jinfeng_wang

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 一、什么是缓存粒度

 

    下面这个图是很多项目关于缓存使用最常用的一个抽象,那么我们假设storage层为mysql, cache层为redis。

 

   

 

 

    假如我现在需要对视频的信息做一个缓存,也就是需要对select * from video where id=?的每个id在redis里做一份缓存,这样cache层就可以帮助我抗住很多的访问量(注:这里不讨论一致性和架构等等问题,只讨论缓存的粒度问题)。

    我们假设视频表有100个属性(这个真有,有些人可能难以想象),那么问题来了,需要缓存什么维度呢,也就是有两种选择吧:

Java代码  收藏代码
  1. (1)cache(id)=select * from video where id=#id  
  2. (2)cache(id)=select importantColumn1, importantColumn2 .. importantColumnN from video where id=#id  

 

    其实这个问题就是缓存粒度问题,我们在缓存设计应该佮预估和考虑呢?下面我们将从通用性、空间、代码维护三个角度进行说明。

 

二、全部数据和部分数据比较

 

1. 两者的特点是显而易见的:

数据类型通用性空间占用(内存空间 + 网络码率)代码维护
全部数据

简单 
部分数据

 

 较为复杂

 

 

2. 通用性:

    如果单从通用性上看,全部数据是最优秀的,但是有个问题就是是否有必要缓存全部数据,认为以后会有这样的需求,但是从经验看除了非常重要的信息,那些不重要的字段基本不会在需求里出现,也就是说这种通用性 通常都是想象出来的。太多人觉得通用性是最重要的。vid拿一些基本信息,会想专辑明星。。要不要用通用性高的,于是加了全局的,通用性很重要,但是要想清楚。

 

3. 空间占用:

    很显然,缓存全部数据,会占用大量的内存,有人会说,不就费一点内存吗,能有多少钱?而且已经有人习惯了把缓存当做下水道来使用,什么都框框的往里面放,但是我这里要说内存并不是免费的,可以说是很珍贵的资源。instagram21->4G的例子就说明了这个道理,好的程序员可以帮助公司节约大量的资源。

    而且单个cache(id)也带来两个问题:序列化的开销和网络流量的开销(QPS,百倍),都是无容忽视的。

 

4. 代码维护:

    代码维护性,全部数据的优势更加明显,而部分数据一旦要加新字段就会修改代码,而且还需要对原来的数据进行刷新。

 

 

三、总结:

 

 缓存粒度问题是一个容易被忽视的问题,如果使用不当,可能会造成很多无用空间的浪费,可能会造成网络带宽的浪费,可能会造成代码通用性较差等情况,必须学会综合数据通用性、空间占用比、代码维护性 三点评估取舍因素权衡使用。

 


posted on 2016-12-20 17:13 jinfeng_wang 阅读(62) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: 2016-REDIS

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