一 引言
在構建和維護業務服務應用時，大多數情況下業務系統的效能瓶頸往往是在資料庫，解決應用到資料庫之間瓶頸，系統的效能會得到極大提公升。系統的資料庫效能優化方法有很多:
從底層到上層有資料庫模型設計，sql優化，使用快取等等。從圖中的優化模式來看,其中資料庫模型設計的合理程度奠定了應用系統優化的基石，如果模型設計得不合理，那麼統隨著業務發展，系統後續的優化困難重重，另一方sql優化也是資料庫優化的乙個重要方面，慢sql和 topsql往往是系統效能殺手,它們是導致系統故障的重要潛在危險;還有乙個就是今天和大家一起**的是應用快取。
快取在系統的效能優化中有著舉足輕重的作用，它比sql優化 所帶來的效果更直接,更高效。但是相比其他優化手段，快取的使用並不是零成本的，任何系統使用快取，都會遇到兩大問題：
第一，資料不一致問題；
第二，系統複雜度大幅度增加；
這給系統的維護和測試增加了一定的成本，所以快取的設計就顯得非常重要了，糟糕的快取設計可能讓系統累贅不堪，而且讓系統變得極難以維護。另外對於不同型別的資料，由於實時性，準確性，複雜性的不同，快取的策略也有些不同。
二 如何設計快取
其實快取的設計面臨三個問題，快取哪些資料，怎麼快取，怎麼保證資料一致性。
2.1 快取哪些資料
系統優化時有一句話必須切記：「優化是無止境的」，所以如果快取不是必須的，請去掉它，要知道越是業務上覆雜的系統，對cache的使用反而越簡單，這是因為對於乙個複雜、多變、歷史悠久的系統，在cache方面做過度設計會讓人深陷其中；快取的資料越多，系統的維護成本就越高，所以找準需要快取的點尤為重要。一般情況下，我們只會快取給系統帶來巨大瓶頸的io操作，在普通應用裡尤其指由top sql 或者慢 sql 所帶來的dao查詢；找準需要優化的sql,你可以找dba幫忙。
2.2 怎麼快取
快取的方式：快取的方式一般都非常簡單，很多時候我們都經常快取乙個方法的執行結果：
public void getdata()}
如果快取的新增比較多，重複的為每個方法都新增一模樣的快取**非常不方便，我們很容易會想到用aop去做方法的快取框架，然後用@註解去為方法新增快取。其實spring3.1已經有現成的快取框架了，使用@cacheable 注釋可以很方便的為某個方法新增快取（有興趣的讀者可以去查閱資料研究）
@cacheable
public object getdata()
當然實際上新增快取沒有那麼簡單，你還有很多事要去做，比如我們下面要談到的，怎麼保證資料的一致性。
2.3
怎麼保證資料一致性
資料的一致性，其實就是快取與資料來源的同步機制，這非常重要，它其實直接確定了你的快取策略是什麼樣的，一般快取的同步模式我把它分為以下幾種:
a. cache miss reload
b. update then setcache
c. 補償機制
d. reload（rebuilt）all 等，每種同步機制各有優缺點，在我們的實踐中，經常把這幾種方法相結合；
【cache miss reload】：最簡單，就是上面getdata()函式的方式，它的好處是**較為簡潔，資料同步時在資料庫cud的時候，將快取失效即可，如果業務對資料實時性要求不高，可以直接設定快取失效時間，而不需要去手動失效它，這可以讓**達到最簡的地步；壞處是當快取失效瞬間，所有的請求都會經過資料庫（呼叫getdatafromdb()函式），可能導致資料庫壓力過大
，導致快取一直加不上，可能會引發db故障。
【update then setcache】：顧名思義就是在快取的資料更新的同時也觸發程式
更新快取：
public void updatedata(object data)}
這可以在很大程度上避免上述所說的快取失效雪崩效應；壞處是由於併發的原因，存在極小機率你更新的快取會導致髒資料進入快取中，可以採用tair提供的 version 引數避免髒資料進入tair中，不過編碼複雜度又上公升了。
【補償機制】有些時候快取的更新不一定能夠成功，也有可能會有髒資料進入快取，如果要確保資料『絕對』一致性，我們可以採取適當的補償機制，如 定時從資料庫的值更新到快取，或者在更新快取失敗時，插入失敗日誌，定時重新執行快取更新等
【reload（rebuilt）all】 有些時候你會發現上面的所有同步模式都不生效了，因為有些查詢物件的寫遠大於讀（可能是因為最初的資料庫設計並沒有讀寫分離），那麼這是如果一定要快取它的話，那可能就要以犧牲一部分的資料實時性為代價了，我們一般採用定時程式 reload或rebuilt所有的快取；
三 小結
在系統優化的過程中，快取的使用也是一門藝術。本文闡述了應用系統使用cache的一般性原則，希望對各位讀者在使用快取方面有一定的幫助。
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