用于 Redis 的 Amazon ElastiCache
ElastiCache for Redis 用户指南 (API 版本 2015-02-02)
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缓存策略

在以下主题中,您可以找到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 排行榜和趋势新闻报道执行相同的策略。在本部分的其余内容中,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。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)

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