我们知道,Redis 提供了高性能的数据存取功能,所以广泛应用在缓存场景中,既能有效地提升业务应用的响应速度,还可以避免把高并发大压力的请求发送到数据库层。
但是,如果 Redis 做缓存时出现了问题,比如说缓存失效,那么,大量请求就会直接积压到数据库层,必然会给数据库带来巨大的压力,很可能会导致数据库宕机或是故障,那么,业务应用就没有办法存取数据、响应用户请求了。这种生产事故,肯定不是我们希望看到的。
正因为 Redis 用作缓存的普遍性以及它在业务应用中的重要作用,所以,我们需要系统地掌握缓存的一系列内容,包括工作原理、替换策略、异常处理和扩展机制。具体来说,我们需要解决四个关键问题:

  • Redis 缓存具体是怎么工作的?
  • Redis 缓存如果满了,该怎么办?
  • 为什么会有缓存一致性、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿等异常,该如何应对?
  • Redis 的内存毕竟有限,如果用快速的固态硬盘来保存数据,可以增加缓存的数据量,那么,Redis 缓存可以使用快速固态硬盘吗?

这节课,我们来了解下缓存的特征和 Redis 适用于缓存的天然优势,以及 Redis 缓存的具体工作机制。

缓存的特征

要想弄明白 Redis 为什么适合用作缓存,我们得清楚缓存都有什么特征。
首先,你要知道,一个系统中的不同层之间的访问速度不一样,所以我们才需要缓存,这样就可以把一些需要频繁访问的数据放在缓存中,以加快它们的访问速度。
为了让你能更好地理解,我以计算机系统为例,来解释一下。下图是计算机系统中的三层存储结构,以及它们各自的常用容量和访问性能。最上面是处理器,中间是内存,最下面是磁盘。
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从图上可以看到,CPU、内存和磁盘这三层的访问速度从几十 ns 到 100ns,再到几 ms,性能的差异很大。
想象一下,如果每次 CPU 处理数据时,都要从 ms 级别的慢速磁盘中读取数据,然后再进行处理,那么,CPU 只能等磁盘的数据传输完成。这样一来,高速的 CPU 就被慢速的磁盘拖累了,整个计算机系统的运行速度会变得非常慢。
所以,计算机系统中,默认有两种缓存:

  • CPU 里面的末级缓存,即 LLC,用来缓存内存中的数据,避免每次从内存中存取数据;
  • 内存中的高速页缓存,即 page cache,用来缓存磁盘中的数据,避免每次从磁盘中存取数据。

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跟内存相比,LLC 的访问速度更快,而跟磁盘相比,内存的访问是更快的。所以,我们可以看出来缓存的第一个特征:在一个层次化的系统中,缓存一定是一个快速子系统,数据存在缓存中时,能避免每次从慢速子系统中存取数据。对应到互联网应用来说,Redis 就是快速子系统,而数据库就是慢速子系统了。
知道了这一点,你就能理解,为什么我们必须想尽办法让 Redis 提供高性能的访问,因为,如果访问速度很慢,Redis 作为缓存的价值就不大了。
我们再看一下刚才的计算机分层结构。LLC 的大小是 MB 级别,page cache 的大小是 GB 级别,而磁盘的大小是 TB 级别。这其实包含了缓存的第二个特征:缓存系统的容量大小总是小于后端慢速系统的,我们不可能把所有数据都放在缓存系统中
这个很有意思,它表明,缓存的容量终究是有限的,缓存中的数据量也是有限的,肯定是没法时刻都满足访问需求的。所以,缓存和后端慢速系统之间,必然存在数据写回和再读取的交互过程。简单来说,缓存中的数据需要按一定规则淘汰出去,写回后端系统,而新的数据又要从后端系统中读取进来,写入缓存。
说到这儿,你肯定会想到,Redis 本身是支持按一定规则淘汰数据的,相当于实现了缓存的数据淘汰,其实,这也是 Redis 适合用作缓存的一个重要原因。
好了,我们现在了解了缓存的两个重要特征,那么,接下来,我们就来学习下,缓存是怎么处理请求的。实际上,业务应用在访问 Redis 缓存中的数据时,数据不一定存在,因此,处理的方式也不同。

Redis 缓存处理请求的两种情况

把 Redis 用作缓存时,我们会把 Redis 部署在数据库的前端,业务应用在访问数据时,会先查询 Redis 中是否保存了相应的数据。此时,根据数据是否存在缓存中,会有两种情况。

  • 缓存命中:Redis 中有相应数据,就直接读取 Redis,性能非常快。
  • 缓存缺失:Redis 中没有保存相应数据,就从后端数据库中读取数据,性能就会变慢。而且,一旦发生缓存缺失,为了让后续请求能从缓存中读取到数据,我们需要把缺失的数据写入 Redis,这个过程叫作缓存更新。缓存更新操作会涉及到保证缓存和数据库之间的数据一致性问题,关于这一点,我会在第 25 讲中再具体介绍。

我画了一张图,清晰地展示了发生缓存命中或缺失时,应用读取数据的情况,你可以看下这张图片。
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假设我们在一个 Web 应用中,使用 Redis 作为缓存。用户请求发送给 Tomcat,Tomcat 负责处理业务逻辑。如果要访问数据,就需要从 MySQL 中读写数据。那么,我们可以把 Redis 部署在 MySQL 前端。如果访问的数据在 Redis 中,此时缓存命中,Tomcat 可以直接从 Redis 中读取数据,加速应用的访问。否则,Tomcat 就需要从慢速的数据库中读取数据了。
到这里,你可能已经发现了,使用 Redis 缓存时,我们基本有三个操作:

  • 应用读取数据时,需要先读取 Redis;
  • 发生缓存缺失时,需要从数据库读取数据;
  • 发生缓存缺失时,还需要更新缓存。

那么,这些操作具体是由谁来做的呢?这和 Redis 缓存的使用方式相关。接下来,我就来和你聊聊 Redis 作为旁路缓存的使用操作方式。

Redis 作为旁路缓存的使用操作

Redis 是一个独立的系统软件,和业务应用程序是两个软件,当我们部署了 Redis 实例后,它只会被动地等待客户端发送请求,然后再进行处理。所以,如果应用程序想要使用 Redis 缓存,我们就要在程序中增加相应的缓存操作代码。所以,我们也把 Redis 称为旁路缓存,也就是说,读取缓存、读取数据库和更新缓存的操作都需要在应用程序中来完成。
这和我刚才讲的计算机系统中的 LLC 和 page cache 不一样。你可以回想下,平时在开发程序时,我们是没有专门在代码中显式地创建 LLC 或 page cache 的实例的,也没有显式调用过它们的 GET 接口。这是因为,我们在构建计算机硬件系统时,已经把 LLC 和 page cache 放在了应用程序的数据访问路径上,应用程序访问数据时直接就能用上缓存。
那么,使用 Redis 缓存时,具体来说,我们需要在应用程序中增加三方面的代码:

  • 当应用程序需要读取数据时,我们需要在代码中显式调用 Redis 的 GET 操作接口,进行查询;
  • 如果缓存缺失了,应用程序需要再和数据库连接,从数据库中读取数据;
  • 当缓存中的数据需要更新时,我们也需要在应用程序中显式地调用 SET 操作接口,把更新的数据写入缓存。

那么,代码应该怎么加呢?我给你展示一段 Web 应用中使用 Redis 缓存的伪代码示例。

  1. String cacheKey = productid_11010003”;
  2. String cacheValue = redisCache.get(cacheKey);
  3. //缓存命中
  4. if ( cacheValue != NULL)
  5. return cacheValue;
  6. //缓存缺失
  7. else
  8. cacheValue = getProductFromDB();
  9. redisCache.put(cacheValue) //缓存更新

可以看到,为了使用缓存,Web 应用程序需要有一个表示缓存系统的实例对象 redisCache,还需要主动调用 Redis 的 GET 接口,并且要处理缓存命中和缓存缺失时的逻辑,例如在缓存缺失时,需要更新缓存。
了解了这一点,我们在使用 Redis 缓存时,有一个地方就需要注意了:因为需要新增程序代码来使用缓存,所以,Redis 并不适用于那些无法获得源码的应用,例如一些很早之前开发的应用程序,它们的源码已经没有再维护了,或者是第三方供应商开发的应用,没有提供源码,所以,我们就没有办法在这些应用中进行缓存操作。
在使用旁路缓存时,我们需要在应用程序中增加操作代码,增加了使用 Redis 缓存的额外工作量,但是,也正因为 Redis 是旁路缓存,是一个独立的系统,我们可以单独对 Redis 缓存进行扩容或性能优化。而且,只要保持操作接口不变,我们在应用程序中增加的代码就不用再修改了。


好了,到这里,我们知道了,通过在应用程序中加入 Redis 的操作代码,我们可以让应用程序使用 Redis 缓存数据了。不过,除了从 Redis 缓存中查询、读取数据以外,应用程序还可能会对数据进行修改,这时,我们既可以在缓存中修改,也可以在后端数据库中进行修改,我们该怎么选择呢?
其实,这就涉及到了 Redis 缓存的两种类型:只读缓存和读写缓存。只读缓存能加速读请求,而读写缓存可以同时加速读写请求。而且,读写缓存又有两种数据写回策略,可以让我们根据业务需求,在保证性能和保证数据可靠性之间进行选择。
所以,接下来,我们来具体了解下 Redis 的缓存类型和相应的写回策略。

缓存的类型

按照 Redis 缓存是否接受写请求,我们可以把它分成只读缓存和读写缓存。先来了解下只读缓存。

只读缓存

当 Redis 用作只读缓存时,应用要读取数据的话,会先调用 Redis GET 接口,查询数据是否存在。而所有的数据写请求,会直接发往后端的数据库,在数据库中增删改。对于删改的数据来说,如果 Redis 已经缓存了相应的数据,应用需要把这些缓存的数据删除,Redis 中就没有这些数据了。
当应用再次读取这些数据时,会发生缓存缺失,应用会把这些数据从数据库中读出来,并写到缓存中。这样一来,这些数据后续再被读取时,就可以直接从缓存中获取了,能起到加速访问的效果。


我给你举个例子。
假设业务应用要修改数据 A,此时,数据 A 在 Redis 中也缓存了,那么,应用会先直接在数据库里修改 A,并把 Redis 中的 A 删除。等到应用需要读取数据 A 时,会发生缓存缺失,此时,应用从数据库中读取 A,并写入 Redis,以便后续请求从缓存中直接读取,如下图所示:
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只读缓存直接在数据库中更新数据的好处是,所有最新的数据都在数据库中,而数据库是提供数据可靠性保障的,这些数据不会有丢失的风险。当我们需要缓存图片、短视频这些用户只读的数据时,就可以使用只读缓存这个类型了。

读写缓存

知道了只读缓存,读写缓存也就很容易理解了。
对于读写缓存来说,除了读请求会发送到缓存进行处理(直接在缓存中查询数据是否存在),所有的写请求也会发送到缓存,在缓存中直接对数据进行增删改操作。此时,得益于 Redis 的高性能访问特性,数据的增删改操作可以在缓存中快速完成,处理结果也会快速返回给业务应用,这就可以提升业务应用的响应速度。
但是,和只读缓存不一样的是,在使用读写缓存时,最新的数据是在 Redis 中,而 Redis 是内存数据库,一旦出现掉电或宕机,内存中的数据就会丢失。这也就是说,应用的最新数据可能会丢失,给应用业务带来风险。
所以,根据业务应用对数据可靠性和缓存性能的不同要求,我们会有同步直写和异步写回两种策略。其中,同步直写策略优先保证数据可靠性,而异步写回策略优先提供快速响应。学习了解这两种策略,可以帮助我们根据业务需求,做出正确的设计选择。


接下来,我们来具体看下这两种策略。
同步直写是指,写请求发给缓存的同时,也会发给后端数据库进行处理,等到缓存和数据库都写完数据,才给客户端返回。这样,即使缓存宕机或发生故障,最新的数据仍然保存在数据库中,这就提供了数据可靠性保证。
不过,同步直写会降低缓存的访问性能。这是因为缓存中处理写请求的速度是很快的,而数据库处理写请求的速度较慢。即使缓存很快地处理了写请求,也需要等待数据库处理完所有的写请求,才能给应用返回结果,这就增加了缓存的响应延迟。
而异步写回策略,则是优先考虑了响应延迟。此时,所有写请求都先在缓存中处理。等到这些增改的数据要被从缓存中淘汰出来时,缓存将它们写回后端数据库。这样一来,处理这些数据的操作是在缓存中进行的,很快就能完成。只不过,如果发生了掉电,而它们还没有被写回数据库,就会有丢失的风险了。
为了便于你理解,我也画了下面这张图,你可以看下。
image.png
关于是选择只读缓存,还是读写缓存,主要看我们对写请求是否有加速的需求。

  • 如果需要对写请求进行加速,我们选择读写缓存;
  • 如果写请求很少,或者是只需要提升读请求的响应速度的话,我们选择只读缓存。

举个例子,在商品大促的场景中,商品的库存信息会一直被修改。如果每次修改都需到数据库中处理,就会拖慢整个应用,此时,我们通常会选择读写缓存的模式。而在短视频 App 的场景中,虽然视频的属性有很多,但是,一般确定后,修改并不频繁,此时,在数据库中进行修改对缓存影响不大,所以只读缓存模式是一个合适的选择。

小结

今天,我们学习了缓存的两个特征,分别是:

  • 在分层系统中,数据暂存在快速子系统中有助于加速访问;
  • 缓存容量有限,缓存写满时,数据需要被淘汰。

而 Redis 天然就具有高性能访问和数据淘汰机制,正好符合缓存的这两个特征的要求,所以非常适合用作缓存。
另外,我们还学习了 Redis 作为旁路缓存的特性,旁路缓存就意味着需要在应用程序中新增缓存逻辑处理的代码。当然,如果是无法修改源码的应用场景,就不能使用 Redis 做缓存了。
Redis 做缓存时,还有两种模式,分别是只读缓存和读写缓存。其中,读写缓存还提供了同步直写和异步写回这两种模式,同步直写模式侧重于保证数据可靠性,而异步写回模式则侧重于提供低延迟访问,我们要根据实际的业务场景需求来进行选择。
这节课,虽然我提到了 Redis 有数据淘汰机制,但是并没有展开讲具体的淘汰策略。那么,Redis 究竟是怎么淘汰数据的呢?我会在下节课给你具体介绍。

每课一问

按照惯例,我给你提一个小问题。
这节课,我提到了 Redis 只读缓存和使用直写策略的读写缓存,这两种缓存都会把数据同步写到后端数据库中,你觉得,它们有什么区别吗?