微服务 - 多级缓存
本节主要介绍多级缓存的内容。
概念
传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，如图：
从上述请求的流程可知，存在下面的问题：
- 请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈
- Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击
多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能：
- 浏览器访问静态资源时，优先读取浏览器本地缓存
- 访问非静态资源（ajax查询数据）时，访问服务端
- 请求到达Nginx后，优先读取Nginx本地缓存
- 如果Nginx本地缓存未命中，则去直接查询Redis（不经过Tomcat）
- 如果Redis查询未命中，则查询Tomcat
- 请求进入Tomcat后，优先查询JVM进程缓存
- 如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库
在多级缓存架构中，Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑，因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器，而是一个编写业务的Web服务器了。
因此这样的业务Nginx服务也需要搭建集群来提高并发，再有专门的nginx服务来做反向代理，如图：
另外，我们的Tomcat服务将来也会部署为集群模式：
可见，多级缓存的关键有两个：
在nginx中编写业务，实现nginx本地缓存、Redis、Tomcat的查询
在Tomcat中实现JVM进程缓存
其中Nginx编程则会用到OpenResty框架结合 **Lua ** 这样的语言。
JVM进程缓存
缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库的访问，减少数据库的压力。我们把缓存分为两类：
- 分布式缓存，例如Redis：
- 优点：存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享
- 缺点：访问缓存有网络开销
- 场景：缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享
- 本地进程缓存，例如HashMap、GuavaCache：
- 优点：读取本地内存，没有网络开销，速度更快
- 缺点：存储容量有限、可靠性较低、无法共享
- 场景：性能要求较高，缓存数据量较小
本地进程缓存采用Caffeine实现。
Caffeine是一个基于Java8开发的，提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库。目前Spring内部的缓存使用的就是Caffeine。GitHub地址：https://github.com/ben-manes/caffeine
Nginx本地缓存
OpenResty® 是一个基于 Nginx的高性能 Web 平台，用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。具备下列特点：
- 具备Nginx的完整功能
- 基于Lua语言进行扩展，集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块
- 允许使用Lua自定义业务逻辑、自定义库
数据同步策略
缓存数据同步的常见方式有三种：
设置有效期：给缓存设置有效期，到期后自动删除。再次查询时更新
- 优势：简单、方便
- 缺点：时效性差，缓存过期之前可能不一致
- 场景：更新频率较低，时效性要求低的业务
同步双写：在修改数据库的同时，直接修改缓存
- 优势：时效性强，缓存与数据库强一致
- 缺点：有代码侵入，耦合度高；
- 场景：对一致性、时效性要求较高的缓存数据
**异步通知：**修改数据库时发送事件通知，相关服务监听到通知后修改缓存数据
- 优势：低耦合，可以同时通知多个缓存服务
- 缺点：时效性一般，可能存在中间不一致状态
- 场景：时效性要求一般，有多个服务需要同步
而异步实现又可以基于MQ或者Canal来实现：
1）基于MQ的异步通知：
解读：
- 商品服务完成对数据的修改后，只需要发送一条消息到MQ中。
- 缓存服务监听MQ消息，然后完成对缓存的更新
依然有少量的代码侵入。
2）基于Canal的通知
多级缓存总结
