 进行技术选型》 www.spring4all.com/article/391
• 《技术专题讨论第三期总结：微服务消息中间件的技术选型》 www.spring4all.com/article/416
• 《技术专题讨论第四期总结：漫谈分布式锁》www.spring4all.com/article/528

论系统架构设计中缓存的重要性

解耦是计算机系统架构设计中最常用的手段，那么缓存就必将在计算机系统中无处不在。使用缓存将大大提高我们系统的性能。而缓存用空间换时间的方式解决问题，而空间不可能无限使用，使用缓存我们将考虑如何存储，如何使用，如何提高命中率，如何确定有效的更新策略、更有如何保证数据一致性、自身可用性可维护性等等。

第五期的就系统架构设计中缓存的重要性持续了一个多星期，这期的讨论也是长篇评论，业界专家、大牛的展开了讨论和自己对缓存的理解，每个评论都分析的很全面！文字、图、代码相结合，真是意犹未尽。

下面就依次带大家来看看这些总结：

状元回答（还是来自网红大牛flychao88）

网红”飞超爸爸”三连击，继续凭借完美的回答，登顶支持首位

他首先从三方面问题来讨论缓存：
1、缓存穿透
2、缓存并发
3、缓存失效
并对缓存穿透和缓存并发提供了解决问题的思路

接下去分析了热点缓存的解决方案。从缓存的使用背景，到思路解析，图例代码结合，循序渐进

最后谈到了实现缓存最终一致性的二种方案
1、重客户端
从写入缓存到读缓存两方面来解析说明如何保证数据一致性

• 应用同时更新数据库和缓存
• 如果数据库更新成功，则开始更新缓存，否则如果数据库更新失败，则整个更新过程失败。
• 判断更新缓存是否成功，如果成功则返回
• 如果缓存没有更新成功，则将数据发到MQ中
• 应用监控MQ通道，收到消息后继续更新Redis

2、客户端数据库与缓存解耦

• 应用直接写数据到数据库中。
• 数据库更新binlog日志。
• 利用Canal中间件读取binlog日志。
• Canal借助于限流组件按频率将数据发到MQ中。
• 应用监控MQ通道，将MQ的数据更新到Redis缓存中

榜眼回答（来自duqicauc）

杜琪兄从三方面来讲解了缓存
1、例子 & 使用场景：
CPU中的L1、L2缓存，是将内存中的数据缓存在寄存器中
内存中的数据，是将磁盘等外存设备中的数据缓存在内存中
在网络架构中，DNS解析规则会在每个计算机节点缓存一份；
在分布式网络系统中，缓存更是无处不在：（1）对静态页面的缓存；（2）服务端对某些请求数据的缓存（包括本地缓存和分布式缓存）；（3）客户端对服务器端数据的缓存，例如我们的头像等信息；

2、在Java后端开发中，常见的缓存工具和框架列举如下：
本地缓存：Guava LocalCache、Ehcache、Caffeine
分布式缓存：Tair、Redis
这些工具我只用过Guava LocalCache、Tair和Redis，其他两个本地缓存没有用过，据我所知，Ehcache的功能更加丰富，Caffeine的性能要比Guava LocalCache好，更多的请其他大神补充啦。
当我们决定将缓存加入系统中时，也要做好随之而来的系统复杂性问题，常见的问题可列举如下：

3、使用缓存带来的问题：
缓存何时写入？
缓存如何失效？
缓存和DB的一致性如何保证？
多级缓存有什么最佳实践？
如何避免缓存穿透问题？

探花回答（来自luyunfeng）

luyunfeng更是夸张的从10方面来描述缓存的重要性以及解决方案
1、什么才能算redis高可用集群架构？
2、如何支撑高性能以及高并发到极致？同时给缓存架构最后的安全保护层？
3、高并发场景下，如何解决数据库与缓存双写的时候数据不一致的情况？
4、如何解决大value缓存的全量更新效率低下问题？
5、如何将缓存命中率提升到极致？
6、如何解决高并发场景下，缓存重建时的分布式并发重建的冲突问题？
7、如何解决高并发场景下，缓存冷启动MySQL瞬间被打死的问题？
8、如何解决热点缓存导致单机器负载瞬间超高？
9、如何解决分布式系统中的服务高可用问题？避免多层服务依赖因为少量故障导致系统崩溃？
10、如何应用分布式系统中的高可用服务的高阶技术？

进士回答（来自lianggzone）

梁大大也来凑热闹啦。
首先介绍了使用Redis缓存的使用场景，分别从时效性、访问频率、计数器、社交列表、记录用户判定信息、交集、并集和差集、热门列表与排行榜、热门列表与排行榜、消息队列来进行场景的介绍

接下来讨论了使用缓存的合理性，并分别从热点数据，缓存才有价值、频繁修改的数据，需要看情况考虑使用缓存、数据不一致性、缓存更新机制、缓存更新机制、缓存服务降级、缓存穿透、缓存预热方面来进行总结，非常棒。

总结

本次的总结，还有lexburner、務急不僅、duqicauc等大牛们的精彩回答，想要了解更多的内容，请移步漫谈分布式锁专题讨论贴，评论区的繁荣景象值得大家一阅：www.spring4all.com/question/17…

后续，社区将会继续整理评论区各位大牛的回答，并整理成文章，组成一个缓存相关的系列分析给大家。

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Spring For All 社区 Spring 官方教程翻译：www.spring4all.com/article/558
社区 Spring Boot 从入门到进阶系列教程：www.spring4all.com/article/246
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社区 Spring Data JPA 从入门到进阶系列教程：www.spring4all.com/article/500

最后，今年的技术专题就要跟大家说再见了，五期的技术专题，讨论了我们在软件架构开发中的选型，使用，也非常感谢大家的参与和回答👋👋👋

明年，技术专题将会以全新的方式跟大家见面，我们不仅仅只是讨论技术，还讨论IT行业的点滴，希望大家一如既往的支持。