初创期应用架构实践 （4）：缓存选型

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3.1.3 缓存选型

数据是互联网业务的核心价值，一个应用的绝大部分功能都用于对数据库进行增删改 查。数据库系统需要通过文件系统对数据进行持久化，因此大量的数据库操作，会使数据 库的性能压力，特别是 I/O 性能压力增大。

在某些场景下，我们可以通过引入一个缓存中间层，来减少对数据库的操作和对数据 库的访问压力。

缓存概念 

在电商业务中，商品的基本信息变更较少，更多的情况是对信息的查询。由于其数据 变更远远小于数据信息被查询的次数，因此一种可能的方案，就是将其信息直接缓存到应 用服务器的内存中。但是如果将数据缓存到内存中，会有一些问题：首先缓存数据会随着 应用服务器的重启而全部失效，再次，当服务器多点部署的时候，某一台服务器上的更新 操作需要通知到其他的服务器，这里会有缓存一致性问题，因此一个独立的缓存系统是必 要的。目前常用的缓存系统，一般都支持 KV 键值对型，使用简单方便，易于理解。在使 用缓存系统的情况下，对数据的库的访问流程通常如图 3-9 所示。

当需要获取数据的时候，会先访问缓存，如果在缓存中查询到，则直接返回，省去 了对数据库的读查询开销。如果在缓存中没有查询到，则还是需要访问具体的数据库， 在获取到数据后，更新缓存，然后返回结果。当需要更新数据的时候，通常情况下，可 以直接将数据写入数据库，然后主动失效缓存。当下一次数据库查询时，会从数据库中 获取到最新的数据，然后再更新到缓存中。在查询请求非常多，而更新频率比较低的场 景下，绝大部分的查询请求会直接在缓存中命中，减少了直接访问数据库的次数，减轻 了数据库的压力。同时由于缓存系统逻辑简单，处理起来更快，也可以加速数据的读取， 减少获得数据的时间。

使用缓存，除了可以加速数据的访问，减轻数据库的压力外，缓存系统还可以用来 保存应用的运行时状态。像 PHP 这样的语言，无法保存临时数据在内存，而如果把所有 数据都放到数据库中，有时候又是不必要的，显得太笨重，这个时候，就可以将这些临 时数据放到缓存中。还有，当我们的应用服务器多点部署的时候，往往多个应用服务部 署实例要共享一些运行时的临时状态数据，比如 Session 信息。将这类数据放到数据库中， 既没必要，又会影响访问性能，我们同样可以将这样的状态数据放到统一的缓存中，既实现了状态数据共享，又提高访问效率。目前比较流行的缓存系统有 Memcached 和 Redis， 下面将分别介绍。 

图 3-9 带缓存系统的数据库访问流程

Memcached 简介 

Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态 Web 应用以减轻数据 库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据 库驱动网站的速度。Memcached 服务器端内部可以理解为一张巨大的 Hashmap，数据保存 在内存中，通过网络访问。Memcached 守护进程（服务器端）是用 C 语言实现的，而客户 端（驱动程序）几乎可以支持任何语言，并通过 Memcached 协议通信。

Memcached 可以用于数据库的缓存系统，把数据库热点数据（如上面说的商品基本信 息）保存在 Memcached 中，大大减少系统读取数据的时间。Memcached 一出现就和 PHP 结合得非常紧密，使用了 Memcached 后，PHP 可以将无法在内存中保存的临时数据保存到 Memcached 中，这也让 Memcached 红极一时。同样，在多实例部署的情况下，多个应用服 务部署的实例可以通过 Memcached 共享运行时状态数据。

Redis 简介

Redis 是一个高性能的 Key-Value 数据库，和 Memcached 类似，Redis 支持存储的 value 类型更加丰富，包括字符串（string）、链表（list）、集合（set）、有序集合（zset）、哈希表 （hash）等，除支持增加、删除、更改、查询等基本操作外，还支持取交集、差集和并集， 以及排序等其他更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。它的出现，很大程度补偿了 Memcached 这类比较基础的 Key-Value 存储的不足，在部分场合可以对关系型数据库起到 很好的补充作用。它的客户端（驱动程序）几乎支持所有的主流编程语言，其通信协议 Redis 也很简单，易于实现。

Redis 支持主从部署，并且节点会从主从复制数据，保证主从节点数据的一致。Redis 官方还自带了高可用组件 sentinel，通过 sentinel 对主、从 Redis 节点的监控，在 master 出 问题后，自动选取一个 slave 成为新的 master。客户端可以通过 sentinel 获取最新的 master， 从而提供高可用的访问。

Redis 还支持数据的持久化，可以将内存中数据持久化到硬盘中，保证数据不丢失。 Redis 提供了两种持久化机制，rdb 的方式是内存快照，aof 的方式是基于写操作日志的。通 过将缓存中的数据持久化到硬盘中，可以在缓存发生重启的时候，尽快完成缓存预热，而 不会因为缓存重启造成所有缓存的数据全部失效。

Redis 发展到 3.0，还提供了集群功能，多个 Redis 节点可以组成一个集群，同时对外 提供服务，每个提供服务的节点还可以有自己的 slave 节点，在节点宕机后，slave 会顶替 它的位置，从而提供可升缩、高可用的集群服务。

Memcached 和 Redis 比较 

下面分别从性能、内存利用率、监控信息、功能对比和扩展性 5 个方面分别比较 Memcached 和 Redis。

性能：图 3-10 是 Redis 作者对 Redis 和 Memcached 性能比较结果，可以看到两者 性能不分伯仲。 

图 3-10 Redis 作者对 Redis 和 Memcached 性能比较

内存利用率：我们进行了如下测试，往 Redis 和 Memcached 分别插入 50000 条记 录，key 为“test_”加上 0 到 50000 的编号，value 为 1024 个 x，即 1KB 数据。实 际 Redis 使用的内存为 68M，Memcached 使用内存为 58M，由于系统本身会使用 一些内存和每条记录还有些其他信息，所以实际使用的内存会大于 key 加上 value 使用的内存总数。Redis 由于数据的信息比 Memcached 多，因此使用了更多的内 存，但总体来说，内存利用率表现都非常不错。

 监控信息：Redis 的 info 命令和 Memcached 的 stats 命令都能监控系统的运行状态， 两者都提供了非常丰富的监控数据。

功能对比：前面在介绍 Memcached 和 Redis 命令的时候就能看出来，Redis 提供了比 Memcached 更多的功能，除了具备 Memcached 的 string 字符串功能外，还支 持更多的数据结构、更丰富的数据操作，有很多类似数据库的功能。

扩展性：Redis 3.0 版本增加了集群功能，可动态增加节点；也支持配置的自动修改， 可动态增加单个节点的内存容量，而 Memcached 无法做到纵向和横向扩容，只能 借助第三方提供的扩展功能完成。

另外，Redis 和 Memcached 发展了这么多年，Memcached 的功能一直没有更大的突破， 更新大都在修复 bug 和系统优化，而反观 Redis 的作者一直保持对 Redis 的更新，最近 Redis 已经确定了 3.2 版本的新功能，又会有更多的功能加入 Redis。

通过对比 Memcached 和 Redis 的各个方面，可以看出 Redis 整体表现优于 Memcached， 但由于 Memcached 出现得更早，很多应用只需要简单的缓存系统，它们把数据库的记录序 列化到缓冲中，以加速访问性能，它们也不急迫需要更换系统，这个时候 Memcached 基本 上能满足需求；而如果新应用做选型的话，Redis 会是更好的选择，特别是它的高可用、高 可靠等特性，以及极其丰富的数据结构，为后续的扩展、运维和新功能增加带来便捷。

云上的缓存服务 

云计算服务提供商，一般都会提供缓存服务，云服务提供商会提供相关缓存服务的资 源分配及运维，保证可靠性，当我们需要使用的时候，只需要申请使用，然后按需付费即 可。云服务提供商在提供缓存服务的时候，一般都会基于 Memcached/Redis 来提供，这样， 用户在使用的时候对应用程序几乎不用改动，包括 AWS、阿里云及网易云在内都提供了类 似的缓存服务。网易云提供了兼容 Redis 协议的线上 Key-Value 缓存服务，支持 Redis 的主 从热备，自动容灾，当主节点发生故障的时候，可以实现秒级自动切换，同时也会提供高 质量的运维服务保证。

文章节选自《云原生应用架构实践》 网易云基础服务架构团队 著 

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