Amazon ElastiCache
用户指南 (API Version 2015-02-02)
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缓存策略

本主题将介绍用于填充并维护缓存的策略。

为填充并维护缓存而执行的策略取决于要进行缓存的数据以及针对这些数据的访问模式。例如,您可能不想对游戏站点上排名前 10 排行榜、Facebook 帖子和趋势新闻报道执行相同的策略。在本部分的剩余内容中,我们将讨论常见缓存维护策略及其优点和缺点。

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。

延迟加载的工作方式

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。如果数据不在缓存中,或者缓存中的数据已过期,则应用程序会从将数据返回到应用程序的数据存储中请求数据。然后,应用程序会将从存储接收的数据写入缓存,以便下次请求时能够更快速地检索数据。

情景 1:缓存命中

当数据在缓存中且未过期时

  1. 应用程序从缓存中请求数据。

  2. 缓存将数据返回到应用程序。

情景 2:缓存未命中

当数据不在缓存中或已过期时

  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

  • 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。

  • 节点故障并不是致命的。

    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查询数据库并向缓存添加数据副本,以便从缓存中检索后续请求。

延迟加载的缺点

  • 缓存未命中会导致性能损失。

    每次缓存未命中会导致 3 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。

    如果仅在缓存未命中时将数据写入缓存,则缓存中的数据会变得过时,因为在数据库中更改数据时未对缓存进行更新。此问题可通过直写添加 TTL 策略解决。

延迟加载代码

以下代码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

检索数据的应用程序代码将是:

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

  • 缓存中的数据永不过时。

    由于每次将缓存中的数据写入数据库时都会更新这些数据,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

  • 缺失的数据。

    启动新节点时,无论是因为节点故障还是横向扩展,缺失的数据会继续缺失,直到在数据库中添加或更新此数据。可通过将延迟加载和直写结合使用来最大程度地消除此缺点。

  • 缓存扰动。

    由于大部分数据从未被读取,因此集群中可能存在大量从未读取的数据。这是一种资源浪费。通过添加 TTL,可以最大程度地减少此情况。

直写代码

以下代码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

更新数据的应用程序代码将是:

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。通过增加每次写入的生存时间 (TTL),我们能够享有每种策略的优点并在很大程度上避免向缓存中填入过多的数据。

什么是 TTL?

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 可指定秒或毫秒)。当应用程序尝试读取过期密钥时,它将被视为未找到该密钥,这意味着,将在数据库中查询该密钥并更新缓存。虽然这不能保证某个值未过时,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Memcached set 命令。

代码示例

以下代码是利用 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

以下代码是利用 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

应用程序代码将是:

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

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