ElastiCache for Redis 缓存策略

延迟加载

顾名思义，延迟加载 是一种仅在需要时将数据加载到缓存中的缓存策略。它的工作方式如下所述。

Amazon ElastiCache 是一种内存中键-值存储，位于您的应用程序和其访问的数据存储（数据库）之间。当应用程序请求数据时，它会先向 ElastiCache 缓存发出请求。如果数据在缓存中且最新，则 ElastiCache 会将数据返回到应用程序。如果数据不存在于缓存中或已过期，则应用程序会从数据存储中请求数据。然后，数据存储会将数据返回给应用程序。应用程序接下来将从存储收到的数据写入缓存。这样，下次请求该数据时可以更快速地检索它。

当数据在缓存中且未过期时，会发生缓存命中：

1. 应用程序从缓存中请求数据。
2. 缓存将数据返回给应用程序。

当数据不在缓存中或已过期时，会发生缓存未命中：

1. 应用程序从缓存中请求数据。
2. 缓存没有请求的数据，因此返回了 null。
3. 应用程序从数据库中请求并接收数据。
4. 应用程序使用新数据更新缓存。

下图阐明了这两个过程。

延迟加载的优点和缺点

延迟加载的优点如下：

• 仅对请求的数据进行缓存。

  由于大部分数据从未被请求，因此延迟加载避免了向缓存中填入未请求的数据。

• 节点故障对于应用程序而言并不致命。

  当某个节点发生故障并由新的空节点替换时，应用程序将继续运行，但延迟会增加。在对新节点发出请求时，每次缓存未命中都会导致对数据库的查询。同时，将数据副本添加到缓存中，以便从缓存中检索后续请求。

延迟加载的缺点如下：

• 缓存未命中会导致性能损失。每次缓存未命中都会导致三次往返：
  1. 初次从缓存中请求数据
  2. 查询数据库中的数据
  3. 将数据写入缓存

  这些未命中会导致在数据到达应用程序时出现显著延迟。

• 过时数据。

  如果仅在存在缓存未命中时将数据写入缓存，则缓存中的数据可能变得陈旧。出现此结果是因为在数据库中更改数据时没有对缓存进行更新。要解决此问题，可以使用 直写 和 添加 TTL 策略。

延迟加载伪代码示例

下面是延迟加载逻辑的伪代码示例。

// *****************************************
// function that returns a customer‘s record.
// Attempts to retrieve the record from the cache.
// If it is retrieved, the record is returned to the application.
// If the record is not retrieved from the cache, it is
//    retrieved from the database,
//    added to the cache, and
//    returned to the application
// *****************************************
get_customer(customer_id)

    customer_record = cache.get(customer_id)
    if (customer_record == null)

        customer_record = db.query("SELECT * FROM Customers WHERE id == {0}", customer_id)
        cache.set(customer_id, customer_record)

    return customer_record

对于此示例，获取数据的应用程序代码如下。

customer_record = get_customer(12345)

直写

直写策略会在将数据写入数据库时在缓存中添加或更新数据。

直写的优点和缺点

直写的优点如下：

• 缓存中的数据永不过时。

  由于每次将数据写入数据库时都会更新缓存中的数据，因此缓存中的数据始终保持最新。

• 写入性能损失与读取性能损失。

  每次写入都涉及两次往返：

  1. 对缓存进行写入
  2. 对数据库进行写入

  这将增加流程的延迟。即便如此，与检索数据时的延迟相比，最终用户通常更能容忍更新数据时的延迟。有一个内在的意义，即更新的工作量更大，因而花费的时间会更长。

直写的缺点如下：

• 缺失的数据。

  如果您启动新节点，无论是由于节点故障还是横向扩展，都会存在缺失数据。在数据库上添加或更新数据之前，这些数据一直缺失。您可以通过实施采用直写的延迟加载来最大限度地减少此情况。

• 缓存扰动。

  大多数数据永远不会被读取，这是浪费资源。通过添加生存时间 (TTL) 值，您可以最大限度地减少浪费的空间。

直写伪代码示例

下面是直写逻辑的伪代码示例。

// *****************************************
// function that saves a customer‘s record.
// *****************************************
save_customer(customer_id, values)

    customer_record = db.query("UPDATE Customers WHERE id = {0}", customer_id, values)
    cache.set(customer_id, customer_record)
    return success

对于此示例，获取数据的应用程序代码如下。

save_customer(12345,{"address":"123 Main"})

添加 TTL

延迟加载允许过时数据，但不会失败并产生空节点。直写可确保数据始终最新，但可能会失败并产生空节点，并且可能向缓存填充过多的数据。通过为每次写入添加生存时间 (TTL) 值，您可以获得每种策略的优点。同时，您可以在很大程度上避免使用额外数据使缓存混乱。

生存时间 (TTL) 是一个整数值，该值指定密钥过期之前的秒数。Redis 可以为此值指定秒数或毫秒数。当应用程序尝试读取过期的密钥时，会将其视为未找到密钥。查询数据库以获取密钥并更新缓存。此方法不保证值不会过时。但它可以确保数据不会变得太陈旧，并且要求不时从数据库刷新缓存中的值。

有关更多信息，请参阅 Redis set 命令 。

TTL 伪代码示例

下面是利用 TTL 的直写逻辑的伪代码示例。

// *****************************************
// function that saves a customer‘s record.
// The TTL value of 300 means that the record expires
//    300 seconds (5 minutes) after the set command
//    and future reads will have to query the database.
// *****************************************
save_customer(customer_id, values)

    customer_record = db.query("UPDATE Customers WHERE id = {0}", customer_id, values)
    cache.set(customer_id, customer_record, 300)

    return success

下面是利用 TTL 的延迟加载逻辑的伪代码示例。

// *****************************************
// function that returns a customer‘s record.
// Attempts to retrieve the record from the cache.
// If it is retrieved, the record is returned to the application.
// If the record is not retrieved from the cache, it is
//    retrieved from the database,
//    added to the cache, and
//    returned to the application.
// The TTL value of 300 means that the record expires
//    300 seconds (5 minutes) after the set command
//    and subsequent reads will have to query the database.
// *****************************************
get_customer(customer_id)

    customer_record = cache.get(customer_id)

    if (customer_record != null)
        if (customer_record.TTL < 300)
            return customer_record        // return the record and exit function

    // do this only if the record did not exist in the cache OR
    //    the TTL was >= 300, i.e., the record in the cache had expired.
    customer_record = db.query("SELECT * FROM Customers WHERE id = {0}", customer_id)
    cache.set(customer_id, customer_record, 300)  // update the cache
    return customer_record                // return the newly retrieved record and exit function

对于此示例，获取数据的应用程序代码如下。

save_customer(12345,{"address":"123 Main"})

customer_record = get_customer(12345)

原文地址：https://www.cnblogs.com/cloudrivers/p/11634883.html